Estatística Aplicada à Psicologia

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Estatística Aplicada
à Psicologia
Introdução A Estatística
Por que estudar estatística?
Conceito De Estatística
“Estatística é um ramo do
conhecimento científico que consta de um
conjunto de processos que têm, por objeto a
observação, a classificação formal e a
análise dos fenômenos coletivos ou de
massa (finalidade descritiva) e, por fim,
investigar a possibilidade de fazer inferências
indutivas válidas a partir dos dados
observados e buscar métodos capazes de
permitir esta inferência (finalidade indutiva)”
Elza Salvatori Berquó
O Que É Estatística?
Tirar conclusões sobre um todo
(população) partindo de uma parte do todo
(amostra) coletando dados ou informações,
na forma de medidas ou contagem.
Estatística é a Ciência de obter
conclusões a partir de dados”. Paul Velleman.
A Estatística envolve técnicas para
coletar, organizar, descrever, analisar e
interpretar dados, ou provenientes de
experimentos, ou vindos de estudos
observacionais..
Dados > Informações > Decisões.
Conceitos iniciais
População: conjunto de indivíduos
com pelo menos uma característica
observável.
Se todos podem ser pesquisados:
Censo.
Alternativamente, pesquisa-se uma
Amostra: subconjunto finito da população.
Amostra
É uma parcela representativa da
população que é examinada com o propósito
de tirarmos conclusões sobre essa
população.
Representatividade
Característica indispensável da
amostra para que os resultados possam ser
generalizados.
O tamanho da amostra depende da
variável estudada (taxas de prevalência de
uma doença, por exemplo) e do grau de
confiança estabelecido para a pesquisa.
Probabilidade
Em um teste estatístico, você extrai
uma amostra de uma população de sujeitos
e eventos.
Você usa afirmativas de
probabilidade para descrever a confiança
que deposita nos achados estatísticos.
(p<0,05)- esta interpretação significa que
uma diferença ou relação deste tamanho
seria esperada menos do que 5 vezes em
100, como um resultado de chance.
Parâmetro
É um valor que resume, na
população, a informação relativa a uma
variável.
Por exemplo, 45% dos alunos
matriculados na disciplina de saúde mental
são do sexo masculino, todos os
matriculados foram pesquisados; portanto a
informação é referente a população toda.
Os parâmetros são difíceis de se
obter, pois implicam o estudo de toda
população e costumam ser substituídos por
valores calculados de amostras
representativas da população-alvo.
Viés
Viés ou erro sistemático: vício,
tendenciosidade, desvio, distorção, bias.
Definição: qualquer tendência na
coleta, análise, interpretação, publicação ou
revisão de dados que leva a conclusões
sistematicamente diferentes da verdade.
Bioestatística
Aplicação dos métodos estatísticos à
solução de problemas biológicos.
Descritiva: Reúne os procedimentos
visando coleta, tabulação e descrição de
observações, sejam quantitativas ou
qualitativas;
Indutiva ou Inferencial: Abrange os
métodos de análise de observações que
visam testar hipóteses e estimar
características populacionais baseadas em
dados de uma amostra.
Introdução à Bioestatística
Procedimento em Estatística
1º Identificar o problema;
2º Planejar a coleta e selecionar a amostra;
3º Coletar e registrar os dados;
4º Organizar e apresentar os dados
5º estatística descritiva
6º Analisar os dados e apresentar os
resultados;
7º Se as amostras são
7.1º inferência estatística;
7.1.1º estimar características;
7.2º testar hipótesis.
Variável
A variação é evidente em quase todas
as características dos pacientes, incluindo
suas medidas fisiológicas, doenças, dietas,
ambientes e estilos de vida.
A aferição de uma única
característica é chamada variável.
Resumidamente, uma variável pode
ser definida como a expressão numérica de
um evento qualquer. Isso significa, portanto,
que a variável é o elemento-chave na análise
estatística e que a estatística somente pode
ser utilizada em eventos quantificáveis.
Classificação
Quantitativas (Numéricas ou
Escalares): Discreta ou contínua.
Qualitativas (Categóricas): Nominal
ou ordinal.
Análise de variáveis
Toda variável gera um dado relativo à
unidade amostral pesquisada (seres
humanos, animais, espécimes, lâminas etc).
O objetivo fundamental da Estatística
é transformar o conjunto de dados de uma
amostra em informações agregadas que
permitam uma leitura global do evento
estudado.
Variáveis Categóricas: Frequências
absolutas e relativas (na maioria das vezes
em percentual).
Variáveis Quantitativas: Medidas do
Centro da Distribuição; Medidas de Posição
da Variabilidade; Medidas de Variabilidade
ou Dispersão.
Classificação variáveis
Qualitativa ou categórica: Quando os
dados são distribuídos em categorias
mutuamente exclusivas:
Sexo – masculino e feminino
Tipo de sangue
Local de nascimento
São divididas em:
Nominal – qualquer ordem – ex: cor
do cabelo, ter ou não uma doença.
Ordinal – tem uma ordem natural –
ex: escolaridade, classe social, severidade da
doença.
Quantitativa ou numérica: Quando a
variável é expressa por números:
Idade
Estatura
Número de alunos em uma escola
São divididas em:
Discreta – só pode assumir um valor
em determinado intervalo (números inteiros)
– número de filhos, número de visitas ao
médico, etc.
Contínua – pode assumir qualquer
valor em dado intervalo (número quebrados)
– idade, peso, altura.
Manipulação dos dados
Criação de uma base de dados;
Identificação das variáveis; Compilação dos
dados; Análise dos resultados.
*Ter bastante cuidado na hora de
apresentar os dados, tanto na forma gráfica,
como na explicação e na interpretação deles.
Medidas De Tendência Central E Dispersão
São a média (aritmética e
ponderada), a moda e a mediana. Média
ponderada: quando tem pesos diferentes.
Média aritmética: o mesmo peso
divide tudo. Moda: aquele que mais aparece.
Mediana: aquele que está no meio.
Curva De Gauss
Quando a moda, mediana e média,
estão no mesmo ponto, no topo da curva.
[tem um teste estatístico, pode se calcular
isso, mas não é necessário saber agora].
Sem ser na apresentação de curva de
Gauss, os dados têm variação não normal,
pois a moda, média e mediana estão em
pontos diferentes de uma curva.
A curva de Gauss é importante para
que possamos entender melhor o desvio
padrão.
Desvio Padrão
Média + 2x desvio padrão será
a margem de erro ou acerto daquela média.
A gente consegue saber o quanto vamos
estar dentro de acerto, mas o desvio é
calculado antes do estudo de forma
diferente e individual. Esses desvios padrões
podem ser aplicados na curva Gauss.
Resumo da Aplicação da Estatística em uma
Pesquisa
p Value
Epidemiologia explicada: o valor da
prova (p). Usualmente, nos estudos da área
da saúde e ciências sociais, um valor de p
inferior a 0,05 é suficiente para rejeitar a
hipótese nula, diz-se que os resultados foram
estatisticamente significantes ao nível de 5%.
Quando o valor de p é maior ou igual
a 0,05, ocorre o oposto, considera-se que
não há evidência suficiente para rejeitar a
hipótese nula.
Estudos que requerem evidências
mais fortes ou maior poder de precisão dos
resultados (exemplo: teste de medicamentos
ou resistência de materiais) podem
considerar um valor de p mais rígido como
1% (0,01) ou mesmo 0,1% (0,001).
Escolha dos testes estatísticos: Dados
numéricos
Escolha dos testes estatísticos: Dados
Categóricos
Testes Estatísticos Mais Frequentemente
Utilizados
Como interpretar correlações e valores de p
Por que interpretar?
Profissionais da área da saúde
precisam melhorar sua compreensão sobre a
literatura (artigos científicos) veiculados na
Área.
Para compreender melhor artigos e
“estatísticas” que muitas vezes são bastante
intimidadoras.
Essa necessidade inicia na graduação
e perdura durante toda a vida laboral.
Primeiros passos para aprender e
compreender a apreciar os dados
resultantes de evidências científicas.
Aprender a interpretar tabelas e
gráficos. Conhecer os principaistestes
estatísticos utilizados na área da saúde.