Aula 1 - Estatistica Descritiva_Parte01_VET

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BIOESTATÍSTICA 
Prof.: Luiz Carlos Guerreiro 
FACULDADE DE TECNOLOGIA DO NORDESTE 
CURSO: Medicina Veterinária 
AULA 01 – ESTATÍSTICA DESCRITIVA 
E TIPOS DE GRÁFICOS - Parte 1 
1. CONCEITOS BÁSICOS 
 
Estatística – é um ramo da matemática que se interessa em 
obter conclusões a partir de dados observados e nos 
métodos científicos para coleta, organização, resumo, 
apresentação, análise e interpretação dos dados amostrais. 
 
a) Estatística descritiva 
 
b) Inferência estatística 
 
Medicina Veterinária 
a) Estatística descritiva: Trata da observação de fenômenos de 
mesma natureza, da coleta de dados numéricos referentes a esses 
fenômenos, da sua organização e classificação através de tabelas e 
gráficos, bem como da análise e interpretação. Ex: média; mediana; 
histograma 
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b) Inferência estatística: Está fundamentada na teoria das 
probabilidades, se preocupa com as técnicas para obtenção de 
conclusões sobre a população a partir da amostra. 
Ex: Amostragem, Testes de Hipótese, Regressão, Correlação etc. 
Medicina Veterinária 
Medicina Veterinária 
Bioestatística 
 
 Aplicação da Estatística nos campos relacionados à 
saúde. 
 
 Estuda métodos para a obtenção, organização e 
análise de dados e os métodos de tirar conclusões e fazer 
predições com base nesses dados. 
 
 É uma matéria fundamental para a realização de 
pesquisas com coletas de dados. 
Usos e abusos da estatística 
 
Usos da estatística 
 
Controlam-se doenças com o auxilio de análises que 
antecipam epidemias. 
 
 
 
 
 
Os fabricantes fornecem melhores produtos a custos 
menores através de técnicas de controle de qualidade. 
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Espécies ameaçadas são protegidas 
por regulamentos e leis que reagem 
as estimativas estatísticas de 
modificação de tamanho da 
população. 
 
Visando reduzir as taxas de casos 
fatais, os legisladores têm melhor 
justificativas para leis como as que 
regem a poluição atmosférica, 
inspeções de automóveis, utilização 
de cinto de segurança, etc. 
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Abusos da estatística 
 
•Pequenas amostras 
 
•Números imprecisos 
 
•Estimativas por suposição 
 
•Porcentagens distorcidas 
 
•Perguntas tendenciosas 
 
•Gráficos enganosos 
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Os motoristas mais Idosos são mais Seguros do que 
os mais Moços? 
 
American Association of Retired People – AARP 
(Associação Americana de Aposentados) 
 
 
Motoristas mais idosos se envolvem em menor 
número de acidentes do que os mais jovens. 
 
Motoristas (16-19 anos) 1,5 milhões de acidentes 
Motoristas (70 ou + anos) 540 mil de acidentes 
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- Acontece, entretanto, que os motoristas mais idosos 
não dirigem tanto quanto os mais jovens. 
 
Em lugar de considerar apenas o número de acidentes, 
devemos examinar também as taxas de acidentes. 
 
Para 100 milhões de milhas percorridas: 
 
•8,6 para motoristas com idade de 16 a 19; 
•4,6 para motoristas com idade de 75 a 79; 
•8,9 para motoristas com idade de 80 a 84; 
•20,3 para os motoristas com 85 anos de idade ou mais. 
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2 Análise exploratória de dados 
 
A Análise Exploratória de Dados, antigamente chamada 
apenas de Estatística Descritiva, constitui o que a maioria 
das pessoas entende como Estatística, e 
inconscientemente usa no dia a dia. 
 
A partir dessa interpretação inicial é possível identificar se 
os dados seguem algum modelo conhecido, que permita 
estudar o fenômeno sob análise, ou se é necessário 
sugerir um novo modelo. 
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2.1 População 
 
É o conjunto de elementos (na totalidade) que têm, em 
comum, uma determinada característica, a partir das 
quais se deseja tomar uma decisão. 
As características de uma população são chamadas de 
Parâmetros, os quais são valores fixos e geralmente 
desconhecidos. A população podem ser dividida em dois 
tipos: 
a)População finita. 
b) População infinita. 
 
 
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a) População finita: É aquela em que o número de 
unidades de observação pode ser contado e é limitado. 
 
Exemplos: 
• Alunos matriculados em Bioestatística; 
• Todas as famílias beneficiadas pelo programa de 
reforma agrária no Brasil; 
• Todas as declarações de Imposto de Renda recebidas 
pela Receita Federal; 
• Todo efetivo caprino do Ceará. 
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b) População infinita – Quando a quantidade de unidades 
de observação é ilimitada. Na estatística experimental 
biológica a maioria das populações é considerada como 
infinitas. 
 
Exemplos 
•Conjunto de medidas de determinado comprimento, 
porque não há limite para o número de vezes em que se 
pode medir esse comprimento; 
• Gases, líquidos e alguns sólidos, como o talco, porque as 
unidades não podem ser identificadas e contadas. 
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2.2 Amostra e amostragem 
A amostra é uma parte selecionada da totalidade de 
observações abrangidas pela população através do 
quais se faz um juízo ou inferência. 
 
O estudo estatístico inicia-se com a coleta de parte de 
uma população denominada amostra, constituída de n 
unidades de observação. Essa coleta recebe o nome 
de amostragem. 
Medicina Veterinária 
AMOSTRAS: POR QUE UTILIZAR? 
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AMOSTRAS: POR QUE NÃO UTILIZAR? 
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2.2.1 Tipos de amostragem 
 
a) Amostragem aleatória simples (AAS) – processo de retirada de 
uma amostra de uma população onde cada elemento da população 
tem a mesma chance (ou probabilidade) de ser selecionado. Os 
elementos são escolhidos através de sorteio. 
 
Exemplo: 
Amostra de tamanho de 30 pessoas de uma população de tamanho 
900; numeram-se as unidades de observação da população de 001 a 
900. 
Obtenção da amostra – sorteio ou consultar a números aleatórios. 
 
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Ex.: Adote um regra de leitura, por exemplo, inicie de cima 
para baixo, a partir da primeira coluna, considerando 
apenas os três primeiros dígitos. 
 
Assim sendo, a primeira unidade sorteada será a 244, a 
segunda 873, e assim sucessivamente: 807; 824; 605; 028; 
646; 236; 058; 691; 839; 306; 185; 113; 422; 274; 288; 130; 
568; 709; 427; 139; 318; 306; 449; 843; 168 ;435; 946(deve 
ser descartado, por ser maior que 900) ; 532. 
 
 
 
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b) Amostragem sistemática: Quando a retirada das unidades de 
observação é feita periodicamente, sendo o intervalo de seleção 
calculado para uma população finita por meio da divisão do 
tamanho da população (N) pelo tamanho da amostra (n) a ser 
selecionada. 
 
Exemplo: 
•Deseja-se retirar uma amostra de n = 50 frangos de corte em uma 
população de tamanho N= 10.000. O intervalo de seleção é, então, 
10.000/50 = 200. Sorteia-se o primeiro elemento da amostra (por 
exemplo, 100), com o intervalo de seleção = 200 obtém-se os 
demais elementos que serão amostrados. 
 
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c) Amostragem estratificada - quando a população é heterogênea 
separa-se as unidades de observação em estratos; em seguida, 
seleciona-se uma amostra aleatória simples a partir de cada estrato. 
A amostra completa compõe-se da agregação de cada estrato e, 
geralmente, a proporcionalidade do tamanho de cada estrato na 
população é mantida na amostra. 
Amostra 
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Exemplo 
 
Deseja-se conhecer o nível tecnológico da agricultura de uma 
determinada região que possui 1000 propriedades rurais, 
estratificadas por tamanho conforme apresentado na Tabela abaixo. 
Obtenha uma amostra de n = 50 propriedades distribuídas de forma 
proporcional ao tamanho de cada estrato. 
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2.3 Variáveis 
 
Trata-se do objeto a ser estudado,ou seja, característica que vai 
ser observada, medida ou contada na amostra ou população, 
podendo variar de elemento para elemento. 
 
Por exemplo: 
• Para fenômeno “sexo” são dois os resultados possíveis: 
masculino e feminino; 
 
• Para o fenômeno “numero de filhos” ha um número de 
resultados possíveis expresso através dos números naturais: 0, 
1, 2, 3, ... , n; 
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2.3.1 Tipos de variáveis 
 
Variáveis Qualitativas: são definidas por várias categorias, 
ou seja, representam uma classificação dos indivíduos por 
tipos ou atributos. Podem ser nominais ou ordinais. 
Variáveis Quantitativas - são as características que podem 
ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, 
apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem 
ser contínuas ou discretas. 
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a)Nominal – os valores são classificados em categorias ou classes 
não ordenadas. 
 
• Sexo (1-Macho e 0-Fêmea). 
• Tipo sanguíneo (1-tipo O, 2-tipo A, 3-tipo B, 4-tipo AB). 
 
b)Ordinal – quando a ordem entre as categorias se torna 
importante. 
 
• Nível de severidade de uma lesão: 1 = fatal; 2 = severa; 3 = 
moderada e 4 = pequenas. 
 
• Nível de instrução: 1=Analfabeto; 2=Ensino fundamental, 3=Ensino 
médio; 4=Graduação; 5=Mestre; 6=Doutor 7 = Pós-doutorado 
Variáveis Qualitativas 
Medicina Veterinária 
Variáveis Qualitativas 
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NOMINAIS ORDINAIS 
Não há relação de ordem ou 
sequência 
 
Definida por frequência 
Há relação de ordem ou 
hierarquia 
 
Geralmente indica níveis ou 
scores 
Ex: 
Masculino x 
Feminino 
Sim x Não 
Sadio x Doente 
Ex: 
Níveis de dor, índice de 
reabsorção óssea 
 
0=ausente, 1=suave, 
2 =moderado, 3 = grave 
 
 
 
a) Discretas - podem assumir apenas um número finito ou 
infinito contável de valores, ou seja, assumem valores inteiros. 
Geralmente são resultados de contagens. 
 
Exemplos: 
 
• N° de acidentes com veículos motorizados em Fortaleza 
durante o FORTAL. 
• N° de vezes que uma mulher deu a luz. 
• N° de casos de dengue registrados em Fortaleza em 2008. 
• Número de leitos disponíveis nos hospitais públicos de 
Fortaleza 
Variáveis Quantitativas 
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b) Variáveis Contínuas - podem assumir valores em uma 
escala contínua (na reta real). Usualmente devem ser 
medidas através de algum instrumento. 
 
Exemplos: 
• Estatura e peso 
• Nível sérico de colesterol de um paciente 
• Concentração de um poluente 
• Temperatura 
• Duração da bateria de telefone celular 
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CONTÍNUAS DISCRETA 
Há uma sequência de 
valores sem intervalos 
Não há sequência de valores 
contínuos 
Ex: 
Altura, peso, profundidade 
de bolsa periodontal 
 
= 1,50m ; 1,51m ; 1,52m...2,05m 
 
Ex: 
CPO-D 
 
= 1 ; 2 ; 3 ; 4 dentes 
 
Variáveis Quantitativas 
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QUALITATIVAS QUANTITATIVAS 
Nominais Ordinais Contínuas Discretas 
Classificação das Variáveis 
Resumindo: 
Medicina Veterinária 
Dados Quantitativo contínuo Dados Quantitativo discreto 
Dados Qualitativo 
 nominal 
Dados Qualitativo 
 ordinal 
Medicina Veterinária 
PRÓXIMA AULA: Continua... 
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