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Aluna: Louise Vasconcelos de Oliveira Soares Professor: Luiz Carlos de Abreu Capítulo 10 Distribuição normal Disciplina de Bioestatística Distribuição empíricas (VIEIRA, 2011) As distribuições empíricas são distribuições obtidas a partir de dados observados, apresenta dados contínuos em histogramas ou polígonos de frequência. Empírico Teórico ou distribuição de Gauss Nenhuma distribuição empírica tem todas as características da distribuição normal Características da distribuição normal (VIEIRA, 2011) É definida pelos parâmetros de média (μ) e desvio padrão (σ), e as sua características são: A média, mediana e moda coincidem e estão no centro da distribuição; O gráfico da distribuição normal tem aspecto típico: é uma curva em forma de sino simétrica em torno da média; Como a curva é simétrica em torno da média, 50% dos valores são iguais ou maiores que a média, e 50% dos valores são iguais ou menores que a média. Distribuição Normal (VIEIRA, 2011) Em geral, medidas possuem distribuição de probabilidades normal, ou de Gauss, ou ainda Gaussiana. Utilizada para medidas! Relação da área sob a curva e o desvio (VIEIRA, 2011) Prova-se, teoricamente, que se a variável tem distribuição normal, 34,13% da área sob a curva estão entre a média e um ponto de abscissa igual à média mais o desvio padrão; A curva é simétrica em torno da média. Segue-se daí que 34,13% da área sob a curva está entre a média e um ponto da abscissa igual à média menos o desvio padrão; Se somar as porcentagens, obtém-se 68,26%, como mostrado na figura. Relação da área sob a curva e o desvio (VIEIRA, 2011) Relação da área sob a curva e o desvio (VIEIRA, 2011) 13,59% da área sob a curva estão entre a média mais um desvio padrão e um ponto da abscissa igual à média mais dois desvios padrões; A curva é simétrica em torno da média. Segue-se daí que 13,59% da área sob a curva estão entre a média menos um desvio padrão e um ponto da abscissa igual à média menos dois desvios padrões. As áreas sob a curva diminuem à medida que os valores de X se afastam da média. Prova-se, teoricamente, que se a variável tem distribuição normal: Relação da área sob a curva e o desvio (VIEIRA, 2011) Distribuição normal reduzida (VIEIRA, 2011) A distribuição normal reduzida (ou padronizada) é a distribuição normal de média 0 e variância 1 A variável que tem distribuição normal reduzida ou distribuição normal padronizada é chamada variável reduzida ou padronizada e é indicada pela letra Z. As probabilidades associadas à distribuição normal reduzida são dadas em tabelas, o que torna fácil saber as probabilidades associadas a essa distribuição. Basta procurar na tabela. Podemos transformar qualquer variável aleatória X com distribuição normal de média e desvio padrão conhecidos numa distribuição normal reduzida. Dos itens 1 e 2 segue-se que qualquer probabilidade associada a X pode ser obtida transformando X (distribuição normal) em z (distribuição normal reduzida). Por que transformamos a variável aleatória X na variável aleatória Z? 1. 2. 3. Z = X - μ σ Distribuição normal reduzida (VIEIRA, 2011) Variável Probabilidade da distribuição normal Média Desvio padrão Distribuição normal reduzida (VIEIRA, 2011) Qual a probabilidade de ocorrer valor entre a média 0 e Z = 1,25? Distribuição normal reduzida (VIEIRA, 2011) Como transformar uma variável uma variável que tem distribuição normal com média (μ) e desvio padrão (σ), em uma variável com distribuição normal reduzida de média 0 e desvio padrão 1? Basta calcular: Z = X - μ σ Exemplo: A quantidade de colesterol em 100ml de plasma sanguíneo humano tem distribuição normal com média 200 mg e desvio padrão 20mg. Qual é a probabilidade de uma pessoa apresentar entre 200 e 225mg de colesterol por 100ml de plasma? Z = X - μ σ = 225 - 200 = 1,25 20 = 0,3944 ou 39,44% Uso da distribuição normal (VIEIRA, 2011) Em exames radiológicos e laboratoriais: Com base na distribuição normal, definem-se critérios de normalidade e não normalidade. Para a densidade mineral óssea (BMD), medida em gramas por centímetro ao quadrado, a OMS considera: Normal: qualquer valor mais alto que μ - σ Osteopenia ou osteoporose pré-clínica: valores entre μ - σ e μ - 2,5 σ Osteoporose: valores abaixo de μ - 2,5 σ Uso da distribuição normal (VIEIRA, 2011) Normal: qualquer valor mais alto que μ - σ Osteopenia ou osteoporose pré-clínica: valores entre μ - σ e μ - 2,5 σ Osteoporose: valores abaixo de μ - 2,5 σ Exercício (VIEIRA, 1997) 10.6.1 - O quociente de inteligência tem média 100 e desvio padrão 15. Qual é a proporção de pessoas com quociente de inteligência acima de 135? Qual seria o 1º passo? Exercício (VIEIRA, 1997) 10.6.1 - O quociente de inteligência tem média 100 e desvio padrão 15. Qual é a proporção de pessoas com quociente de inteligência acima de 135? Qual seria o 1º passo? Z = X - μ σ Exercício (VIEIRA, 1997) 10.6.1 - O quociente de inteligência tem média 100 e desvio padrão 15. Qual é a proporção de pessoas com quociente de inteligência acima de 135? Qual seria o 1º passo? Z = X - μ σ = 135 - 100 = 2,33 15 Exercício (VIEIRA, 1997) 10.6.1 - O quociente de inteligência tem média 100 e desvio padrão 15. Qual é a proporção de pessoas com quociente de inteligência acima de 135? Qual seria o 1º passo? Z = X - μ σ = 135 - 100 = 2,33 15 E esse valor corresponde qual nº na tabela? Exercício (VIEIRA, 1997) 10.6.1 - O quociente de inteligência tem média 100 e desvio padrão 15. Qual é a proporção de pessoas com quociente de inteligência acima de 135? Qual seria o 1º passo? Z = X - μ σ = 135 - 100 = 2,33 15 E esse valor corresponde qual nº na tabela? 0,4901 ou 49,01% Artigo: REVISTA DE SAÚDE PÚBLICA Qualis periódicos - Nutrição B1 Artigo: Estimando a prevalência da ingestão inadequada de nutrientes REVISTA DE SAÚDE PÚBLICA Qualis periódicos - Nutrição B1 Obrigado!
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