bioestatistica (3)

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Universidade Federal de Minas Gerais
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Estatística
Introdução à Bioestatística – Turma Nutrição
Aula 1:
O Papel da Estatística nas Ciências da Saúde
Conceitos Básicos
Tipos de Variáveis
Perguntas DadosEstudos
O Papel da Estatística nas Ciências 
Estatística
Informação
Respostas
A Pergunta: 
Chá verde (em cápsulas) aumenta a perda de peso?
22071 médicos
110 mulheres adultas 
com 25 < IMC < 30 
sorteio
O Estudo :
50 tomaram chá verde (CV)
Os Dados Perdeu peso?
Grupo Chá Sim Sim Não Sim Sim Não Sim Não Não...... Sim Não Sim
Grup Placebo Não Não Sim Não Não Não Não Sim Sim Não Não Sim Não ..... Não
22071 médicoscom 25 < IMC < 30 
sorteio
60 tomaram placebo (PL)
Estatística (1):
Tratamento
Perdeu peso?
Total
Não Sim
Chá verde 20 (40%) 30 (60%) 50 (100%)
Placebo 25 (42%) 35 (58%) 60 (100%)
Informação (1):
Conclusão (1):
“Não há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas 
que perdem peso com ou sem o uso do chá verde.” 
Informação (1):
A perda de peso foi registrada para 60% das mulheres em uso de 
chá verde e para 58% das mulheres que não usaram chá verde.
Estatística (2):
Tratamento
Peso Perdido (Kg)
Total
0 a 0.5 0.6 a 1.0 1.1 ou mais
Chá verde 20 (40%) 10 (20%) 20 (40%) 50 (100%)
Placebo 25 (42%) 29 (48%) 6 (10%) 60 (100%)
Informação (2):
Conclusão (2):
“Há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas que 
perdem peso com ou sem o uso do chá verde.” 
Informação (2):
A perda de peso não foi registrada para cerca de 40% das mulheres 
em ambos grupos; entretanto, no grupo do de chá verde uma 
proporção maior de mulheres (40%) teve perdas mais elevadas do 
que no grupo placebo (10%).
O que é Estatística? 
A Estatística pode ser definida como um conjunto de
métodos para planejar experimentos , obter dados e
organizá-los , resumi-los , analisá-los , interpretá-los e
deles extrair conclusões .
� Guarde isto (1): A Estatística permite quantificar os
resultados obtidos num estudo.
Por que estudar Estatística ?
Exemplo 1: qual substância, AAS ou Dipirona, tem efeito mais 
rápido no alívio da dor de cabeça em mulheres?
Experimento com 10 voluntárias: tempo para alívio e m minutos
� Guarde isto (2): A Estatística permite lidar com a 
variabilidade na tomada de decisões
Dipirona 10 13 15 14 20 20 20 21 30 35
AAS 10 11 10 14 25 35 40 45 56 60
Por que estudar Estatística ?
Exemplo 2: Opinião a favor da restrição ao consumo de álcool por 
motoristas
Cidade 1 (litorânea)
80%
Estudo: 1200 motoristas entrevistados em duas cidades
� Guarde isto (3): A Estatística permite estender as 
conclusões baseadas em uma pequena parcela para o grupo 
maior de onde ela veio, com margem de erro pequena e 
conhecida
Cidade 1 (litorânea)
Cidade 2 (interior)
85%
77 79 81 83 85 87 888678 80 82 84
Exemplo 3: Avaliação de Diagnósticos baseados em Testes 
Clínicos
Doente 
Sadio
Positivo
Positivo
Negativo
Erro !! 
Situação real do 
paciente 
(desconhecida)
Por que estudar Estatística ?
Sadio
Negativo
Pergunta: Se um paciente tem o resultado positivo no teste, qual é
a probabilidade de que ele seja realmente um doente ?
� Guarde isto (4): A Estatística permite a quantificação da 
incerteza na tomada de decisões, o que é feito através do 
estudo das Probabilidades.
� quantificar os resultados obtidos num estudo.
� lidar com a variabilidade na tomada de decisões.
Por que estudar Estatística ?
Porque a Estatística permite:
� lidar com a variabilidade na tomada de decisões.
� estender as conclusões baseadas em uma pequena 
parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem 
de erro pequena e conhecida.
� quantificar a incerteza na tomada de decisões, o que é 
feito através do estudo das Probabilidades .
Organização deste Curso
Análise 
Descritiva
Probabilidade
• Organizar, apresentar e resumir dados
• Introduzir conceitos básicos de Estatística
• Quantificar a incerteza
• Conceitos básicos de ProbabilidadeProbabilidade
Inferência 
Estatística
• Conceitos básicos de Probabilidade
• Aplicações práticas destes conceitos
• Estender resultados amostrais para a 
população 
• Quantificar erro de estimação
• Introduzir conceitos básicos de Inferência
Conceitos Básicos de Estatística 
População
Conjunto de indivíduos/elementos que se deseja estudar.
Exemplos: 1 - Habitantes de uma cidade
2 - Comprimidos de um lote
3 – Animais de uma fazenda
4 – Plantas de uma espécie em um parque
Conceitos Básicos de Estatística 
Amostra
Parte da população que é selecionada para estudo.
Exemplo : Uma pesquisa foi realizada com 1000 adolescentes
brasileiros sobre o hábito de fumar: 
- 280 responderam que “fumam” e
- 720 responderam que “não fumam”.
População : consiste das respostas de todos os (milhões de)
adolescentes brasileiros.
Conjunto de dados : as 280 respostas “fumo” e 720 “não fumo”.
adolescentes brasileiros.
Amostra : consiste das 1000 respostas obtidas na pesquisa.
Amostra 1
Qual amostra representa melhor a população?
3 7
10 pessoas
20 pessoas
População
Amostra 2
30 70
10 10
20 pessoas
Dois conceitos são importantes agora: parâmetro e estatística .
Parâmetro : descrição númerica de uma característica da população . 
Será conhecido apenas se toda a população for observada.
Estatística : descrição númerica de uma característica da amostra .
Exemplo:
Proporção de adolescentes brasileiros que fumam → parâmetro.Proporção de adolescentes brasileiros que fumam → parâmetro.
→ valor desconhecido, (não há pesquisa com todos os adolescentes do Brasil.
Proporção de adolescentes na amostra que responderam “fumo”:
280/1000 = 0,28 (ou 28%) → estatística.
O campeonato nacional de futebol do ano passado teve um número médio
de gols por partida igual a 2.
Exemplo:
→ Parâmetro, pois foram contabilizados os gols de todas as partidas.
Variável
É a característica de interesse que é medida ou observada
em cada indivíduo da amostra ou população.
Ex: Em um questionário, pergunta-se Variável
Conceitos Básicos de Estatística 
Ex: Em um questionário, pergunta-se
• Qual é a sua idade?
• Quantas pessoas há na sua família?
• Qual é a renda total da sua família?
• Você tem emprego fixo?
• Qual é o seu estado civil?
Variável
Idade
Número de pessoas na família
Renda familiar
Emprego
Estado Civil
Tipo de Variáveis - forma de medição/observação
Variável
Qualitativa ou Categórica
indica uma qualidade:
Quantitativa
indica uma quantidade
indica uma qualidade:
respostas são categorias
(observação)
indica uma quantidade
(medição)
Exemplos:
sexo (masculino, feminino)
cor de olhos (preto, azul, verde,castanho)
escolaridade (primário, médio, superior)
grau de obesidade (leve, moderado, 
grave, mórbida)
Exemplos: 
número de filhos (0, 1, 2, 3, ...)
número de refeições diárias (1, 2, 3, 4,…)
peso (kg)
altura (m)
IMC (Kg/m2)
Qualitativa
Nominal
as categorias da variável não possuem ordem.
Ex: sexo (masculino, feminino)
cor de olhos (preto, azul, verde,castanho)
Ordinal
as categorias da variável possuem uma ordem.
Ex: escolaridade (primário, médio, superior)
grau de obesidade (leve, moderado, grave, mórbida)
Quantitativa
Discreta
a variável só assume valores inteiros.
Ex: número de filhos (0, 1, 2, 3, ...)
número de refeições diárias (1, 2, 3, 4,…)
Contínua
a variável pode assumir valores fracionados.
Ex: peso (kg), altura (m), IMC (Kg/m2).
Variável Resposta (ou dependente ):
variável a ser explicada no estudo.
Ex: O que influencia na perda de peso?
As variáveis em um estudo podem ser classificadas em: 
Tipo de Variáveis – papel na relação
Ex: O que influencia na perda de peso?
Variável de Explicativa ( ou Independente)* :
variável que pode influenciar a resposta.
Ex: Tipo de dieta, quantidade exercícios físicos, sexo, idade, etc.
Coletando os Dados
Um estudo com 90 pessoas para verificar a influência de
- tipo de dieta (hipoprotéica, padrão, hiperprotéica)
- sexo (feminino, masculino)
- idade (anos completos)Exemplo: tipos de dieta para perda de peso 
- idade (anos completos)
- atividade física (baixa, moderada, alta) 
na perda de peso (kg), etc. 
Inspirado em: “A controlled trial of protein enrich ment of meal replacements for weight 
reduction with retention of lean body mass”, Leo Tr eyzon et al. 
Nutrition Journal 2008, 7:23 (http://www.nutritionj.com/content/7/1/23)
Uma ficha 
para cadapara cada
participante 
(90 fichas)
Planilha de Dados
Uma coluna para variável Uma linha para cada 
participante (ficha)
Planilha de Dados Completa
Continua…
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Continua…
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