CONCEITOS EM BIOESTATÍSTICA

Prévia do material em texto

ALICE – MEDICINA – T4 
EPIDEMIOLOGIA II 
VARIÁVEIS 
• Informações que são analisadas na 
pesquisa; 
• Variam para cada indivíduo, para 
cada grupo ou em cada observação; 
• Importância do conhecimento dos 
tipos de variáveis: planejamento, 
montagem do banco de dados, análise 
e apresentação das informações. 
 
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS 
• Assumem valores numéricos; 
• Discretas: assumem valores inteiros 
(número de filhos), não tem unidade de 
medida; 
• Contínuas: podem assumir qualquer 
valor real (peso, altura, temperatura), 
possui uma ou várias unidades de 
medida; 
 
 
 
• Medidas de posição: moda, média e 
mediana; 
• Medidas de dispersão: amplitude, 
variância e desvio padrão; 
 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS 
• Expressas por categorias; 
• Ordinais: existe uma ordem entre as 
categorias (grau de escolaridade, 
estadiamento de uma doença); 
• Nominais: não possui ordem entre 
suas categorias (sexo, tipagem 
sanguínea); 
• Dicotômicas: apresentam apenas 
duas categorias; 
• Categóricas: apresentam mais de 
duas categorias; 
 
QUARTIS E SEPARATRIZES 
• Separatrizes dividem um grupo em 
partes com a mesma quantidade de 
valores; 
• Quartil é um tipo de separatriz, 
quartis divide um grupo em 4 partes; 
 
ERROS 
• Erro: diferença (distância) entre o 
valor real e o resultado; 
 
• Aleatório 
- Cada resultado sofre uma 
interferência diferente (aleatória); 
- A causa dos por fatores que não 
podem ser eliminados (talvez 
controlados, mas nunca eliminados), 
seja por mudarem constantemente, 
serem probabilísticos ou não ter 
conhecimento das causas; 
- Pode ser estimado (intervalo de 
confiança e margem de erro). 
 
• Sistemático 
- Todos os resultados são deslocados de 
forma semelhante, gera 
tendenciosidades; 
- Os resultados são todos deslocados 
em conjunto, e passam a variar em 
torno de um valor diferente do real; 
- Em geral, as causas podem ser 
identificadas e evitadas, (mas nem 
sempre, pois pode fazer parte da 
natureza do experimento), porque 
pode ser problema no equipamento, 
uma amostra que não foi aleatória, ou 
quando o pesquisador clínico examina 
o paciente de forma diferente; 
- Os fatores são relacionados ao 
método usado, em geral podem ser 
evitados; 
 ALICE – MEDICINA – T4 
- Nesse tipo de erro, como os dados 
estão sob efeito de tendenciosidade, 
não tem como ser estimado. 
 
AMOSTRAGEM 
• Amostra: estimativa da população; 
• Para que essas estimativas sejam 
confiáveis e as amostras sejam uma 
boa representante de sua população, é 
preciso ter controle sobre o erro 
amostral; 
• Amostragem = cálculo amostral 
(controla a variação aleatória) + 
método de seleção (evita 
tendenciosidades); 
 
CÁLCULO AMOSTRAL 
• Tamanho da população adequada + 
custo financeiro razoável + precisão 
necessária; 
 
• Qualitativa 
- Frequência esperada; 
- Quanto mais próxima de 50%, maior a 
variação amostral, necessitando de 
uma amostra maior para garantir a 
precisão. 
 
• Quantitativa 
- Desvio padrão esperado; 
- Quanto maior, maior a variação 
amostral. 
 
• Precisão desejada 
- Erro máximo desejado / precisão 
estimada; 
- Nível de significância: probabilidade 
de o valor real não estar dentro da faixa 
de erro escolhida. 
 
• Tipo de análise 
- Estimativa de um grupo; 
- Comparar grupos (duas amostras = 
dois erros amostrais). 
*Erro máximo desejado → diferença a 
ser detectada (evitar encontrar 
diferenças irrelevantes); 
 
- Testes de hipóteses: são usadas para 
verificar se a diferença ou correlação 
observadas nas amostras realmente 
existem em suas populações de origem; 
* Nível de significância: probabilidade 
de encontrar uma diferença ou 
correlação quando não existe. 
* Poder do teste: probabilidade de o 
teste encontrar uma diferença ou 
correlação quando essa realmente 
existir. 
 
 
 
MÉTODOS DE SELEÇÃO 
• Amostragem aleatória simples 
- Quando todos os membros da 
população têm a mesma probabilidade 
de serem escolhidos; 
- Evita tendenciosidades. 
 
• Amostragem sistemática 
- Uso de método organizado que facilite 
a seleção; 
- Pode ser vulnerável a 
tendenciosidades ou variáveis que 
apresentem periodicidade no sistema. 
 
• Amostragem estratificada 
- População notadamente dividida 
entre diferentes classes ou categorias; 
- Proporção entre os diferentes estratos 
incluídas na amostra, tendo 
amostragens separadas para cada 
estrato; 
 ALICE – MEDICINA – T4 
- Aumenta os custos da pesquisa, 
porém permite posterior comparação 
com outros dados da pesquisa. 
 
• Amostragem por agrupamentos 
- Selecionar indivíduos por 
agrupamentos; 
- Deixa os membros da amostra mais 
próximos uns dos outros e facilita a 
caminhada entre eles. 
 
• Amostragem por conveniência 
- Provavelmente o tipo de seleção mais 
usada; 
- Buscar os membros da população que 
estão próximos ao pesquisador; 
- Não tem como ser aleatório, entao é 
impossível garantir que esse tipo de 
amostra vai representar bem a 
população. 
 
• Amostragem por bola de neve 
- Não é aleatória, mas é útil em 
populações de difícil acesso; 
- Apesar de não ser aleatório, é possível 
encontrar vários membros para a 
amostra; 
- Ao publicar a pesquisa, é fundamental 
relatar a situação na amostra e também 
no calculo amostral, com todos os 
valores usados. 
 
FREQUÊNCIAS 
• Quantidade de vezes que algo 
ocorreu ou foi observado; 
• Usadas para observar e organizar os 
dados; 
 
• Frequência absoluta 
- Próprio número da frequência, valor 
bruto número; 
- Serve para chamar atenção ao total, 
ao seu tamanho, sua grandeza. 
 
• Frequência relativa 
- Relação entre esse valor absoluto com 
o tamanho do grupo; 
- Mostrar sua importância dentro do 
grupo, se representa grande ou 
pequena parcela. 
 
 
 
• Frequência acumulada 
- Soma da frequência à medida que se 
progride; 
- Só pode ser usada quando existe uma 
ordem, seja com categorias numéricas 
ou ordinais; 
- Pode ser usada para encontrar 
perspectiva de interesse. 
 
 
 
 
 
DISTRIBUIÇÃO NORMAL 
• Dados quantitativos 
- Distribuição normal/gaussiana; 
- Definida pela média (centro da curva) 
e pelo desvio padrão (ponto em que ela 
deixa de ser concava e se torna 
convexa – determina o quão 
concentrada ou dispersa é); 
 ALICE – MEDICINA – T4 
- A curva de intensidade é usada pra 
determinar a probabilidade de se obter 
um resultado dentro de qualquer faixa 
de valores; 
 
 
 
GRÁFICOS 
• Representação visual dos dados; 
• Facilitam sua exploração e 
interpretação; 
• Conhecer as variáveis; 
• Decida o que quer fazer; 
 
Gráfico de barras 
 
 
Barra empilhada 
 
 
Gráfico de setores 
 
 
Histograma 
 
 
Gráfico de dispersão 
 
 
Gráfico de linhas 
 
 
Gráfico de caixas
 
 
Barras agrupadas 
 
 
 
 
 
 ALICE – MEDICINA – T4 
 
 
AMOSTRAS E ERRO AMOSTRAL 
• População: grupo de indivíduos que 
compartilham uma característica em 
comum; 
• Amostra: produz uma estimativa da 
população; 
• Erro amostral: diferença entre o 
resultado da amostra e o real (da 
população inteira); 
• Distribuição amostral: probabilidade 
de uma amostra aleatória ter a media 
ou a frequência em cada faixa; 
• Intervalo de confiança: faixa ao redor 
da estimativa em que se espera que o 
valor real estejam, geralmente uma 
probabilidade de 95%; 
• Cálculo amostral: o tamanho 
adequado da amostra depende do que 
está sendo estudado e do tipo de 
análise que será feita; 
• Quando a seleção não é aleatória, 
pode haver tendenciosidade e não há 
como encontrar um intervalo de 
confiança.