Introdução à Bioestatística

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Bioestatística 
• Campo de pesquisas envolvendo ferramentas 
metodológicas ou técnicas utilizadas em soluções de 
problemas das áreas de saúde. 
• Metodologia da Pesquisa Científica: O trabalho 
estatístico é uma metodologia aplicada em pesquisas 
que consistem em fases que abrangem a coleta de 
dados, tratamento e análise a fim de proporcionar 
reflexões diante da informação estatística 
 
ESTATÍSTICA x BIOESTATÍSTICA 
Estatística: 
- Tabulação e manipulação simples de informações 
numéricas. 
- Conjunto de técnicas usadas para analisar os dados 
Bioestatística: 
- Estudam problemas específicos dessas áreas (saúde) 
e envolvem soluções com base nos métodos e técnicas 
da estatística. 
- Aplicação de estatística ao campo biológico e 
médico, sendo essencial ao planejamento, coleta, 
avaliação e interpretação de todos os dados obtidos 
em pesquisa em tais campos. 
 
CONCEITOS E VARIÁVEIS 
-> CRESCIMENTO DA ESTATÍSTICA 
- Crescente demanda das áreas científicas, por, cada 
vez mais, utilizar os dados na tomada de decisões. 
- A capacidade de lidar com os dados aumentou com 
o advento da tecnologia e computadores cada vez 
mais poderoso, além de um aumento no interesse por 
informação, por parte da população. 
- ATENÇÃO: é necessário conseguir avaliar 
criticamente as informações estatísticas. 
 
-> APLICAÇÃO DA ESTATÍSTICA 
- A maior parte dos estudos, nas áreas como 
epidemiologia, ecologia, psicologia, medicina etc., são 
baseados em evidências, novos padrões e exigências, 
que vem marcando as práticas médicas. 
- Em muitos estudos na área de ciências médicas, o 
auxílio da bioestatística é fundamental saber a 
frequência do aparecimento das doenças ou para 
desenvolver novos tipos de tratamento, por exemplo. 
- Na indústria farmacêutica, por sua vez, estatística 
pode ser usada para planejamento, desde o estudo de 
implantação da fábrica até a necessidade de 
produção de produtos e equipamentos, testes com a 
eficácia dos produtos, controle quantidade e 
qualidade, estudos de produtividade etc. 
 
 
CONCEITOS BÁSICOS 
POPULAÇÃO 
Conjunto de elementos de todas as observações 
possíveis 
• POPULAÇÃO FINITA 
• POPULAÇÃO INFINITA 
 
AMOSTRA 
Consiste em uma parte de observações da população 
• AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA OU ALEATÓRIA 
• AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA 
 
PARÂMETRO: Quando necessitamos usar a amostra 
obtida para produzir características específicas do 
estudo 
Parâmetro: é uma medida usada para descrever uma 
característica da população, pode ser entendida 
como uma medida em função das observações da 
população. Exemplo: Cálculo da média populacional e 
variância populacional, que resulta em um valor 
chamado de parâmetro. 
 
VARIÁVEIS: características observadas ou medidas de 
cada elemento da população. 
-> QUALITATIVA (atributos ou qualidade) 
-> QUANTITATIVA (numéricos ou mensuráveis) 
Obs.: Dentre as qualitativas: pode-se dividir em dois 
tipos: nominal ou ordinal. 
 
-> QUALITATIVA (NOMINAL) Gênero: masculino, 
feminino; Estado civil: solteiro, casado, divorciado, 
viúvo; Prática de exercícios físicos: sim, não; Esporte 
praticado: futebol, basquetebol, voleibol, natação etc. 
-> QUALITATIVA (ORDINAL) Classe econômica: baixa, 
média, alta; Nível de satisfação: muito satisfeito, 
pouco satisfeito, insatisfeito; Grau de concordância: 
discordo plenamente, discordo, indiferente, 
concordo, concordo plenamente; Nível de 
escolaridade: ensino fundamental, ensino médio, 
ensino superior. 
-> QUALITATIVA (atributos ou qualidade) 
-> QUANTITATIVA (numéricos ou mensuráveis) Obs.: 
Dentre as quantitativas: pode-se dividir em dois tipos: 
discreta ou contínua. 
-> QUANTITATIVA (DISCRETA) CONCEITOS BÁSICOS 
Número de filhos: 0, 1, 2, 3, 4... Tempo (em dias) de 
internação: 1, 2, 3, 4, 5... Número de abortos: 0, 1, 2, 
3... Número de cigarros fumados por dia: 0, 1, 2, 3, 4, 
5... 
 
-> QUANTITATIVA (CONTINUA) CONCEITOS BÁSICOS 
Peso do indivíduo: 0 < peso ≥ 200 kg Estatura: 0 < 
estatura ≥ 2,50m Índice de massa corpórea (IMC): 0 
< IMC ≥ 100 Frequência cardíaca: 0 < frequência 
cardíaca ≥ 130 bpm 
As variáveis quantitativas são mais informativas que 
as qualitativas. Dizer que um funcionário trabalha há 
30 anos em uma empresa é mais informativo que dizer 
que ele trabalha há muito tempo, ou dizer que uma 
pessoa tem 17 anos ou tem 65 anos é mais informativo 
que dizer que ela é adolescente ou que é da 3ª idade. 
-> Com as variáveis quantitativas, é possível 
calcular medidas estatísticas. média, mediana, 
moda, variância, desvio padrão, entre outros 
cálculos. 
 
Precisão e Arredondamento 
-> Coleta de dados 
Números e medidas -> rigor e precisão 
 
Quando se realiza os cálculos estatísticos de 
frequências ou de medidas, o valor resultante pode 
ser próximo ou distante da grande maioria dos dados 
e sua representação numérica nem sempre é parecida 
como, por exemplo, o cálculo da medida estatística da 
média aritmética de uma série de números inteiros, 
que pode resultar em um número de representação 
fracionária, decimal, finito e infinito. Exemplo: O 
conjunto de números (18 25 31 41 26 38 19), que 
resulta na média aritmética de? 28,285714... 
 
Exemplo: O conjunto de números (18 25 31 41 26 38 
19), que resulta na média aritmética de? 28,285714... 
Por questões práticas. é muito comum realizar 
arredondamentos: 
algarismo em unidades ≅ 28 
algarismos em décimos ≅ 28,3 
algarismos em centésimos ≅ 28,29 
 
ARREDONDAMENTO 
Precisão e arredondamento arredondar o número 
4,83501 para a casa dos centésimos ≅ 4,84 
Arredondar o número 6,7500 para a casa dos décimos 
≅ 6,8 
Arredondar o número 4,8500 para a casa dos 
décimos ≅ 4,8 
Arredondar o número 1,9500 para a casa dos décimos 
≅ 2,0 
 
 
 
Amostragem 
Método estatístico 
➢Coleta, organização, apresentação, análise e 
interpretação de dados experimentais 
 
➢Seu objetivo fundamental é o estudo dos 
parâmetros de uma população 
 
Censo: investigação de todos os elementos da 
população 
 
Amostragem: seleção de alguns elementos da 
população 
 
➢A amostra é extraída da população que se pretende 
analisar 
 
➢Amostragem é o processo de escolha da amostra 
 - É a atividade inicial em qualquer estudo 
estatístico - Representatividade 
 
Representatividade -> cálculo amostral 
 
Amostra grande -> muita precisão $$$$$$ 
Amostra pequena -> pouca precisão $ 
Tamanho adequado -> precisão necessária $$$ 
 
Método estatístico 
PLANEJAMENTO DA PESQUISA 
 
➢Quais procedimentos para se resolver o problema? 
➢Qual o método de seleção da amostra? 
➢Como levantar informações da amostra? 
➢Que dados deverão ser obtidos? 
➢Qual o cronograma de atividades? 
➢Qual o custo envolvido? 
 
AMOSTRA: subconjunto da população 
 
AMOSTRAGEM: processo de extração das amostras 
representativas 
 
RISCOS: margem de erro prevista numa investigação 
parcial considerando o universo 
 
POPULAÇÃO ALVO: população sobre a qual serão 
propostas inferências a partir da amostra 
 
BOAS AMOSTRAS 
- Representativas 
- Preferencialmente aleatórias 
 
 
MÉTODOS PARA COMPOSIÇÃO DA AMOSTRA 
 
•AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA OU ALEATÓRIA 
 
•AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA (intencional) 
 
•AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA (intencional) 
 
-Amostragem acidental 
-Amostragem Intencional 
-Amostragem por Quotas 
 
 
•AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA (aleatória) 
 
-Amostragem aleatória simples 
-Amostragem estratificada 
-Amostragem por conglomerados 
-Amostragem sistemática 
 
 
 
 
 
 
O primeiro passo para realizar uma análise de dados 
envolve a inspeção das variáveis individualmente. 
Essa exploração dos dados pode ser realizada por meio 
de TABELAS de contingência para variáveis 
categóricas, ou por meio de medidas numéricas para 
variáveis numéricas, além de recursos GRÁFICOS para 
ambos os tipos de variáveis. 
 
RECURSOS GRÁFICOS OU DIAGRAMAS: 
✓ diagrama de barras 
✓ diagrama de setores (pizza ou torta) 
✓ diagrama de caixa (boxplot) 
✓ histograma 
✓ histograma de densidade de frequência 
✓ diagrama de pontos 
✓ diagramade strip chart 
✓ diagrama de dispersão 
 
RECURSOS GRÁFICOS OU DIAGRAMAS: 
-> Variáveis Categóricas 
✓ diagrama de barras 
✓ diagrama de setores (pizza ou torta) 
 
-> Variáveis Numéricas 
- diagrama de caixa (boxplot) 
- histograma 
- histograma de densidade de frequência 
- diagrama de pontos 
- diagrama de strip chart 
- diagrama de dispersão 
 
 
 
Médias 
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL 
✓ São aquelas que buscam refletir o ponto de 
equilíbrio dos dados. 
✓ Medidas numéricas caracteriza a tendência 
central ou ‘centro de massa’ dos dados ou 
distribuição. 
✓ MÉDIA ARITMÉTICA 
✓ MEDIANA 
✓ MODA 
✓ a média dá uma boa ideia da tendência 
central dos dados, mas em outras situações ela 
pode ser enganosa. 
✓ PORÉM, um único valor bastante acima dos 
demais valores de uma variável deslocou a 
média para um valor acima de todos os outros 
valores da variável. Aqui temos um caso de 
valores extremos influenciando a média. 
✓ Uma medida de tendência central que não é 
influenciada por valores extremos é a 
mediana. 
✓ Assim, para dados que são assimétricos, a 
mediana é um melhor representante de um 
valor típico dos dados. 
 
 
 
Que medida de tendência central deve ser 
usada ou apresentada na minha pesquisa? 
1) os dados estão distribuídos simetricamente 
em torno de um ponto central. 
2) existem valores no conjunto de dados que se 
desviam marcadamente dos valores típicos 
(conhecidos em inglês por “outliers”); 
3) as variáveis podem estar distribuídas de 
maneira assimétrica em maior ou menor grau; 
4) os dados podem estar distribuídos em torno 
de mais de um valor; 
5) etc.