327318743-Funcao-Renal-Bioquimica-Clinica-Resumo

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Faculdade de Ciências de Saúde 
Curso de Lic. Em Farmácia 
SC_V 
V semestre 
 
 A Investigação Científica: A investigação quantitativa e a 
investigação qualitativa. Características e tapas; Selecçao de 
métodos, procedimentos e técnicas. 
 
Bioestatística analítica: uso do programa estatístico SPSS 
9/5/2022 1 
dr. Alexandre de Fátima Cobre e dr. Neivaldo Murrube (Farmacêuticos) 
 
CONTEÚDOS 
 Conceitos gerais de Estatística analítica/Inferencial; 
 Hipóteses de estudo; 
 Tipos de erros na análise inferencial; 
 Principais testes de significância. 
9/5/2022 2 
OBJECTIVOS 
No final da aula os estudantes devem ser capazes de: 
 
 
Objectivo geral 
 Perceber a utilização dos testes de significância na estatística inferencial. 
 
Objectivos específicos 
 
 Classificar as hipóteses na estatística inferencial; 
 
 Classificar os tipos de erros relacionados a estatística inferencial; 
 
 Executar, de acordo ao objectivo, cada teste de significância; 
 
 Interpretar o resultado obtido. 
 
 
 
Método: 
 Expositivo/cognitivo. 
 
9/5/2022 3 
Recapitular 
• É de extrema importância ter conhecimento da estatística 
descritiva para trabalhar de forma simples na estatística 
inferencial. 
 
• Desde as medidas de distribuição de frequências (absolutas, 
relativas, acumuladas); 
• As medidas de tendência central (moda, média, mediana e 
mais); 
• As medidas de dispersão ( desvio padrão, variância, desvio 
padrão relativo, coeficiente de variância, amplitude 
interquartil e mais) 
9/5/2022 4 
Conceitos gerais da estatística analítica 
 clássica 
 A Estatística analítica trabalha com os dados de forma a 
estabelecer hipóteses, procede a sua comprovação e no final, 
elabora conclusões científicas 
Testes de Hipóteses 
 Na maioria das vezes, o pesquisador toma decisão para toda 
população, tendo examinado apenas parte desta população 
(amostra). Este processo chama-se de inferência. Na pesquisa 
científica, a inferência é feita com a ajuda de testes estatísticos. 
 
 
9/5/2022 5 
A hipótese 
Hipótese é uma resposta presumida e provisória que, 
de acordo com certos critérios, será ou não rejeitada. 
Hipótese Nula (H0): é aquela que simplesmente afirma 
que não há diferença entre os grupos estudados; trata-
se de uma hipótese que atribui ao acaso a ocorrência 
do fenómeno ou resultado observado. 
Hipótese Alternativa ou experimental (H1): é aquela 
que afirma que há diferença entre os grupos estudados. 
 9/5/2022 6 
 
Tipos de erros estatísticos 
 
 Erro tipo I: rejeita a H0 sendo verdadeira (fato obtido por azar: 
rara ocorrência estatística): erro alfa 
 Erro tipo II : aceita a H0 sendo falsa (erro mais freqüente):erro 
beta 
 
 A probabilidade (p) de rejeitar a H0 quando a H0 é verdadeira, é o 
que chamamos de nível de significância do teste. 
 
 O estatístico não sabe se quando rejeita a H0, está ou não 
cometendo erro, mas sabe a probabilidade de cometer este tipo 
de erro. 
 Se a probabilidade for suficientemente pequena (<= 5%), a 
decisão de rejeitar a H0 está bem fundamentada. 
9/5/2022 7 
Testes de significância “Conceitualização” 
Testes paramétricos: testes que para sua 
interpretação usamos parámetros estatisticos. Ex: 
Media, mediana, desvio padrao, C. Variacao, Maximo 
como é o caso do teste t, ANOVA. 
Testes não paramétricos: testes que para a sua 
interpretação usamos apenas proporções e não 
parâmetros. Ex:Qui-quadrado, teste U, teste H. 
9/5/2022 8 
 Testes de significância “Conceitualização” 
Nível de significância: indica a probabilidade de 
cometer um erro do tipo I, ou seja, rejeitar a 
hipótese nula quando esta for verdadeira. 
 
Poder do teste: indica a probabilidade de decisão 
correcta baseada na hipótese alternativa. 
9/5/2022 9 
 
 
 PRINCIPAIS TESTES DE SIGNIFICÂNCIA 
ESTATÍSTICA 
9/5/2022 10 
Testes Paramétricos VS Testes Não Paramétricos 
 
Os estatísticos escolhem um teste paramétrico 
quando estão seguros de que a distribuição normal 
não foi violada e testes não paramétricos porque 
não estão seguros de que a distribuição normal foi 
encontrada 
 
9/5/2022 11 
Teste de Kolmogorov-Smirnov 
 
O Teste de Kolmogorov-Smirnov, avalia a 
anormalidade de variáveis quantitativas, como 
exemplo, o peso, perímetro cefálico e estatura. 
 
 
 
 
Toda vez que o teste de Kolmogorov-Smirnov 
apresentar p <0.05, significa fuga de normalidade. 
 9/5/2022 12 
Notas importantes 
 
 O teste Kolmogorov-Smirnov usa estimativas dos parâmetros 
da distribuição em teste, não permitindo ao utilizador a 
especificação desses parâmetros. 
 Como consequência da utilização das estimativas acima 
referidas, o teste tende a aceitar a hipótese H0 mais vezes do 
que deveria. 
 Para resolver este problema foi proposta por Lilliefors uma 
correção ao teste de Kolmogorov Smirnov quando a 
distribuição em teste é normal. 
 O teste de Kolmogorov Smirnov com a correção de Lilliefors 
é então recomendado nesta situação. 
 
9/5/2022 13 
Notas importantes 
 Para amostras de dimensão superior ou igual a 30 aconselha-
se o teste de Kolmogorov-Smirnov com a correção de 
Lilliefors; 
 Para amostras de dimensão mais reduzida, mais indicado o 
teste de Shapiro-Wilk. 
 
9/5/2022 14 
 Teste de Kolmogorov Smirnov: distribuição 
Normal-Caso pratico, uso de SPSS 
 O registo académico da faculdade de ciências de saúde da 
UNILURIO pretende saber se a distribuição das idades de um 
total de 71 estudantes do 3º ano segue a lei normal de 
distribuição de Gauss. 
 Pergunta de investigação: Será que a idade dos estudantes 
seguem a lei normal de distribuição? 
 Hipótese nula: A distribuição das idades segue distribuição 
normal 
 Hipótese alternativa: A distribuição das idades não segue 
distribuição normal 
 
 Nota: As idades estão digitadas no Banco de dados SPSS 
 
9/5/2022 15 
 
Teste t de Student 
 
 Este teste é usado para avaliar a hipótese de que duas 
médias são iguais ou não. 
 É importante verificar se a distribuição dos dados segue uma 
distribuição normal (teste de Kolmogorov-Smirnov). 
 Nota importante: Se as amostras não seguirem a lei de 
distribuicao normal deve ser usado o teste não paramétrico 
de Mann-Whitney ( substituto do teste t). 
 
9/5/2022 16 
Tipos de teste t de Student 
Para uma amostra: 
 o objetivo é verificar se a diferença entre o valor médio, que 
representamos por X obtido em uma amostra difere ou não 
significativamente da população referência. 
 Ou seja, testar se Ho: µo = X onde µo é a média da população 
onde a amostra foi retirada. Não se conhece o desvio padrão 
da população. 
Amostras independentes e “emparelhadas”: 
 serão comparadas duas médias; as variáveis devem ter 
distribuição normal. “médias do mesmo parâmetro, obtidas 
em duas situações diferentes”. 
 
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 Teste t de Student para uma amostra, caso 
prático no SPSS 
 O departamento de estatística da faculdade de ciências de 
saúde pretende saber se a media de idade dos estudantes do 
3º ano da FCS difere ou não da media de esperança de vida 
nacional (37 anos). 
 Hipótese alternativa: a media das idades dos estudantes 
difere com a media de esperança de vida nacional. 
 Hipótese nula: a media das idades dos estudantes e igual com 
a media de esperança de vida nacional. 
 9/5/2022 18 
Teste t de Student para amostras 
independentes, caso pratico no SPSS 
 O registo académico da faculdade de ciências de saúde 
pretende comparar a media das notas adquiridas no exame 
normal da disciplina de Saúde da comunidade V nos dois 
géneros(masculino e feminino). 
 Hipotese nula: A media das notas obtidas nos ambos géneros 
é igual. 
 Hipotese alternativa: A media das notas obtidas nos ambos 
géneros e diferente. 
 
9/5/2022 19 
Teste U de Mann-Whitney 
Usado para a comparação de variáveis ordinais ou 
quantitativasentre dois grupos independentes, quando a 
distribuição não é simétrica (normal), ou seja quando há 
ruptura dos pressupostos paramétricos; 
Corresponde ao teste t de Student para amostras 
independentes. 
 
9/5/2022 20 
Teste U de Mann-Whitney 
 O teste de Mann-Whitney cria um ranking (ordenação) de todos 
os casos (independente do grupo) e depois compara estes 
ranking entre cada grupo. 
 
 O teste apresenta o rank médio e a soma dos rankings de cada 
grupo. 
 havendo diferença significativa entre os grupos, espera-se que 
os rankings médios sejam bem diferentes. 
 
 p>0.05 aceitamos a hipótese nula de não há diferença entre os 
grupos. 
 P ≤0.05 aceitamos a hipótese alternativa de que há diferença 
entre os grupos. 
 9/5/2022 21 
Análise de Variância (ANOVA) 
 Os testes de ANOVA comparam a diferença das médias em 
mais de dois grupos. 
 
 Os testes de ANOVA se apóiam na hipótese de que se os grupos 
são semelhantes, a variância em cada um (dentro) dos grupos é 
semelhante àquela entre os grupos; 
 
 Existem três tipos de ANOVA:one-way ANOVA, two-way ANOVA, 
e ANOVA multipla 
 
 
9/5/2022 22 
Análise de Variância (ANOVA) 
Assim, o teste precisa determinar a 
variabilidade dentro de cada amostra, bem 
como a variabilidade que existe entre médias 
das amostras. Ao fazermos isto, geramos 
uma estatística chamada F (variância entre os 
grupos/variância dentro dos grupos). 
 
9/5/2022 23 
Análise de Variância(ANOVA) 
As amostras devem ter uma distribuição normal 
(gaussiana); também assume a igualdade de 
variância entre os grupos das amostras a serem 
comparadas (o teste de Levene verifica a 
homogeneidade de variâncias). 
 
9/5/2022 24 
One-way ANOVA 
 Variável independente (Factor): deverá ser numérica 
discreta (ou seja, números inteiros) 
 Variaveis dependentes: Qualitativas categoricas 
 
 H0 (hipótese nula): não há diferença entre os grupos 
 H1 (hipótese alternativa): há diferença entre os grupos 
p-valores baixos de 0,05 indicam diferenças entre as médias 
dos grupos. 
9/5/2022 25 
 One-way ANOVA, exemplo prático-SPSS 
 O registo academico da FCS da UNILURIO pretende avaliar o 
aproveitamento pedagogico da disciplina de SAUDE DA COMUNIDADE 
V, atraves da comparacao das notas do exame normal obtidas pelos 
estudantes do 3º ano dos seis cursos: medicina, farmacia,nutricao, 
Med. Dentaria,enfermagem e optometria com a finalidade de apurar o 
curso com bom aproveit. 
 Pergunta de investigação: Sera que existe diferenca significativa nos 6 
grupos em estudo? 
 Ho: Não há diferenca significativa nos 6 cursos estudados em relacao a 
media das notas obtidas. 
 H1: Existe diferenca significativa nos 6 cursos estudados em relacao a 
media das notas obtidas. 
 26 
 
Teste H de Kruskal-Wallis 
 
 Este teste é uma alternativa não paramétrica para a análise de 
variância de um critério de classificação (One-Way ANOVA). 
 
 Pode ser usado para comparar várias amostras independentes. 
 
 Como ocorre no teste F de uma NOVA paramétrica, um valor 
significativo de F não indica onde se encontra a diferença, 
devendo ser realizado o teste de Tukey. 
 
9/5/2022 27 
Qui-quadrado 
 A estatística do qui-quadrado (Chi-square) é adequada para 
variáveis qualitativas, com duas ou mais categorias, ou seja 
dados nominais (aqueles distribuídos em categorias nominais 
sem qualquer ordem, como sexo, raça, via de parto,cor dos 
cabelos). 
 qui-quadrado quantifica a associação entre variáveis 
qualitativas, comparando as diferenças entre os valores 
observados e os esperados. 
9/5/2022 28 
Tipos de testes qui-quadrado 
Teste Qui-quadrado para uma amostra: 
 verifica a igualdade de proporções de ocorrência de certos eventos 
eventos em uma dada amostra. 
 
Teste Qui-quadrado de independência: 
 Verifica a existência de associação estatisticamente significante 
entre duas variáveis categóricas, medidas em escala nominal ou 
ordinal. Não havendo associação,dizemos que as variáveis são 
independentes. 
 
Nota: A amostra total deve ser maior que 20. Todas as frequências 
esperadas devem ser maiores que 1 e no máximo 20% das 
frequências esperadas podem ser menores que 5. A amostra total 
deve ser maior que 20. 
 
 
 
9/5/2022 29 
Condições do qui-quadrado 
 Quando n > 40: devemos usar o p-valor correspondente a Continuity 
Correction. 
 
 Quando estar no intervalo entre 20 a 40: podemos usar o p-valor 
correspondente a Continuity Correction, desde que nenhuma das 
frequências esperadas seja inferior a 5. Se isto acontecer, devemos usar 
um teste alternativo: o teste exacto de Fisher. 
 
 Quando n < 20, devemos usar o teste exacto de Fisher em qualquer caso. 
 
9/5/2022 30 
 Teste qui de amostra independente-prática 
no SPSS 
 O registo académico pretende saber se o aproveitamento 
pedagógico dos estudantes esta associada com a bolsa de estudo. 
 Variável independente: Bolsa de estudo; 
 Variável dependente: aproveitamento pedagógico. 
 
Hipótese alternativa: aproveitamento pedagógico dos estudantes esta 
associada com a bolsa de estudo. 
Hipótese nula: aproveitamento pedagógico dos estudantes não esta 
associada com a bolsa de estudo. 
 
 
9/5/2022 31 
 
Teste Binominal 
 
 É um teste não paramétrico e é usado para testar as proporções 
em uma variável dicotómica (sim/não; doente/ não doente; 
aprovado/reprovado; masculino/feminino e mais). 
 
 
 H0 : A proporção de distribuição é de 50%; 
 H1: A proporção de distribuição é diferente de 50%. 
 
Prática no SPSS 
 Na base de dados, analise a distribuição das aprovações nos 71 
estudantes. 
 
 
 
 
 
9/5/2022 32 
 
TESTES PSICOMÉTRICOS 
 
 
Objectivos: 
 
classificam o tipo de estudos quanto a 
finalidade; 
Avaliam a qualidade de um questionário de 
pesquisa. 
9/5/2022 33 
Questionário de pesquisa 
As vantagens da aplicação de um questionário: 
 possui uma maior agilidade em seu processo; 
 É de fácil aplicação; 
 Atinge um número maior de pessoas; 
 Anonimato e proporciona menor pressão. 
Desvantagem: 
 os dados podem ser manipulados com dados desejáveis e não da realidade, por 
isso existe a necessidade de se obter a confiabilidade de um questionário. 
 
 Juntamento ao inquérito, são as principais formas de recolha de dados 
nos estudos quantitativos. 
 
 
9/5/2022 34 
Principais testes psicométricos 
Alfa de Cronbach; 
Guttman; 
Splipt Half; 
Parallel; 
Sample or Strict Parallel. 
 
9/5/2022 35 
Teste alfa de Cronbach 
 Apresentado em um artigo por Lee J. Cronbach em 1951, o coeficiente 
Alpha (α) de Cronbach. 
 
 É uma das estimativas da confiabilidade de um questionário que se aplica 
em uma pesquisa. 
 Ela comprova a fidedignidade do instrumento verificando a consistência 
interna; 
 
 A consistência interna refere-se ao grau com que os itens(perguntas) do 
questionário estão correlacionados entre si e com o resultado geral da 
pesquisa. 
9/5/2022 36 
Teste alfa de Cronbach 
 A fiabilidade de uma medida refere a capacidade desta ser 
consistente. 
 
 Se um instrumento de medida dá sempre os mesmos 
resultados (dados) quando aplicado a alvos estruturalmente 
iguais, podemos confiar no significado da medida e dizer que 
a medida é fiável. 
 
 
9/5/2022 37 
 O que indica um determinado valor de alfa de 
Cronbach? 
Confiabilidade Tipo de estudo Alfa de Cronbach 
Muito baixa Investigação inaceitável α ≤ 0,30 
Baixa Investigação inaceiátvel 0,30 < α ≤ 0,6 
Moderada Investigação preliminar 0,60 < α ≤ 0,75 
alta Investigação fundamental (básica) 0,75 < α ≤ 0,90 
Muito alta Investigação aplicada α > 0,90 
9/5/2022 38 
Fonte : Nunnally, 1978, p. 245-246, Freitas (2005) 
Tabela. Critérios de recomendação de Fiabilidade estimada pelo α de Cronbach(adaptado 
de Peterson, 1994) 
 
 É importante saber, ao julgar o valor calculado 
de alfa, que: 
 O número de questões afecta o valor de alfa: 
 
 Questionários muito longos aumentam o valor de alfa, sem 
que isso signifique aumento de consistência interna; 
 
 Um valor baixo de alfa pode significar apenas número 
pequeno de questões. 
 
 A redundância, isto é, questões verbalizadas de forma 
diferente, mas praticamente iguais aumentam o valor de alfa. 
 
 
9/5/2022 39 
 É importante saber, ao julgar o 
valor calculado de alfa, que: 
 Correlações entre os itens do questionário aumentam o valor de alfa se 
vários itens do questionário exibem correlações entre si, o valor de alfa 
aumenta. 
 
 Como essas correlações são maiores quando os itens do questionário 
medem o mesmo constructo, o pesquisador conclui que o questionário 
tem consistência interna. 
 
 ou seja, o valor alto do coeficiente alfa de Cronbach estaria indicando o 
grau de em que os itens medem o mesmo constructo. 
9/5/2022 40 
 É importante saber, ao julgar o 
valor calculado de alfa, que: 
• O coeficiente alfa de Cronbach pode ser calculado a partir de 
programas estatísticos como SPSS (Statistical Software for 
Social Sciences) ou SAS (Statistical Analysis System). 
 
• Esses programas fornecem análise descritiva inicial completa 
das respostas obtidas do questionário, bem como listagem 
completa da análise da confiabilidade. 
9/5/2022 41 
Teste Guttman 
Analisa a coerência textual do material de 
colheita de dados (questionários, inquéritos, 
formulários e mais…) 
9/5/2022 42 
 
Splipt Half 
 
 Analisa a consistência interna dum 
questionário. 
 
A amostra é dividida ao meio e cada uma delas 
lhe é aplicada a metade do questionário. 
 
 Verifica-se a correlação das duas partes a partir 
do coeficiente de correlação de Pearson. 
9/5/2022 43 
 
Parallel 
 
 Analisa a consistência interna dum questionário. 
 
Toda amostra é lhe aplicada o questionário em duas 
situações diferentes. Todo questionário, duas 
vezes para única amostra. 
 
 Verifica-se a correlação das respostas da primeira 
aplicação e da segunda a partir do coeficiente de 
correlação de Pearson. 
 9/5/2022 44 
Sample or Strict Parallel 
Analisa a consistência interna dum questionário. 
 
A amostra é dividida em duas partes e lhes é 
aplicada todo questionário. Ou podem ser duas 
amostras distintas a lhes serem aplicadas todo 
questionário. 
 
 Verifica-se a correlação das respostas dos dois 
grupos a partir do coeficiente de correlação de 
Pearson. 
 
9/5/2022 45 
BIBLIOGRAFIA: 
 
 
Margotto, PR. Estatística computacional uso do SPSS 
(Statistical Package for the Social Sciences): o essencial. 
Brasília, 01 de janeiro de 2012. 
 Endereço electrónico: 
• www.paulomargotto.com.br ou pmargotto@gmail.com.br 
 
 
9/5/2022 46 
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“Torture os números e eles admitirão qualquer coisa” 
Paulo R. Margotto 
 
9/5/2022 47