Bioestatística

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Bioestatística
Definição
É um ramo da estatística que pode ser
aplicada na área da saúde.
É a ciência que tem como objetivo orientar a
coleta, o resumo, a apresentação e a
interpretação de todos os dados que
resultam nas pesquisas de campo.
Estatística
Descritiva: é responsável pela coleta,
organização, classificação e descrição dos
dados em tabelas e gráficos.
Probabilidade: envolve situações
relacionadas com o acaso.
Inferência: é responsável pela análise de
dados baseados em amostras e
interpretação de amostras.
Fazer anotações, observações, investigações e definir o
foco da pesquisa.
Especificar o que se quer saber em relação ao que está
sendo estudado.
Formular uma hipótese, podendo utilizar alguns testes
estatísticos, como testes de hipóteses.
Definir como será feita a coleta de dados.
Depois de coletar e analisar os dados, fazer a tabulação
para apresentação em tabelas e gráficos.
Fazer a conclusão do estudo.
É a aplicação dos métodos estatísticos
à solução de problemas biológicos.
Método Científico
Amostra: é um subconjunto finito de
elementos da população com características
em comum. 
População: é o conjunto de elementos com
pelo menos uma característica em comum e
que pode ser de tamanho infinito.
Censo: é o estudo usando toda a população.
Amostra, população e censo
Quantitativa Discreta: é a contagem ou números inteiros. Exemplos:
número de nascidos em uma maternidade, número de óbitos em uma
cidade.
Quantitativa Contínua: é a mensuração ou medida. Exemplo: peso ou
estatura de uma pessoa.
Variáveis Quantitativas
São números que representam contagens ou medidas
e pode ser discreta ou contínua. Exemplos: massa
corporal (kg), % de gordura no corpo, imc, número de
repetições.
Qualitativa Nominal: não precisa ter uma ordem.
Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante,
doente/sadio.
Qualitativa Ordinal: existe uma ordem. Exemplos:
escolaridade (1°, 2°, 3° grau), estágio da doença
(inicial, intermediário, terminal), mês de observação
(janeiro, fevereiro,...)
Variáveis Qualitativas
Podem ser separados em diferentes categorias que se
diferenciam por alguma característica não-numérica. Podem
ser nominais ou ordinais. Exemplo: cor dos olhos, tipo de
atividade, grau de contaminação, estágio da doença.
Variáveis e Epidemiologia
Desfecho (variável dependente ou resposta): é o
agravo que varia de acordo com a quantidade de
exposição aos determinados fatores. Exemplos:
câncer de pulmão (depende da quantidade de
cigarro), câncer de mama, câncer de colo do útero
(o uso incorreto ou não uso de preservativos), etc.
Exposição (variável independente): são os fatores
que podem estar associados ao agravo que pode
aumentar ou diminuir o risco deste desfecho.
Exemplos: fumo, uso de preservativo nas relações
sexuais, etc.
Variável em Análise
É a característica de interesse que é medida em
cada elemento da amostra ou população e pode
ter resultados numéricos ou não. Seus valores
podem variar de elemento para elemento.
É um fator associado à forma de amostragem.
Na seleção da amostra tenta-se reproduzir as
características observáveis da população - uso do
critério de proporcionalidade.
Em caso de desconhecimento da composição da
população deve-se utilizar algum critério de
aleatoriedade (sorteio)
Amostragem tendenciosa - conclusões sem
consistência e não podem ser usadas
cientificamente.
Os resultados são precisos ou qualificados
Alguns motivos para a falta de precisão são as
possíveis falhas nos instrumentos de aferição,
problemas nos questionários usados para obter os
dados ou falha humana.
 Representatividade
 Fidedignidade
Pesquisa de Levantamento
Bom Questionário: Perguntas abertas e fechadas.
São perguntas fechadas as que se pode marcar um x
na resposta. São perguntas abertas as que se
precisa formular e escrever uma resposta.
Cuidado na hora de coletar informações: Mesmo
com uma abordagem perfeita e um bom
planejamento, é preciso também ter cautela para
não haver nenhuma influência da parte do
investigador e para isso, é preciso ter um bom
treinamento.
Amostragem
Vantagens do levantamento por amostragem: o
custo é menor, leva menos tempo e resulta em objetivos
mais amplos.
Situações para trabalho com amostras: a população
muito grande, existe a dificuldade de acesso e pode
resultar um grande número de variáveis.
Amostragem casual simples ou aleatória
simples: cada elemento da População é
selecionada de maneira aleatória (sorteio).
Exemplo: A população de outro estudo é
composta por pacientes de um hospital (500
pessoas) e considere que o pesquisador almeja
desenvolver uma pesquisa com 10% desta
população, ou seja, a amostra será composta por
50 pacientes deste hospital. Ele realizará um
sorteio simples dos 50 pacientes que comporão a
amostra, o que caracteriza uma seleção por
amostragem casual simples.
Tipos de Amostragem
A importância da coleta de dados
Amostragem probabilística necessita que todos os
elementos da população tenham a mesma
probabilidade (diferente de zero) de compor a
amostra.
Amostragem Sistemática: O primeiro elemento
da População é selecionado de maneira aleatória e
os demais de acordo com alguma lei de formação
(com um intervalo entre os escolhidos). Exemplo: A
partir das fichas de consultas da mesma Unidade
Básica de Saúde (UBS), retira-se a 15, depois a 30,
depois a 45 e assim sucessivamente, até atingir o
número de pacientes desejados.
Amostragem Estratificada: É a amostragem
escolhida quando a população estiver
estratificada. O tamanho dos estratos deve ser
proporcional aos seus tamanhos na população de
origem. Exemplo: A população de um hospital é
composta por 500 pessoas, divididas em 2 grupos
de 200 homens e 300 mulheres. Supondo que o
pesquisador deseje 10% de uma amostra dos dois
grupos, a amostra seria composta por 50 pessoas.
20 homens e 30 mulheres.
Amostragem por Conglomerados: O agrupamento
se dará por proximidade física, independentemente
de outras características, ou seja, por um
conglomerado. Exemplo: a amostra será composta
por um grupo de pacientes do hospital A, que moram
na mesma rua da unidade. 
Amostragem por acessibilidade ou por
conveniência: são elementos a partir do alcance
do pesquisador. Essa amostragem não tem um
verdadeiro valor estatístico e serve mais como
forma de buscar dados iniciais para a pesquisa.
Exemplos: aplicação de questionários/entrevistas
em uma escola para levantamento de dados
iniciais.
Amostragem Não Probabilística
Amostragem por julgamento ou intencional: A
seleção é baseada no julgamento do pesquisador.
Exemplos: um pesquisador pesquisa com o intuito de
comprovar que o consumo de carne tem influência
sobre a saúde das pessoas e escolhe o Porto Alegre -
RS como base para a coleta da amostragem, pois
considera que seja a capital onde mais se consome
este alimento no Brasil.
Amostragem por cotas: Neste caso, a fixação das
cotas deve seguir critérios que caracterizam a
amostra como representativa da população. No
exemplo de carne, primeiro é feita uma análise da
população de Porto Alegre e depois, são definidas as
proporções entre homens, mulheres, as faixas etárias
e os estratos sociais. Em seguida, serão entrevistados
um número de pessoas correspondente à
proporcionalidade de cada um desses grupos. Dessa
maneira, haverá uma amostragem significativa de
toda a população da cidade.