EPIDEMIOLOGIA E ESTATÍSTICA

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EPIDEMIOLOGIA E ESTATÍSTICA
QUESTÃO 1
"O planejamento amostral da pesquisa determina o dimensionamento numérico e, também, a técnica de amostragem (coleta/seleção) dos elementos de um estudo. É fundamental na elaboração do projeto, e seus problemas podem comprometer a análise final dos dados e a interpretação dos resultados. O planejamento amostral adequado depende do conhecimento básico da estatística do estudo e do conhecimento profundo do problema investigado, a fim de que se possa unir a significância estatística dos testes ao significado clínico dos resultados.
A maior parte dos testes bioestatísticos pressupõe que a amostra estudada seja probabilisticamente representativa da população. Algumas amostras coletadas por conveniência, como a escolha de pacientes consecutivos de um ambulatório específico, podem não representar adequadamente toda a população do estudo. O pesquisador deve estar atento a possíveis vieses de seleção oriundos da disponibilidade de pacientes em amostragens consecutivas, já que a ampliação do tamanho amostral não corrige o efeito de amostras enviesadas. Além disso, estratégias de amostragens estratificadas não probabilísticas, por quotas, complexas (conglomerados, multiníveis), por resposta voluntária, por saturação de variáveis, tipo 'bola de neve' ou com sistemática de coleta não aleatorizada devem ser desenhadas, dimensionadas e analisadas com suporte de estatístico experiente"
 
Fonte: https://www.scielo.br/j/jvb/a/Dxg84WBMPnNrVcpKMXyVfHd/?lang=pt. Acesso em: 12 mar. 2023.
 
Quando se realiza um estudo clínico-epidemiológico, há a intenção de aplicar os resultados do estudo a uma população de indivíduos, definida por características que podem ser sociodemográficas, físicas, psicológicas ou clínicas. Assim, o profissional da área da saúde estuda técnicas de amostragem na disciplina de Bioestatística e Epidemiologia para entender como funciona esse processo, sua importância e suas aplicações. Diante desse contexto, você deverá explicar o que é população e amostra, diferenciar as quatro técnicas de amostragem probabilística, mencionando, pelo menos, um exemplo de cada, com aplicações na área da saúde. Justifique sua resposta explicando por que é importante um profissional de saúde conhecer as técnicas de amostragem.
POPULAÇÃO: População pode ser definida como a totalidade das pessoas de um país, estado ou município. Porém para recolhimento de dados estatísticos tem significado mais amplo, ou seja, “População é o conjunto de elementos sobre os quais o pesquisador quer informações.” (PEREIRA e PRIM, 2020, p. 19). 
Ainda segundo Pereira e Prim (2020) a população pode ser finita quando pode ser contada e infinita quando não pode ser contada, dessa forma, há diferença entre população na estatística e no sentido geográfico. Vale ressaltar que população em estatística não se refere apenas a pessoas, mas a todos os tipos de itens que sejam o foco de contagem. 
 	AMOSTRA: Amostra é apenas uma parte da população que representa apenas parte da população. Assim: “A amostra é uma parte da população (um subconjunto), a partir da qual se pode auferir conclusões acerca desta mesma população.” (PEREIRA e PRIM, 2020, p. 22). Como na maioria das sondagens estatísticas se constitui por grande quantidade de dados são realizados estudos por amostragem. O método de amostragem se divide em probabilística e não probabilística.
Amostragem Aleatória Simples (AAS): É a metodologia mais simples utilizada, fundamentado na viabilidade que toda população tem a possibilidade de ser envolvida esse método é indicado para dados similares. Rotula os dados e faz um sorteio daqueles que vão fazer parte da amostra. Os elementos são retirados aleatoriamente, dessa forma toda a população tem a mesma probabilidade de ser selecionada. Exemplo: sortear o nome de 45 alunos de uma escola com 450 alunos matriculados. (PEREIRA e PRIM, 2020).
Amostragem Sistemática: Este tipo de amostra é realizado com uma população homogênea, cujos elementos são identificados pelo seu posicionamento e retirado de forma periódica. É uma forma de coletar dados de grandes populações, pois, não há uma lista de nomes de todas as pessoas que moram em determinada cidade. (PEREIRA e PRIM, 2020).
Exemplo: Para pesquisar uma cidade, por exemplo, é necessário um ponto de partida, ai é sorteado um número de 1 a 16, o número sorteado será o primeiro elemento e a partir dai são retirados 16 casas.
Amostragem Estratificada: É a metodologia que busca homogeneidade dentro do estrato, mas heterogeneidade entre os estratos, e que pode ser ordenados por sexo, renda, idade, escolaridade, etc., maioria das vezes os dados são retirados dos estratos deforma aleatória. Dessa forma, o elementos devem ser separados por categorias proporcionalmente ao número deles na população. (PEREIRA e PRIM, 2020).
Exemplo: amostra estratificada de alunos de uma escola de Ensino Fundamental 1. Os alunos devem ser divididos por selecionando aunos do 1º , 2º, 3º, 4º e 5º ano. 
Amostragem por Conglomerados: utilizado quando não possibilidade de gerar uma amostragem, pelo fato da população estar dispersa o que vai elevar o custo para a obtenção de dados. É primordial que os elementos do grupo seja heterogêneos para obter uma amostragem de boa qualidade. É necessário sortear grupos pequenos para formação da amostra, dessa forma a amostragem é realizada nos conglomerados e não nos indivíduos. 
	Exemplo: Pesquisa de intenção de voto numa campanha eleitoral; Inicialmente determinar quantos grupos irão participar da pesquisa, dividindo amostra pelo número estimado de elementos da cada grupo; selecionar de forma aleatória o número previsto de grupos. Avaliar a amostragem fazendo ajustes; 
REFERENCIAS
PEREIRA, Péricles Ewaldo Jader. PRIM, Alexandre Luis. Métodos quantitativos. Livro digital UNIASSELVI. Indaial: UNIASSELVI, 2020. Disponível em: https://www.uniasselvi.com.br/extranet/layout/request/trilha/materiais/livro/livro.php?codigo=242936. Acessado em: maio de 2023.