Análise Estatística dos Dados-DESKTOP-HBHI7ME

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Gabriella R. de Oliveira
Análise Estatística dos Dados:
CONCEITOS:
Estatística: é um conjunto de métodos usados para analisar dados
Bioestatística: aplicações da estatística em ciências biológicas e da saúde
Variável: são valores que representam determinadas características dentro de uma pesquisa
TIPOS DE VARIÁVEIS:
Variáveis quantitativas: são dadas em números, resultantes de uma contagem ou mensuração, podem ser de forma discreta ou contínua. Discretas: possuem um conjunto finito ou numerável de números, ex: número de filhos (0,1,2,....), número de bactérias por amostra, numero de copos de cerveja tomados por dia. Contínuas: seus valores pertencem a um intervalo de números reais e representam uma mensuração, ex: altura ou peso de uma pessoa, pressão arterial
Variáveis qualitativas ou categóricas: não possuem valores quantitativos, representam uma classificação dos indivíduos, e podem ser: nominais ou ordinais. As nominais é quando não existe nenhuma ordenação nas possíveis representações: sexo, cor dos olhos, cor do cabelo, fumante/não fumante. Ordinais: quando apresentam uma ordem nos seus resultados, como escolaridade (1º, 2º e 3º graus), mês de observação (janeiro, fevereiro,....,dezembro) e estagio da doença (inicial, intermediário, terminal)ok
Variável Independente: grandeza que está sendo manipulada em um experimento, variável que não influencia, determina ou afeta outra variável, ex: pesquisa experimental, utiliza-se de uma variável manipulada pelo investigador para ver a influencia que essa exerce sobre o resultado
Variável Dependente: um elemento que será explicado com influência que sofre de outras variáveis, a variação é quando o pesquisador modifica a variável independente. A classificação das variáveis não é fixa, e numa pesquisa a variável pode ser dependente, e em outra independente. Ex: cigarro causa hipertensão? Hipertensão causa IAM?
Variável Moderadora e de Controle: é manipulada e aferida pelo investigador, influencia ou modifica a relação entre a variável independente e o fenômeno observado: variável dependente, está em nível secundário quando comparada à variável independente
◦ Estudo caso-controle sobre associação entre fumo e risco de desenvolver câncer de esôfago. Foram estudados indivíduos com idades entre 15 e 60 anos, homens e mulheres, e verificou-se, nos dois grupos, a ocorrência dessa neoplasia 
1. Variável dependente? 
2. Variável Independente? 
3. Variável independente de controle?
População e Amostra: 
população é o todo, geral, e a amostra é uma parte ou parcela de um todo, um fragmento da população. Ex. Se o objetivo do estudo é estimar o grau de comprometimento visual por catarata nos pacientes que procuram tratamento em Passos, não basta avaliar apenas os indivíduos que procuram a Santa Casa, seria necessário ter pacientes de todo o sistema de saúde público bem como do privado
Censo: é o que conta a população, quantidade de pessoas, colhe dados
Método de Amostragem: é conveniente no estudo de populações grandes, para redução de custo, maior velocidade e maior precisão. Ex: artigos científicos, método de amostragem, pode ser por amostra não probabilística ou amostra probabilística ou aleatória 
TIPOS DE AMOSTRAS:
Amostra probabilística ou aleatória: amostra aleatória simples: AAS, uma amostra é selecionada ao acaso dentre os elementos da população amostral
Amostra aleatória estratificada: ou AAE, quando a população é heterogênea é aconselhável subdividir a amostra em grupos homogêneos, AAS nos grupos
Amostra sistemática: AS, sistema criado pelo pesquisador 
Amostragem conglomerado: dispõem-se os itens da população em subgrupos fisicamente próximos e heterogêneos, representativos da população global
Métodos de amostragem:
Método de amostragem não probabilístico: o acidental é dado pela formação de amostra por aqueles elementos que vao aparecendo, ex: pesquisa de opinião em pracas publicas. O intencional é de acordo com algum critério, sendo escolhido intencionalmente os elementos que irão compor a amostra
Erro amostral: acontece quando a amostra não inclui todos os membros da população, e assim as características das amostras podem diferir da população, é decorrente da variabilidade natural das unidades amostrais. Ex: peso da população brasileira, selecionamos mil indivíduos para avaliação. Diferença entre os valores da amostra e da população é considerada um erro amostral. 
Viés amostral: é uma possível fonte de erros amostrais, ocorre quando a amostra é escolhida de forma que alguns indivíduos tem menor probabilidade de serem incluídos que outros. Como isso pode ser contornado? Como evitar viés amostral: escolhendo a melhor técnica de amostragem (quanto mais homogenos os grupos, melhor), selecionando um N amostral suficiente: cálculo de amostra
Cálculo de amostra: é feito para determinar a quantidade de elementos necessários para compor a amostra, a fim de se obterem resultados validos, mas não mais do que o suficiente. Quando se conhece a população (N), NO: tamanho inicial, EO: erro relativo aceitável (5%). NO: 1/EO², NO: 1/(0,5)²=400. Cálculo de amostra para uma população de 780 individuos: NA: N*NO/N + NO. NA= 780 * 400/ 780 + 400 = 264,4. Pode ser feito por calculadoras online, muito útil para ver o tamanho da população, margem de erro, e o nível de confiança da amostra: https://solvis.com.br/calculos-de-amostragem/