pergunta hipotese e amsotra

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Metodologia Científica 
Caso 2 
Pergunta, Hipótese e Amostra 
Introdução 
Hipótese é aquilo que o pesquisador testa quando faz um 
estudo científico. Nunca se testa uma hipótese única, pois 
sempre existe a hipótese levantada e a negativa dela, após 
o estudo pode-se ter então ou a comprovação da hipótese 
ou a negação dela (confirmação da hipótese negativa). 
Pergunta de Pesquisa 
A pergunta científica deve apresentar o que o pesquisador 
vai estudar, como ele vai estudar e como vai medir os dados 
obtidos. Existem dois tipos de perguntas de pesquisa. A 
pergunta de descritiva é aquela que é feita quando se tem 
apenas uma variável (qual a prevalência da doença de 
Parkinson em idosos no estado de São Paulo?). É possível 
fazer uma pergunta de descritiva complexa onde se 
descreva mais de uma variável, porém não se pode 
estabelecer uma associação entre elas, pois assim ela se 
tornaria uma pergunta associativa. 
A pergunta associativa, por outro lado, é aquela que busca 
uma relação entre duas variáveis (existe relação entre o sinal 
da roda denteada e a doença de Parkinson?). É importante 
entender o tipo de pergunta pois a partir dele se elaboram 
tipos diferentes de hipóteses. 
Hipótese 
A partir da observação de um fenômeno, surge uma dúvida, 
então se elabora uma pergunta de pesquisa, levantam-se 
dados e só aí se elaboram hipóteses. Nunca se elaboram 
hipóteses sem um estudo prévio. 
A hipótese é uma explicação plausível para uma observação, 
que deve poder ser testada. A explicação deve ser 
realmente plausível, razoável e baseada nas características 
que já são conhecidas do fenômeno. A hipótese deve ser 
testada e, se isso não for possível, ela é considerada mera 
conjectura (afirmação que não é possível de ser testada, por 
isso não serve para ser uma hipótese). 
*Em estudos de fenômenos novos, é preciso fazer um teste 
piloto, uma análise prévia daquela condição antes de iniciar de fato 
o estudo e montar as hipóteses 
Em estatística, uma hipótese é uma afirmação sobre o valor 
de um parâmetro de determinada população, isto é, qualquer 
medida numérica calculada a partir de todos os indivíduos de 
uma população, por exemplo: média, proporção, etc. 
Uma afirmação do tipo “a concentração sérica do colesterol 
difere em crianças” não é uma hipótese estatística, pois não 
menciona o valor do parâmetro. A afirmação deveria ser: “a 
média de concentração sérica do colesterol entre crianças 
de 7 a 12 anos é de 132 mg/dl”. 
Formulação da Hipótese 
Tendo criado a pergunta e determinado a população, chega 
o momento de formular as hipóteses, uma hipótese nula (H0, 
é aquela que determina uma igualdade) e uma hipótese 
alternativa (H 1, é aquela que determina uma diferença), que 
deve ser feita com base em suspeitas criadas a partir do 
estudo prévio. 
Se a pergunta for descritiva, como “qual a frequência da 
doença de Parkinson em idosos na cidade de Presidente 
Prudente? ”, as hipóteses podem ser: “A porcentagem de 
idosos em Presidente Prudente que tem Parkinson é igual a 
50%” contra “a porcentagem de idosos em Presidente 
Prudente que tem Parkinson é diferente de 50%”. 
Se a pergunta for associativa, como “existe relação entre 
constipação intestinal e ocorrência de Parkinson? “, as 
hipóteses podem ser: “Não há relação entre constipação 
intestinal e ocorrência de Parkinson” ou “há relação entre 
constipação intestinal e ocorrência de Parkinson”. 
*Em estudos de associação geralmente se estabelece a H0 como 
a inexistência da associação entre as variáveis, assim como em 
estudos de comparação geralmente se estabelece a H0 como a 
inexistência da diferença entre os grupos. 
Como Testar Hipóteses 
O teste de hipóteses é um método de averiguação sobre a 
veracidade de uma afirmação, associado a um risco máximo 
de erro. Sempre existe a possibilidade de errar pois nunca 
se avalia a população total, mas sim uma amostra, e ao 
extrapolar as conclusões obtidas com a amostra podem 
acontecer erros. O desejo do pesquisador é que a margem 
de erro seja a menor possível, para que isso aconteça deve-
se utilizar da maior amostra possível. Dessa forma, a margem 
de erro é inversamente proporcional ao tamanho da amostra. 
.
Em outras palavras, por definição, um teste de hipóteses é 
uma regra de decisão para aceitar ou rejeitar uma hipótese, 
com base nas informações fornecidas pelos dados coletados 
em uma amostra, por isso envolve um risco de afirmar algo 
errado. 
Ainda no planejamento do estudo, verifica-se que tipos de 
dados serão obtidos para que possam ser estabelecidos quais 
testes estatísticos serão apropriados para testar as hipóteses 
levantadas. Existem inúmeros tipos de testes (Qui-Quadrado, 
T-Student, ANOVA, Wilcoxon, etc), por isso é recomendado 
contar com o auxílio de um profissional experiente para 
escolher o melhor teste para seu estudo. 
População Alvo e Amostra do Estudo 
A população alvo é o conjunto de pessoas com 
características em comum que são de interesse para a 
pesquisa (por exemplo, crianças entre 7 e 12 anos de 
Presidente Prudente), enquanto a amostra do estudo é o 
subconjunto da população alvo que de fato participa do 
estudo (por exemplo, crianças entre 7 e 12 anos que 
frequentam a ESF X em Presidente Prudente). As 
conclusões obtidas a partir da amostra podem ser projetadas 
para toda a população alvo. Isso é a evidência científica, 
quando se constrói um conhecimento que pode ser aplicado 
e reproduzido em sua população alvo. 
A amostragem ideal é feita de modo randomizado, não por 
conveniência. A amostra randomizada usa algum critério 
(como o número do prontuário) da população alvo para 
selecionar os participantes da amostra por meio de um 
sorteio. A amostra por conveniência é selecionar um grupo 
de pessoas sem realizar a randomização, o que não é 
considerado ideal estatisticamente pois existe um viés na 
seleção. 
A partir de uma pergunta de pesquisa se identifica o melhor 
desenho de estudo para responder ela. Depois disso, deve-
se identificar o melhor teste estatístico/ tipo de análise 
estatística para os dados coletados e, a partir disso, se 
determina o tamanho da amostra. 
Cálculo do tamanho amostral (n) 
A partir do cálculo amostral, busca-se representar ao 
máximo a população reduzindo a margem de erro, e 
tornando o estudo significativo. 
Primeiro, deve-se levar em conta a população, que pode ser 
finita (até dez mil pessoas) ou infinita. Em seguida, deve-se 
identificar o tipo de variável, se ela é quantitativa (variável 
mensurável matematicamente) ou qualitativa (algo que está 
presente ou não). 
E é a margem de erro da estimativa (geralmente 5%) 
*p + q = 1. p e q não são usados em porcentagem, sendo que p 
é fornecido em estudos anteriores, já o q deve ser obtido. 
O p e o q são utilizados quando a variável em estudo é 
qualitativa. Caso não existam estudos semelhantes na 
literatura, realizar um pré-teste com cerca de 30 indivíduos 
para obter tais valores. 
Cenários Práticos 
●Um estudo visa descobrir a PA média de uma população 
específica que nunca foi descrita anteriormente. Supondo o 
erro tolerável de 5 mmHg e tendo realizado um pré-teste 
com 30 pacientes que evidenciou um desvio padrão de 15 
mmHg, qual o tamanho amostral? E se o erro tolerável for 
de 1 mmHg? 
Note que o exercício não fornece o tamanho da população 
(pois diz que quer descobrir a PA de uma população 
específica, mas não fala o tamanho dela), nessa situação 
sempre se utiliza as fórmulas de população infinita. Como a 
variável é quantitativa (PA é 
mensurável matematicamente), a 
fórmula usada será: 
O exercício forneceu o desvio padrão e a margem de erro. 
Como alfa não foi fornecido ele assume o valor de 5%, o 
que o que permite encontrar o Z a/2 e o tamanho da 
amostra em seguida. 
Erro de 5 mmHg: n = 34,6 pessoas 
Erro de 1 mmHg: n = 864,36 pessoas 
.
●Um estudo quer descobrir qual a proporção de indivíduos 
de uma população tem hipertensão arterial. O erro tolerável 
é de 5% e na amostra piloto se identificou que 30% dos 
indivíduos apresentam HA.Qual o tamanho da amostra ideal 
para esse estudo? 
A população não foi dada, o estudo é quantitativo 
(proporção de uma população), margem de erro é 0,05 
(não se usa porcentagem nessa fórmula, e 0,05 corresponde 
a 5%), Z a/2 permanece 1,96, p é igual a 0,3 (30% de 
indivíduos com a característica observada) e q é igual a 0,7 
(pois p + q = 1) 
n = 325,15 pessoas