MEP 2 - Introducao a Bioestatistica - estatistica descritiva e inferencial

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Bïøëståtïstïçå 
 
 
É a estatística aplicada nas ciências 
biomédicas, constituindo um 
importante instrumento para 
promover a saúde. Permite fazer 
comparações determinar fatores de 
risco para doenças e prevenir 
epidemias (epidemiologia) 
 
ESTATÍSTICA 
Conjunto de métodos que nos 
possibilita coletar dados e analisa-los, 
interpretando-os. 
 
POPULAÇÃO OU UNIVERSO: conjunto 
de unidades que desejamos estudar 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AMOSTRA: subconjunto da 
população, para investigar uma 
informação desejada 
 
TIPOS 
 
DESCRITIVA: Trata da organização, 
sistematização e descrição de dados 
 
INFERENCIAL: métodos que tornam 
possível a estimação de 
características de uma população 
baseadas em resultados amostrais. 
Só pode ser feita após a estatística 
descritiva. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
OBTEÇÃO DE AMOSTRAS 
 
Para selecionar as unidades que 
comporão a amostra, utiliza-se 
algumas técnicas: 
AMOSTRA ALEATORIA, CASUAL OU 
PROBABILISTICA 
• Mesmas probabilidades 
• Aleatória 
• Todos os indivíduos tem a mesma 
probabilidade de pertencer a 
amostra 
• Compostas por n unidades 
retiradas ao acaso da população. 
AMOSTRA SEMIPROBABILISTICA 
• Procedimentos parcialmente 
aleatório 
• Semialeatória 
AMOTRA NÃO PROBABILISTICA OU DE 
COVENIENCIA 
• Probabilidades diferentes 
• Não aleatória 
• Constituída por n unidades reunidas 
em uma amostra simplesmente 
porque o pesquisador tem fácil 
acesso a essas unidades 
 
 
AMOSTRAS PROBABILISTICAS 
 
SIMPLES 
 
Forma-se uma amostra aleatória 
homogênea 
1. A população é constituída por 
unidades homogêneas para a 
variável que se quer estudar. 
Desconsidera-se as características 
subjetivas de cada um. 
2. Cada unidade deve ser identificada 
por nome ou número. 
3. É feito um sorteio de uma 
população conhecida 
 
ESTRATIFICADA 
Forma-se uma amostra aleatória 
estratificada 
1. A população é constituída por 
unidades heterogêneas para a 
variável que se quer estudar 
2. Os indivíduos devem ser 
identificados e, depois, as unidades 
similares devem ser reunidas em 
subgrupos denominados estratos 
3. É feito um sorteio dentro de cada 
estrato. 
 
AMOSTRAS SEMIPROBABILISTICAS 
 
SISTEMÁTICA 
Constituída por n unidades retiradas 
aleatoriamente da população 
segundo um sistema preestabelecido 
 
 
CONGLOMERADOS 
Constituída por n unidades de alguns 
conglomerados, um conjunto de 
unidades que estão grupadas por 
qualquer que seja a razão, geralmente 
por terem características comuns. 
Exemplo: um asilo é um 
conglomerado de idosos 
 
QUOTAS 
Constituída por n unidades retiradas 
da população segundo quotas 
estabelecidas de acordo com a 
distribuição desses elementos na 
população. Usado mais no âmbito do 
marketing. Exemplo: entrevistar 50 
homens, com mais de 18 anos, que 
recebam mais de 3 salários mínimos 
– eu vou analisar as pessoas na rua, 
julgá-las pela aparência de acordo 
com as quotas pre-estabelecidas, 
fazer a entrevista, ver se a pessoa se 
enquadra nas características das 
quotas, se não se encaixar eu vou 
para outra pessoa. 
 
AMOSTRAS NÃO PROBABILÍSTICAS 
 
CONVENIÊNCIA 
Não é aleatória 
O pesquisador seleciona elementos 
da amostra que julga representativo 
da população de interesse, ou 
apropriados por algum motivo, 
intencionalmente. Exemplo: fazer uma 
pesquisa eleitoral em um local onde 
há maior quantidade de pessoas que 
votam em certo candidato 
 
INFERÊNCIA x PROBABILIDADE 
 
INFERÊNCIA: coletar uma informação 
nova de outras já conhecidas 
PROBABILIDADE: por meio desta se 
generaliza os resultados de uma 
amostra para a população em estudo 
 
ERRO SISTEMÁTICO 
 
VIÉS: qualquer processo, em qualquer 
estágio da pesquisa, que tende a 
produzir resultados e conclusões, que 
diferem da verdade. Seu efeito é o de 
distorcer a estimativa de um 
resultado. Alguns são: 
• AFERIÇÃO: quando um dado de 
interesse do estudo não foram 
coletados corretamente 
• SELEÇÃO: quando a amostra não é 
representativa da população – 
problema na forma de seleção da 
amostra – usa-se técnica errada de 
amostragem 
• CONFUSÃO: ocorre quando não há 
comparabilidade entre os grupos 
estudados, o que gera uma 
inferência errônea ou precipitada.