Noções de Bioestatística II

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11/05/2025
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NOÇÕES DE BIOESTATÍSTICA II: 
TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM E 
APRESENTAÇÃO DE DADOS 
ESTATÍSTICOS.
PROFA. MONALISA VASCONCELOS
AMOSTRAGEM: CONCEITOS FUNDAMENTAIS
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PROCESSO DE SELECIONAR UM GRUPO DE 
INDIVÍDUOS DE UMA POPULAÇÃO, A FIM DE 
ESTUDAR E CARACTERIZAR A POPULAÇÃO.
amostragem
AMOSTRAGEM - CONCEITOS
• Amostragem é a atividade inicial em qualquer estudo estatístico.
• Muitos especialistas consideram a etapa mais importante da 
estatística descritiva.
• Consiste na escolha criteriosa dos elementos que participarão do 
estudo.
• Por exemplo: pesquisa de intenção de voto presidencial.
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AMOSTRAGEM
VANTAGENS
• Requer menos indivíduos, sendo 
menos custoso (tempo e 
dinheiro).
• Dados mais fáceis de serem 
coletados e manipulados (análises 
estatísticas e apresentação dos 
resultados).
DESVANTAGENS
• O resultado tem uma margem de 
erro.
• Risco de MÁ seleção da amostra. 
Por exemplo: se eu não selecionar 
os indivíduos de forma aleatória, 
meus resultados podem ser 
afetados.
TIPOS DE AMOSTRAGEM
PROBABILÍSTICA
• Todos os elementos da população 
apresentam uma probabilidade 
conhecida maior que zero para ser 
selecionados na amostra.
• Cálculo da probabilidade de cada 
elemento da amostra.
• É a mais indicada quando se deseja fazer 
generalizações dos resultados.
NÃO PROBABILÍSTICA 
• A escolha dos elementos da população 
não é aleatória, mas sim baseada em 
critérios subjetivos do pesquisador ou 
em fatores de conveniência.
• As amostras não garantem 
representatividade da população.
• Resultados não são generalizáveis.
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TIPOS DE AMOSTRAGEM
Probabilística
Amostragem 
aleatória 
simples
Amostragem 
sistemática
Amostragem 
estratificada
Amostragem 
por 
conglomerados
Não 
probabilística 
Amostragem 
por 
conveniência
Amostragem 
por quotas
Amostragem 
bola de neve
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
• Selecionamos aleatoriamente os dados da população.
• Cada indivíduo é escolhido completamente ao acaso.
• Cada membro da população tem a mesma probabilidade de ser 
incluído na amostra.
• Problema: difícil aplicação real.
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AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA 
• É um método de seleção de amostras onde os elementos da população 
são escolhidos de forma ordenada, utilizando intervalos regulares.
• A população deve ser organizada em uma lista ou sequência.
• Define-se um intervalo (k) para selecionar os elementos da amostra.
• Escolhe-se um ponto de partida aleatório e, a partir daí, seleciona-se cada 
elemento em um intervalo fixo.
• A escolha do ponto de partida inicial garante que a amostra seja, em 
grande parte, aleatória.
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AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA 
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA 
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AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
• É um método de amostragem que divide a população em grupos 
(estratos) com base em características comuns e, em seguida, seleciona 
aleatoriamente amostras de cada estrato.
• O objetivo é garantir que a amostra reflita a composição da população, 
aumentando a precisão das estimativas e permitindo análises detalhadas 
de subgrupos.
• Dentro de cada estrato, é feita uma amostragem aleatória para selecionar 
os indivíduos que comporão a amostra final.
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
• O fator de proporcionalidade garante que a amostra reflita a 
proporção de cada subgrupo na população, aumentando a 
representatividade e a precisão das estimativas.
• k = y/x, onde 'y' representa o valor da grandeza dependente e 
'x' o valor da grandeza independente
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AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
• Vantagem: maior precisão (permite obter estimativas mais 
precisas para a população como um todo).
• Em algumas situações, a amostragem estratificada pode ser mais 
eficiente do que a amostragem aleatória simples, pois permite 
obter uma amostra mais representativa com um tamanho 
menor.
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
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AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS
• A amostragem por conglomerado (ou cluster) é um método onde a 
população é dividida em grupos (conglomerados), e uma amostra aleatória 
de cada grupo é selecionada para a pesquisa.
• Os grupos tendem a ser homogêneos entre si.
• A população é dividida em grupos ou conglomerados, que podem ser 
geograficamente definidos (ex: bairros, cidades) ou organizados (ex: 
escolas, hospitais).
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS
• Uma amostra aleatória de conglomerados é selecionada, e todos os 
membros (ou uma amostra dos membros) dentro desses conglomerados 
são incluídos na amostra final.
• Esta técnica é útil quando a população é grande e/ou geograficamente 
dispersa, pois reduz os custos e o tempo de pesquisa ao eliminar a 
necessidade de visitar todos os membros da população.
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AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS
AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA 
• Seleciona-se uma amostra acessível.
• Indivíduos são selecionados por estarem disponíveis sem critério 
estatístico. 
• Problema: falta de representatividade.
• Os resultados obtidos podem ser uma boa imagem do universo estudado.
• O pesquisador deve ser claro sobre seus critérios de seleção para não 
deixar dúvidas sobre vieses.
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AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA 
AMOSTRAGEM POR QUOTAS
• Em vez de selecionar participantes aleatoriamente, os pesquisadores dividem a 
população em subgrupos (quotas) e selecionam participantes de cada subgrupo 
para atingir uma proporção definida. 
• Os participantes são selecionados dentro de cada subgrupo até atingir a quota.
• O objetivo é garantir que a amostra reflita as proporções da população em cada 
grupo. 
• A coleta de dados ocorre dentro de cada subgrupo, até que a cota seja atingida. 
• Garante que a amostra reflita a população em termos de características 
específicas, aumentando a confiança nos resultados. 
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AMOSTRAGEM BOLA DE NEVE
• Os indivíduos selecionados para serem estudados convidam 
novos participantes da sua rede de amigos e conhecidos.
• Ideal para acessar a populações de baixa incidências e 
indivíduos de difícil acesso por parte do pesquisador.
• Problemas: Esgotamento da amostra, vieses da comunidade.
• Exemplo: comunidade carcerária. 
AMOSTRAGEM BOLA DE NEVE
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EXERCÍCIOS DE AMOSTRAGEM
Para fixar!!
POPULAÇÃO E AMOSTRA
• Avaliação da eficácia de uma campanha de vacinação em 
crianças com idade entre 1 e 2 anos, 192 mães com folhos 
nesta faixa etária foram entrevistadas sobre a ultima vez que 
vacinaram seus filhos. 
• Qual a população?
• Qual a amostra
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TIPOS DE AMOSTRAGEM
• Uma professora escreve o nome de seus alunos em um pedaço 
de papel e coloca em uma caixa. Depois de misturá-los sorteia 
10 nomes para apresentar um seminário para toda a turma.
• Amostragem aleatória simples
TIPOS DE AMOSTRAGEM
• Ao escalar uma comissão para atuar em determinado projeto, 
de defesa dos direitos das mulheres uma Instituição de Pesquisa 
decidiu selecionar aleatoriamente 4 mulheres jovens, 3 de meia 
idade e 2 idosas.
• Amostragem estratificada 
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TIPOS DE AMOSTRAGEM
• Um doceiro verifica a qualidade dos doces produzidos 
em sua confeitaria industrial experimentando um doce 
a cada 100 produzidos. 
• Amostragem sistemática
TIPOS DE AMOSTRAGEM 
• Seleção de uma amostra de domicílios de uma cidade. As ruas estão 
identificadas pelas letras de A a F. As casas de cada rua estão identificadas 
pelo nome da rua, seguido por um número. Primeiro foram sorteadas 
duas ruas (B e F) e depois foram selecionados ao acaso 50% dos 
domicílios de cada rua.
• Amostragem por conglomerados
• Amostragem aleatória simples 
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TIPOS DE AMOSTRAGEM 
• O CRAS da Prefeitura de Lagoa Seca pretende fazer um estudo sobre os hábitos de 
consumo da população de um distrito, a fim de traçar politicas publicas mais adequadas a 
realidade da população. Porém, por questões de economia de recursos, a prefeitura só 
disponibilizará entrevistadoressuficientes para 100 unidades.
Classe Social Número de famílias 
Classe A 60
Classe B 90
Classe C 120
Classe D 150
Classe E 130
QUANTAS UNIDADES AMOSTRAIS DEVEM SER 
RETIRADAS DE CADA CLASSE PARA SE OBTER UMA 
AMOSTRA MAIS ESTRATIFICADA POSSÍVEL?
• Fator de proporcionalidade: 
• K = x/y 
• x= 100 unidades amostrais
• Y= Total da população (550)
• K= 0,182
Classe Social Número de famílias 
Classe A 60 x 0,182 = 11
Classe B 90 x 0,182 = 16
Classe C 120 x 0,182 = 22
Classe D 150 x 0,182 = 27
Classe E 130 x 0,182 = 24
550 100
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APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS DAS 
COLETAS DE DADOS EM TABELAS E 
GRÁFICOS
POR QUE REPRESENTAR RESULTADOS 
VISUALMENTE?
• Facilita a compreensão dos dados (categóricos ou 
numéricos).
• Resume grandes volumes de informação.
• Permite identificar padrões, relações e tendências.
• Torna a comunicação científica mais eficaz.
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QUANDO USAR TABELAS OU GRÁFICOS?
TABELAS:
• Quando é importante 
mostrar valores exatos, 
fazer comparações 
detalhadas, ou quando há 
muitos dados.
GRÁFICOS: 
• Quando se deseja mostrar 
padrões, relações, 
distribuições ou 
proporções de forma 
visual.
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TABELAS 
• Conforme a ABNT, as tabelas são formas não discursivas de 
apresentar informações, nas quais os dados numéricos se 
destacam como informação central. 
• O principal objetivo de uma tabela é sintetizar dados de modo 
a oferecer informação máxima em menor espaço.
TABELAS 
• Título claro e acima da tabela.
• Cabeçalhos bem definidos.
• Dados organizados e legíveis.
• Unidades de medida especificadas.
• Fonte dos dados.
• Sem grade lateral.
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PARTES COMPONENTES DE UMA TABELA
Fonte 
Descrição da origem dos dados componentes da tabela.
Chamada 
Não é obrigatória. Pode ser usada para quando é necessário fazer uma nota especifica. 
Corpo 
Representação dos dados propriamente ditos
Cabeçalho 
É a primeira linha de uma tabela, abaixo do título e deve apresentar a natureza de cada coluna.
Titulo 
Indica o que será apresentado na tabela e identifica os principais tópicos do evento apresentado.
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TÍTULO
CABEÇALHO
CORPO
FONTE
CHAMADA 
GRÁFICOS 
• Os gráficos, segunda a ABNT, são considerados formas ilustrativas de 
apresentação de dados quantitativos ou qualitativos, portanto são 
considerada figuras. 
• Os dados a serem usados como base podem, também, ser expressos em 
tabelas. A diferença é que, quando eles se transformam em figuras, 
transmitem as informações de forma a facilitar o entendimento e 
visualização. 
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GRÁFICOS 
• Existem diferentes formas de apresentação de figuras (gráficos), porém 
todas devem:
• Ter título e fonte;
• Evitar excesso de cores e informações;
• Ser claros e verídicos;
• Destacar apenas os pontos importantes; 
• Evitar legendas desnecessárias.
PARTES COMPONENTES DE UM GRÁFICO
Números
São essenciais para comparar e expor as informações geradas pelos esquemas.
Fonte
Esse é um aspecto importante para dar confiabilidade ao gráfico e inserir o estudo no aspecto geral da sinopse, 
tendo em vista as referências empregues.
Legenda
A maioria dos gráficos apresentam legendas que auxiliam na leitura das informações apresentadas. 
Título
Apresenta o que as informações presentes no gráfico descreverão.
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55%
45%
Fonte 
Legenda 
Título 
Números 
GRÁFICO DE SETORES 
• Utilizado para 
mostrar a 
proporção de 
cada categoria em 
relação ao todo. 
• É eficaz quando há 
poucas categorias.
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GRÁFICO DE BARRAS OU COLUNAS
• Comparar dados entre diferentes categorias ou mostrar mudanças ao 
longo do tempo para categorias discretas.
• A diferença entre os dois é a posição horizontal ou vertical. 
Gráfico de Barras
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Gráfico de Colunas
GRÁFICO DE LINHAS 
• Exibir tendências e 
mudanças em dados 
contínuos ao longo do 
tempo.
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HISTOGRAMA
• Visualizar a distribuição 
de dados numéricos, 
revelando a frequência 
de valores em 
diferentes intervalos 
(Variáveis contínuas).
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POLÍGONO DE FREQUÊNCIA ACUMULADA 
• É um gráfico de linha que 
representa a distribuição de 
frequência de dados, 
mostrando a frequência de 
cada classe ou intervalo de 
dados.
• O ponto (ponto médio) 
representado para cada 
intervalo.
FIGURAS DE LINHAS PARA SÉRIES HISTÓRICAS 
(CURVOGRAMA) 
• Nos gráficos de séries 
históricas, os valores de cada 
medição são unidos em 
sequência ao longo do eixo 
das abscissas formando uma 
linha do tempo. 
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DIAGRAMA DE DISPERSÃO (SCATTERGRAM) 
• Os diagramas de dispersão 
representam sempre os valores 
de duas variáveis quantitativas e 
não de suas frequências.
• São usadas para análise de 
correlação e regressão.
OUTROS...
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OUTROS...
Gráfico de Caixa
(Box Plot) 
Gráfico de Área 
OUTROS...
Gráfico de Rede (ou 
Radar)
Gráfico de Quadrantes
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Gráficos de colunas empilhadas
DÚVIDAS????
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Organização dos dados em 
Tabelas de Distribuição de 
Frequência 
Categóricos 
Gráfico de 
setores
Gráficos de 
barras
Numéricos 
Histograma
Polígono de 
frequência
Gráfico de 
dispersão
Curvograma
	Slide 1: Noções de Bioestatística II: técnicas de amostragem e apresentação de dados estatísticos.
	Slide 2: Amostragem: Conceitos fundamentais
	Slide 3: Processo de selecionar um grupo de indivíduos de uma população, a fim de estudar e caracterizar a população.
	Slide 4: Amostragem - conceitos
	Slide 5: Amostragem
	Slide 6: Tipos de amostragem
	Slide 7: Tipos de amostragem
	Slide 8: Amostragem aleatória simples
	Slide 9: Amostragem aleatória simples
	Slide 10: Amostragem sistemática 
	Slide 11: Amostragem sistemática 
	Slide 12: Amostragem sistemática 
	Slide 13: Amostragem estratificada
	Slide 14: Amostragem estratificada
	Slide 15: Amostragem estratificada
	Slide 16: Amostragem estratificada
	Slide 17: Amostragem por conglomerados
	Slide 18: Amostragem por conglomerados
	Slide 19: Amostragem por conglomerados
	Slide 20: Amostragem por conveniência 
	Slide 21: Amostragem por conveniência 
	Slide 22: Amostragem por quotas
	Slide 23: Amostragem bola de neve
	Slide 24: Amostragem bola de neve
	Slide 25: Exercícios de amostragem
	Slide 26: População e amostra
	Slide 27: Tipos de amostragem
	Slide 28: Tipos de amostragem
	Slide 29: Tipos de amostragem
	Slide 30: Tipos de amostragem 
	Slide 31: Tipos de amostragem 
	Slide 32: Quantas unidades amostrais devem ser retiradas de cada classe para se obter uma amostra mais Estratificada possível?
	Slide 33: Apresentação dos resultados das coletas de dados em tabelas e gráficos
	Slide 34: Por que representar resultados visualmente? 
	Slide 35
	Slide 36: Quando usar tabelas ou gráficos? 
	Slide 37: Tabelas 
	Slide 38: Tabelas 
	Slide 39
	Slide 40: Partes componentes de uma tabela
	Slide 41
	Slide 42: Gráficos 
	Slide 43: Gráficos 
	Slide 44: Partes componentes de um Gráfico
	Slide 45
	Slide 46: Gráfico de setores 
	Slide 47: Gráfico de barras ou colunas
	Slide 48
	Slide 49
	Slide 50: Gráfico de linhas 
	Slide 51: HISTOGRAMA
	Slide 52
	Slide 53: Polígono de frequência acumulada 
	Slide 54: FIGURAS DE LINHAS PARA SÉRIES HISTÓRICAS (CURVOGRAMA) 
	Slide 55: DIAGRAMA DE DISPERSÃO (SCATTERGRAM) 
	Slide 56: Outros...
	Slide 57: Outros...
	Slide 58: Outros...
	Slide 59
	Slide 60: Dúvidas????
	Slide 61