INTORDUÇÃO À BIOESTATÍSTICA

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INTORDUÇÃO À BIOESTATÍSTICA 
Prof. Me. Antonio Gomes da S. Neto 
Por que estudar 
bioestatística ??? 
Bioestatística 
 A condução e avaliação 
de uma pesquisa 
 
 Comparação entre dois 
ou mais grupos ou 
amostras (grupo tratado / 
grupo controle) 
 
 Depende, em boa parte, 
 do conhecimento sobre 
 Bioestatística 
Estar alerta a: variáveis interferentes nos resultados 
 ¤ Variações mostrais 
 ¤ Diferenças entre grupos 
 
Avaliação da eficácia do 
tratamento (significação) 
Conteúdo 
• 1. Estatística 
• O que é 
• População e amostra 
• Planejamento experimental 
• Amostragem 
• 2. Tipos de Variáveis 
• Tipos de variáveis 
• Coleta e organização 
• Tabulação de dados estatisticos 
O que é estatística 
• Estatística é área do conhecimento responsável pela coleção e 
tratamento de dados. A parti desses dados a estatística 
procura fazer interferência ou extrair informações importantes 
sobre algumas populações específicas; 
• Existem duas subdivisões da estatística, denominada 
Estatística Descritiva e Estatística Analítica. 
 
O que é bioestatística 
• O conjunto de métodos estatísticos usados no tratamento da 
variabilidade nas ciências médicas e biológicas. 
• A Bioestatística fornece métodos para se tomarem decisões ótimas 
na presença de incerteza, estabelecendo faixas de confiança para a 
eficácia dos tratamentos e verificando a influência de fatores de 
risco no aparecimento de doenças 
Subdivisão da Estatística 
• Estatística Descritiva 
• Parte da estatística que se encarrega da coleta, tratamento, 
resumo e apresentação de dados; 
• Estatística Analítica 
• Após todo o trabalho descritivo, hipótese científicas devem ser 
testadas e os resultados devem guiar as conclusões do trabalho. 
















Contínua
Discreta
 vaQuantitati
Ordinal
Nominal
 aQualitativ
Variável
Subdivisão da Estatística 
Variável 
• “…a quantificação ou a categorização da característica de interesse do 
estudo.” 
• Tipos: 
• Categóricas: 
• Ordinal (Ex.: nível de gravidade de uma doença; 
grau de satisfação com atendimento); 
• Nominal (Ex.: gênero, etnia); 
• Quantitativas: 
• Contínua (Ex.: grandezas físicas, e.g. altura, 
massa, pressão, temperatura); 
• Discreta (Ex.: contagens, proporções). 
Codificação 
 
Decodificação 
Discretização 
(Quantização) 
Variável Categórica 
• Codificação: 
• Representação dos valores desta variáveis por meio de símbolos em vez 
de palavras por extenso, visando à simplificação do preenchimento dos 
dados. 
• Deve permitir a decodificação, ou corre-se o risco de se perder 
completamente esta informação. 
• Exemplo: gênero 
• M e F ou ♂ e ♀, no lugar de masculino e feminino; 
• 0 e 1  nesse caso, uma tabela deve informar a que valor cada símbolo se 
refere para permitir a decodificação. 
Variável Quantitativa 
• Discretização  Quantização: 
• Arredondamento: busca-se o valor quantizado mais próximo, seja abaixo 
ou acima: 
• Erro máximo: metade da resolução da escala 
• Truncamento: busca-se o valor quantizado mais próximo em direção ao 
zero: 
• Erro máximo: resolução da escala 
 
• Valor verdadeiro: 36,98764953... 
• Valor arredondado: 37,0; 
• Valor truncado: 36,9. 
Populações vs. Amostra 
• Dois conceitos que são frequentes neglicenciados mas que são 
fundamentais em estatística são dados a seguir: 
• População é um conjunto de coisas (pode ser pessoas, 
objetos, números, etc.) que possuem uma ou mais 
características em comum. 
• Uma amostra é qualquer subconjunto de uma população 
• Todos os moradores de Monteiro com mais de 12 anos defini 
uma amostra?? 
O começo do trabalho 
estatístico 
• Todo trabalho estatístico deve começar por uma fase de 
planejamento, que envolve as seguintes etapas principais: 
• Definição da população que será estudada; 
• Descrição clara e objetiva dos objetivos do trabalho; 
• Escolha das características de interesse. Geralmente medidas em 
termos de variáveis como sexo, idade, classe social; 
• Seleção do tipo de amostragem. 
 
Tipos de estudo 
• Estudos observacionais, onde não se tem controle dos dados 
obtidos; 
• Estudos experimentais, onde o pesquisador pode controlar o 
processo de obtenção dos dados; 
• Estudos retropectivos (caso controle): iniciados depois que os 
indivíduos desenvolveram a condição de interesse . 
Comparam os indivíduos com a condição (casos) com 
indivíduos sem a condição (controle); 
 
Tipos de Estudos 
 Estudo transversal: dados são observados, medidos e coletados em um 
ponto no tempo. 
 Estudo prospectivo ou longitudinal ou de coorte: os dados são coletados 
no futuro, de grupos (coortes) que compartilham fatores comuns. 
 
 Confundimento: ocorre em um experimento 
quando o pesquisador não está apto a 
distinguir os efeitos de diferentes fatores. 
 
Características desejáveis nas 
Amostras 
• A primeira delas é a representatividade ( ou critério de 
proporcionalidade), onde características observáveis e 
conhecida devem ser reproduzidas na amostra; 
• A fidedignidade representa a precisão (ou qualidade) dos 
dados obtidos. 
Levantamento de dados 
• Problemas usuais - Representatividade 
• Fator associado à forma de amostragem. 
• Na seleção da amostra procura-se reproduzir as características 
observáveis da população - uso do critério de proporcionalidade. 
• Em caso de desconhecimento da composição da população deve-
se utilizar algum critério de aleatoriedade (sorteio). 
• Amostra tendenciosa – conclusões sem consistência. 
Coleta de Dados 
• É uma etapa mais importante de um trabalho; 
• Deve ser planejada adequadamente para garantir 
representatividade e fidedignidade e minimizar os efeitos 
colaterais; 
• Exige a definição adequada da forma de coleta dos dados; 
• Cálculo do tamanho amostral, ou dimensionamento amostral. 
Amostragem 
• Definição – entende-se por amostragem o processo de 
obtenção de amostras ( ou subconjutos) a parti de uma 
população definida previamente. Devemos considerar esta 
etapa desde o planejamento de toda a análise estatística 
desejada. 
Amostragem 
• Principais técnicas de amostragem 
• Para isso vamos supor que temos uma população finita N. 
• Com essa notação vamos ilustrar os métodos de coleta de 
amostras de tamanho n. 
AMOSTRA SABENDO DA 
POPULAÇÃO 
 
QUANDO NÃO SE CONHECE A 
POPULAÇÃO 
Amostragem 
• Amostragem aleatória simples (AAS) – é o método mais 
importante, ele é feito através de uma seleção no n amostral 
através de sorteio ao acaso. 
• Amostragem por conglomerado - onde por algum motivo são 
selecionados (conglomerados), podendo esses serem, grupos, 
bairros, classe... 
• Amostragem sistemática, assume-se que o N elementos das 
população podem ser escritos como N= kn, como K sendo um 
número inteiro, que todos os seus elementos podem ser 
ordenados. 
População 
• Definição – é um conjunto de indivíduos que apresentam 
uma característica de interesse. 
Resumão 
POPULAÇÃO 
AMOSTRA 
AMOSTRAGEM 
EST. DESCRITIVA 
APRESENTAÇÃO 
MEDIDAS RESUMO 
ESTIMAÇÃO, TESTE 
HIPÓTESE 
EST. ANALÍTICA 
CONC. 
EXTRAPOLAÇÃO 
PARA POPULAÇÃO 
BONS ESTUDOS