Construção dos quartis

Prévia do material em texto

Construção dos quartis
• O primeiro quartil corresponde a 25% da distribuição para 
calcular a posição teremos:
• No caso do conjunto anterior N=10 e queremos o Q1 então
• A posição será Q25%=0,25(10+1)=2,75
• devemos calcular a média entre o 2º e o 3º
• valor na distribuição então Q25%=(2,0+2,1)/2=2,05 
• Existem várias formulas esta formula simplifica o calculo
)1(
4
+= N
i
Qi
O segundo quartil
• O segundo quartil corresponde a mediana
• A posição será Q2=1/2(10+1)=5,5
• Ou seja a média entre o 5º e o 6º elemento da 
amostra ordenada
• No caso o valor será Q50=(3,0+3,1)/2=3,05
O terceiro quartil
• A posição será Q75%=0,5(10+1)=8,25
• Ou seja a média entre o 8º e o 9º elemento da 
amostra ordenada
• No caso o valor Q75=(3,7+6,1)/2=9,8/2=4,9
Observação
• Podemos calcular qualquer medida de posição 
a mais utilizada é a mediana seguida pelos 
quartis e algumas vezes os decis (10%, 90% 
etc) 
• Para o calculo de qualquer medida de posição 
são realizados 3 passos
• Ordenar os dados
• Calcular a posição do valor correspondente , 
• Calcular o valor da medida
Fora destes limites os 
valores são considerados 
out-liers
291N =
Tempo
40
30
20
10
0
211
209210208
2
3
1
Exemplo
84207N =
Tempo
2,001,00
T
e
m
p
o
 
e
m
 
d
i
a
s
40
30
20
10
0
214213
212
211
208209210
2
3
1
Podemos comparar dois grupos 
utilizando o blox-plot
Medidas de Dispersão ou 
Variabilidade
• Amplitude total medida da diferença entre o maior 
e o menor valor da variável.
• Variância média da soma dos quadrados dos 
desvios com relação à média. 
( )
N
xx
n
i
i∑
=
−
= 1
2
2σ
(((( ))))
1n
xx
S
n
1i
2
i
2
−−−−
−−−−
====
∑∑∑∑
====
Medidas de Dispersão ou 
Variabilidade
• Desvio Padrão é a raiz quadrada da variância.
( )
N
xx
n
i
i∑
=
−
= 1
2
σ
( )
1
1
2
−
−
=
∑
=
n
xx
S
n
i
i
observações :
• Assim como a média é afetado por 
valores extremos
• é da mesma natureza da variável 
considerada
• os indicadores referentes a amostras 
sofrem uma correção amostral que 
corresponde a subtração de uma 
unidade do tamanho da amostra
150281fnormal361020
321270mnormal371019
304276fcesarea280018
433268mcesarea303017
170283mcesarea420016
211279fnormal324015
442284mnormal319014
242277mnormal367013
181274fnormal325012
170258mnormal315011
200275fnormal290010
220275mnormal34509
220279mcesarea40908
252245fcesarea27007
372269fnormal28506
261278fcesarea42005
170283mcesarea42004
322296mnormal32003
220279mcesarea40902
232296mnormal34501
IDAD
E DA 
MÃE 
(anos
)
NÚMERO 
DE 
GESTAÇÕ
ES 
PRÉVIAS
DURAÇÃ
O DA 
GESTAÇÃ
O (dias)
SE
XO
TIPO DE 
PARTO
PESO 
AO 
NASCE
R (g)ID
Exemplo
Objetivo
• Dessa forma, este estudo teve como 
objetivo avaliar se existe associação 
entre o perfil lipídico e a intensidade 
de doença aterosclerótica
coronariana em pacientes com 
síndrome coronariana aguda sem 
supradesnivelamento do segmento 
ST.
• Perfil lipídico e intensidade de doença 
aterosclerótica na síndrome coronariana aguda
Arq. Bras. Cardiol. v.90 n.1 São Paulo jan. 2008 
• Penalva Rafaela Andrade, Huoya Marçal de Oliveira, 
Correia Luis Cláudio Lemos, Feitosa Gilson Soares, 
Ladeia Ana Marice Teixeira. Perfil lipídico e 
intensidade de doença aterosclerótica na síndrome 
coronariana aguda. Arq. Bras. Cardiol. [periódico na 
Internet]. 2008 Jan [citado 2008 Mar 19] ; 90(1): 24-
30. Disponível em: 
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=
S0066-782X2008000100005&lng=pt&nrm=iso. doi: 
10.1590/S0066-782X2008000100005 
Método estatístico
• Na análise estatística, a característica clínica idade foi 
avaliada por meio de média e desvio padrão respectivo; 
as variáveis clínicas categóricas (sexo, fatores de risco 
cardiovascular e uso de medicamentos) foram expressas 
em proporções. 
• Para avaliar a associação entre perfil lipídico e número de 
vasos comprometidos, utilizou-se a comparação de 
médias pelo teste ANOVA. A comparação entre médias 
nos grupos com presença ou não de obstruções foi feita 
utilizando o Teste t de Student.
• Definiu-se a significância estatística por valor de p < 0,05. 
Realizou-se análise multivariada. Na regressão logística, a 
variável dependente foi o número de vasos acometidos; 
essa variável foi dicotomizada em 1 ou mais que 1 vaso 
acometido. As variáveis independentes foram as variáveis 
significativas na análise univariada. Os dados foram 
inseridos e analisados pelo software SPSS, versão 10.0.