introdução bioestatistica

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Prof. Me. Antonio Gomes da S. Neto
INTORDUÇÃO À BIOESTATÍSTICA
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.
Subdivisão da Estatística 
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.
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
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.
BONS ESTUDOS