Conceitos em bioestatistica

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UNIVERSIDADE PAULISTA – UNIP BACELAR
MEDICINA VETERINÁRIA
KEZIA ROCATELO DE MELO N1573D-7
BRUNA CALLEGARIS MAGALHAES D256JD-0
GABRIELLE LOPES NOVAIS N17482-0
JACQUELINE FADEL HOVAGHIMIAN D42HFG-8
CAROLINE SOARES SANTOS MORALES N22016-3
ISABELA MARCELINO R GUIMARAES D454BF-4
GIULIANA SCHACK D353JH-8
BEATRIZ SCHAUBECK SANTOS N2163H-6
LUIZA ARANTES DE AZEVEDO N21961-0
ANDRESSA VICTORIA D DOS SANTOS N2055J-5
Bioestatística
APS
SÃO PAULO
2017
KEZIA ROCATELO DE MELO N1573D-7
BRUNA CALLEGARIS MAGALHAES D256JD-0
GABRIELLE LOPES NOVAIS N17482-0
JACQUELINE FADEL HOVAGHIMIAN D42HFG-8
CAROLINE SOARES SANTOS MORALES N22016-3
ISABELA MARCELINO R GUIMARAES D454BF-4
GIULIANA SCHACK D353JH-8
BEATRIZ SCHAUBECK SANTOS N2163H-6
LUIZA ARANTES DE AZEVEDO N21961-0
ANDRESSA VICTORIA D DOS SANTOS N2055J-5
Bioestatística
APS
Trabalho apresentado à Faculdade UNIP, campus Indianópolis, para composição de nota relativa à APS professora responsável: Dra. Márcia Cristina Menão.
SÃO PAULO
2017
INTRODUÇÃO
A bioestatística tem como objetivo a busca pela compreensão do planejamento, da coleta, da avaliação e da análise de todos os dados obtidos nas pesquisas biológicas e médicas, sendo de fundamental.
Com o uso da bioestatística se tornou possível que qualquer modelo quantitativo pudesse ser empregado nas pesquisas e assim pudesse atender ás necessidades de cada área específica.
Dentro da bioestatística temos conceitos como a análise, coleta e exposição de dados, a presença de diferentes variáveis e a coleta de informações por meio de amostras que podem ser representativas da população.
A amostragem é um fator essencial para construção e embasamento de uma pesquisa, garantindo sua realidade e representatividade.
Em qualquer pesquisa ou estudo sobre os mais diversos assuntos é necessário se fazer uso de um plano de amostragem, no qual deve se questionar os seguintes tópicos:
O público alvo (unidade de amostragem);
Quantos pesquisar (tamanho da amostra) 
Qual o procedimento de amostragem.
A amostra deve ser obtida sempre que houver uma população sobre estudo e for constituída por vários estrados diferentes.
A partir disso podemos identificar que o uso da amostragem e assim da bioestatística é fundamental para a comprovação de qualquer meio cientifico e para o sucesso de qualquer pesquisa biológica.
Neste trabalho iremos apresentar conceitos teóricos e exemplos sobre o uso de cada um destes conceitos.
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
A amostragem probabilística é aquela na qual são feitos procedimentos que utilizam alguma forma de seleção aleatória dos seus membros.
É necessário definir um procedimento onde as diferentes unidades da população tenham a mesma probabilidade de serem escolhidas.
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA
Todos os membros da população têm a mesma probabilidade de serem selecionados na amostra (ou seja, qualquer um pode ser sorteado).
É indicado para uma população aonde todos são da mesma natureza (homogêneos);
É de fácil compreensão e muito utilizado;
Pode não resultar em uma amostra representativa da população.
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Os elementos da população estão ordenados e a retirada destes elementos da amostra é feita periodicamente (sistematicamente), estabelecendo um intervalo específico entre eles.
É indicado para uma população aonde todos da são da mesma natureza (homogêneos);
Tem uma maior representatividade da população.
K é o intervalo amostral e ele é adquirido pela razão (divisão) de N (tamanho da população) e n (tamanho da amostra). O primeiro elemento é escolhido aleatoriamente (entre 1 e K) e os outros a partir de um intervalo K
O 1º elemento é o i=K o 2º elemento é i+K, o 3º elemento é i+2K e assim por diante de maneira contínua.
Exemplo: Em uma população de 100 (N), para uma amostra de 10 elementos (n), o intervalo amostral é 100/10 = 10. Escolhe-se um n° aleatório entre 1 e 10. Imagine que 8 seja o número sorteado, a amostra terá os elementos 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98.
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
A amostra estratificada consiste em selecionar quantos estratos (elementos) da amostra serão retirados de cada subconjunto, que constituem a população (conjunto que tenha algo em comum) no intuito de aglomerar todas as amostras e em uma única só.
Ao pré-determinar a quantidades de amostras que serão retiras de cada subconjunto, existem dois tipos, uniforme e proporcional.
Exemplo: Se em cada país tem uma espécie de cachorro originaria, cada país é um estrato e para obter uma amostra de cachorros por país, teria que obter uma amostra de cada país e depois reunir os dados numa única amostra estratificada.
Amostragem estratificada uniforme
Amostragem estratificada uniforme onde ocorre um sorteio de número igual de elementos em cada estrato.
Amostragem estratificada uniforme é recomendável se os estratos forem mais ou menos do mesmo tamanho.
Amostragem estratificada proporcional
Amostragem estratificada proporcional onde o número de elementos é sorteado em cada estrato e é proporcional ao número de elementos do mesmo.
Será preferível a amostragem estratificada proporcional se os estratos forem de tamanhos diferentes, pois irá fornecer uma amostra mais representativa da população.
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADO
A amostragem por conglomerado é a divisão de uma população em grupos, que são os conglomerados, sendo que a divisão é feita de forma que os elementos sejam diferentes entre si e que também sejam entre os conglomerados, no entanto os conglomerados têm que ser a representação da população como um todo. Sendo que ocorre um sorteio que determina o número de conglomerados e de cada um desses grupos sorteados, tem que ser observados os seus elementos.
É um esquema que é utilizado quando ocorre uma subdivisão da população em grupos que são semelhantes entre si, porém com fortes divergências nos grupos, fazendo com que cada grupo possa ser uma pequena representação da população em um interesse especifico. Mas também com a possibilidade de acontecer de que todas as unidades do conglomerado selecionado sejam incluídas na amostra, que é um procedimento denominado amostragem com etapa única ou os conglomerados selecionados que podem ser retiradas amostras de x unidades secundárias.
AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA
A amostragem não probabilística é aquela na qual a opinião do pesquisador exerce um papel relevante na escolha dos elementos para compor a amostra, utiliza informações já conhecidas sobre a população.
Este formato de amostragem pode ser classificado dentro de seu contexto como: amostra por conveniência, amostra por quota e amostra intencional.
AMOSTRA POR CONVENIÊNCIA
A amostragem por conveniência consiste na seleção de indivíduos específicos para coleta de dados por estes serem mais acessíveis ao pesquisador, ou seja, são selecionados porque estão prontamente disponíveis, não porque foram selecionados por meio de um critério estatístico.
Exemplo: Colocar linhas de telefone adaptadas para que durante um programa de televisão os telespectadores possam dar suas opiniões (se o telespectador está assistindo ao programa, provavelmente ele deve gostar deste).
AMOSTRA POR QUOTAS
A amostra por quota, também chamada de amostragem estratificada, faz seleção de grupos específicos e não aleatórios para depois confirmar a característica pressuposta.
Exemplo: Em um estudo no qual será necessário uma quota de 100 pessoas com menos de 25 anos, pode-se sair às ruas e abordar pessoas, selecionando aquelas que cumprem com a idade referida.
AMOSTRA INTENCIONAL
Amostra intencional é um tipo de amostra não probabilística, onde o pesquisador busca uma amostra específica onde esta não é representativa da população, ou seja, onde o pesquisador influencie o resultado, e a partir disto toma a amostra como verdadeira para a população.
Sua seleção é baseada no conhecimento sobre a população e o propósito do estudo.
A amostra intencional é muito comum em pesquisas qualitativas.
Exemplo: Um pesquisador está estudando sobre a naturezade um protesto, neste caso ele pode entrevistar apenas pessoas que não se sensibilizam com esta causa. Nesse caso, o pesquisador está usando uma amostra intencional, pois a cada entrevistado caberá uma visão sobre o tema.
VARIÁVEIS
Variáveis podem ser qualquer quantidade, qualidade ou magnitude de uma característica, é uma classificação, medida ou quantidade que se altera em cada caso. Uma propriedade que possua valores numéricos, e que pode ser medida e enumerada.
A variável é um elemento representante do conjunto de todos os resultados possíveis de um fenômeno;
Variáveis podem ser classificadas como quantitativas ou qualitativas.
QUALITATIVAS
As variáveis qualitativas possibilitam a manifestação de uma categoria, característica, qualidade ou um atributo, não obtendo o valor de quantidade, não numérica.
Qualificação de dicotómicas: se a variável possui somente dois valores.
Qualificação de politómicas: se a variável possui mais de dois valores.
Ordinais
As variáveis qualitativas ordinais seguem uma ordem.
Exemplo: A formação acadêmica deve seguir a ordem crescente, ensino fundamental, ensino médio, graduação, pós-graduação.
Nominais
As variáveis qualitativas nominais não possuem ordem entre suas categorias, podendo ter capacidade, sem que haja um padrão, ou uma categoria que permita a ordenação do produto.
Não há alteração das variáveis de acordo como foram organizados.
Exemplo: Nomes, cores, marcas, entre outros.
QUANTITATIVAS
As variáveis quantitativas obtêm valores que devem ser ordenados conforme uma escala e suas categorias que foram desenvolvidas.
São a representação numérica e são classificadas em discretas e continuas.
Discretas
As variáveis quantitativas discretas possuem características que podem assumir números inteiros finitos ou infinitos, geralmente são o resultado de contagens.
Exemplo: A quantidade de gado por m², quantidade de ligações feitas, quantidade de filhotes, entre outros.
Contínuas
As variáveis quantitativas contínuas podem assumir valores diferentes e por isso, é comum agrupar os dados em classes e apresentar as frequências dessas classes.
Exemplo: Peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, entre outros.
Dados
Dados são resultados de uma pesquisa e sua disponibilidade nos oferecem informações. Podemos dizer que são um documento, uma informação ou um testemunho, que nos direciona a deduzir fatos.
Na tecnologia da informação existem dois tipos de dados: estruturados e não estruturados.
Dados Estruturados
Os dados estruturados são organizados de forma a facilitar uma pesquisa, sendo eles em forma de linhas, colunas ou etiquetas. Para esses dados são utilizados um sistema de processamento de fácil recuperação, pois são formatados e gerenciados por um banco de dados.
Exemplo: Dados gerados por aplicações empresariais.
Dados Não Estruturados
Os dados não estruturados não podem ser organizados em linhas ou colunas. Esses dados geralmente não possuem componentes para recuperação, interpretação e identificação para seus tipos de processamentos.
Exemplo: Imagens, vídeos e e-mails.
COLETA DE DADOS
É a procura de informações sobre um tema, ou seja, pesquisar e documentar dados. A reunião dessas informações definem a direção que um projeto deve seguir.
Se desejar um resultado satisfatório, o pesquisador precisara de um ponto central e um planejamento para a apuração dos dados coletados.
Existem cinco métodos de coleta de dados:
Método cientifico: Dará base para o objetivo da pesquisa;
Método qualitativo: Realizado através de opiniões que ajudam a identificar problemas e geram hipóteses. Geralmente focam-se em cobaias para obter resultados;
Método quantitativo: Utilizado para saber opiniões a respeito de costumes e características de certo grupo. O método aplicado geralmente e a estatística através de questionário;
Método fenomenológico: É a coleta através da interpretação e entendimento de dados adquiridos por pesquisas, sendo uma extensão do método qualitativo;
Método dedutivo: Esse método usa a razão para o conhecimento verdadeiro, ou seja, a única forma de se atingir o objetivo.
EXPOSIÇÃO DE DADOS
Recorre-se apresentar os dados em tabelas e gráficos para facilitar a visualização e análise.
Existem três tipos de tabelas para mostrar os dados qualitativos com uma variável, duas variáveis e ainda de dados quantitativos, respectivamente. Porém todas elas devem conter componentes obrigatórios das normas ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas) e IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), sendo esses: 
Número seguido de símbolo de separação como ponto (.) ou traço (-);
Título resumido;
Corpo cujo expõe o conjunto de dados;
Cabeçalho: componente o qual explica o conteúdo das colunas;
Coluna Indicadora: divide em sentido vertical a fim de explicar o conteúdo das linhas;
Linhas Horizontais de Separação, exceto no corpo;
Fonte.
As tabelas ainda devem ser numeradas sequencialmente e colocadas perto do ponto do parágrafo do texto que obrigatoriamente deve citá-las, além de serem autoexplicativas, as tabelas em sua essência devem ser simples, claras e objetivas.
O “layout” da tabela pode ser observado a seguir no modelo (Tabela 1):
Tabela 1 – Título Resumido
	Cabeçalho
	Coluna Indicadora
	Corpo
	Total
	
Fonte
Apresentação de Dados Qualitativos
Os dados são divididos em categorias e cada categoria apresenta uma unidade da amostra; as informações também podem ser resumidas na forma de frequência, como mostra o exemplo de pesquisa (Tabela 2) e na equação 1 para obter a frequência relativa - sendo ‘x’ o valor da frequência e ‘t’ o valor da frequência total - assim a análise pode ser feita em porcentagem:
Equação 1: .100
Tabela 2 – Opinião de Clientes de Hospital Veterinário sobre a qualidade do atendimento
	Resposta
	Frequência
	Frequência Relativa (%)
	Bom
	1300
	52
	Regular
	425
	18
	Ruim
	125
	5
	Não tem opinião
	625
	25
	Total
	2500
	100
Fonte: Censo do Hospital.
Tabela de Contingência
Os dados qualitativos são classificados com duas variáveis da amostra ou população, chamados também de dupla entrada. A tabela 3 mostra um caso de contingência.
Tabela 3 – Correlação entre sexo e hábito de fumar
	Hábito de Fumar
	Sexo
	Fuma
	Não Fuma
	Total
	Masculino 
	20
	37
	57
	Feminino
	8
	27
	35
	Total
	28
	64
	92
Fonte: Tabela modificada de <http://www.scielo.br/pdf>.
Apresentação de dados Quantitativos
Com o objetivo de se aproximar do comportamento da população, os dados obtidos da amostra tendem a ser em grande número, assim é necessário agrupá-los para melhor entendimento.
Primeiramente os valores máximo (Vmáximo) e mínimo (Vmínimo) do conjunto de dados devem ser encontrados para calcular a amplitude do conjunto, mostrada na equação 2:
Equação 2: Amplitude = Vmáximo - Vmínimo
Deve-se ainda encontrar o número de classes que compõem a coluna indicadora; a equação 3 define ‘k’ como número de classes e ‘n’ como número total de dados do conjunto:
Equação 3: 
Por fim, a variação das classes é resultado da razão entre a amplitude encontrada inicialmente e número de classes obtido na sequência, a equação 4 confirma:
Equação4: 
O exemplo a seguir mostra dados de pressão arterial em milímetros de mercúrio, de cães adultos anestesiados.
	130
	105
	120
	111
	99
	107
	125
	100
	107
	120
	135
	130
	135
	127
	90
	100
	145
	125
	104
	101
	134
	158
	110
	102
	90
n = 25
Aplicam-se as equações de 1 a 4 respectivamente:
Amplitude 158-90 = 68
Nº de classes k = = 5 
Variação de classes = = = 13,6 , no caso arredonda-se para 15
Tabela 4 – Pressão arterial de cães adultos anestesiados em milímetro de mercúrio
	Pressão Arterial
	Frequência
	Frequência Relativa (%)
	90 ˫ 105
	8
	32
	105 ˫ 120
	5
	20
	120 ˫ 135
	8
	32
	135 ˫ 150
	3
	12
	150 ˫ 165
	1
	4
	Total
	25
	100
BIBLIOGRAFIA
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<https://www.mbi.com.br/mbi/biblioteca/tutoriais/estratificacao/> Acessado em 15/11/2017 às13h30
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<www.conceito.de/dados> Acessado em 20/11/2017 às 13:00
<www.geoinova.com.br> Acessado em 20/11/2017 às 13:15
<www.blog.uplexis.com.br> Acessado em 20/11/2017 às 13:22
Livro: Introdução à bioestatística – Sonia Vieira (3ª edição)