Introdução à Bioestatística

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21/08/2013 
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Introdução à 
Bioestatística 
O que é estatística? 
O entrelaçamento de 3 áreas de interesse: 
1. descrição e resumo de dados, 
2. teoria da probabilidade e 
3. interpretação de dados amostrais 
 
O que é estatística? 
Estatística é a ciência que utiliza-se das teorias 
probabilísticas para explicar a frequência da 
ocorrência de eventos, (tanto em estudos 
observacionais quanto em experimento) modelar a 
aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou 
possibilitar a previsão de fenômenos futuros, 
conforme o caso. 
O que é estatística? 
Estatística é a ciência que utiliza-se das teorias 
probabilísticas para explicar a frequência da 
ocorrência de eventos, (tanto em estudos 
observacionais quanto em experimento) modelar a 
aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou 
possibilitar a previsão de fenômenos futuros, 
conforme o caso. 
Significados da Estatística 
1 – Um conjunto de dados numéricos 
Ex: PIB, IMC, Número de entradas com um quadro 
2 – Ramo da matemática que vai utilizar a 
estatística descritiva e inferir os resultados 
de uma observação a uma população 
Ex.: Índice de incidência da doença X 
 % de óbitos decorrentes da doença Y 
 Índice de anemia falciforme em Cachoeira 
 
 
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Por que ESTATÍSTICA? 
Brainstorming: 
Por que estudar estatística nos 
cursos de Saúde? 
 
Por que estudar estatística? 
 1º) O raciocínio estatístico é largamente utilizado no 
governo e na administração 
 
2º) Tomada de decisões e evitar ilusões 
 
3º) Cursos subseqüentes ao do aluno 
 
4º) Publicações profissionais fazem referência aos 
estudos estatísticos 
 
5º) A imprensa e o cotidiano oferecem amplas 
oportunidades para interpretação estatística 
Alguns problemas de 
estatística 
Como obter dados úteis? 
 
 O que fazer com eles? 
 
 Como apresentar dados de forma clara e 
objetiva? 
 
Como transformar dados em informação? 
 
Método estatístico 
• Definição do Problema 
• Planejamento 
• Coleta dos dados (diversos tipos) 
• Crítica dos dados (busca por erros) 
• Apuração dos dados (cálculos) 
• Exposição ou apresentação dos dados 
• Análise dos resultados 
Divisões da Estatística 
 Estatística Descritiva 
• Conjunto de métodos para representar uma grande 
quantidade de dados ou informações através de medidas, 
gráficos, tabelas, etc. 
 
 Estatística Inferencial 
• Consiste em deduzir ou tirar conclusões (inferir) a respeito das 
propriedades de um universo a partir de uma amostra. O 
processo de generalização, que é característico do método 
indutivo, está associado a uma margem de incerteza. A 
medida da incerteza é avaliada a partir da teoria das 
probabilidades. 
 
 Teoria das Probabilidades 
População e Amostra 
 População, ou N (Censo, Universo Estatístico) 
• Conjunto de indivíduos, objetos, informações que 
apresentam, pelo menos, uma característica comum, 
cujo comportamento interessa analisar. Em outras 
palavras, conjunto de todas as medidas, observações 
relativas ao estudo de determinado fenômeno. 
 
 Amostra, ou n 
• Subconjunto próprio e finito de uma população. 
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População e Amostra 
População 
Característica 
Amostra 
Informações 
Contidas nos dados 
Conclusões sobre 
características da 
população 
Técnicas de amostragem 
Análise 
descritiva 
Inferência 
estatística 
Como obter uma boa amostra? 
Amostragem 
 
 
Cálculo Amostral 
Cálculo Amostral 
Procedimento para se estimar o número de 
elementos de uma dada amostra. 
 
Pode ser feita por diferentes procedimentos. 
Cálculo Amostral 
Amostragem 
Procedimento para selecionar os elementos de 
uma dada amostra. 
Probabilísticas Semi-
probabilísticas 
Não 
probabilísticas 
Simples 
Estratificada 
Sistemática 
Conglomerado 
Conveniência 
Amostragem 
Amostragem Aleatória (randômica): 
• Todas as possibilidades têm a mesma chance de 
ocorrência. Ex: sorteio lotérico. 
 
Amostragem Estratificada: 
• Dentro de um grupo de pessoas (por ex.) são 
selecionadas algumas em especial como se fosse 
uma subdivisão da população em, pelo menos, dois 
subgrupos diferentes que tenham as mesmas 
características tais como sexo ou faixa etária, por 
exemplo. 
 
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Amostragem 
 Amostragem Sistemática: 
• Usa-se um critério pré-estabelecido. Ex: Intervalos 
de tempo (de 3 em 3 seg.), a quarta pessoa da fila A, 
a quarta da fila B, etc. 
 
 Amostragem por conglomerados: 
• É a divisão de uma área da população em seções 
nas quais se escolhe aleatoriamente alguns 
conglomerados e se avalia todos os indivíduos deste. 
Muito utilizado em pesquisa eleitoral (por bairro ou 
região do país). 
Amostragem 
Amostragem por conveniência: 
• Usado de maneira a tornar mais fácil e cômodo a 
obtenção de dados. Os indivíduos são selecionados 
por proximidade ou qualquer outro fator que facilite 
a vida de quem está coletando. 
Variáveis Estatísticas 
 Qualitativas (qualidade ou atributo): 
• Nominais: não admite ordenação (masculino e feminino); 
• Ordinais: admite ordenação (var. qualitativa). 
 
 Quantitativas (valor numérico): 
• Discretas: finita ou enumerável (contagem – nº de 
atendimentos diários num setor da clínica) 
• Contínuas: intervalos ou união de intervalos reais 
(mensuração – salários de funcionários). 
Variáveis Estatísticas 
 São as características da população. ‘São as 
respostas obtidas do questionário aplicado’. 
 
• População – alunos da turma 05 / Característica – 
altura 
• Pop. – pacientes do Hospital Universitário / Car. – 
tipo sanguíneo 
• Pop. – candidatos a carteira de motorista / Car. – 
resultado do teste de atenção 
(o tipo da variável depende do tipo de teste). 
(var. quantitativa). 
(var. qualitativa). 
Apresentação dos dados 
 Série Estatística 
• Coleção de dados estatísticos referidos a uma mesma 
ordem de classificação quantitativa ou ainda uma sucessão 
de números que se relacionam com qualquer variável do 
fenômeno em estudo. 
 
 
 Dados brutos: 
• Dados desorganizados (2,7,4,3,9,1) 
 
 
 Rol: 
• Dados organizados segundo ordenação crescente ou 
decrescente (1,2,3,4,7,9) 
Apresentação por tabelas 
Municípios População (em 1000 hab.) 
Salvador 2.892.625 
Lauro de Freitas 144.492 
Simões Filho 109.269 
Camaçari 220.495 
Dias D’ávila 53.821 
Candeias 78.618 
São Francisco do Conde 29.829 
Mata de São João 37.201 
São Sebastião do Passé 40.321 
FONTE: IBGE, 2007 
Tabela 1: População de municípios baianos 
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Apresentação por tabelas Apresentação por gráficos 
0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 3.500
Salvador
Lauro de Freitas
Simões Filho
Camaçari
Dias D’ávila
Candeias
São Francisco do Conde
Mata de São João
São Sebastião do Passé
Pojuca
Catu
Barras 
Apresentação por gráficos 
Barras 
0 50 100 150 200 250
Lauro de Freitas
Simões Filho
Camaçari
Dias D’ávila
Candeias
São Francisco do Conde
Mata de São João
São Sebastião do Passé
Pojuca
Catu
Apresentação por gráficos 
Colunas 
Consumo de Produtos Específicos (em 1000)
0
50
100
150
200
250
300
350
Spar Multiuso Silicon P23 INDEBA WN
130
Spar HT-5
Anti-Tabaco
DF 1000
Apresentação por gráficos 
Curvas ou Linhas 
Consumo de Detergentes - 1º sem.2008 (em 1000)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Jan Fev Mar Abr Mai Jun
Apresentação por gráficos 
Gráfico em Setores (Pizza) 
Participação nas Vendas (tratamento de pisos)25%
10%
30%
35%
Metalic UHS
Metalic HS
Ceras
Detergentes
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Apresentação por gráficos 
Gráfico de Dispersão 
Horas de Treiamento X Volume de Vendas
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
0 5 10 15 20 25 30 35
Treinamento (hs/sem)
Ve
nd
as
 (e
m
 R
$1
0³
)
Apresentação por gráficos 
Histograma e Polígonos de Freqüência 
Apresentação por gráficos 
Histograma e Polígonos de Freqüência 
Volume de vendas (em 10³)
10
30
50
70
90
Jan Fev Mar Abr Mai Jun
Apresentação por gráficos 
Gráfico de Pareto (Ogiva de Galton – percentuais acumulativos) 
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Jan Fev Mar Abr Mai Jun
vendas
total de vendas
Apresentação por gráficos 
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EXERCÍCIOS DE FIXAÇÃO 
1 – Dêem exemplos de aplicações de estatística no 
curso de Psicologia 
 
2 – Problematize alguma área que começaremos a 
observar para o primeiro trabalho de estatística: 
coleta e apresentação de dados.