Introdução à Bioestatística

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Bioestatística:
Estatística x Bioestatística:
	Estatística: usa teorias probabilísticas para explicar a frequencia da ocorrencia de eventos.
	Bioestatística: estatística aplicada às ciências da saúde. 
Usado nas áreas da epidemiologia, ecologia, medicina
Tipos de Variáveis:
	É a informação de uma condição ou característica da amostra que pode VARIAR. 
QUALITATIVO ou CATEGORIZADA: quando os dados são distribuidos em categorias mutuamente exclusivas; representada por palavras; descrevem características dos elementos da população. 
Nominal: dados distribuidos em categorias mutuamente exclusivas, mas são indicados em qualquer ordem (não é ordinal)
cor do cabelo (loiro, preto, ruivo), sangue (O, A, B, AB), gênero (feminino e masculino)
Ordinal: dados são distribuidos em categorias mutuamente exclusivas que tem ordenação natural
Escolaridade (1, 2, 3), classe social (A, B, C, D, E), gravidade de uma doença (leve, moderada, severa).
QUANTITATIVA ou NUMÉRICA: quando é expressa por números. 
Discreta: assume somente alguns valores em um dado intervalo (normalmente assume valores inteiros para que faça sentido) 
Número de filhos (nenhum, 1, 2...), quantidade de moedas no bolso, número de pessoas numa sala.
*quantidade finida ou enumerada. 
Contínua: assume qualquer valor num dado intervalo (números inteiros ou não). 
peso, tempo de espera...
VARIÁVEL PREDITORA (EXPLICATIVA OU INDEPENDETE): afeta as respostas; podem ser definidas ou medidas pelo experimentador. 
VARIÁVEL DESFECHO (EVENTOS): variáveis que são medidas ou observadas durante um estudo para documentar o impacto que uma dada intervenção ou exposição tem na saúde de uma dada população. (cura, piora, mortalidade)
* Geralmente se cria um gráfico com variáveis preditoras no eixo X e variáveis de desfecho no eixo Y. 
População e Amostra:
População: grupo de habitantes que vivem em um determinado contexto.
Habitantes do brasil, estudantes uninove
Amostra: parcela da população que irá representá-la
Antes de obter uma amostra, é preciso definir os critérios que serão usados para selecionar as unidades que irão compor essa amostra. Tornar a amostra homog. e reduzir viés
Critérios de inclusão 
Critérios de exclusão 
Tamanho da amostra: 
Calculo amostral é fundamental 
Prediz a validade do estudo 
Realizado com programas estatísticos 
Conveniência: constituida por um número de elementos (pessoas) reunidas em uma amostra 
Pacientes internados em um hospital
Adultos hipertensos de um bairro 
Alunos de determinado curso
* Não é possível determinar quais foram os reais critérios de sua seleção
Aleatória: os elementos que irão constituir a amostra são relacionados por sorteio
Sorteio aleatório manual
* A escolha aleatória tira o poder do investigador de definir quem fará parte da amostra (evitando a seleção)
Normalidade dos dados/histograma:
	Curva de Gauss – simétrica: 
Quando a maioria dos dados se encontram na região média da curva. 
	Curva assimétrica:
Quando a maioria dos dados se encotra a direita ou a esquerda na curva. 
Testes estatísticos para Normalidade: 
HO (hipótese nula): os dados tem distribuição normal
p>0.05
não há diferenca estatística 
H1 (hipótese alternativa): os dados não tem distribuição normal
P<0.05
Há diferença estatística
Tipos de distribuição dos dados: 
	SIMÉTRICA: adere a curva de gauss -> dados com distribuição normal -> p>0.05 -> dados paramétricos 
	ASSIMÉTRICA: não adere a curva de gauss -> dados não seguem a distribuição normal -> p<0.05 -> dados não paramétricos 
Medidas de tendência central:
	Média; mediana e moda (única que calcula variáveis qualitativas)
MÉDIA: valor obtido somando todos os elementos do conjunto e dividindo-se a soma pelo número total de elementos 
MEDIANA: elemento que ocupa a posição central de uma série de dados. Para encontrar os dados devem estar em ordem crescente ou decrescente 
Número impar: valor do meio será a mediana 
Número par: extrai a média artimética dos dois valores centrais, o valor encontrado será a mediana.
MODA: valor que ocorre com maior frequência. (pode ser bimodal, multimodal ou não ter moda) 
* o que ocorre com maior frequência. 
 
	Qual a diferença entre medida de tendencia central e medida de dispersão?
	Quais os dados são paramétricos, quais medidas descritas são utilizadas?
	Quando os dados são não paramétricos, quais medidas descritivas são utilizadas?
	Medidas de dispersão:
	Desvio padrão: medida de dispersão em torno da média, tendo o mesmo valor positivo e negativo. 
 
		Determina a variabilidade ou dispersão dos dados relativamente à medida de localização do centro da amostra (medida de tendência central)
	Quartil: calculado com base no calculo de quartis 
		Primeiro quartil (25% - Q1)
		Quartil intermediario (mediana – Q2 – 50%)
		Terceiro quartil (Q3 – 75%)
* a diferença entre o primeiro quartil e o terceiro quartil determina o intervalo interquartilico. 
Boxplot: gráfico gerado a partir da mediana e intervalo interquartílico.