bioestatística
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LEMBRETES:
A Estatística é um conjunto de técnicas que possibilita padronização das formas de coleta, organização e análise de dados. A Bioestatística aplica esses métodos estatísticos buscando investigar os fenômenos biológicos.
População é um conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam pelo menos uma característica em comum.
Amostra é uma redução representativa da população a dimensões menores, porém sem perda de pelo menos uma característica específica comum que define a população.
Os critérios de inclusão e exclusão de um indivíduo a uma amostra devem ser condizentes com os objetivos da análise de um determinado estudo.
A variável qualitativa é uma medida de natureza não numérica, ou seja, ela não é representada por um número, mas, sim, por uma qualidade. Por exemplo, forte ou rápido são classificações atribuídas a variáveis qualitativas.
Uma variável é qualitativa nominal quando a mesma não expressa nenhum critério que possa ser classificado como maior ou menor, melhor ou pior, entre outros. São características que as classificam, atribuem qualidade à medida, mas não há uma ordem lógica nessa classificação. Por exemplo, considere a variável cor dos olhos. Podemos classificar as pessoas segundo a cor de seus olhos, e assim teríamos pessoas com olhos castanhos, verdes, azuis etc. Essa classificação não permite ordenar as pessoas, pois não há uma cor de olho superior a outra; as cores simplesmente são diferentes.
Uma variável é qualitativa ordinal quando apresenta uma ordem, e podemos classificar uma variável como superior e outra como inferior. Como exemplo, podemos citar a variável nível de condicionamento físico de diferentes indivíduos. Obviamente, nesse caso, os indivíduos que apresentarem um nível de condicionamento regular estarão em uma classificação superior àqueles que apresentarem um nível de condicionamento ruim.
Já a variável quantitativa, é uma medida de natureza numérica, sendo expressa por um valor, ou seja, élhe atribuído um número.Podemos citar como exemplo, a variável peso corporal, na qual é atribuído um valor correspondente que geralmente é expresso em quantidade de quilos do indivíduo.
As variáveis quantitativas discretas são aquelas que são expressas exclusivamente por números inteiros. Números fracionados não apresentam sentido lógico para esse tipo de variável. Vamos supor que seu objetivo seja avaliar a variável número de esteiras de uma academia. Nesse exemplo, certamente o resultado que você encontrará corresponderá a um número inteiro, pois não é possível dizermos que a academia possui uma esteira e meia. Outros exemplos de variáveis quantitativas discretas são: número de praticantes de uma determinada modalidade, quantidade de crianças com necessidades especiais em uma escola, número de carros.
Já as variáveis quantitativas contínuas, podem apresentar qualquer valor em um intervalo de variação possível, ou seja, elas podem ser expressas em números fracionados.Vamos supor que seu objetivo seja comparar a variável altura de dois alunos. Nessa situação, você provavelmente encontrará valores que não são inteiros.
Outra forma de classificar as variáveis está relacionada à função que elas apresentam dentro de um trabalho de pesquisa. A partir desse pressuposto, estabelecese a seguinte classificação: variável independente; variável dependente; variável categórica; variável de controle e variável interveniente.
Variável independente é aquela que o pesquisador deseja manipular, ou seja, é sua variável experimental. Vamos supor que sua intenção seja avaliar a influência de diferentes tipos de exercício no ganho de força de determinado grupo muscular. Sua variável independente, nesse caso, corresponde aos diferentes tipos de exercício, pois é isso que você está testando ou \u201cmanipulando\u201d para avaliar os possíveis ganhos de força muscular. Dito de outra forma, você está testando se alterações na variável independente (tipo de exercício) podem causar diferenças no ganho de força muscular.
Já a variável dependente é aquela que pode ser medida ou registrada para acessar o efeito da variável independente. No exemplo anterior, a variável dependente é a força de determinado grupo muscular. A partir das mudanças nas variáveis independentes (tipo de exercício), pode ou não ocorrer alterações nas variáveis dependentes (força muscular).
 Dessa forma, podese perceber que existe uma interrelação entre as variáveis independentes e dependentes do tipo causaefeito, sendo que a variável independente está associada à causa, enquanto que a variável dependente representa o efeito.
A variável categórica pode ser considerada um tipo de variável independente, mas ela não pode ser manipulada, pois está em categorias. Essas categorias nada mais são do que classificações das variáveis que permitem identificálas como pertencentes a um determinado grupo. São exemplos de variáveis categóricas dados como idade, raça, gênero, entre outros.
Por fim, a variável interveniente é um fator que também pode afetar a relação entre a variável independente e dependente, mas não pode ser totalmente excluída ou controlada. De acordo com Lakatos e Marconi (2001), a variável interveniente se posiciona entre a variável independente e dependente, podendo ampliar, reduzir ou anular o efeito da variável independente sobre a variável dependente. Considere novamente o exemplo anterior sobre a determinação da frequência cardíaca máxima a partir de um teste incremental de corrida em esteira. Vamos supor que, no dia do teste, esteja fazendo muito calor e que, na sala em que o teste será realizado, não haja nenhum sistema de ar condicionado. Podemos dizer, então, que a temperatura pode ser considerada uma variável interveniente.
Podemos classificar, ainda, os erros de acordo com as suas causas, como:
\u2022 erro instrumental;
\u2022 erro ambiental;
\u2022 erro observacional;
\u2022 erro teórico.
O erro instrumental ocorre quando há alguma imprecisão no instrumento de medida utilizado para realizar a pesquisa. Tomemos como exemplo uma balança utilizada para mensurar a massa corporal esteja desregulada e que ela forneça sempre 1 Kg a mais no momento de realizar a medida.
Outro exemplo de erro sistemático instrumental bastante comum na Educação Física é a imprecisão de alguns plicômetros utilizados para aferir as dobras cutâneas para a do percentual de gordura corporal; fornecem resultados sistematicamente superiores ou inferiores em todas as medidas realizadas.
O erro ambiental referese a alguma alteração no meio de avaliação, ou seja, no ambiente que promova alteração na variável dependente. Utilizando um exemplo anterior, podemos citar a presença de um ambiente muito quente. Outra possibilidade é um ambiente muito escuro que não permita, por exemplo, a execução de uma determinada habilidade motora fina.
O erro observacional representa uma inconsistência na análise ou um erro de leitura na medição. Isso acontece, por exemplo, quando algum método de análise é utilizado de forma inapropriada, não fornecendo resultados que possam ser considerados válidos.
São considerados erros teóricos aqueles associados à falta de clareza na determinação das variáveis de análise. Imagine que você deseja calcular o percentual de gordura de um aluno a partir das medidas de dobras cutâneas realizadas.
Uma vez que as variáveis foram definidas e classificadas, vamos tratar de um tipo específico de variável conhecido como variável de posição, que é calculada quando desejamos representar um conjunto de dados por um valor único.
Existem variáveis de posição conhecidas como valores extremos, que correspondem aos valores máximos e mínimos de um conjunto de dados. Outro subconjunto de variáveis de posição são as medidas de tendência central. Nesse caso, é calculado um valor central no conjunto de dados. Os valores de tendência central mais utilizados são: a média, a moda e a mediana.
A moda é o valor que mais se repete no conjunto de dados, ou seja, o valor de maior frequência.A partir disso, podemos