REVISÃO BIOESTATÍSTICA
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REVISÃO BIOESTATÍSTICA PROVA 1
TIPOS DE VA RIÁ VEIS:
Variáve l: c on diç ão o u c arac te rístic a das unid ade s da pop ulação qu e p ode var iar .
Qu alitativa: quand o os dados são d istrib uídos e m c atego rias e xc lusiv as , re pr e se ntam
c arac te rístic as de um in divídu o, ob jeto ou e le me nto qu e n ão p ode m se r med idas ou
quantific adas.
O bs: é possíve l ape nas o cálc ulo d e fre q nc ias, e o d e me didas -r e sumo c o mo mé dia e de svio -
padr ão.
Nominal: d e scr e ve m c arac te rístic as que n ão p ode m ser c on tatas ou me didas,
distrib uídas e m qualque r or de m.
Ex : c or d e cabe los (lo iro , c astanh o, pr e to, r uivo ), tipo de sangu íne o ( O, A , B, A B), ne ro
(mascu lino, fe minin o), ter ou não de te rminada doe a , e stado c ivil, pr ofissão,
loc alizaç ão ge ogr áfic a, país e r e ligião.
O bs: Esc ala d e me nsur ão p ar a r e pr e sen tar o co mpor tame nto d os dados e moda.
O rd inal: r e pr e se ntadas por palavr as (valor e s não n umé r ico s) , tê m uma or de m natur al.
Ex : Esc olar idade (1 º grau, 2 º grau, 3 º grau), c lasse soc ial (A , B, C, D, E) e gr avidade de
uma doe n ça (le ve , mode r ada, se ve r a).
O bs: fre q nc ia e moda
Qu antitativa: é e x pr e ssa po r n úme r os , qu e mostr am c ar acter ísticas de um in divídu o, o bjeto ou
e le me nto r esu ltante s de uma c ontage m (c on jun to fin ito d e v alor e s) ou de u ma me nsur aç ão
(c onjun to infi nito de v alor e s).
O bs: me didas d e posiç ão ou lo calização (méd ia, me diana, moda, qu ar tis), me didas d e dispe r o
ou var iabilidade (amplitud e, d e svio -mé dio, var nc ia, de svio -padr ão).
Disc re ta: Po de m ser c on tadas o u me nsur adas (me didas), que assume somen te alguns
valor e s em um dado in te rv alo, quantidade fin ita ou e numer ada.
Ex : númer o d e filhos (0 , 1, 2 , 3 , 4 , e tc), qu antidade d e moe das n o bolso ( 0, 1 ,
2 , 3 , e tc), nú me ro de pe ssoas n uma sala, qu antidade d e v isitas ao mé dic o no último ano
(ze ro , 1 , 2 , 3, 4 ou mais) , salário e n úme r o de pe ssoas na fila de e spe r a.
Con tínua: A ssume qualque r valor e m um in te rv alo (n úme r os inteir os ou não).
Ex : pe so, te mpo de e spe r a, tempe r atura c or por a l, re n da e pr e ssão sanguíne a.
Classificaç ão d as variáve is:
Pr e ditor a: var ve l pr e vista, que afe ta a r esp osta do e studo.
Ex : idade , ne r o, atividade físic a, alime ntaç ão, e str e sse, tabagismo, se de ntar ismo.
De sfe ch o: med ida ou obse r vada dur ante um e studo par a d oc ume ntar o impac to d e uma
inter ve n ção. É a pr inc ipal var ve l do e studo.
Ex : c ur a, pior a c línic a e mortalidade .
Ex tr a:
Dado e statístic o: é toda infor mação c ole tada e r egistrada que se r e fe r e a uma var ve l.
Me nsur ação: é o p ro ce sso d e atrib uir númer os o u r ótulo s a ob je tos, p essoas, estado s ou e ve ntos
de ac or do c om as r e gras e spe cíf icas par a r e pr e sen tar q uantidade s ou q ualidade s do s atr ibutos.
Re gra: é um guia, u m mé todo o u um co mando qu e diz ao in ve stigador c omo me dir o atr ibuto.
Esc ala: é um c onjun to d e símbolos ou n úme r o s, c on stru ído c om b ase e m uma r e gra, e aplic a -se
a indiv íduos o u a se us c o mpor tame ntos ou atitud es. A p osiç ão de um indivíd uo na e sc ala é
base ada na posse pe lo in divídu o do atrib uto qu e a e scala de ve med ir.
MEDIDAS DE TENCIA CENTRAL :
Me didas d e dispe r são: mínimo e x imo, de svio p adr ão e distânc ia inte rq uartílic a.
Me didas d e te ndê nc ia c e ntr al : mé dia, med iana e moda.
dia:
dia d o c onjun to de dado s.
O btida somand o-se todos o s d ados e dividin do -se o r e sultado d a so ma p elo
núme ro de le s.
Dados numé ric os p ximos.
Divide e m dois e xtr e mos.
Me diana:
Valor q ue oc up a a posiç ão c e ntr al do c onjunto do s dados or de nados.
Divide a amostr a e m duas par te s: n úme r o men or à med iana e n úme r o maior à
me diana.
Dados disc r ep ante s.
Qu and o o nú me ro d e d ados é ímpar, e x iste u m únic o v alor na po sição c e ntral.
Qu and o o núme ro de dados é par , e x iste m dois valor e s na p osiç ão c en tr al. A
me diana é a méd ia de sse s dois valor e s.
Moda:
Valor q ue oc or r e c om maior fr e quê nc ia .
Qu and o apre se nta uma gr and e q uantidade de dados.
A moda é a únic a me dida de te ndê nc ia c e ntr al que també m pod e se r usada
par a de sc r e ve r dados qualitativo s. Ne sse c aso, a moda é a c ate gor ia da variáve l
que o co rr e c om maior fre q nc ia.
NO RMA L IDA DE DO S DA DOS E VA L OR Z:
Distr ibuiç ão nor mal:
Grafic amen te , apr e sen ta-se c o mo uma c ur va e m for ma d e sin o.
dia, me diana e moda c oinc ide m e e stão no ce ntr o;
A c ur va é simétric a e m torn o da mé dia;
Na maioria das ve ze s, se a var ve l é c ontínua, o histogr ama se asseme lha à distrib uiç ão
nor mal.
Cur va de Gauss simé tr ia
Qu and o a maior ia d os dados se e nc ontram na r e gião mé dia da c ur va.
dia = μ (mi)
De svio padr ão = σ (sigma)
Padr ão:
1. 68 ,2% de ntro de 1 de svio padr ão da mé dia.
2. 95 ,4% de ntro de 2 d esv ios p adr õe s.
3. 99 ,7% de ntro de 3 de svios p adr õe s.
Cur va assimér ic a:
Qu and o a maior ia d os dados se e nc ontra à dir e ita ou à e sque r da na c ur va.
A nálise d a no rmalidade do s d ados :
Histogr ama: Gr áfic o de d istrib uiç ão de fr e quê nc ias utilizado para avaliar a no rmalidade
dos d ado s.
A valiaç ão:
1. Ver ific ar se o s dados assumem a c ur va de Gauss.
Dados par amé tr ic os = assume m a c ur va d e Gauss, d ado s nor mais.
Dados n ão par amé tr ico s = n ão assume a c ur va de Gauss, dados não
nor mais.
2. Ver ific ar atravé s de te stes e statístic os p ar a no rmalidade .
A ntes de r e alizar um te ste, te mos qu e c on he c e r sob r e as h ipótese s
e statísticas: in te rfe r ê nc ia e statística .
H0: h ipóte se da nu lidade qu e afirma não e x istir dife r e a e ntre
gr upos de d ado s. Hipótese nu la, o s dados te m distr ibuiç ão no rmal.
H1: h ipóte se alter nativa que c ontradiz a p r ime ira h ipótese (H0),
afirmand o e xistir. Hipóte se alter nativa, os dados n ão te m d istr ibuiç ão
nor mal.
3. Shapir o-W ilk o u Ko lmogor ov -Smir nov:
Valor Z:
Me de a p osiç ão de um dado e m r e lação à dia (quão distante da méd ia e stá) e a
distânc ia e m d e svio padr ão ( méd ia ± DP ).
Valor d e dia se torn a ZERO (0 ) e todo d esv io se tor na UM ( 1) .
Calcu lar pr ob abilidade s p ar a dife re n te s valore s de μ e sigma.
Z= X + µ/ δ