Resumo Bioestatística I Unidade

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BIOESTATÍSTICA
Introdução:
1-Conceitos básicos:
a) Unidade experimental: é a pesquisa ou experimento onde o pesquisador pode interferir no processo
O estudo experimental utiliza de três elementos-chave:
· Controle dos efeitos das variáveis por meio de: experimentos cegos, blocos, planejamento experimental completamente aleatorizado, planejamento experimental rigorosamente controlado
· Replicação
· Aleatorização
b) Unidade de observação: onde o pesquisador só observa
Pode seguir 3 vertentes:
b.1) Transversal: dados medidos em algum ponto do tempo
b.2) Estudo retrospectivo: que retorna no tempo para coletar dados
b.3) Estudo prospectivo: avança no tempo e observa grupos com fatores em comum
A diferença básica entre eles é que na experimental o pesquisador consegue delimitar e até influenciar para um resultado específico
c) Dados: são as informações, numéricas ou não
d)Variável: toda característica que pode variar em um determinado experimento ou pesquisa
Os dados obtidos geram variáveis, estas podem ser expressas em números (quantitativa) ou palavras (qualitativa)
d.1) 
d.2)
e) População: totalidade dos objetos que estão envolvidos no processo. Não necessariamente será um estudo feito com humanos.
f) Amostra: objetos selecionados de uma população específica
Geralmente têm-se uma grande população estudada e a partir dela se seleciona um grupo que se adeque as necessidades de cada pesquisa, que é mais apropriada para cada situação estudada.
g) Análise descritiva: descreve o resumo das medidas obtidas da amostra (média, mediana, desvio padrão, etc.);
h) Análise inferencial: tira conclusões com base em amostras (uma parte) de tal modo que as informações possam ser expandidas para toda a população (o todo)
Ex: experimentando um pouco da sopa que há na panela é possível deduzir como todo o resto está sem ter provado tudo
Técnicas de amostragem
Após a escolha do tipo de pesquisa e seleção da população, deve ser decidido a técnica de amostragem que será utilizada.
a) Amostra representativa:
É uma amostra de qualidade, que é confiável; para isso ela possui algumas características:
· Critérios de inclusão e exclusão
Itens que devem ser cumpridos para que o indivíduo possa participar do estudo ou não
· Técnica de amostragem
Depende essencialmente da pergunta da pesquisa, que é determinada pelo pesquisador
· Consentimento livre e esclarecido
Processo no qual o sujeito, voluntariamente, confirma sua vontade de participar em um estudo clínico, após ter sido informado de todos os aspectos relevantes para sua tomada de decisão
b) Técnicas de amostragem:
b.1) Amostra probabilística:
1. Simples
É composta por elementos retirados ao acaso da população, onde todos que estão nela tem a mesma probabilidade de ser escolhido
Exige que o pesquisador tenha listado todas as unidades da população
2. Estratificada
É usada sempre que a população da pesquisa é constituída por unidades heterogêneas para a variável que se estuda, ela vai ser composta por elementos provenientes de todos os estratos da população.
Ao contrário da simples, onde é feito de forma aleatória, na estratificada é como se tivessem categorias dentro da pesquisa que precisam determinar melhor os que irão ser escolhidos
Ex: Em uma pesquisa para avaliar a qualidade do atendimento, suspeita-se que os homens sejam melhor atendidos, logo, na amostragem deve-se primeiro separar os clientes homens das mulheres, e a partir dai fazer a amostra simples, dessa forma eles conseguem ter uma melhor garantia que a mesma quantidade de homens e de mulheres irão participar da pesquisa.
3. Sistemática
Os elementos não são escolhidos pelo acaso e sim por pré-requisitos. 
Não exige que a população seja conhecida, mas que esteja organizada em filas, arquivos ou ruas
4. Conglomerados
É constituída por várias unidades tomadas de alguns conglomerados
Exige que o pesquisador tenha livre acesso aos conglomerados, o que nem sempre é possível
Ex: se um dentista quer avaliar a necessidade do uso de aparelho ortodôntico em crianças de 12 anos, ele pode selecionar 4 escolas de ensino fundamental e examinar os alunos de 12 anos dessas escolas
5. Etapas ou estágios múltiplos
Pode ser dita como o conjunto de mais de uma técnica de amostragem
b.2) Amostra não probabilística:
1. Conveniência
É composta por elementos que o pesquisador reuniu simplesmente por dispor deles; o problema dessa técnica é que ela pode ser tendenciosa
Ex: Realizar uma pesquisa na UNIT por já ter acesso a universidade e ser mais fácil
2. Julgamento ou intencional
Seleciona um subgrupo da população que, com base nas informações, possa ser considerado representativo de toda população
3. Quotas
Essa técnica de amostragem seleciona pessoas que são representativas em termos de características e em termos da informação procurada pela pesquisa
c) Inferência:
Estender os resultados da amostra a toda população
É importante que a amostra seja bem caracterizada e que seja estendida apenas para a população de onde aquela amostra proveio
Não existe um número fixo para o tamanho de uma amostra, ela será variável de acordo com:
· Tipo de problema que se quer resolver
· Tipo de variável
· Quanto de erro estatístico é aceito
· Tempo, verbas e pessoas disponíveis
c.1) Erro amostral:
Diferença entre o valor que a estatística pode acusar e o verdadeiro valor do parâmetro que se deseja estimar
c.2) Erro amostral tolerável:
Quanto o pesquisador permite errar na avaliação dos parâmetros
Medidas de tendência central
São os valores calculados de forma a representar os dados ainda mais condensados do que em tabelas
· Média
· Mediana
· Moda
a) Média:
Só existe para variáveis quantitativas e seu valor é único
Dá um número geral que nem sempre é um bom representativo das variáveis
Sofre influência dos valores aberrantes
b) Mediana:
É o valor do meio de um conjunto de valores, quando esses estão em ordem crescente
Divide um conjunto de dados ordenados em dois grupos iguais
Existe para variáveis quantitativa e qualitativa ordinal (ex: classe baixa, média e alta, a classe média é o valor do meio)
Torna-se inadequada quando há muitos valores repetidos
c) Moda:
É o valor que apresenta maior frequência em um conjunto de observações
Pode não existir e pode não ser única
Medidas de dispersão
As medidas de tendência central não falam muito sobre as variabilidades dos valores
a) Amplitude de variação:
É representada pela diferença dos valores extremos, quanto maior for a amplitude, maior é a variabilidade dos valores
Ex:
Aluno A: 6;6;6;6;6 Total de pontos: 30 Média: 6
Aluno B: 7;5;6;4;8 Total de pontos: 30 Média: 6
Aluno A: 6 – 6 = 0
Aluno B: 8 – 4 = 4
Entretanto, ela só utiliza valores extremos e quando é avaliada em amostras ela não consegue representar toda a população
b) Variância:
São os desvios de cada valor em relação a sua média; leva em conta todos os valores observados na série
A somatória é igual ao valor da subtração de um valor pela sua média ao quadrado, dividido pelo número total de elementos subtraído 1
Quanto maior a variância, maior a dispersão dos valores que a compõem 
A desvantagem da variância é que ela não pode ser apresentada na mesma unidade que a variável foi medida, para resolver esse ponto se usa o desvio padrão
c) Desvio padrão/ valor de desvio:
É a raiz quadrada do valor encontrado na variância
d) Coeficiente de variação:
É a razão entre o desvio padrão e a média, esse valor pode ser multiplicado por 100 para encontrar a porcentagem
Gráficos, tabela e distribuição de frequência
a) Gráficos:
Principais elementos de um gráfico: simplicidade, clareza e veracidade
a.1) Gráficos para variáveis qualitativas:
· Gráfico de barras
· Gráfico em setores (pizza)
a.2) Gráficos para variáveis quantitativas:
· Gráfico de dispersão 
Os valores são representados por pontos ao longo da reta
· Histograma
· Polígono de frequência
É um gráfico que se realiza através da união dos pontos mais altos das colunas num histograma de frequência 
· Gráfico de linhas
Indicado para dados que são coletados ao longo do tempo. Através dele é possívelconstatar tendências ou identificar eventos inusitados
b) Tabelas:
Tabelas tem como principais vantagens: 
· Apresentam dados mais complexos com precisão e flexibilidade
· Necessita de menores habilidades técnicas para o seu desenvolvimento
· Usa menos espaço para uma dada quantidade de informação
c) Frequências:
c.1) Frequência simples ou absoluta (fi):
É o quantitativo; o número de vezes que o elemento aparece na amostra
c.2) Frequência absoluta acumulada (fac):
É o acúmulo de frequências, a soma de um valor juntamente com o anterior
Seria a fi + a fac anterior
c.3) Frequência relativa (fr):
São os valores das razões entre a frequência absoluta e a frequência total, sendo n igual ao número total de elementos de uma amostra ou tabela.
c.4) O número de classes (nc):
c.5) Amplitude de um intervalo de classe:
O intervalo de classe sempre começará pelo menor elemento da amostra e a sua amplitude será determinada por:
O resultado da amplitude sempre deverá ser arredondado para o inteiro mais próximo. Por exemplo: 6,1 arredondar para 6; 6,5 arredondar para 7.
Qualitativa 
Nominal
Sem relação de níveis
Ex: feminino, masculino, nomes próprios
Ordinal
Seguem um critério hierárquico
Quantitativa
Discreta
nº que não pode ser fracionado
Contínua
nº que pode ser fracionado