Bioestatistica amostra, variaveis e dados

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1. Introdução
 BIOESTATÍSTICA: é a aplicação de estatística ao campo biológico e médico. Ela é essencial ao planejamento, coleta, avaliação e interpretação de todos os dados obtidos em pesquisa na área biológica e médica.
 POPULAÇÃO: é o conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam em comum determinadas características definidas para o estudo.
 AMOSTRA: é o conjunto de ele mentos de uma população, selecionado segundo algum critério. É um subconjunto da população.
 SÉRIES ESTATÍSTICAS: consistem na apresentação das informações (variáveis estatísticas) em formas de tabelas, objetivando sintetizar os dados estatísticos observados e tornando-os mais compreensivos.
Temporal, cronológica, evolutiva ou histórica: é a série estatística em que os dados são observados segundo a época de ocorrência; o tempo é variável e o fato e o local são fixos.
Geográfica ou de localização: é a série estatística em que os dados observados segundo a localidade ou ocorrência; o local varia e o tempo e o fato são fixos.
Específica: os dados são agrupados segundo a modalidade da ocorrência; fato variável, tempo e local fixos;
Mista: é a combinação de duas ou mais dos 3 tipos de séries anteriores.
 VARIÁVEL: é a característica que se deseja estudar de uma determinada população.
Contínuas: são aquelas que podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo de interesse; 
Discretas: são aquelas que só podem assumir valores inteiros dentro de um intervalo de interesse. 
Nominais: são aquelas que só podem assumir alguns estados ou categorias e geralmente não são numéricas.
Ordinais: são aquelas que se relacionam a avaliações subjetivas segundo preferência ou desempenho.
 VARIÁVEIS QALITATIVAS: expressam uma classificação em categorias.
 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS: expressam quantidades numéricas.
 FREQUENCIA: é a quantidade de vezes que um mesmo valor dado é repetido.
 DADOS BRUTOS: são os dados originais que ainda não foram numericamente
Organizados após a coleta.
 ROL: é a ordenação dos valores obtidos em ordem crescente ou decrescente de grandeza numérica ou qualitativa.
 AMPLITUDE: é a diferença entre o limite superior e inferior de uma classe.
 FREQUENCIA SIMPLES OU ABSOLUTA: é o número de observações de um valor individual (ou de uma mesma classe).
 FREQUENCIA RELATIVA: é a divisão da frequência simples de um elemento da serie pelo total de elementos da série.
 FREQUENCIA ACUMULADA: é a soma da frequência simples deste elemento com a frequência simples dos elementos que antecedem.
 MÉDIA ARITMÉTICA: é a soma de todos os valores de uma variável dividida pela quantidade de valores desta mesma variável.
 MEDIANA: é o valor que ocupa a posição central de um conjunto de valores previamente ordenados de modo crescente ou decrescente.
 GRÁFICO: é a representação gráfica dos dados estatísticos que tem por objetivo apresentar de forma rápida e concisa os resultados obtidos, permitindo com isso o aparecimento de conclusões sobre um fenômeno ou valores de uma série.
 HISTOGRAMA: é a representação gráfica de uma distribuição de frequência por meio de retângulos justapostos. 
A partir disso podemos identificar que o uso da amostragem e assim da bioestatística é fundamental para a comprovação de qualquer meio científico e para o sucesso de qualquer pesquisa biológica. 
Neste trabalho vou apresentar conceitos teóricos e exemplos sobre o uso de cada um destes conceitos.
 
1. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
 A amostragem probabilística é aquela na qual são feitos procedimentos que utilizam alguma forma de seleção aleatória dos seus membros. 
 É necessário definir um procedimento onde as diferentes unidades da população tenham a mesma probabilidade de serem escolhidas. 
1.1 AMOSTRAGEM ALEATÓRIA 
 Todos os membros da população têm a mesma probabilidade de ser em selecionados na amostra (ou seja, qualquer um pode ser sorteado). 
· É indicado para uma população aonde todos são da mesma natureza (homogêneos); 
· É de fácil compreensão e muito utilizado; 
· Pode não resultar em uma amostra representativa da população. 
 
1.2 AMOTRAGEM SISTEMÁTICA 
 Os elementos da população estão ordenados e a retirada destes elementos da amostra é feita periodicamente (sistematicamente), estabelecendo um intervalo específico entre eles. 
· É indicado para uma população aonde todos da são da mesma natureza (homogêneos); 
· Tem uma maior representatividade da população. K é o intervalo amostra l e ele é adquirido pela razão (divisão) de N (tamanho da população) e n (tamanho da amostra) .O primeiro elemento é escolhido aleatoriamente (entre 1 e K) e os outros a partir de um intervalo KO 1º elemento é o i =K o 2º elemento é i+K, o 3 º elemento é i +2K e assim por diante de maneira contínua. 
Exemplo: Em uma população de 100 (N), para uma amostra de 10 elementos (n), o intervalo amostral é 100/10 = 1 0. Escolhe -se um n ° aleatório entre 1 e 10. Imagine que 8 seja o número sorteado, a amostra terá os elementos 8, 18, 28, 38, 48, 58, 68, 78, 88, 98.
1.3 AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA 
 A amostra estratificada consiste em selecionar quantos estratos (elementos) da amostra serão retirados de cada subconjunto, que constituem a população (conjunto que tenha algo em comum) no intuito de aglomerar toda s as amostras e em uma única só.
 Ao pré-determinar a quantidades de amostras que serão retiras de cada subconjunto, existem dois tipos, uniforme e proporcional. 
Exemplo: Se em cada país tem uma espécie de cachorro o originaria, cada país é um estrato e para obter uma a mostra de cachorros por país, teria que obter uma amostra de cada país e depois reunir os dados numa única amostra estratificada. 
1.3.1 Amostragem estratificada uniforme 
 
Amostragem estratificada uniforme onde ocorre um sorteio de número igual de elementos em cada estrato. 
 Amostragem estratificada uniforme é recomendável se os estratos forem mais ou menos do mesmo tamanho. 
1.3.2 Amostragem estratificada proporcional
Amostragem estratificada proporcional onde o número de elementos é sorteado em cada estrato e é proporcional ao número de e elementos dele. 
 Será preferível a amostragem estratifica da proporcional se os estratos forem de tamanhos diferentes, pois irá fornecer uma amostra mais representativa da população.
1.4 AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADO 
 
A amostragem por conglomerado é a divisão de uma população em grupos, que são os conglomerados, sendo que a divisão é feita de forma que os elementos sejam diferentes entre si e que também sejam entre os conglomerados, no entanto os conglomerados têm que ser a representação da população como um todo. Sendo que ocorre um sorteio que determina o número de conglomerados e de cada um desses grupos sorteados, tem que ser observados os seus elementos. 
É um esquema que é utilizado quando ocorre uma subdivisão da população em grupos que são semelhantes entre si, porém com fortes divergências nos grupos, fazendo com que cada grupo possa ser uma pequena representação da população em um interesse específico. Mas também com a possibilidade de acontecer de que todas as unidades do conglomerado se lecionado sejam incluídas na amostra, que é um procedimento de nominado amostragem com etapa única ou os conglomerados selecionados que podem ser retira das amostras de x unidades secundárias. 
 
2. AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICA 
A amostragem não probabilística é aquela na qual a opinião do pesquisador exerce um papel relevante na escolha dos elementos para compor a amostra, utiliza informações já conhecidas sobre a população. 
 Este formato de amostragem pode ser classificado dentro de seu
contexto como: amostra por conveniência, amostra por quota e amostra intencional.
 
2.1 AMOSTRA POR CONVENIÊNCIA
 
A amostragem por conveniência consiste na seleção de indivíduos específicos para coleta de dados por estes serem mais acessíveis ao pesquisador, ou seja, são selecionados porque estão prontamente disponíveis, não porqueforam selecionados por meio de um critério estatístico. 
Exemplo: Colocar linhas de telefone adaptadas para que durante um 
programa de televisão os telespectadores possam dar suas opiniões (se o telespectador está assistindo a o programa, provavelmente ele deve gostar deste). 
2.2 AMOSTRA POR QUOTAS 
 
A amostra por quota, também chamada de amostragem estratificada, faz seleção de grupos específicos e não aleatórios para depois confirmar a característica pressuposta. 
Exemplo: Em um estudo no qual será necessária uma quota de 100 
pessoas com menos de 25 anos, pode-se sair às ruas e abordar pessoas, selecionando aquelas que cumprem com a idade referida. 
 
2.3 AMOSTRA INTENCIONAL
 
Amostra intencional é um tipo de amostra não probabilística, onde o pesquisador busca uma amostra específica onde esta não é representativa da população, ou seja, onde o pesquisador influencie o resultado, e a partir disto toma a amostra como verdadeira para a população. 
 Sua seleção é baseada no conhecimento sobre a população e o propósito do estudo. 
 A amostra intencional é muito comum em pesquisas qualitativas. 
Exemplo: Um pesquisador está estudando sobre a natureza de um protesto, neste caso ele pode entrevistar apenas pessoas que não se sensibilizam com esta causa. Nesse caso, o pesquisador está usando uma amostra intencional, pois a cada entrevistado caberá uma visão sobre o tema. 
 
3. VARIÁVEIS 
Variáveis podem ser qualquer quantidade, qualidade ou magnitude de uma característica, é uma classificação, medida ou quantidade que se altera em cada caso. Uma propriedade que possua valores numéricos, e que pode ser medida e enumerada. 
· A variável é um elemento representante do conjunto de todos os resultados possíveis de um fenômeno; 
· Variáveis podem ser classificadas como quantitativas ou qualitativas. 
 
3.1 QUALITATIVAS 
As variáveis qualitativas possibilitam a manifestação de uma categoria, característica, qualidade ou um atributo, não obtendo o valor de quantidade, não numérica. 
· Qualificação de dicotómicas: se a variável possui somente dois valores. 
· Qualificação de politómicas: se a variável possui mais de dois valores.
3.1.1 Ordinais
 
As variáveis qualitativas ordinais seguem uma ordem. 
 Exemplo: A formação acadêmica deve seguir a ordem crescente, ensino fundamental, ensino médio, graduação, pós-graduação. 
 
3.1.2 Nominais 
As variáveis qualitativas nominais não possuem ordem entre suas categorias, podendo ter capacidade, sem que haja um padrão, ou uma categoria que permita a ordenação do produto. 
· Não há alteração das variáveis de acordo como foram organizados. 
Exemplo: Nomes, cores, marcas, entre outros. 
3.2 QUANTITATIVAS
 
 As variáveis quantitativas obtêm valores que devem ser ordenados conforme uma escala e suas categorias que foram desenvolvidas. 
· São a representação numérica e são classificadas em discretas e contínuas.
3.2.1 Discretas
 As variáveis quantitativas discretas possuem características que podem assumir números inteiros finitos ou infinitos, geralmente são o resultado de contagens. 
Exemplo: A quantidade de gado por m², quantidade de ligações feitas, quantidade de filhotes, entre outros. 
3.2.2 Contínuas
 As variáveis quantitativas contínuas podem assumir valores diferentes e por isso, é comum agrupar os dados em classes e apresentar as frequências dessas classes. 
Exemplo: Peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, entre outros.
4. Dados 
Dados são resultados de uma pesquisa e sua disponibilidade nos oferecem informações. Podemos dizer que são um documento, uma informação ou um testemunho, que nos direciona a deduzir fatos. 
· Na tecnologia da informação existem dois tipos de dados: estruturados e não estruturados. 
4.1 Dados Estruturados 
Os dados estruturados são organiza dos de forma a facilitar uma pesquisa, sendo eles em forma de linhas, colunas ou etiquetas. Para esses dados são utilizados um sistema de processamento de fácil recuperação, pois são formatados e gerenciados por um banco de dados. 
Exemplo: Dados gerados por aplicações empresariais.
4.2 Dados Não Estruturados 
Os dados não estruturados não podem ser organizados em linhas ou colunas. Esses dados geralmente não possuem componentes para recuperação, interpretação e identificação para seus tipos de processamentos. 
 Exemplo: Imagens, vídeos e e -mails. 
5. COLETA DE DADOS
 É a procura de informações sobre um tema, ou seja, pesquisar e documentar dados. A reunião dessas informações define a direção que um projeto deve seguir. 
 Se desejar um resultado satisfatório, o pesquisador precisara de um ponto central e um planejamento para a apuração dos dados coletados. 
 Existem cinco métodos de coleta de dados:
1. Método científico:
 Dará base para o objetivo da pesquisa; 
2. Método qualitativo: 
 Realizado através de opiniões que ajudam a identificar problemas e geram hipóteses. Geralmente focam -se em cobaias para obter resultados; 
3. Método quantitativo: 
 Utilizado para saber opiniões a respeito de costumes e características de certo grupo. O método aplica do geralmente e a estatística através de questionário; 
4. Método fenomenológico: 
 É a coleta através da interpretação e entendimento de dados adquiridos por pesquisas, sendo uma extensão do método qualitativo;
5. Método dedutivo: 
 Esse método usa a razão para o conhecimento verdadeiro, ou seja, a única forma de se atingir o objetivo. 
6. EXPOSIÇÃO DE DADOS 
 Recorre -se apresentar os dados em tabelas e gráficos para facilitar a visualização e análise. 
 Existem três tipos de tabelas para mostrar os dados qualitativos com uma variável, duas variáveis e ainda de dados quantitativos, respectivamente. 
 Porém todas elas devem conter componentes obrigatórios das normas ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas) e IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), sendo esses: 
· Número seguido de símbolo de separação como ponto (.) ou traço ( -); 
· Título resumido; 
· Corpo cujo expõe o conjunto de dados; 
· Cabeçalho: componente o qual explica o conteúdo das colunas; 
· Coluna Indicadora: divide em sentido vertical a fim de explicar o conteúdo das linhas; 
· Linhas Horizontais de Separação, exceto no corpo; 
· Fonte. 
 As tabelas ainda devem ser numeradas sequencialmente e colocadas perto do ponto do parágrafo do texto que obrigatoriamente deve citá-las, além de serem autoexplicativas, as tabelas em sua essência devem ser simples, claras e objetivas.
6.1 Apresentação de Dados Qualitativos 
 Os dados são divididos em categorias e cada categoria apresenta uma unidade da amostra; as informações também podem ser resumidas na forma de frequência, como mostra o exemplo de pesquisa na equação 1 para obter a frequência relativa - sendo ‘ x’ o valor da frequência e ‘ t’ o valor da frequência total - assim a análise pode ser feita em porcentagem.
 Com o objetivo de se aproximar do comportamento da população, os dados obtidos da amostra tendem a ser em grande número, assim é necessário agrupá-los para melhor entendimento. Primeiramente os valores máximo e mínimo do conjunto de dados devem ser encontrados para calcular a amplitude do conjunto, mostra da na equação 
 
CONCLUSÃO:
 Podemos concluir que a bioestatística tem como objetivo a busca pela compreensão do planejamento, da coleta, da avaliação e da análise de todos os dados obtidos nas pesquisas biológicas e médicas, sendo de fundamental. Com o uso da bioestatística se tornou possível que qualquer modelo quantitativo pudesse ser emprega do nas pesquisas e assim pudesse atender às necessidades de cada área específica. 
 Dentro da bioestatística temos conceitos como a análise, coleta e exposição de dados, a presença de diferentes variáveis e a coleta de informações por meio de amostras que podem ser representativas da população.
 BIBLIOGRAFIA 
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