Bioestatística_1

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Bioestatística
O termo estatística
- Provém da palavra Estado e foi utilizado
originalmente para denominar levantamentos de
dados, cuja finalidade era orientar o Estado em
suas decisões.
- Foi utilizado em épocas remotas para determinar
o números de habitantes, óbitos..., com
finalidades bélicas e/ ou tributárias.
Definição
- Estatística é um conjunto de métodos e técnicas
para coleta, organização, apresentação de dados a
fim de que conclusões, que vão além dos dados
iniciais, possam ser obtidas para a tomada de
decisões.
- Exemplos de aplicações:
- Caracterização de perfil sócio econômico
- Análise de intenção de votos
- Levantamento
O termo Bioestatística
- A bioestatística é a aplicação das ferramentas
da estatística à saúde, utilizando as técnicas
estatísticas para se cumprir todas as etapas da
pesquisa
- O conteúdo deste curso percorrerá o caminho
entre a coleta de dados, o cálculo e a
interpretação dos resultados de uma
pesquisa.
Objetivos
• O objetivo maior da bioestatística é a tomada
de decisões, quando se refere a registros de
doenças, epidemias, endemias, pandemias,
registros de qualidade de vida, condições de
alimentação, sanitárias e habitacionais,
prevenção de doenças, educação, enfim, tudo
que se refere à saúde pública.
Objetivos
• Ainda, na área da saúde, é utilizada quando da
elaboração de experiências e pesquisa
científica, tais como testes de vacinas,
avaliação de terapêuticas e tratamentos,
testes de medicamentos etc
O que é de interesse, também, da OMS
(Organização Mundial da Saúde).
Estatística Descritiva
- Estatística Descritiva é responsável pela coleta,
organização e descrição dos dados.
Exemplo: Índice Nacional de Preço ao Consumidor(INPC)
que envolve a sistematização dos aumentos dos
produtos da cesta básica.
Estatística Indutiva
- Estatística Indutiva é responsável pela análise e
interpretação de dados, fundamentada na teoria de
probabilidade.
Exemplo: Análise do mercado financeiro visando
explicar tendências das taxas de juros.
Principais fases do método estatístico
* Definição do Problema
* Planejamento
* Coleta de Dados
* Crítica e Apuração dos Dados
* Apresentação ou Exposição dos Dados
População e Amostra
* População - Chamamos população todos os elementos
portadores de, pelo menos, uma característica comum, e
que desejamos analisar, isto é, todos os entes que
possuem a característica que estaremos estudando , ou
seja, conjunto de todos os itens(pessoas, objetos,
animais) que representam a totalidade dos itens que
possuem as mesmas características definidas para um
estudo.
Censo é o estudo de todos os elementos de uma
população
População e Amostra
• Amostra - É um subconjunto finito da
população estatística, ou seja, uma parte da
população que queremos investigar
( parte representativa da população).
Amostras são utilizadas para que se possa
chegar a uma conclusão a respeito do todo sem
a necessidade de utilizar todos os entes da
população.
População e Amostra
• População estatística (N): todos os elementos 
portadores de, pelo menos, uma característica 
comum. 
• Amostra (n): é uma parte da população que 
queremos investigar.
• Amostragem: técnicas usadas para escolher 
uma amostra.
Amostragem probabilística
(Aleatória, Simples ou Casual)
Amostragem aleatória simples: feita por sorteio.
• Consiste em sortear os elementos da população
em estudo ao acaso através de algum critério
preestabelecido.
• A realização do sorteio pode ser feito através de
alguns processos como, por exemplo: eletrônico,
manuais, tabela de dígitos aleatórios, etc.
Amostragem probabilística
(Conglomerado)
Amostragem por conglomerado: sorteiam-se
unidades tomadas de alguns conglomerados,
setores de um hospital etc.
Amostragem probabilística
(proporcional ou estratificada)
Amostragem aleatória estratificada: separam-
se as unidades da população em estratos
(camadas), selecionando-se independentemente
uma amostra aleatória simples de cada estrato.
Amostragem probabilística
(proporcional ou estratificada)
Exemplo:
Vamos supor que o sexo é uma variável importante
para determinado trabalho e na população existem
70% de mulheres e 30% de homens então, numa
amostra colhida dessa população para cada dez
elementos sete deverão ser mulheres e três
homens.
Nesse caso dizemos que são dois extratos, um do
sexo masculino e outro do sexo feminino.
Amostragem probabilística 
(Sistemática)
Amostragem sistemática: sorteia-se o primeiro
elemento e vai-se acrescentando uma
determinada razão (r).
Exemplo:
Em uma linha de produção pode-se estabelecer que
a cada cem itens produzidos, retira-se um para
pertencer a uma amostra da produção diária.
• Neste caso, o critério fixa o tamanho da amostra
em 1% da população
Amostragem não probabilística
• Amostragem acidental: os elementos são
acidentalmente escolhidos.
• Amostragem intencional: os elementos são escolhidos
intencionalmente, de acordo com o critério do
pesquisador.
• Amostragem por quotas: elementos que o pesquisador
classifica para entrevistar.
• Amostragem por voluntários: os elementos são aceitos
pelo pesquisador como voluntários para amostra da
população. Muito utilizada no caso de experimentação
de alguma nova droga ou vacina em pacientes.
Amostragem
Exemplo
A amostra não pode ser escolhida de qualquer forma.
Para isso existem técnicas de amostragem que garantem,
principalmente, o acaso na escolha, isto é, todos os
participantes da população estatística devem ter a
chance de ser escolhidos. Assinale a alternativa que
apresenta as técnicas de amostragem probabilísticas:
a) Acidental, intencional, por quotas e por voluntários.
b) Acidental, sistemática, por quotas e por voluntários. 
c) Aleatória simples, sistemática, estratificada e por 
conglomerado. 
d) Intencional, por quotas, por conglomerado e acidental. 
e) Aleatória simples, por quotas, estratificada e acidental.
Resposta
A amostra não pode ser escolhida de qualquer forma. Para
isso existem técnicas de amostragem que garantem,
principalmente, o acaso na escolha, isto é, todos os
participantes da população estatística devem ter a chance de
ser escolhidos. Assinale a alternativa que apresenta as
técnicas de amostragem probabilísticas:
a) Acidental, intencional, por quotas e por voluntários.
b) Acidental, sistemática, por quotas e por voluntários. 
c) Aleatória simples, sistemática, estratificada e por 
conglomerado. 
d) Intencional, por quotas, por conglomerado e acidental. 
e) Aleatória simples, por quotas, estratificada e acidental.
Variáveis
Como a Estatística Descritiva trabalha com
informações referentes a conjuntos de elementos
observados deve-se, em primeiro lugar, determinar
quais as características de interesse de estudo. Isso
significa que, definindo um grupo a ser estudado
(pesquisado), não iremos trabalhar estatisticamente
com os elementos existentes, mas com algumas
características desses elementos.
* Variável: conjunto de resultados de um possível
fenômeno.
Variáveis qualitativas ou 
categorizadas
Qualitativa: quando os possíveis resultados são
atributos, qualidades, dos elementos em
estudo.
• Qualitativa nominal
a) Cor de olhos ( pretos, castanhos, verdes etc.)
b) Grupos sanguíneos (A, O, AB, etc..)
c) Sexo (masculino ou feminino)
Variáveis qualitativas ou 
categorizadas
✓quando a variável é associada a um número,
porém esse número é apenas um rótulo para
variável
Por exemplo: o agrupamento de pessoas por
Variáveis qualitativas ou categorizadas
Qualitativa ordinal: quando o número associado
à variável lhe dá uma magnitude ou uma ordem
que não pode ser trocada.
Exemplo: agrupamento de pessoas pelo nível
socioeconômico a que pertence:
Variáveis quantitativas
Quantitativa : representa quantidades
mensuráveis , quando os seus valores puderem
ser expressos em números.
• Quantitativa discreta: valores pertencentes a
um conjunto enumerável, normalmente de
contagem. Exemplos; número de filhos,
número de infectados por Covid-19....
• Quantitativa contínua: não precisaser
número inteiro. Exemplos; massa corporal,
altura....
Objeto de Estudo
Coleta de Dados
• Levantamento dos dados (variáveis) que
desejamos mensurar.
• Pode ser feita por meio de registros:
prontuários de funcionários, fichas de
pacientes ou registros obrigatórios:
nascimentos, casamentos, óbitos, importação
e exportação.
• Por meio da elaboração de questionários com
perguntas a respeito do que se deseja estudar.
Crítica dos Dados
• Verificar se as perguntas foram interpretadas
corretamente pelo entrevistado.
• Verificar se não houve algum erro na
transferência de dados.
• Toda a nossa análise da pesquisa dependerá
desses dados.
Organização dos Dados
• Brutos: dados desorganizados.
• Rol: dados organizados.
Tabelas/Distribuição de frequências
• Tabelas _Com intervalos de classe para variáveis
quantitativas.
• Tabelas _Sem intervalos de classe para variáveis
quantitativas e qualitativas.
• As tabelas devem seguir as normas técnicas da
Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
(IBGE)
Gráficos
Exemplo: de tabela normas técnicas 
IBGE
Uma pesquisa para se determinar o nível de
escolaridade de uma amostra de 30 funcionários do
Hospital Baruch de Toulouse gerou a seguinte
distribuição de frequências:
Exemplo
Visando obter informação sobre a idade dos
alunos de uma Universidade com 3.000 alunos,
400 alunos foram entrevistados. Podemos dizer
que o grupo constituído dos 3.000 alunos é:
a) Variável em estudo
b) Amostra
c) Rol
d) Observação
e)População
Resposta
Visando obter informação sobre a idade dos
alunos de uma Universidade com 3.000 alunos,
400 alunos foram entrevistados. Podemos dizer
que o grupo constituído dos 3.000 alunos é:
a) Variável em estudo
b) Amostra
c) Rol
d) Observação
e)População