Bioestatística: Amostragem

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Amo��r����
A estatística surgiu para compilação de dados que descreviam aspectos de renda.
Adquiriu um aspecto de ciência.
1. For����ção d� �éto�� ��en�ífico:
- Da pesquisa surge de uma dúvida → questão/pergunta de pesquisa → para cada pergunta,
uma hipótese. Para confirmar ou negar a hipótese, deve ser escolhido um estudo.
a. Tip�� �� es����
i. Es�u��s ���er����on���/le���t��e�t��
- O pesquisador não intervém sobre os dados do estudo. Os indivíduos são
apenas observados
- Somente coleta os dados da amostra
- Envolve o conhecimento das características da população de interesse
- Tipos de estudos observacionais:
- Presente (transversais)
- Passado
- Acompanhamento
EXEMPLO: qual é o CPOD médio das crianças de 12 anos na cidade de Piracicaba?
- estudo observacional transversal
i�. Es�u��s ���er����ta��
O pesquisador intervém sobre os elementos pesquisados, mediante a adoção de
tratamentos, com ensaios laboratoriais e clínicos. Para isto, é necessário seguir os
princípios de experimentação:
Pri��ípi�� �� ex����me���ção
1. Repetição
- Mais de uma amostra, com necessidade de cálculo do tamanho de
amostra...
2. Aleatorização/randomização
- Sorteio dos tratamentos para grupos de tratamentos
- Garante a comparação entre os grupos
- Probabilidade semelhante entre os grupos
- Viés de confundimento distribuídos igualmente
- Evita viés de seleção
Determinar o tamanho da amostra, depende..
1. Objetivo da pesquisa
2. Outcome (variável resposta)
3. Delineamento metodológico - divisão de grupos
4. Dados populacionais e variabilidade
5. Tamanho de efeito importante em detectar - o que é importante
detectar
6. Erro Tipo I e Erro Tipo II
a. I - alpha - 5% - probabilidade de dizer que tem diferença
quando na verdade não tem
b. II - beta - 20% - probabilidade de dizer que não tem
diferença quando na verdade tem
O tamanho da amostra e como será feita a randomização depende
do delineamento do estudo. 3 tipos de delineamento:
I. Inteiramente casualizado
- Seleção das amostras feitas por sorteios aleatórios
para compor os diferentes grupos
- 2 ou mais grupos (independente entre si ou pareados)
II. Blocos casualizados
- Consiste no controle local
- Dentro de cada bloco os tratamentos são atribuídos
às unidades experimentais inteiramente ao acaso
- Controle da variância e melhora o controle dos
resultados
EXEMPLOS: implantes com pacientes em faixas
etárias diferentes. Os mais velhos são distribuídos
nos grupos, assim como os mais novos. Um
resultado dos velhos com os novos tratia um
resultado tendencioso.
III. Quadrado latino
- Pouco usado na odontologia. São blocos organizados
de duas maneiras diferentes, uns constituindo as
linhas e outros as colunas. Número de tratamento
igual ao número de repetições. Os pacientes passam
por todos os tratamentos, devendo ser em forma de
quadrado perfeito. Usado para doenças raras, onde se
tem poucos pacientes.
3. Controle local
- Se necessário. “Utilizar blocos”.
EXEMPLO: qual resina apresenta maior dureza, Resina A ou B? Aleatorizar os
dentes e mensurar a dureza das resinas por um sorteio aleatório.
b. Amo��r����
- delimita a população alvo
- determina o tamanho da amostra necessária
- como selecionar as amostras de determinada população
Amostragem
- Forma pela qual será selecionada um tipo de amostra de uma população de
interesse por meios de técnicas de amostragem
Definições
- População ou universo: conjunto de elementos que têm, em comum,
determinada característica
- Amostra: conjunto formado por um subconjunto da população (cohort)
- Erro amostral: é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro
resultado populacional - esse erro tende a ser menor em um número de amostras
aumentada
- Podem ser consideradas amostras, animais, pessoas, plantas, prontuários,
dentes…
- Coletar os dados de uma amostra se denomina Amostragem. Coletar dados
de toda população, Censo.
i. Rec����am���� o� C�n�o
- É o levantamento de dados de toda população
- É muito mais caro fazer censo, mais tempo e menor exatidão
Vantagens do método de amostragem em comparação com o Censo são:
mais econômico; tempo (obtenção dos resultados mais rapidamente); maior
exatidão (o exame pode ser realizado com mais cuidado, por uma equipe
melhor preparada, mais homogênea)
- EXEMPLO - Avaliar o índice de cárie em crianças de 12 anos
É melhor submeter uma amostra de crianças a exames periódicos do
que examinar rapidamente todas as crianças de uma população
i�. Téc�i��s �� a��s���ge�
- Procedimento a ser adotado para escolher os elementos que irão
compor a amostra
- Planejamentos amostrais deficientes podem levar a conclusões falsas
- 2 problemas com a obtenção da amostra: como coleta e tamanho da
amostra
- Modelos de técnicas de amostragem:
1. Amo��r����s a����óri�� �u �r����ilís�i��s
Cada um dos tipos de amostra tem uma probabilidade de ocorrer,
podendo assim calcular a margem de erro
a. Amo��r���� al���óri� ���p�e�
- Os elementos são retirados ao acaso da população (cada
elemento tem igual probabilidade de pertencer a amostra)
- Procedimento aleatório (sorteio)
- É preciso que o pesquisador conheça a sua população inteira,
através da listagem
EXEMPLO:
Avaliar o índice de CPOD de crianças de 12 anos na cidade
de Piracicaba. Fazer o cálculo amostral para saber quantas
crianças serão necessárias na amostra de modo que ela seja
representativa, e posteriormente faz o sorteio simples, sorteando
uma a uma.
- Técnica com menor viés dentro dos tipos de amostragem
b. Amo��r���� es���t�fi�a��
- Os elementos da população são divididos em subgrupos de
interesse (estratos ou segmentos mais homogêneos) e a
amostra aleatória simples é utilizada na seleção de uma
amostra de cada estrato, como escolaridade, renda, doença,
etc.
- Seleciona as amostras por sorteio aleatório simples dentro
dos estratos
- Leva em consideração a proporcionalidade do extrato, para
não deixar nenhum de fora
- EXEMPLO: 10 escolas, alunos serão selecionados de todas
as escolas, com quantidade proporcional a quantidade de
crianças nas escolas. Escolas com menos crianças, será
selecionada uma proporção menor.
c. Amo��r���� po� ��n���me����
- Seleção de alguns estratos - conglomerados por Amostragem
Aleatória Simples (sorteio)
- Todos os indivíduos nos conglomerados selecionados serão
observados ou é feito sorteio dentro do conglomerado
- Em geral: menos eficiente que a amostragem aleatória simples ou a
estratificada, mas bem mais econômica
- EXEMPLO: Sorteia uma, duas.. escolas das 10 do
conglomerado
d. Amo��r���� si���máti��
- Os elementos são escolhidos por um sistema, por exemplo,
de ordem “K” (uma ordem de intervalo, por exemplo) da
população
- Sistema: fichas, prontuários, registros
- A população deve ser homogênea
- EXEMPLO: escola com 1000 crianças. Amostra de 10% dos
alunos da escola para avaliar o índice de cárie - pegar o
último de cada 10 alunos, mais fácil que sortear 10%. Tomar
cuidado para não ser tendencioso e, por exemplo, só escolher
meninas
2. Amo��r����s de co���n�ên�i� (o� não
p�o��b��ís�i��)
Em função da facilidade de acesso que o pesquisador tem, viés muito
maior que a probabilística
É constituída por n unidades reunidas em uma amostra simplesmente
porque o pesquisador tem fácil acesso a estas unidades
Mais chances de ter erro
Ex: ratos de lab, estudantes, pacientes da clínica
EXEMPLO: avaliar a saúde bucal e estado nutricional de crianças
atendidas no CEPAE, ou, avaliar o índice de CPOD de crianças de 12
anos em uma escola D específica.
O problema é que não se pode generalizar os resultados