BIOESTATISTICA AULA 1

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Unidade I 
 
 
BIOESTATÍSTICA 
 APLICADA À SAÚDE 
 
 
 
 
Prof. Celso Guidugli 
Introdução 
Nova Era: 
 Informação + Conhecimento. 
 Informação X Poder = Tem poder quem 
detém a informação? Não! 
 Segundo V. Falconi: tem poder quem 
tem a informação e a sabe utilizar! 
União entre as 3 grandes áreas: 
 Humanas 
 Biológicas & Saúde 
 Exatas >> Matemática?!?! Medo?!?! 
 
Conceito: 
estatística e bioestatística 
Estatística ensina como: 
 coletar; 
 organizar; 
 analisar; 
 interpretar. 
Dados/informações para tomadas 
de decisões 
 Bioestatística: ensina como coletar/ 
organizar/analisar e interpretar dados e 
informações relativos à vida e à saúde. 
 
Exemplos de dados em 
bioestatística 
 Banco de sangue. 
 Ultrassonografia gestacional. 
 Controle de glicemia. 
 Quantidade de leitos ocupados 
num hospital. 
Acompanhamento de doenças: 
 Epidemias – Endemias – Pandemias, 
como: gripe, sarampo, dengue, hepatite. 
 Nascimentos, óbitos. 
 
Dados 
 Dados são informações coletadas de 
medições, pesquisas, contagens, 
levantamentos em geral, que serão 
tratados estatisticamente para, então, 
serem analisados e interpretados. 
 Por isso, a coleta dos dados se pauta por 
algumas características do grupo a ser 
estudado. 
 Dados são valores da variável em 
estudo. 
 Cada uma destas características ou 
unidades de estudo denomina-se 
variável. 
Variáveis e sua classificação 
 São dados que caracterizam o conjunto 
de elementos de interesse no estudo de 
um determinado grupo. 
 Variável qualitativa nominal: os dados/ 
valores são expressos por atributos e 
não por números. Ex.: cor dos olhos, da 
pele, religião, curso, nacionalidade, você 
pratica qual esporte? 
 Variável qualitativa ordinal: não podendo 
ser medida, a variável segue uma ordem. 
Ex.: escolaridade, função, cargo, critério, 
avaliação (ótimo–bom–regular–péssimo), 
com qual intensidade você pratica 
esporte? 
 
 
Variáveis e sua classificação 
 Variável quantitativa: são as variáveis 
expressas em números. 
 Variável quantitativa discreta: variáveis 
resultantes de um conjunto enumerável 
de valores e apenas de números inteiros. 
Ex.: carros, filhos, estoque de peças, 
cursos de uma faculdade. 
 Variável quantitativa contínua: os dados/ 
valores podem assumir qualquer valor 
entre dois limites. Ex.: idade, peso, 
altura, horário, quilômetro, metro, litro, 
temperatura etc. 
População e amostra 
 População: é o todo que se 
pretende estudar. 
 O elemento (dado) tem o nome de 
unidade estatística. Representado por N. 
 Pode ser finita ou infinita. 
 Amostra: é a parte ou subconjunto da 
população. Representada por n. Tem que 
ser: representativa <> espelho do todo; 
 significativa<>quanto maior, melhor; 
 critérios de escolha. 
População e amostra 
População e amostra são formadas por 
elementos com diversas características. 
 Característica estudada é a 
 variável estatística. 
 Características principais servem para: 
 definir a proporcionalidade entre 
população e suas amostras. 
 Características secundárias: 
 as demais características que não 
interferem nos estudos estatísticos. 
 
Amostragem e técnicas 
 Amostragem casual ou aleatória simples: 
todos têm a mesma chance; é o acaso. 
Vide texto a “Tabela de Números 
Aleatórios (ao acaso)”. Pode ser 
estratificada também. 
 Amostragem sistemática: quando os 
elementos da população apresentam-se 
ordenados e a retirada dos elementos 
da amostra é feita por um sistema 
imposto pelo pesquisador. 
 Amostragem por conveniência: quando é 
utilizada de uma maneira mais fácil e que 
não respeita nenhum critério de seleção 
de amostra. 
Amostragem 
 Características da população: 
conhecidas antecipadamente. 
 Sexo: Homens 48,2% Classe Econômica: A 8%
Mulheres 51,8% B 22%
Idade: 16 a 20 anos 12,3% C 43%
20 a 30 anos 24,6% D 27%
30 a 40 anos 26,9% Time de Futebol Arranca Toco FC 45%
40 a 50 anos 15,8% Preferido SE Deixa que xuto 32%
50 a 60 anos 14,6% CA Avezessobrio 23%
acima de 60 anos 5,8% Dados Fictícios
Interatividade 
Estudando o comportamento salarial dos 
administradores da região da grande Monte 
Azul, a variável estatística presente é: 
a) Qualitativa nominal. 
b) Qualitativa ordinal. 
c) Quantitativa discreta. 
d) Quantitativa ordinal. 
e) Quantitativa contínua. 
 
Resposta 
A variável estatística é salário, logo: 
 A alternativa correta é: 
e) Quantitativa contínua. 
 Porque salário é medido, portanto, 
quantitativo, e pode assumir qualquer 
valor numérico, ou seja, contínuo. 
Instrumentos para 
levantamento de dados 
Tipos de levantamento 
 Contínuo: sempre realizado quando 
determinados eventos acontecem. Basta 
um novo caso ocorrer. Ex.: registro de 
meningite em Minas ou da dengue em 
Campinas etc. 
 Periódico: ocorre de forma cíclica, como 
o caso do recenseamento no Brasil a 
cada dez anos; ou pesquisa de eleição. 
 Ocasional: ocorre sem preocupação de 
continuidade ou periodicidade. 
Coleta de dados – Questionário 
 É uma das técnicas mais usadas. 
 Perguntas de forma clara, objetivas 
e logicamente estruturadas. 
 Perguntas abertas ou fechadas. 
 Pode ser enviada por e-mail, correio 
ou entregue ao respondente. 
 Tem suas limitações, pois não abrange 
analfabetos, deficientes visuais. 
 Deve possuir um cabeçalho contendo 
objetivo e justificativa. 
 Deve possuir também orientações de 
preenchimento. 
 
Coleta de dados – Formulário 
 Mais informal. 
 Resultante de observações ou 
interrogações. 
 Preenchimento feito pelo próprio 
investigador. 
 Uniformidade na interpretação dos 
dados. 
 Exemplo: anamnese. 
 
Coleta de dados – Entrevista 
 Não é simples conversa. 
 Planejamento / organização. 
 Dados mais qualificados (expressões 
e comportamentos). 
 Mais demorada e cara. 
 Equipe qualificada. 
 Lembrete: em toda coleta de dados, 
todo o cuidado para evitar manipular a 
pergunta ou a tentativa de direcionar 
a resposta. 
Apresentação e interpretação 
dos dados 
Tabela: é um quadro que apresenta um 
conjunto de dados. Sua composição: 
 Corpo> conjunto de linhas e colunas 
com as informações sobre a variável 
em estudo. 
 Cabeçalho> conteúdo das colunas. 
 Coluna indicadora> em que se localizam 
o conteúdo das linhas. 
 Linhas> retas imaginárias horizontais em 
que se inscrevem os dados. 
 Casa ou célula> espaço do conteúdo. 
 Título> o nome geral do trabalho. 
Tabelas – Configuração 
Título 
Nível de ensino N. alunos 
Ensino 
Fundamental 19.286 
Ensino Médio 1.681 
Ensino Superior 234 
TOTAL 21.201 
MATRÍCULAS NAS ESCOLAS DO 
MUNICÍPIO DE MIRASSOL 2002 
Fonte: IBGE – Capes – Ensino Superior 
Cabeçalho 
Coluna 
indicadora 
Corpo 
Processo estatístico 
Passos: 
1. Definir o objeto do estudo, as 
populações e as amostras envolvidas. 
2. Coletar os dados amostrais (brutos). 
3. Tabular e representar os dados colhidos 
na forma de tabelas e gráficos. 
4. Calcular os parâmetros estatísticos. 
Esses passos correspondem à 
estatística descritiva. 
5. Indução de parâmetros amostrais em 
parâmetros populacionais ou vice-versa. 
Esses passos correspondem à 
estatística indutiva. 
 
Coletar os dados amostrais 
 Atividade de campo 
 Dados brutos: exatamente como 
foram colhidos. 
 
 
 
 
 
 
 
 Organização dos dados: sequência de 
procedimentos que organizam e 
resumem os dados. 
Tabela 1.1 – Dados brutos de uma amostra de alunos de uma universidade 
Ordem Nome do aluno 
Estado 
Civil 
Curso 
matriculado 
Qualidade 
atribuída à 
instituição 
Sexo Idade em anos 
Renda 
familiar 
Nº de 
DPs 
1 Daiane solteiro Jornalismo Ótima F 19 R$ 3.220,00 2 
2 Alberto solteiro 
Administra-
ção Boa M 20 R$ 4.050,00 0 
3 Rui casado Direito Regular M 25 R$ 1.950,00 4 
4 Carolina casado Engenharia Ruim F 21 R$ 1.682,00 6 
Dados não agrupados 
 Tabela de frequênciasou distribuição de 
frequências para dados não agrupados. 
Variáveis qualitativas e variáveis 
quantitativas discretas. 
 
Interatividade 
O aluno estava fazendo o seu TCC (trabalho de 
conclusão de curso) e resolveu fazer uma 
pesquisa de campo. O tema do seu trabalho era 
“A utilização da caminhada no controle glicêmico 
do diabetes tipo-I”. Para isso, ele pesquisou a 
população e verificou que uma amostra de 40 
indivíduos era suficiente. Com base no texto 
podemos afirmar: 
a) A população é todos os diabéticos da 
região sul do país. 
b) A população deve ser composta por 
cinco mil diabéticos 
c) A amostra é igual à população. 
d) A amostra é composta por 40 indivíduos. 
e) Num trabalho científico deve sempre 
utilizar a população para análise. 
Resposta 
O aluno estava fazendo o seu TCC (trabalho de 
conclusão de curso) e resolveu fazer uma 
pesquisa de campo. O tema do seu trabalho era 
“A utilização da caminhada no controle glicêmico 
do diabetes tipo-I”. Para isso, ele pesquisou a 
população e verificou que uma amostra de 40 
indivíduos era suficiente. Com base no texto 
podemos afirmar: 
a) A população é todos os diabéticos da 
região sul do país. 
b) A população deve ser composta por 
cinco mil diabéticos. 
c) A amostra é igual à população. 
d) A amostra é composta por 40 indivíduos. 
e) Num trabalho científico deve sempre 
utilizar a população para análise. 
Dados agrupados em classes 
 Tabela de frequências ou distribuição de 
frequências para dados agrupados. 
Variáveis quantitativas contínuas. 
 Número de classes. 
 Limites de classes. 
 Intervalos de classes. 
 
Dados agrupados em classes 
Elementos de uma distribuição de 
frequência – #1 
 Classe> representada por i descreve 
cada intervalo ou linha de uma tabela de 
frequência. O total das classes de uma 
tabela é representado por k. 
 Para se determinar o k (número de 
classes), usa-se a fórmula: k = √n, 
 em que n é o Ʃf somatório das 
 frequências. 
No exemplo anterior k = √42 = 6,48, 
arredondando = k = 7 classes. 
Elementos de uma distribuição de 
frequência – #2 
 Limites de classes> são representados 
por I e L, e descrevem os extremos de 
cada classe. Ver no exemplo. 
 Amplitude de classe> representada por h, 
descreve a medida do intervalo de classe, 
calculada: h = L – l = limite superior (L) 
menos o l (limite inferior). 
 Numa distribuição com intervalos de 
classe, a amplitude é a mesma para todas 
as classes. No ex.: Ls – Ii = 1.373. 
 Amplitude amostral> representada por AA, 
é a diferença entre o valor máximo e o 
mínimo da amostra. Para isso, o ROL é 
necessário. AA do ex.:10.567– 956 = 9.611.
 
Dados agrupados em classes 
Tipos de frequência – f - #1 
 Frequência simples: f - número de vezes 
que um mesmo valor se repete na 
distribuição estudada. 
 Há 11 alunos casados na tabela, logo, a 
frequência simples de casados é 11. 
 Frequência total: ∑f - somatório de todas 
as frequências simples. No caso 42 
 Frequência relativa: fr - frequência 
simples dividida pela ∑f . 
 Como existem 11 alunos casados num 
total de 42, a frequência relativa é 
11.100 ÷ 42 = 26,2%. 
 
Tipos de frequência - #2 
 Frequência acumulada – Fi - é a soma das 
frequências simples desde o valor inicial 
até a classe indicada. 
 Frequência relativa acumulada – Fr - 
descreve a soma das frequências simples 
desde seu valor inicial, representados 
percentualmente. (%) ou 
 Fr = Fi.100 ÷ Ʃfi = ____% . 
 Ex.: Tabela 3 – Fr da 2ª. Classe=13+11=24 
 Fr = 24.100 ÷ 42 = 57,14% . 
Dados agrupados em classes 
Interatividade 
Mapa de casos de dengue em Monte Azul 
 
 
 
 
Os percentuais : fr e Facr de dez/2012 
respectivamente são: 
a) 20,7 %e 33,8% 
b) 29,8% e49,0% 
c) 9,2% e 33,3% 
d) 12,3% e 44,8% 
e) 38,7 % e 87,7% 
 
MÊS 
 
 f fr(%) Fac Facr 
Novem/2011 110 9,2% 110 9,2% 
Dezem/2011 170 ?% 280 ?% 
Janeiro/2012 220 38,7% 500 87,7% 
Fever/2012 70 12,3% 570 100,% 
∑f 570 100,% -.- -.- 
 
 
Resposta 
 
 
Mapa de casos de dengue em Monte Azul 
 
 
 
 
Os percentuais : fr e Facr de dez/2012 
respectivamente são: 
a) 20,7 %e 33,8% 
b) 29,8% e49,0% 
c) 9,2% e 33,3% 
d) 12,3% e 44,8% 
e) 38,7 % e 87,7% 
 
MÊS 
 
 f fr(%) Fac Facr 
Novem/2011 110 9,2% 110 9,2% 
Dezem/2011 170 ?% 280 ?% 
Janeiro/2012 220 38,7% 500 87,7% 
Fever/2012 70 12,3% 570 100,% 
∑f 570 100,% -.- -.- 
Apresentação dos gráficos 
estatísticos 
 A apresentação de tabulações dos dados 
coletados permite uma rápida e mais 
dinâmica visão e leitura para interpretação 
do que se pretende analisar. 
A figura geométrica utilizada enseja uma 
percepção representativa, coerente do que 
se quer expor. 
Há que respeitar, contudo: 
 Simplicidade > fácil entendimento. 
 Clareza > correta interpretação. 
 Veracidade > valores verdadeiros. 
Apresentação dos dados em 
gráficos 
 Gráfico em linhas ou curvas> destina-se a, 
de pronto, identificar um fenômeno ou 
suas tendências. 
 Gráfico em colunas ou em barras – 
simples ou múltiplas, horizontal 
ou vertical. 
 Gráfico em setores ou pizza. 
 Gráfico polar. 
 Gráfico cartograma. 
 Pictograma. 
 Histograma. 
 Polígono de frequência. 
 Análise e interpretação das tabelas de 
frequência e gráficos. 
 
Representações gráficas 
 Histograma: normalmente, 
representação das frequências simples. 
 Diagrama de ogiva: normalmente, é a 
representação das frequências 
acumuladas. 
 Setorgrama: normalmente, 
representação das frequências relativas. 
 Pizza: o cálculo da inserção do dado em 
cada fatia é feito pela multiplicação da 
porcentagem ou do valor da variável 
por 3,6 (equivalente a 1% dos 360 graus 
do círculo). É recomendado colorir 
cada fatia. 
 
Gráfico: histograma 
Gráfico de barras: horizontal ou 
vertical 
Polar 
Grafico - #3: de linhas – ogivas 
Representações gráficas: barras 
horizontais 
Pictograma 
 
 
 
Gráfico de linhas 
Pizza fatiada 
 Setores ou pizza 
Gráfico: setorgrama ou de pizza 
Gráfico: típico de pizza 
Cartograma: evolução da população 
brasileira 
Gráfico do crescimento da 
população 
Interatividade 
A partir do gráfico abaixo, podemos afirmar 
que a porcentagem dos trabalhadores na 
área de produção dessa empresa é de: 
a) 24% 
b) 9% 
c) 6% 
d) 33% 
e) 16% 
 
Resposta 
A alternativa correta é: 
d) 33%. 
 Ou seja, 33% dos funcionários dessa 
empresa trabalham na área de produção 
 
 
 
 
ATÉ A PRÓXIMA 
	Slide Number 1
	Introdução
	Conceito: estatística e bioestatística
	Exemplos de dados em bioestatística
	Dados 
	Variáveis e sua classificação
	Variáveis e sua classificação
	População e amostra 
	População e amostra
	Amostragem e técnicas
	Amostragem
	Interatividade
	Resposta
	Instrumentos para�levantamento de dados
	Coleta de dados – Questionário
	Coleta de dados – Formulário
	Coleta de dados – Entrevista
	Apresentação e interpretação dos dados
	Tabelas – Configuração
	Processo estatístico
	Coletar os dados amostrais
	Dados não agrupados
	Interatividade
	Resposta
	Dados agrupados em classes
	Dados agrupados em classes
	Elementos de uma distribuição de frequência – #1
	Elementos de uma distribuição de frequência – #2
	Dados agrupados em classes
	Tipos de frequência – f - #1
	Tipos de frequência - #2
	Dados agrupados em classes
	Interatividade
	Resposta
	Apresentação dos gráficos estatísticos
	Apresentação dos dados em gráficos 
	Representações gráficas
	Gráfico: histograma
	Gráfico de barras: horizontal ou vertical
	Polar
	Grafico - #3: de linhas – ogivas
	Representações gráficas: barras horizontais
	Pictograma
	Gráfico de linhas
	Pizza fatiada
	Gráfico: setorgrama ou de pizza
	Gráfico: típico de pizza
	Cartograma: evolução da população brasileira
	Gráfico do crescimento da população
	Interatividade
	Resposta
	Slide Number 52