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Seminário capítulos 5 e 6 Aluna: Luiza Drago Bonna Universidade Federal do Espírito Santo Centro de Ciências da Saúde Departamento de Educação Integrada em Saúde Curso de Nutrição Disciplina: Bioestatística Capítulo 5 Medidas de Dispersão de uma Amostra Introdução Média = 22 + 22 + 22 + 22 + 22 + 22 + 22 7 Média = 22 Média = 17 + 23 + 2 + 3 + 38 + 8 + 65 7 Média = 22 Conclusão: as medidas de tendência central resumem a informação, já as medidas de dispersão conseguem contar a história completa. (VIEIRA, 2011) Mínimo, máximo e amplitude O mínimo é o número de menor valor de um conjunto de dados; O máximo é o número de maior valor de um conjunto de dados; A amplitude é a diferença entre o valor máximo e o mínimo de um conjunto de dados, sendo ela uma medida de dispersão; Amplitude = Máximo - Mínimo (VIEIRA, 2011) Mínimo, máximo e amplitude Exemplo: São dados em seguida o barulho do tráfego em duas esquinas. medido em decibéis durante os cinco dias úteis de determinada semana. Calcule as amplitudes. 1ª esquina: 52,0; 54,5; 54,0; 51,0; 54.4; 55,0. 2ª esquina: 54,0; 51,5; 52,0; 51,0; 53,0; 77,1. Solução: 1ª esquina: amplitude= 55,0 - 51,0 = 4,0 2ª esquina: amplitude= 77,1 - 51,0 = 26,1 (VIEIRA, 2011) Quartil Os quartis dividem um conjunto de dados em quatro partes iguais. Os quartis são, portanto, três: o primeiro quartil, segundo quartil (= mediana) e terceiro quartil. A distância interquartílica é a distância entre o primeiro e o terceiro quartil: Distância interquartílica = terceiro quartil - primeiro quartil (VIEIRA, 2011) Quartil Exemplo: Dado o conjunto de dados, encontre os quartis e a distância interquartílica. {20, 5, 9, 13, 2, 19, 4} (VIEIRA, 2011) Quartil Exemplo: Dado o conjunto de dados, encontre os quartis e a distância interquartílica. {20, 5, 9, 13, 2, 19, 4} Primeiro, vamos colocar os dados em ordem crescente e encontrar a mediana (2° quartil): {2, 4, 5, 9, 13, 19, 20} (VIEIRA, 2011) Quartil Exemplo: Dado o conjunto de dados, encontre os quartis e a distância interquartílica. {20, 5, 9, 13, 2, 19, 4} Primeiro, vamos colocar os dados em ordem crescente e encontrar a mediana (2° quartil): {2, 4, 5, 9, 13, 19, 20} Depois, vamos encontrar as medianas dos subconjuntos formados: {2, 4, 5} e {13, 19, 20} (VIEIRA, 2011) Quartil Exemplo: Dado o conjunto de dados, encontre os quartis e a distância interquartílica. {20, 5, 9, 13, 2, 19, 4} Primeiro, vamos colocar os dados em ordem crescente e encontrar a mediana (2° quartil): {2, 4, 5, 9, 13, 19, 20} Depois, vamos encontrar as medianas dos subconjuntos formados: {2, 4, 5} e {13, 19, 20} Por fim, vamos encontrar a distância interquartílica: 19 – 4 = 15 (VIEIRA, 2011) Diagrama de caixa (box plot) O diagrama de caixa é um resumo de cinco medidas: mínimo, primeiro quartil, segundo quartil, terceiro quartil e máximo. Mínimo = 1 Primeiro quartil = 3 Mediana = 5,5 Terceiro quartil = 8 Máximo = 10 (VIEIRA, 2011) variância É a soma dos quadrados dos desvios de cada observação em relação à média, dividida por (n – 1). Desvio = Observação - Média S2 = Σ (observação - média)2 n – 1 (VIEIRA, 2011) variância S2 = Σ ( x – x' )2 n – 1 S2 = 9 + 0 + 1 + 1 + 9 5 – 1 S2 = 20 4 S2 = 5 (VIEIRA, 2011) Desvio padrão É a raiz quadrada positiva da variância. Dado o exemplo de variância anterior, encontre o desvio padrão: S = √5 S = 2,236 (VIEIRA, 2011) Coeficiente de variação É a razão entre o desvio padrão e a média, multiplicada por 100. Seu resultado é dado em porcentagem. CV = S x 100 X' Exemplo: supondo que o desvio padrão de um conjunto de dados é 2 e a média é 3, qual o coeficiente de variação? CV = 2 x 100 3 CV = 66,67% (VIEIRA, 2011) Capítulo 6 Noções sobre Correlação Diagrama de dispersão (VIEIRA, 2011) Diagrama de dispersão (VIEIRA, 2011) Diagrama de dispersão (VIEIRA, 2011) Coeficiente de correlação O coeficiente de correlação de Pearson mede o grau de correlação linear entre duas variáveis numéricas. (VIEIRA, 2011) Coeficiente de correlação (VIEIRA, 2011) Coeficiente de correlação O coeficiente de correlação varia entre –1 e +1. r = 1 → correlação perfeita positiva; r = -1 → correlação perfeita negativa; r = 0 → correlação nula; 0 < r < 1 → correlação positiva; -1 < r < 0 → correlação negativa. (VIEIRA, 2011) Coeficiente de correlação Regra prática para julgar o valor de r: 0 < r < 0,25 ou –0,25 < r < 0 → correlação pequena ou nula; 0,25 < r < 0,50 ou –0,50 < r < -0,25 → correlação fraca; 0,50 < r < 0,75 ou –0,75 < r < -0,50 → correlação moderada; 0,75 < r < 1,00 ou –1 < r < -0,75 → correlação forte ou perfeita. (VIEIRA, 2011) Exercício 6.6.14 Suponha que os seguintes dados foram obtidos de pacientes com enfisema: X é o número de anos que o paciente fumou e Y é a avaliação (uma nota) do próprio médico do paciente sobre a diminuição da capacidade pulmonar (medida numa escala de zero a 100.). Os resultados para 10 pacientes estão na Tabela 6.16. Calcule o valor do coeficiente de correlação. Saiba que: ΣXY = 18.055; ΣX2 = 11.053; ΣY2 = 30.600. (VIEIRA, 2011) (VIEIRA, 2011) (VIEIRA, 2011) (VIEIRA, 2011) (VIEIRA, 2011) (VIEIRA, 2011) Correlação Positiva Alta (VIEIRA, 2011) Artigo Implicações do consumo de proiteína e da prética de atividade física na massa corporal magra de mulheres submetidas ao bypass gástrico. (MOREIRA, KELLY; 2014) (MOREIRA, KELLY; 2014) Referências bibliográficas MOREIRA, P. R. S; KELLY, E. O. Implicações do consumo de proteína e da prática de atividade física na massa corporal magra de mulheres submetidas ao bypass gástrico. Revista Brasileira de Obesidade, Nutrição e Emagrecimento, v. 8, n. 46, p. 97 – 105, jul/ago. 2014. VIEIRA, Sonia. Introdução a Bioestatística. 4ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2011. .MsftOfcThm_Text1_Fill_v2 { fill:#FFFFFF; } .MsftOfcThm_Text1_Fill_v2 { fill:#FFFFFF; }
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