Resumo - Fundamentos básicos de Bioestatística

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Resumo Fundamentos básicos de bioestatística 
ESTATÍSTICA 
“Estatística é um conjunto de métodos e processos 
quantitativos que serve para estudar e medir os 
fenômenos coletivos” (Dugé de Bernonville) 
 
A palavra estatística provém do latim status (Estado) 
e é comumente associada: 
 Censos 
 Pesquisas de opinião 
 Índices governamentais 
 Gráficos e médias publicadas diariamente na 
imprensa 
»Na realidade a estatística engloba muitos outros 
aspectos 
É uma ciência que se preocupa com a organização, 
descrição, análise e interpretação dos dados 
experimentais 
Plural (estatísticas): coleção consistente de dados 
numéricos, reunidos coma finalidade de fornecer 
informações sobre uma atividade qualquer. 
Singular: atividade humana especializada; conjunto 
de técnicas. 
POR QUE UTILIZAR A BIOESTATÍSTICA? 
Formulação de suposições construtivas sobre eventos 
futuros de nossa vida – planos para novas situações. 
 
Explicar e predizer o comportamento humano – 
examinando características (variáveis) que diferem 
ou variam de um indivíduo para o outro (idade, 
classe social, comportamento) ou de um instante 
para outro no decorrer do tempo (desemprego, taxa 
de criminalidade, população). 
»Os métodos estatísticos nos capacitam a responder a 
um vasto número de questões, tais como as listadas 
abaixo: 
 Como os cientistas avaliam a validade de 
novas teorias? 
 Como os pesquisadores médicos testam a 
eficiência de novas drogas? 
 Como os demógrafos proveem o tamanho da 
população do mundo em qualquer tempo 
futuro? 
 Como os pesquisadores da educação testam 
a eficiência de um novo método de ensino? 
É necessário saber como planejar os experimentos de 
forma eficiente, coletar, analisar, interpretar dados e 
entender como esses dados observados estão 
relacionados ao modelo proposto para o problema. 
A estatística lida coma coleta, a apresentação, 
análise e uso dos dados para tomar decisões, resolver 
problemas e planejar produtos e processos. 
Estágios de uma pesquisa 
1) O problema a ser estudado é reduzido a 
uma hipótese passível de tese. 
2) Elabora-se um conjunto apropriado de 
instrumentos (questionário ou esquema de 
entrevistas; exames). 
3) Coletam-se dados (pesquisador sai a campo 
e faz a pesquisa). 
4) Os dados são analisados quanto a sua 
influência sobre a hipótese inicial. 
5) Os resultados da análise são interpretados e 
comunicados a um público. 
 
Metodologia desenvolvida para 
 Coleta 
 Classificação 
 Apresentação 
 Análise 
 Interpretação de dados quantitativos 
 Utilização desses dados na tomada de 
decisão. 
Estatística divide-se em 
Descritiva: preocupa-se com a organização e 
descrição dos dados experimentais. 
Analítica: cuida da análise e interpretação dos dados. 
POPULAÇÂO 
É um conjunto de elementos com pelo menos uma 
característica em comum. 
 
Essa característica deve delimitar inequivocamente 
quais os elementos que pertencem à população e 
quais os que não pertencem. (Costa Neto, 1977) 
População- coleta completa de todos os elementos 
(valores, pessoas, medidas, etc.) a serem estudados, 
ou seja, o termo população se refere a todos os 
indivíduos 
AMOSTRA 
É um subconjunto de uma população, 
necessariamente finita, pois todos os seus elementos 
serão examinados para efeito da realização do 
estudo estatístico desejado (Costa Neto, 1977). 
 
Exemplo 
População: todos os cidadãos brasileiros que possuem 
automóvel 
Amostra: cidadãos que possuem automóvel 
entrevistados para uma pesquisa encomendada por 
uma montadora 
A importância da amostra 
É através da amostra que podem inferir sobre os 
parâmetros de uma população 
A amostra deve ser representativa, para isso existem 
diversas técnicas estatísticas 
Se o tamanho dessas amostras cresce na direção do 
tamanho da população, mais precisas são as 
conclusões obtidas 
Experimentos com amostras muito grande se 
aproximam de um censo 
Vantagem: economia e rapidez 
Desvantagem: os resultados obtidos estão sujeitos a 
uma margem de erro 
CENSO 
É um conjunto de dados obtidos de todos os 
membros de uma população. 
 
Vantagem: precisão e temporalidade 
Desvantagens: custo e factibilidade 
TIPOS DE AMOSTRAGEM 
Amostragem não probabilística (não aleatória) 
São amostragens em que há uma escolha deliberada 
dos elementos da amostra. Depende dos critérios e 
julgamento do pesquisador. 
Técnicas de amostragem não probabilística: 
acessibilidade, intencional, por cotas 
Exemplo de técnicas de amostragem não 
probabilística: 
Amostragem por acessibilidade ou por conveniência 
 O menos rigoroso de todos os tipos de 
amostragem. 
 Seleção dos elementos aos quais se tem 
acesso. 
»Ex: entrevistar os diretores clínicos dos hospitais x e y 
pois foram os que autorizaram a entrevista. 
 
Amostragem probabilística (aleatória - é melhor) 
São amostragens em que a seleção é aleatória de tal 
forma que cada elemento da população tem uma 
probabilidade. 
Técnicas de amostragem probabilística: 
aleatória, sistemática, estratificada, por 
conglomerados. 
Exemplo de Técnicas de Amostragem Probabilística 
Amostragem Aleatória Simples (ASS) 
 Todos os elementos de uma população têm a 
mesma probabilidade de serem incluídos na 
amostra 
Ex: aplicar um questionário de satisfação sobre os 
serviços prestados por uma rede de farmácias em 100 
clientes de um banco de dados de 1000 pessoas. 
VARIÁVEIS E DADOS 
 Variável: característica que difere ou varia de 
uma unidade da população para outra (ex: 
idade, classe social e comportamento) ou de 
um instante para outro no decorrer do 
tempo (ex: desemprego, taxa de 
criminalidade). 
 Dados: valores da variável em estudo, 
obtidos por meio de uma amostra. 
Ex: o dono de uma academia quer saber a opinião 
de seus clientes sobre a qualidade dos serviços que 
presta – A variável de interesse é a opinião dos 
clientes. Os dados serão obtidos somente quando o 
dono da academia começar a pedir aos clientes que 
deem uma nota a cada serviço. 
 
Variáveis qualitativas 
Representam a informação que identifica qualidade, 
categoria ou características não susceptíveis de serem 
medidas. 
»Podem ser: ordinais ou nominais 
Ordinais: categorias ordenadas – ex: nível de 
escolaridade, classe social. 
Nominais: categorias nomeadas – ex: nacionalidade. 
Variáveis quantitativas 
Representam a informação resultante de 
características susceptíveis de serem medidas. Podem 
ser: discretas ou continuas: 
Discretas: só podem tomar um número finito de 
valores distintos - ex: número de acidentes, número 
de filhos. 
Contínuas: podem tomar todos os valores numéricos, 
compreendidos no seu intervalo de variação - ex: 
peso, altura, temperatura. 
 
Hierarquia das variáveis 
Continua (menor unidade possível) 
 ↓ 
Discreta 
 ↓ 
Ordinal 
 ↓ 
Nominal