Fases de um Trabalho Estatístico

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GIOVANA NUNES 
 
Fases de um trabalho 
estatístico 
 
1. Definição do Problema 
 Formulação correta do problema. 
 Saber exatamente o que se 
pretende estudar. 
2. Planejamento 
 Determinar o procedimento 
necessário para resolver o problema. 
 Que dados deverão ser 
obtidos? 
 Como se deve obtêlos? 
3. Coleta dos Dados 
 Fontes Primárias: dados coletados 
diretamente pelo pesquisador. 
 Fontes Secundárias: através de 
relatórios, arquivos, livros, etc. 
4. Apuração dos Dados 
 Tratamento prévio dos dados 
coletados, resumindo-os através de 
sua contagem e agrupamento. 
 
5. Apresentação dos Dados 
 Apresentação Tabular: apresentação 
numérica em tabelas. 
 Apresentação gráfica: apresentação 
geométrica que permite uma 
visualização rápida do fenômeno 
estudado 
6. Análise e Interpretação 
 Consiste em tirar conclusões que 
auxiliam o entendimento do problema 
em estudo. 
Variáveis 
Em estatística, uma variável é um atributo 
mensurável que tipicamente varia entre 
indivíduos. 
Ex: Idade; sexo; renda; raça... 
Variáveis qualitativas 
 São as que incluem diferenças radicais. 
 Representam uma classificação dos 
indivíduos. 
 Não possuem valores quantitativos 
 Podem ser nominais ou ordinais. 
 Variáveis nominais: Não existe 
ordenação dentre as categorias. 
Exemplos: sexo, cor dos olhos, 
fumante/não fumante, doente/sadio. 
 Variáveis ordinais: Existe uma ordenação 
entre as categorias. 
Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o 
graus), estágio da doença (inicial, 
intermediário, terminal), mês de 
observação (Janeiro, fevereiro,..., 
dezembro). 
Variáveis quantitativas 
 São as características que podem ser 
medidas em uma escala quantitativa, ou 
seja, apresentam valores numéricos que 
fazem sentido. 
 Podem ser contínuas ou discretas. 
 Variáveis discretas: Características 
mensuráveis que podem assumir apenas um 
número finito ou infinito contável de valores 
e, assim, somente fazem sentido valores 
inteiros. Geralmente são o resultado de 
contagens. 
Exemplos: Número de filhos, número de 
bactérias por litro de leite; número de 
camas disponível em um hospital. 
 Variáveis contínuas: Características 
mensuráveis que assumem valores em uma 
escala contínua (na reta real), para as quais 
valores fracionais fazem sentido. 
Usualmente devem ser medidas através de 
algum instrumento. 
Exemplos: peso (balança), altura (régua), 
tempo (relógio), pressão arterial, idade. 
Variáveis dependente e 
indepente 
 Variável dependente: É a variável que o 
investigador pretende avaliar, e depende da 
variável independente. 
 Variável independente: É a variável que 
integra um conjunto de fatores, condições 
experimentais que são manipuladas e 
modificadas pelo investigador. 
OBS: A variável independente é a antecedente 
e a dependente é a consequente! 
 Ex: 
 Variável dependente: Hábito de sucção 
 Variável Independente: Tempo de 
amamentação (interesse); sexo; idade; 
grau de escolaridade da mãe... 
Desenho de pesquisa 
São estratégias da pesquisa epidemiológica que 
tem como objetivo solucionar um problema (ou 
pergunta) de pesquisa utilizando uma 
metodologia adequada. 
Desenhos de Estudos 
Epidemiológicos (I) 
 Estudos Observacionais 
 Coorte 
 Caso-controle 
 Seccionais/Transversais 
 Ecológicos 
 Estudos de Intervenção (experimentais) 
 Ensaios Clínicos 
População x Amostra 
 
 População: Conjunto dos elementos que se 
deseja estudar. 
 Amostra: Subconjunto da população 
 Censo: Estudo através do exame de todos 
os elementos da população. 
 Amostragem: Estudo por meio do exame de 
uma amostra. 
 Por que fazer Amostragem ao invés de 
Censo? 
 Economia 
 Menor tempo 
 Maior qualidade nos dados levantados 
 População infinita. 
 Mais fácil, com resultados satisfatórios. 
 Quando fazer censo? 
 População pequena (tamanho da 
amostra grande em relação ao da 
população). 
 Quando se exige o resultado exato. 
 Quando já se dispõe dos dados da 
população 
Método probabilístico 
 Exige que cada elemento da população 
possua determinada probabilidade de ser 
selecionado. Normalmente possuem a 
mesma probabilidade. 
 Assim, se N for o tamanho da população, a 
probabilidade de cada elemento será 1/N. 
 Somente com base em amostragens 
probabilísticas é que se podem realizar 
inferências ou induções sobre a população a 
partir do conhecimento da amostra 
Amostra 
Dessa forma, cada elemento da população 
passa a ter a mesma chance de ser escolhido, 
o que garante o caráter de representatividade. 
 
Inferência Estatística 
 É o processo de extrair conclusões de uma 
população inteira com base na informação 
de uma amostra. 
 Tal tipo de afirmação deve sempre vir 
acompanhada de uma medida de precisão 
sobre sua veracidade 
Amostras probabilísticas 
 Amostra aleatória simples 
 Amostra sistemática 
 Amostra aleatória estratificada 
 Amostra por conglomerados 
 Amostra por estágios múltiplos 
Amostra aleatória simples 
 É coletada enumerando-se as unidades da 
população e selecionando-se aleatoriamente 
um subconjunto. 
 Ex.: 20% dos prontuários de uma população 
de pacientes que estiveram internadas com 
depressão profunda são sorteados para 
receber visita domiciliar visando avaliar a 
qualidade de vida atual. 
 É necessário dispor de um rol ou relação 
completa dos elementos da população ou 
das unidades de amostra; 
 Enumerar consecutivamente os elementos 
da população de 1 à N, 
 Determinar o N; 
 Selecionar os participantes aleatoriamente; 
 Ex:Através de sorteio 
Amostra sistemática 
 Se assemelha à amostragem aleatória 
simples, porque inicialmente enumera-se as 
unidades da população. 
 Difere da aleatória simples porque a seleção 
da amostra é feita por um processo 
periódico pré-ordenado. 
 Ex.: amostra de 20% dos doentes de sífilis 
diagnosticados numa clínica de DST. Sorteia-
se um valor de 1 a 5. Se o sorteado for o 2, 
incluem-se na amostra o paciente 2, 7, 12 e 
assim por diante de cinco em cinco 
 Usada geralmente quando a população está 
naturalmente ordenada (lista telefônicas; 
prontuários...); 
 Fácil execução; 
 É necessário dispor de um rol ou relação 
completa dos elementos da população ou 
das unidades de amostra; 
 Enumerar consecutivamente os elementos 
da população de 1 à N, 
 Determinar o N; 
 Definir o passo ou intervalo de seleção 
Amostra aleatória 
estratificada 
 Divide a população em subgrupos de acordo 
com determinadas características como 
sexo ou faixa etária, 
 Selecionando uma amostra aleatória de cada 
um desses estratos. 
 Ex: A população de pacientes com 
depressão profunda é composta por 40% 
de homens e 60% de mulheres. Separam-
se os dois grupos e sorteiam-se 30 
mulheres e 20 homens. 
 Requer um conhecimento prévio da 
população, pois é dividida em estratos; 
 Deve-se escolher um critério de 
Estratificação que força estratos 
internamente mais homogêneos; 
 Variabilidade nos estratos pequena; 
Amostra por conglomerados 
 É uma amostra aleatória de agrupamentos 
naturais de indivíduos (conglomerados) na 
população. 
 Tem vantagens logísticas na sua aplicação, 
porém aumenta a complexidade da análise 
estatística porque os indivíduos de um 
mesmo conglomerado tendem a ter uma 
certa homogeneidade. 
 A amostragem é feita sobre os 
conglomerados, e não mais sobre os 
indivíduos da população. 
 Ex.: Num estudo de sinais de depressão em 
uma população de alunos do ensino médio, 
foram sorteadas as salas de aula das 
escolas de um município e aplicado um 
questionário a todos os alunos das turmas 
sorteadas. 
Amostra por estágios múltiplos 
 São amostras obtidas por métodos 
combinados. 
 Ex: Numa pesquisa sobre tabagismo em 
estudantes de ensino médio foram 
sorteadas as escolas e depois as turmas 
(amostra por conglomerados).De cada 
turma, foram sorteados 20% dos alunos do 
sexo masculino e 20% dos alunos do sexo 
feminino (amostra aleatória estratificada). 
Amostra não probabilística ou 
de convivência 
É uma amostra composta de indivíduos que 
atendem os critérios de entrada e que são de 
fácil acesso do investigador 
Estatísticas descritivas 
 São meios de se organizar e resumir as 
informações. 
 Mostram um resumo das características 
gerais de um conjunto de dados; 
 Podem assumir várias formas (tabelas; 
gráficos; medidas resumo numéricas) 
Quanto a forma de abordagem 
 Quantitativa: 
 Traduz em número os dados coletados; 
 Utiliza testes estatísticos. 
 Qualitativa: 
 Tipo de pesquisa baseada na coleta de 
dados não-numéricos e análises 
interpretativas dos fenômenos.