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Resumo Completo de Estatística

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RESUMO COMPLETO DE ESTATÍSTICA
*ESTATÍSTICA DESCRITIVA (descreve e resume dados) usada para a descrição de dados por meio do uso de números ou medidas estatísticas que possam melhor representar todos os dados coletados durante execução de uma pesquisa. 
“A estatística descritiva envolve a organização, resumo e representação dos dados. As ferramentas utilizadas para isso são as bem conhecidas tabelas de frequência; gráficos; cálculo de medidas de tendência central como média, mediana e moda; e cálculo de medidas de variação como variância e desvio padrão”.
A disponibilidade de uma grande quantidade de dados e de métodos computacionais muito eficientes revigorou está área da estatística como por exemplo o programa SPSS.
É considerada um passo inicial para a escolha adequada e o uso dos testes estatísticos de hipóteses.
A estatística descritiva pode ser dividida em:
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL [média, moda, mediana]
Usa um valor que representa o que é mais típico e que pode ser usado para representar todos os demais valores coletados numa pesquisa.
As principais medidas de tendência central são: a média, a moda e a mediana.
*MÉDIA: incorpora o valor de cada participante da pesquisa. 
· Como calcular? contar o número total de casos (“n”), somar todos os valores e dividir pelo número total.
Observando-se exclusivamente a média não se percebe a informação sobre o restante dos valores e por isso é preciso recorrer às medidas de dispersão para se perceber que os dados dos grupos não são iguais.
Ex: 2,5,3,7,8
Média = [(2+5+3+7+8) / 5] = 5
*MEDIANA: é a posição cujo valor numérico situa-se na metade da distribuição dos demais valores quando organizados em ordem crescente.
Ex: 2,5,3,7,8
Dados ordenados: 2,3,5,7,8 => Md = 5
*MODA: é o valor que ocorre mais frequentemente e não providencia uma indicação de todos os valores coletados numa pesquisa, mas sim daquele que mais se repetiu.
INDICAÇÃO DE APLICAÇÃO DE CADA MEDIDA:
MÉDIA: 
· Dados intervalares e escalares
· Distorção com valores discrepantes só usa média.
MEDIANA: 
· Dados intervalares e escalares
· Dados ordinais
MODA: 
· Dados intervalares e escalares
· Dados ordinais
· Dados nominais só usa moda.
MEDIDAS DE TENDÊNCIA DE DISPERSÃO OU VARIAÇÃO
Usa um valor que revela como os dados variam em torno desse valor que é mais típico.
As principais medidas de dispersão são a variância, o desvio padrão e a amplitude interquartílica.
Discrepância: a distância do valor até a média.
VARIÂNCIA: A soma de todas as discrepâncias pode ser igual a zero, então para poder usar essas discrepâncias é recomendável quadrar cada valor da discrepância antes de usá-lo matematicamente. A média desses valores quadrados é conhecida como variância. A unidade de medida da variável analisada também fica quadrada.
DESVIO PADRÃO: utilizada para demonstrar a variabilidade dos dados; estima o grau em que o valor de determinada variável se desvia da média. A raiz quadrada da variância é o desvio padrão.
AMPLITUDE TOTAL: distância entre os valores mais alto mais baixo. É calculada pela subtração entre o maior e o menor valor de um conjunto de dados.
AMPLITUDE INTERQUARTÍLICA: medida de posição que se relaciona com a mediana. 
Os quartis representam aposição 25% e 75% na escala, de maneira que o primeiro quartil representa o valor que corresponde ao primeiro quarto da distribuição (25% dos valores abaixo dessa posição) eo terceiro quartil representa o valor que corresponde aoterço quarto da distribuição (75% dos valores acima dessaposição).
INDICAÇÃO DE APLICAÇÃO DE CADA MEDIDA:
AMPLITUDE e AMPLITUDE INTERQUARTILÍTICA: 
· Dados intervalares e escalares
· Dados ordinais
· Descrição da variabilidade da amostra
DESVIO PADRÃO: 
· Dados intervalares e escalares
· Descrição da variabilidade da amostra
· Participação da inferência estatística só desvio padrão.
Indicação de onde cada medida pode ser aplicada:
A MÉDIA e o DESVIO PADRÃO são mais bem empregados em dados com distribuição normal ou simétrica.
A MEDIANA e a AMPLITUDE INTERQUARTÍLICA para dados com distribuição assimétrica.
HIERARQUIA DAS VARIÁVEIS: contínuas discretas categóricas ordenadas nominais e dicotômicas.
OBS: JAMAIS PRÉ-CATEGORIZE SUAS VARIÁVEIS SE ELAS PODEM SER MENSURADAS DE FORMA MAIS EXATA!
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS ou NUMÉRICAS (numéricas/medidas)
· Variáveis CONTÍNUAS valores intermediários são quantificadas em uma escala infinita de valores, são mais informativas com intervalos quantificáveis (ex: peso 70,3kg, idade, % de oclusão de artérias coronárias). 
· Variáveis DISCRETAS ORDENADAS – números inteiros - (número de cigarros fumados por dia, número de doses diárias de bebida alcoólica, escolaridade: número total de anos cursados). 
Estudos com essa variável aumentam a eficiência a eficiência estatística, resulta em estudo com maior poder e menor tamanho da amostra. 
OBS!!! Para variáveis contínuas usa-se a o coeficiente de correlação intraclasse.
Comparadas as médias.
VARIÁVEIS QUALITATIVAS ou CATEGÓRICAS
Fenômenos que não são facilmente quantificáveis podem ser classificados em categorias. 
Variáveis categóricas com dois valores possíveis são denominadas DICOTÔMICAS ou binária (ex: recorrência de câncer de mama tratado, vivo/morto, masculino/feminino, ensino médio completo/sem ensino médio, presente/ausente). 
· Variáveis NOMINAIS apresentam categorias não-ordenadas (ex: sangue tipo O, cor do cabelo)
· Variáveis ORDINAIS são categorias ordenadas com intervalos não-quantificáveis – ordem natural - (odor: forte, moderado, leve / depressão: nenhuma, leve, moderada, grave).
OBS!!! Para variáveis categóricas usa-se o percentual de concordância e estatística kapa. 
Risco absoluto, diferença de riscos e risco relativo (razão de risco), odds-ratio (razão de chances).
VARIÁVEIS PREDITORAS:
VARIÁVEL CONFUDIDORA: aquela associada a variável preditora e é causa da variável de desfecho.
*ESTATÍSTICA INFERENCIAL: usada para formular conclusões e fazer inferências após a análise de dados coletados em pesquisas. 
“Na estatística inferencial estamos sempre interessados em utilizar as informações de uma amostra para chegar a conclusões sobre um grupo maior, ao qual não temos acesso. Nesse sentido, uma ferramenta muito utilizada na estatística inferencial é a probabilidade”.
Usa os testes de hipóteses e a estimação para fazer as comparações e predições e tirar conclusões que servirão para as populações baseados em dados de amostras. Somente é possível após testar as hipóteses estatísticas. 
TERMOS:
· VARIÁVEL: Toda característica sobre a qual se coletam dados em pesquisas denominada variável. 
· PARÂMETRO: Características mensuráveis da população.
· INFERÊNCIA: Processo de conhecer a população, de emitir conclusões sobre ela, com base nas observações ou medições efetuadas nos indivíduos da amostra.
Dois procedimentos são usualmente empregados para lidar com o acaso e avaliar a significância estatística dos resultados, em que há a determinação do valor p, são eles:
· INTERVALO DE CONFIANÇA (IC): revela a precisão dos dados da amostra, está relacionado com a variabilidade (estatística do desfecho principal) das estimativas de acurácia, indica margem de erro, fornece amplitude de valores onde esta localizado o parâmetro populacional, faixa de valores para a média ou proporção da amostra, ou para o parâmetro que está sendo estimado (p. ex., risco relativo). 
O seu cálculo está diretamente relacionado com o erro tipo I ou α (alfa)
Quanto menor o α mais amplo o intervalo de confiança ou seja, mais confiável aquele estimador. 
Tanto o IC como o erro padrão são calculados de acordo com as características e resultados obtidos nas amostras, servindo para interpretação da relevância clínica da variável diagnóstica. 
Normalmente o IC adotado nas áreas da saúde é o de 95%. 
Uma propriedade do IC é possibilitar a interpretação conjunta do acaso e do tamanho do efeito (diferentemente do valor p).
Ex: Se uma diferença
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