Bioestatística - INTRODUÇÃO À BIOESTATÍSTICA

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Lívi� Coelh� ATM 25
Introduçã� à Bioestatístic�
DEFINIÇÃO DE ESTATÍSTICA
*Ciência que tem por objetivo orientar: a coleta, a organização, a apresentação, a análise e a
interpretação de dados
- subsídio para tomada de decisões
- pode-se aplicar esse conhecimento para a resolução de perguntas biológicas -
BIOESTATÍSTICA
*Planejamento de pesquisa (ciclo)
- problema?
- hipóteses
- delineamento
- obtenção de dados
- resultados (análise e interpretação)
- conclusões (que podem gerar novos problemas)
*Complementar ao método científico
*Apresenta-se em três áreas:
- DESCRITIVA: coleta, organiza, apresenta e resume os dados através de medidas
estatísticas
- PROBABILIDADE: analisa situações que envolvem o acaso
- INFERENCIAL (só ocorre a partir das teorias da probabilidade): analisa e interpreta
os dados amostrais
tenta estimar parâmetros (há chance de errar, por isso a necessidade da probabilidade)
*ESTATÍSTICA DESCRITIVA
- procedimento visando a coleta, tabulação e descrição de um conjunto de observações
- não vai além da informação fornecida pelos dados; nenhuma inferência é feita além
dos próprios dados
*ESTATÍSTICA INFERENCIAL (INDUTIVA)
- métodos de análise das observações que visam testar hipóteses e estimar
características populacionais com base em dados de uma amostra
INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA
*POPULAÇÃO: conjunto de todas as pessoas, organismos ou objetos que possuem uma ou
mais características em comum
*AMOSTRA: subconjunto da população com características semelhantes
- deve conter características que a população tenha
- a partir dos resultados da estatística dela, pode-se fazer uma inferência sobre a
população (buscando a representatividade da população)
ESTIMATIVA DE PARÂMETROS NA POPULAÇÃO
*Média
*Prevalência
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*Associações
*Diferenças entre os grupos
*Efeito
COLETANDO DADOS
*Surveys
- dados coletados por entrevistas ou questionários de autorrelato
*Experimentais
- dados obtidos em ambientes controlados
- essencialmente, são dados gerados pelo pesquisador com controle total sobre uma ou
mais variáveis de interesse
*Observacionais
- dados coletados rotineiramente, sem que um pesquisador planeje uma pesquisa ou
conduza um experimento
*Dados primários
- dados coletados pelo próprio pesquisador ou grupo de pesquisa
*Dados secundários
- dados coletados por outras pessoas / entidades (ex: formulários médicos, Pesquisa
Nacional de Saúde etc)
ORGANIZANDO OS DADOS COLETADOS
*WIDE
- variáveis nas colunas
- participantes nas linhas
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*LONG
- variáveis nas colunas
- observações nas linhas
- mais adequado (menos colunas)
LEITURA COMPLEMENTAR
*O número de observações em uma população finita é designado pela letra N.
- muitas vezes, é inviável fazer-se uma análise de todos os elementos, seja pela
distribuição geográfica, pelo custo elevado, pelo tempo que a pesquisa demandaria, ou
em estudos em que o elemento é destruído no experimento
*Neste caso, escolhe-se uma parte da população para o estudo, chamada amostra, com n
elementos, com as mesmas características da população
*As medidas estatísticas obtidas com base em uma população são denominadas
PARÂMETROS POPULACIONAIS
- representadas, geralmente, por letras gregas (média da população - )
*As medidas estatísticas obtidas com base em amostras são denominadas ESTIMADORES
ou ESTATÍSTICAS AMOSTRAIS
- os valores numéricos assumidos pelos estimadores ou estatísticas amostrais são
chamados ESTIMATIVAS
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*Não existe técnica estatística capaz de salvar uma amostra mal-coletada - nenhuma
inferência estatística poderá ser realizada com base nesta amostra
- necessário definir o método de amostragem mais adequado para escolher os
elementos da população que irão compor a amostra
*MÉTODOS DE AMOSTRAGEM
- MÉTODOS PROBABILÍSTICOS: exigem que cada elemento ou indivíduo da
população tenha uma probabilidade conhecida (não-nula) de ser selecionado para
compor a amostra
a amostragem é realizada com seus elementos selecionados
independentemente uns dos outros (um por vez)
- MÉTODOS NÃO PROBABILÍSTICOS: a escolha destes elementos depende em
parte do julgamento do pesquisador ou do entrevistador – há escolha deliberada dos
elementos da amostra
não é garantida a representatividade da população
*MÉTODOS DE AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICOS
- AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES: todos os elementos da população têm a
mesma probabilidade de compor a amostra (selecionada por sorteio, por exemplo)
- AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA: utilizada quando a população apresenta-se
organizada segundo algum critério, de tal modo que cada um de seus elementos possa
ser unicamente identificado pela posição
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supõe-se que a distribuição dos elementos da população, em uma lista, é
aleatória
amostragem é realizada por intervalos fixos
- AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA: indicada quando a população encontra-se
dividida em grupos distintos (população heterogênea)
a população será dividida em dois ou mais subgrupos, denominados estratos,
que compartilham uma característica comum, como sexo, grau de instrução e
classe social
depois dessa divisão, podemos fazer uma amostra aleatória simples em cada
estrato - os resultados da amostragem podem então ser ponderados e
combinados em estimativas apropriadas da população
- AMOSTRAGEM POR AGRUPAMENTO OU CONGLOMERADO: os elementos
da população são divididos em grupos, de forma que cada grupo seja representativo
da população total
- uma amostra aleatória simples dos grupos é então obtida, e todos os
elementos dentro de cada grupo são analisados
- economia de custo
*MÉTODOS DE AMOSTRAGEM NÃO PROBABILÍSTICOS
- AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA: elementos ou indivíduos são selecionados
com base na sua semelhança presumida com a população e na sua disponibilidade
imediata
vantagem: ser rápida e barata pela fácil seleção da amostra e coleta dos dados
desvantagem: é difícil avaliar quão representativa da população é essa
amostragem
- AMOSTRAGEM POR JULGAMENTO: a pessoa mais conhecedora do assunto a ser
pesquisado escolhe intencionalmente os indivíduos ou elementos que ela considera
representativos da população para comporem a amostra
a qualidade dos resultados da amostra depende do julgamento da pessoa que
faz a seleção
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- AMOSTRAGEM POR QUOTAS: o pesquisador procura obter uma amostra que seja
similar à população sob determinado(s) aspecto(s) ou dimensão(ões) considerando as
características da população, como sexo, idade, classe social, entre outras
a amostra deve possuir proporções similares de pessoas com as mesmas
características na população
*VARIÁVEIS E DADOS ESTATÍSTICOS
- VARIÁVEL: característica que cada indivíduo, objeto ou produto assume (ex: sexo,
idade, peso)
VARIÁVEIS QUALITATIVAS/CATEGÓRICAS: podem ser separadas em
diferentes categorias que se distinguem por alguma característica
não-numérica
NOMINAL: os dados observados são meramente classificados em
várias categorias distintas, usando-se nomes, marcas ou qualidades
ORDINAL: envolve dados, que podem ser classificados em categorias
distintas, podendo ser arranjados em ordem
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS/NUMÉRICAS: números que representam
contagens ou medidas
DISCRETA: os dados observados assumem apenas valores inteiros
CONTÍNUA: os dados observados podem assumir qualquer valor num
certo intervalo
- DADOS ESTATÍSTICOS: os diferentes valores ou categorias que cada variável pode
assumir
*PLANEJAMENTO DE UM ESTUDO ESTATÍSTICO
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- o objetivo de um estudo estatístico é coletar dados para subsidiar a tomada de
decisões
- questões a serem respondidas: por quê, quem, quando, o quê, onde, como
- etapas:
coleta dos dados
organização e apresentação dos dados em tabelas ou gráficos que facilitem sua
visualização
resumo dos dados através de medidas estatísticas como média, desvio-padrão,
coeficiente de variação etc.
análise e interpretação dos dados
elaboração de um relatório de forma que seja facilmente compreendido por
quem for fazer uso dos resultados da pesquisa na tomadade decisões.