PESQUISA MÉDICA

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RESUMO IPM 2 
Estatística inferencial 
Utiliza dados obtidos de uma amostra para fazer 
estimativas ou testar hipóteses sobre 
características de interesse de uma população 
Testa hipóteses 
Compara grupos/amostras 
• Amostras grandes: n>100 
• Amostras medias: n>30 
• Amostras pequenas: n<30 
• Amostras muito pequenas: n<12 
 
 
Qualitativa 
• Nominal (profissão, sexo) - nomes 
• Ordinal (escolaridade, estagio da doença) – 
ordenados de alguma maneira 
Quantitativa 
• Discreta (n° de filhos) – valores numéricos 
inteiros 
• Contínua (altura, peso) – podem existir 
valores intermediários 
 
Amostragem probabilística: aleatória simples, 
sistemática, estratificada, conglomerados 
• Aleatória ou casual 
• Todos os elementos da população tem 
chance de pertencer à amostra 
• Elementos selecionados por meio de 
sorteio não viciado 
• Podem ser generalizados estatisticamente 
para a população 
Aleatória simples – pega N de toda a população 
Sistemática – elementos da população ordenados 
Estratificada – Subgrupos ou estratos 
Conglomerado – Seleciona-se os conglomerados e 
depois avalia os indivíduos 
Amostragem não probabilistica: intervencional, 
conveniência, auto seleção, cotas 
• Não há acesso a toda a população 
• Apenas em casos particulares 
Intencional – O pesquisador está interessado na 
opinião de determinados elementos da população, 
mas não representativos dela 
Conveniencia – Sujeitos facilmente acessíveis 
Cotas – Quando se estabelece uma cota de pessoas 
que devem ser entrevistadas com certa 
caracteristica 
Amostras dependentes (pareadas): 
Relacionadas dois a dois segundo algum critério 
Mesmo individuo; duas observações no mesmo 
individuo 
Amostras independentes (não-pareadas): 
Não apresentam relação com a outra amostra 
Individuos diferentes 
 
Significância estatística: 
Probabilidade que mede a força de evidencia 
contra a hipótese nula 
Medida estimada do grau em que o resultado é 
verdadeiro 
Probabilidade de erro em aceitar o resultado como 
valido 
Anotados como significativos: 
• P=0,05 (5%) e p=0,01 (1%) 
P=0,05 indica confiança de 95% 
Hipotese nula: nenhum efeito ou nenhuma 
diferença (p>0,05) 
Hipotese alternativa: a favor da qual esperamos 
encontrar evidencia (p<0,05) 
Testes paramétricos 
• Aplicados em situações em que se conhece 
a distribuição de dados 
• Distribuição normal (kolmogorov-smirnov 
e shapiro-wilk) p>0,05 
• São testes mais robustos do que os não 
paramétricos 
• Media e desvio padrão 
Testes não-paramétricos 
• Distribuição não normal 
• Amostras pequenas 
Teste de homogeneidade na variância 
p>0,05 = homogêneo – teste paramétrico 
p<0,05 = não homogêneo – teste não-parametrico