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Coleta de dados e crítica de variáveis

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Fase essencial de um trabalho estatístico implica em saber como fazer uma coleta de dados e garantir a qualidade do obtido por meio da crítica dos dados e variáveis.

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Coleta de dados e crítica de variáveis

  1. 1. g m CEAC www. geac. ujfr. br Bioestatísca í . , r 1 à *tj NZ: r 'à m l ' « _ n : "- z ã g A ' E¡ "IA. . É l . VJ r : -¡ç. - › ~ v V_ 7 g_ - í 2 x3' Prof. Dr. Mauricio A. P. Peixoto
  2. 2. COLJETIA DE DADOS E CRÍTICA DE VARlÁyâlâ_ x Conceituar variável. x Classificar os tipos de variáveis. x Planejar uma coleta de dados. x Construir um "Arquivo Mestre". x Compreender o que é Crítica de Variáveis e Dados”. x Conceituar: + População + Amostra + Amostragem x Classificar os tipos de Amostragem.
  3. 3. 84 35 90 4o Pressão 52 41 diastolica Casada Resultado Desquitada Estado Civil a Solteira Pandade x Variável é uma propriedade da população à qual pode ser atribuído um conjunto de diferentes valores.
  4. 4. _ . ... ,. .___. _,. .. Classiñcação Profissão (Contagem) Categórica Número de “ Ordenação Gestações v (Contagem) Discreta 40-80-'100- á _ 58,5 - 58,55 - Continua 58,54872 kg
  5. 5. Q AUQUIVO MESTRE _WZ_ Título -) Completo, identifica e explica a tabela Número de Variável 1 Variável 2 Variável 3 ordem 5 65 Doméstica VI 6 48 Economista IV 7 52 Arquiteta lll 8 55 Psicóloga II 9 47 Enfermeira I Nome davariável = Explioitação dos códigos utilizados ¡Varfáyel 1 : Peso Variável n = .. ... ... ..
  6. 6. COLETA DE DADOS x Decidir qual informação é relevante. x Planejar o formulário. + Concisão + Evitar lançamentos retrospectivos + Identificar adequadamente + Explicitar códigos ou abreviações + Apresentar medições na mesma unidade e nível de precisao + Eliminar expressões subjetivas + Incluir definições simples, objetivas e precisas + Atentar para a caligrafia
  7. 7. ÇRÍTKPA DAS VARIÁVEIS x Parte integrante do planejamento de uma pesquisa. x Consiste em "atacar" as variáveis, levantando os seus pontos fracos. x Considerar por exemplo: + Dificuldades de medição. + Precisão da medida. + Gama de valores possíveis. + Inter-relações com outras variáveis. + Vieses do respondente.
  8. 8. Dificuldades de Quais os valores pesagem? esperados? Relação com outra Pesagem é rotina? variável? Q d 7 (IG, raça, sexo, fumo, etc. ..) ua" O'
  9. 9. 1800 28°” 1200 _;55o 2950 7200” <: ;;) 3200 Peso 3õO0 (dee Fllü 1560 5500 1800 , 9800 3500 32oô~ 4000 Após a coleta = Consiste em estudar os resultados à procura de valores anômalos, re petições e inconsistências.
  10. 10. POPQLAQÃO - Conceito - Pressão . - Peso Medlda o Despesas Médicas - Glicemia - Gestantes - RN da Maternidade o Pacientesdo hospital o Gestantesdo Pré- Natal
  11. 11. p: :Dl l _A ^ : lg : <:›d«. .«<« _ à : Íl ll¡ * , !Je u l i5 IJ» ; Yara sz. ? 4x1; ; wa-*Ã-Êl; 0._ , WE , ,, (eÊ_¡_V¡_: -›j= l. -É, ,fik , wàxlà . 2- . ~ 1 . *w *a à WE¡ *pl V( 5:24"" l' 7. ) 1 . . «g _, ¡.-rq _r . __, __l< l; ü,*. 'íllt-_-F'v av. ” , . . à Egg? E n »Jia É* . Í=el1l= ›;Olr= ?Fc-'§ ã . - l-AEQNf-'rx “rf-gua . ›>= <'; '›, =§g: aísv§%_ã' ¡ràlliéçmírãñlu jáàdjgaiç' '~ ' 'ñ-~§ t? .xjf- ': -. »É '~“> n_ f Jiu. ” ~ e - "
  12. 12. AMOSTRAGEM População Técnica que visa extrair do todo, partes que possam representá-lo.
  13. 13. E I E › $ 737373-8 í í I A? ! AGENS DA &AMOS RAGEML_ x Custo menor. x Resultados mais rápidos. x Objetivos mais amplos. x Dados mais confiáveis. População
  14. 14. AMQSTRAGEM - Classifig í~ 8 lã¡ QÊO â_T_T x Probabilística. x Casual. x de Conveniência População
  15. 15. .à. '~ . "yIr('¡'à4i¡_¡r-›_›-,4,_-'_ , V ' ' 'V . v'-rnr*-. ¡_»: ,._ | l p: › p". › f¡ l| 5 xiii me e. xx
  16. 16. .u; . í. r_ , _. . xx O 'E “É ll v'”'l_? li. |"_'ñr, f_ , áui ; p'ra "ÍQ Í 31111** »Sri 'cl Nf' la 53 ; a -~ '* , -3 , .-. _A . .r v; g . __ . _ _í ç __ “ 4 __ A! , . _ _› '¡ v _y j. A. : w ~. ., i , ;, , --›-. "_~í' v r . r "= 7*- c. › ~^' -J-ua* 4¡ 45.7'- _ _: . , -, . , _u
  17. 17. um r l e. l j a: .4 F l A l Ê l ' ln V" l , , v J l i 1 v; - *m4 s. . . an» l . à* v › . . w Utiliza-se um critério de seleção que em principio não influencia a variável em estudo e é imposto pelo pesquisador. Por exemplo: Sortear o elemento inicial e: Retirar um prontuário a cada três. Retirar um nome a cada cinco de uma listagem alfabética. Escolher uma data limite e: Examinar todas as pacientes que comparecerem no ambulatório às segundas e quintas. Í4rfAX 0 u' ¡açgd / ACASO Amostra x- -/ !
  18. 18. ;a _d_ - , .53 nzwlçb-? El 873:', É f, r *rMJ/ fxãgíj; O . w. ! wi __ à, ¡. ,«(Ê: ... C_ «q ; JM , n . 5M a ral» ! M vr , _¡: ¡. __ rqV'. l 5771'. ___, .f' = LV” ¡É! '«__'¡r- . . ' , . . › _a j-«¡*j-"; j'«. :« 5:. _-. «« _É _ : - f'
  19. 19. O , '.: _› J r , «"""' '«“'^". '"'| _?lF. |"_"-! . -:~= Tf'F'1-'›f. °¡= ájr«t= . _à_ . a, . . 2a. sã; '*' g" ~“ à-: A , N www¡ sã" a. A - _rfp , A . . , si . - L, i» . seus* bel. v' : vp-T »fire-e -Av-'J/ 'M' ag-RC" 'v ' ; as : se: “' ma» ' IÊ"J: Ê'%TQ; ' w» t f_ N, É», x l . ria 4h¡ '-) 'rt 7 A . y' - S' . A @QÊMÁ? J_; aaaEm§&m? @â. Jà ai: r-id. .t. - , w u, .r. ~. _y_ , _. v . .g jp; “i3 ; ñ rafa. .fim “raça, n_ -r _ A, a , .. -. n ›, . u_ _a . › . gia, «w w_ l . _ . h t* E Ein b-! vãa, EÍ›r. R-. ›xz25 1X4/ 3g: »LE Liz-Nx'. Lv-M-EÊHLM¡ É# Nr' -rvüw ã *r A' ' ' . 'r' ç' ; V” , i9 'filiar/ z '_ “é " _ “t3, l fáñqfgvy_ p* a i n. V “Y t ç r s» [Í l l t, ; e « multi-Wifi_ ola-Qu. ›x-
  20. 20. QQAELQAQÉÀQACADMMMÉRÀ G 53-¡ 7" T 77 TATATV_ x Representatividade. x Imparcialidade. População
  21. 21. REPRESENTATIVIDADE População Amostra Prevalência da Anemia Falciforme
  22. 22. iiil . ._ , . m¡ Capacidade da amostra de representar adequadamente a população. A amostra contém, nas proporções encontradas na população, todos os seus componentes. Portanto: Analisar a população para vrificar a distribuição dos seus elementos. Se esta for heterogênea; Colher os dados, respeitando a distribuição ocorrida na população. População Nuestra . 9.1
  23. 23. IMPARÇIALIDADE x Característica da amostragem população que garante oportunidades iguais à cada elemento da população de fazer parte da amostra. x Portanto: a) Atribuir um número a cada elemento da população. m Selecionar uma amostra representativa através de : - Sorteio - Tábua de números aleatórios - Máquina de números aleatórios
  24. 24. ' l -j-z-g; jiezx: a" _gar v, E ' *'- Í' ' A" . "t-éh V, _ É ' '13 ; r 1.1¡ -“ f? n? r- _ , g í fértil: : l n' às : É: sx: ” ' . f: r. a. : _ ~ ? of V V -_. › . 'r' «L , , ^= . ¡ e u. . . :-'_ _ , h gua¡ V - r › C f', 'JP : l V d_ ; g s. ; glúflf . mwcw - immiruisil : maxim- . ~ . ri-'í-vyJÍ ' ““ "'"; ";'_“, "'
  25. 25. ARQQMENTO ESTATÍSTICO 'Luli H Hipótese Cientifica Dedução __ V INDU AO Hipótese Estatistica Dedução Resultados Esperados Regras de Decisão Planejamento do estudo DEDUÇÃO Coleta de dados ESTATÍSTICA Transformação estatistica (___ DEScRmvA Illll- Teste de hipótese

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