bioestatística - 1 parte

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bioestatística - 1 parte

  1. 1. BioestatísticaBioestatística Centro Universitário Unirondon Curso de Graduação em Enfermagem Ciclo III – Solidariedade Orgânica Profª Mda. Ana Cláudia Pereira Terças Cuiabá – MT Março/ 2010
  2. 2. Epidemiologia e BioestatísticaEpidemiologia e Bioestatística  O primeiro levantamento estatístico remonta a 3050 a.C., no Egito, tendo como objetivo informar o estado sobre recursos humanos e econômicos.  No séc. XVII d.C , dá se a expansão dos seus campos‐ de investigação a áreas como: Saúde Pública Indústria Comércio Estudos Demográficos
  3. 3. Epidemiologia e BioestatísticaEpidemiologia e Bioestatística Fermat (1601 1665) e Pascal (1623 1662)‐ ‐ permitem que o estudo do acaso tome uma expressão matemática, introduzindo o Cálculo das Probabilidades. No séc. XVIII Lambert Quetelet (1796‐ 1874) introduziu a Estatística em áreas como: ◦ Meteorologia; ◦ Antropometria; ◦ Ciências Sociais; ◦ Economia; ◦ Biologia.
  4. 4. Epidemiologia e BioestatísticaEpidemiologia e Bioestatística
  5. 5. DefiniçõesDefinições É a aplicação dos métodos estatísticos à solução de problemas biológicos. (Callegari- Jacques, 2003) Ciência que tem por objetivo orientar a coleta, o resumo, a apresentação, a análise e a interpretação de dados. (Barrow, 2003) É uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter os dados, organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los e deles extrair conclusões. (Triola, 1999)
  6. 6. Compreensão da estatísticaCompreensão da estatística
  7. 7. Termos utilizados em BioestatísticaTermos utilizados em Bioestatística População: é a coleção completa de todos elementos a serem estudados. Censo: é uma coleção de dados relativos a todos os elementos de uma população Amostra: é uma subcoleção de elementos extraídos de uma população. Parâmetro/Estatística: é uma medida numérica que descreve uma característica da população ou amostra.
  8. 8. Dados EstatísticosDados Estatísticos
  9. 9. DadosDados Dados Quantitativos: Consistem em números que representam contagens ou medidas. Ex.: massa corporal (kg); %G; IMC; número de repetições;. Dados Qualitativos: Podem ser separados em diferentes categorias que se distinguem por alguma característica não-numérica. Ex.: Cor de olhos; tipo de atividade;
  10. 10. Dados QuantitativosDados Quantitativos Dados Discretos: São aquelas em que os dados somente podem apresentar determinados valores, em geral, números inteiros. São limitados a valores específicos; Raramente são expressos em fração ou decimais. Exemplos: - Freqüência Cardíaca; - Número de saques. - Número de vezes por semana que pratica atividade física.
  11. 11. Dados QuantitativosDados Quantitativos Dados contínuos (numéricos): São aquelas cujos dados podem apresentar qualquer valor dentro de um intervalo de variação possível. Número infinito de valores Precisão das medidas é limitada pela precisão do instrumento de medida. Entre dois valores, há possibilidade infinita de ocorrer outros valores. Exemplo: tempo registrado (s ou min); estatura, etc
  12. 12. AmostrasAmostras
  13. 13. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostragem Aleatória Simples Amostragem Estratificada Amostragem Sistemática Amostragem por Conglomerado Amostragem por conveniência
  14. 14. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostra aleatória simples: Composta por elementos retirados ao acaso da população (tabelas, sorteios); Todos os elementos têm a mesma chance de ocorrer. 33-11 22-45 21-47
  15. 15. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostra sistemática ou intervalar: Os elementos são escolhidos por um sistema; Definir o intervalo para a escolha da amostra;
  16. 16. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostra Estratificada: Composta por elementos provenientes dos estratos da população Exemplo: podemos estratificar nossa população homens ou mulheres ou em jovens e adultos
  17. 17. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostragem Estratificada Proporcional  Exemplo: podemos estratificar nossa população em HOMENS , que representam 70% da população, MULHERES, que representam 30% da população. Desta forma, nossa amostra de tamanho 25 seria formada por 17 Homens e 8 mulheres. Sendo que tanto os Homens quanto às Mulheres são escolhidos por seleções aleatórias.
  18. 18. Amostragem ProbabilísticaAmostragem Probabilística Amostragem Estratificada Uniforme Exemplo: mesmo tendo maior quantidade de Homens, para formarmos a amostra deveremos retirar número igual de homens e mulheres.
  19. 19. DETERMINAÇÃO DODETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRATAMANHO DA AMOSTRA Os tamanhos das amostras são relativos, isto é, depende do tamanho da população. Para determinar as amostras existem várias fórmulas, consoante o parâmetro em critério. As mais utilizadas na saúde são as que se baseiam na percentagem do fenômeno . O tamanho ótimo de uma amostra, nãoʺ ʺ depende do tamanho da população mas sim de dois parâmetros estatísticos: a margem de erro e o nível de confiança
  20. 20. DETERMINAÇÃO DODETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRATAMANHO DA AMOSTRA  Margem de erro – Uma amostra representa aproximadamente uma população. A medida deste aproximadamente é a chamada margem de erro: se umaʺ ʺ pesquisa tem uma margem de erro de 2% e a Doença Cardíaca teve 25% de prevalência na amostra, podemos dizer que, naquele instante, na população, ela terá uma prevalência entre 23% e 27% (25% menos 2% e 25% mais 2%).  Nível de confiança – As pesquisas são feitas com um parâmetro chamado nível de confiança, geralmente de 95%. Estes 95% querem dizer o seguinte: se realizarmos uma outra pesquisa, com uma amostra do mesmo tamanho, nas mesmas datas e locais e com o mesmo instrumento de coleta de dados, há uma probabilidade de 95% de que os resultados sejam os mesmos (e uma probabilidade de 5%, é claro, de que tudo difira).
  21. 21. Vamos Para o Intervalo???
  22. 22. Descrição do Dados: EstatísticaDescrição do Dados: Estatística DescritivaDescritiva Importância da Estatística Descritiva: Permite melhor entendimento do seu conjunto de dados; Permite sua forma distribuição dos dados; Valores centrais e medidas de dispersão ou variação.
  23. 23. Ferramentas utilizadas pelaFerramentas utilizadas pela Estatística DescritivaEstatística Descritiva Histogramas; Tabelas; Gráfico em Setores; Gráficos de Dispersão; Box-plots.
  24. 24. Estatística Descritiva: HistogramasEstatística Descritiva: Histogramas Polígonos de Freqüência ou Histogramas  Polígonos de Freqüência: São gráficos na forma de linhas de uma distribuição de freqüência nos quais os valores ou os intervalos de resultados são projetados no eixo horizontal e as freqüências associadas são fornecidas no eixo vertical.  Vantagens: Fácil visualização da distribuição dos dados.  Desvantagens: em dados contínuos e intervalares pode resultar um um histograma confuso; não permite visualizar os dados quando apresentados em intervalos de dados
  25. 25. Gráficos de variáveis quantitativas Histograma 0 5 10 15 20 25 30 600 800 1000 1200 1400 1600 peso (g) Recém-nascidos(%)
  26. 26. Distribuição de Freqüência É um método de tabulação ou organização dos resultados a fim de possibilitar o entendimento e melhor visualização do padrão dos seus dados. Vantagens: Pode ser realizada com dados discretos e contínuos. Desvantagens: podem ser confusas se não houver categorização das variáveis contínuos e intervalares. Estatística Descritiva: Tabelas eEstatística Descritiva: Tabelas e QuadrosQuadros
  27. 27. Tabela Consultas de pré-natal N FP FP acumulada 0 106 33,12 33,12 1 15 4,69 37,81 2 34 10,62 48,44 3 50 15,62 64,06 Número de consultas de pré-natal realizadas durante a gestação dos recém-nascidos. 4 47 14,69 78,75 5 23 7,19 85,94 6 32 10,00 95,94 7 9 2,81 98,75 8 1 0,31 99,06 9 0 0,00 99,06 10 3 0,94 100,00 Total 320 100,00
  28. 28. QuadrosQuadros DIAGNÓSTICO DE ENFERMAGEM N % RISCO PARA INFECÇÃO 24 100 FATORES DE RISCO N % - Toques vaginais constantes - Acesso Venoso Periférico - 24 18 100 75
  29. 29. Estatística Descritiva: Gráficos emEstatística Descritiva: Gráficos em Setores – pizzaSetores – pizza Gráfico em Setores São gráficos utilizados para ilustrar dados qualitativos e nominais. Pode-se utilizar para dados quantitativos, uma vez que se faça a categorização da variável. Não se recomenda utilizar mais de 7 classes para o gráfico em setores.
  30. 30. sem anóxia 22% moderada 37% severa 41% Grau de anóxia
  31. 31. Estatística Descritiva: Gráfico deEstatística Descritiva: Gráfico de DispersãoDispersão Gráfico de Dispersão É um gráfico dos dados emparelhados (x, y), com um eixo x horizontal e um eixo y vertical. Determinar se existe algum relacionamento entre duas variáveis. Quanto maior o r, maior é o relacionamento entre as variáveis
  32. 32. Relação entre IMC e pressão arterialRelação entre IMC e pressão arterial sistólica – adultos I.Gov.sistólica – adultos I.Gov. BMI 5040302010 SIST2 300 200 100 0
  33. 33. Estatística Descritiva: Box PlotsEstatística Descritiva: Box Plots Box Plots Outro recurso pirotécnico, é o box-plot. Vantagens: São úteis para visualizar uma distribuição de dados.
  34. 34. Gráficos de variáveis quantitativas Box plot Q3 = 3° Quartil = 39 Q2 = 2° Quartil = 38 Q1 = 1° Quartil = 35 Mínimo Q3 + 1,5 DQ = 39 + 6 = 45 DQ = 4 Observações Extremas
  35. 35. ReferênciasReferências  - GONÇALVES, D. et al. Saberes e Praticas na Enfermagem: A complexidade do conhecimento no cotidiano da formação pedagógica do enfermeiro. Florianópolis: Cidade Futura, 2005.  - BARBETTA, Pedro Alberto. Estatística aplicada às Ciências Sociais. 4.ed. Florianópolis:UFSC, 2001. 338p.  - LAURENTI, Ruy et al. Estatísticas de saúde. 2 ed.rev. São Paulo:EPU, 2006.  - LEVIN, Jack, Estatística aplicada a Ciências Humanas, 2ed., Tradução: Sérgio F. Costa, São Paulo: Harbra Ltda.2000.   - MARTINEZ, Francesc; BISQUERRA, Rafael e SARRIERA, Jorge Castella. Introdução à estatística. São Paulo: EPU, 2004.
  36. 36. Agora vamos praticar.... Até Amanhã!

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