O documento discute a epidemiologia e a bioestatística, definindo os termos e conceitos centrais dessas áreas, como população, amostra, parâmetro, dados quantitativos e qualitativos. Também aborda métodos de amostragem e ferramentas estatísticas descritivas como histogramas, tabelas e gráficos.
2. Epidemiologia e Bioestatística
Epidemiologia 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. Epidemiologia e Bioestatística
Epidemiologia 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.
5. Definições
Definições
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)
7. Termos utilizados em Bioestatística
Termos 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.
9. Dados
Dados
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. Dados Quantitativos
Dados 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. Dados Quantitativos
Dados 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
17. Amostragem Probabilística
Amostragem 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.
19. DETERMINAÇÃO DO
DETERMINAÇÃO DO
TAMANHO DA AMOSTRA
TAMANHO 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, não
ʺ ʺ
depende do tamanho da população mas sim
de dois parâmetros estatísticos: a margem de
erro e o nível de confiança
20. DETERMINAÇÃO DO
DETERMINAÇÃO DO
TAMANHO DA AMOSTRA
TAMANHO DA AMOSTRA
Margem de erro – Uma amostra representa
aproximadamente uma população. A medida deste
aproximadamente é a chamada margem de erro: se uma
ʺ 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).
22. Descrição do Dados: Estatística
Descrição do Dados: Estatística
Descritiva
Descritiva
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. Ferramentas utilizadas pela
Ferramentas utilizadas pela
Estatística Descritiva
Estatística Descritiva
Histogramas;
Tabelas;
Gráfico em Setores;
Gráficos de Dispersão;
Box-plots.
24. Estatística Descritiva: Histogramas
Estatística 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
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 e
Estatística Descritiva: Tabelas e
Quadros
Quadros
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
29. Estatística Descritiva: Gráficos em
Estatística Descritiva: Gráficos em
Setores – pizza
Setores – 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.
31. Estatística Descritiva: Gráfico de
Estatística Descritiva: Gráfico de
Dispersão
Dispersão
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. Relação entre IMC e pressão arterial
Relação entre IMC e pressão arterial
sistólica – adultos I.Gov.
sistólica – adultos I.Gov.
BMI
50
40
30
20
10
SIST2
300
200
100
0
33.
34.
35. Estatística Descritiva: Box Plots
Estatística Descritiva: Box Plots
Box Plots
Outro recurso pirotécnico, é o box-plot.
Vantagens: São úteis para visualizar uma
distribuição de dados.
38. Referências
Referências
- 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.