O documento aborda a coleta de dados e a crítica de variáveis em bioestatística, enfocando a definição, classificação e planejamento da coleta de dados. Discute a importância da amostragem e suas técnicas, além de destacar a necessidade de análise crítica após a coleta para identificar anomalias e inconsistências. Também apresenta o perfil profissional do professor Maurício A. P. Peixoto e as atividades da Officina da Mente.

1. COLETA DE DADOS E CRÍTICA DE
VARIÁVEIS
Bioestatísca
www.oficinadamente.com
Prof. Dr. Mauricio A. P. Peixoto

2. COLETA DE DADOS E CRÍTICA DE VARIÁVEIS
 Conceituar variável.
 Classificar os tipos de variáveis.
 Planejar uma coleta de dados.
 Construir um “Arquivo Mestre”.
 Compreender o que é Crítica de Variáveis e Dados”.
 Conceituar:
 População
 Amostra
 Amostragem
 Classificar os tipos de Amostragem.

3. VARIÁVEL
 Variável é uma propriedade da população à qual pode ser
atribuído um conjunto de diferentes valores.
Resultado Variável
Pressão
diastólica
85
84
90
52
40
41
Estado Civil
Casada
Desquitada
Solteira
Paridade
IVI
III
VII
X
0

4. TIPOS DE VARIÁVEIS
Variável
Profissão
Número de
Gestações
Peso
Valores
Possíveis
Doméstica
Médico
Arquiteta
Economista
0 -1 -2 - 4 -
10 - 15
40 – 80 – 100 –
58,5 – 58,55 –
58,54872 kg
Operação
Classificação
(Contagem)
Ordenação
(Contagem)
Medição
Tipo
Categórica
Discreta
Contínua

5. O ARQUIVO MESTRE
Número de
ordem
Variável 1 Variável 2 Variável 3 ...
... ... ... ... ...
5 65 Doméstica VI ...
6 48 Economista IV ...
7 52 Arquiteta III ...
8 55 Psicóloga II ...
9 47 Enfermeira I ...
... ... ... ... ...
Título  Completo, identifica e explica a tabela
Nome da variável = Explicitação dos códigos utilizados
Variável 1 = Peso
Variável n = ..........

6. COLETA DE DADOS
 Decidir qual informação é relevante.
 Planejar o formulário.
 Concisão
 Evitar lançamentos retrospectivos
 Identificar adequadamente
 Explicitar códigos ou abreviações
 Apresentar medições na mesma unidade e nível de
precisão
 Eliminar expressões subjetivas
 Incluir definições simples, objetivas e precisas
 Atentar para a caligrafia

7. CRÍTICA DAS VARIÁVEIS
 Parte integrante do planejamento de uma
pesquisa.
 Consiste em “atacar” as variáveis, levantando
os seus pontos fracos.
 Considerar por exemplo:
 Dificuldades de medição.
 Precisão da medida.
 Gama de valores possíveis.
 Inter-relações com outras variáveis.
 Vieses do respondente.

8. CRÍTICA DAS VARIÁVEIS (Exemplo)
Dificuldades de
pesagem?
Quais os valores
esperados?
Relação com outra
variável?
(IG, raça, sexo, fumo, etc...)
Pesagem é rotina?
Quando?
Peso de RN

9. CRÍTICA DOS DADOS
Peso
de RN
2800
1200
2950
50
3500
5500
9800
3200
4000
3500
1800
1560
3200
7200
2550
1800
Após a coleta = Consiste em estudar os resultados à
procura de valores anômalos, repetições e
inconsistências.

10. POPULAÇÃO - Conceito
Medida
• Pressão
• Peso
• Despesas Médicas
• Glicemia
Objeto
(todos)
• Gestantes
• RN da Maternidade
• Pacientes do
hospital
• Gestantes do Pré-
Natal

11. POPULAÇÃO - Exemplos
 Pressão de todas as Gestantes do Pré-Natal
 Peso de todos os RN da Maternidade
 Despesas Médicas de todos os Pacientes do
hospital
 Glicemia de todas as Gestantes

12. AMOSTRAGEM
População Amostra
Amostragem
Técnica que visa extrair do todo,
partes que possam representá-lo.

13. VANTAGENS DA AMOSTRAGEM
 Custo menor.
 Resultados mais rápidos.
 Objetivos mais amplos.
 Dados mais confiáveis.
População Amostra
Amostragem

14. AMOSTRAGEM - Classificação
Probabilística.
Casual.
de Conveniência
População Amostra
Amostragem

15. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
População Amostra
SORTEIO
Probabilidades de escolha são iguais
e conhecidas.

16. AMOSTRAGEM CASUAL (A)
População Amostra
ACASO
Probabilidades de escolha são
desconhecidas porém espera-se que
sejam iguais.

17. AMOSTRAGEM CASUAL (B)
 Utiliza-se um critério de seleção que em
princípio não influencia a variável em estudo e é
imposto pelo pesquisador.
 Por exemplo:
1. Sortear o elemento inicial e:
a) Retirar um prontuário a cada três.
b) Retirar um nome a cada cinco de uma listagem
alfabética.
2. Escolher uma data limite e:
1. Examinar todas as pacientes que comparecerem no
ambulatório às segundas e quintas.
Popu-
lação
AmostraACASO

18. AMOSTRAGEM DE CONVENIÊNCIA (A)
População Amostra
FACILIDADE
DE ACESSO
Probabilidades de escolha são
desconhecidas não há garantia de
igualdade.

19. AMOSTRAGEM DE CONVENIÊNCIA (B)
 Utiliza um critério de seleção que é dado
pela facilidade de acesso ao elemento.
Portanto é um critério que é imposto ao
pesquisador.
 Por exemplo:
a) Voluntários para um teste de vacina.
b) Pacientes encaminhados por colegas.
c) Pacientes que compareceram ao serviço.
d) Funcionários de uma empresa.
Popu-
lação
AmostraFacilidade
de acesso

20. QUALIDADE DA AMOSTRA
Representatividade.
Imparcialidade.
População Amostra
Amostragem

21. REPRESENTATIVIDADE
População Amostra
Amostragem
B
N
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
BB
B
B
N
N
N
9:1 9:1
B
B
B
B
B
B
B
B
Prevalência da Anemia Falciforme

22. REPRESENTATIVIDADE
 Capacidade da amostra de representar
adequadamente a população.
 A amostra contém, nas proporções encontradas
na população, todos os seus componentes.
 Portanto:
1. Analisar a população para vrificar a distribuição
dos seus elementos. Se esta for heterogênea;
2. Colher os dados, respeitando a distribuição
ocorrida na população.
População Amostra
Amostragem
B
N
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
B
BB
B
B
N
N
N
9:1 9:1
B
B
B
B
B
B
B
B

23. IMPARCIALIDADE
 Característica da amostragem população que
garante oportunidades iguais à cada elemento
da população de fazer parte da amostra.
 Portanto:
a) Atribuir um número a cada elemento da população.
b) Selecionar uma amostra representativa através de :
• Sorteio
• Tábua de números aleatórios
• Máquina de números aleatórios
Popu-
lação
AmostraSORTEIO

24. ETAPAS DA AMOSTRAGEM
1. Explicitar os objetivos
2. Definir a população
3. Escolher as variáveis
4. Especificar o grau de precisão
5. Planejar o sistema de coleta
6. Escolher a unidade amostral
7. Realizar a prova piloto
8. Selecionar a amostra
Popu-
lação
Amostra
Amostragem

25. ARGUMENTO ESTATÍSTICO
Teste de hipótese
Transformação estatística
Coleta de dados
Planejamento do estudo
Regras de Decisão
Resultados Esperados
Hipótese Estatística
Dedução
Hipótese Científica
Dedução
INDUÇÃO
DEDUÇÃO
ESTATÍSTICA
DESCRITIVA

26. O PROF. MAURICIO A. P. PEIXOTO É:
Professor Adjunto do Núcleo de Tecnologia Educacional para a
Saúde da Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Professor responsável pelas disciplinas Metodologia Científica,
Metodologia da Pesquisa e Bioestatística em nível de Pós-
Graduação. Ministra ainda a disciplina “Aprenda a Aprender na área
da saúde” para alunos de graduação da Faculdade de Medicina da
UFRJ e da Escola de Enfermagem Anna Nery.
Líder do GEAC (Grupo de Estudos em Aprendizagem e Cognição),
grupo de pesquisas reconhecido pela UFRJ e pelo Conselho
Nacional de Pesquisa (CNPq).
Orientador de dissertações e teses de mestrado e doutorado.
Pesquisador em Aprendizagem e Metacognição.
Autor de livros e artigos científicos publicados em revistas
especializadas.
Para ver o currículo do Prof. Mauricio no CNPq digite:
http://lattes.cnpq.br/8108933402510969
www.oficinadamente.com (021) 2278-
2835

27. NA OFFICINA DA MENTE VOCÊ ENCONTRA:
Psicoterapia
Técnicas de Estudo
Orientação de Monografias,
Teses e Trabalhos de
Conclusão de Curso
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2835

28. Ligue
(021) 2278-2835 ou (021) 8869-9542
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R. Gen. Espírito Santo Cardoso, 197-A – Tijuca –
Rio de Janeiro
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