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TODOS OS ASSUNTOS BÁSICOS
BIOESTATÍSTICA 
@enf.tryce
SEXO = FEMININO
IDADE = 24
ALTURA = 1.74 CM
DADOS
POPULAÇÃO AMOSTRA
TAMANHO DA
AMOSTRA (n)
O QUE É
BIOESTATÍSTICA?
Ciência que fornece os princípios e os métodos para
coleta, organização, descrição, análise e
interpretação de dados. C O D A I
POPULAÇÃO 
Elementos da pesquisa
Unidade amostral
Área de cobertura
Período
Conjunto de unidades sobre o qual desejamos obter
informação. Definida por:
AMOSTRA 
Subconjunto de unidades retiradas de uma população
para obter a informação desejada.
Amostra tendenciosa = não representa
adequadamente a população.
Amostra representativa = "miniatura" da população.
POR QUE USAR AMOSTRAS? 
Custo e demora dos censos;
Populações muito grandes;
Impossibilidade física de examinar toda a população;
Por conta:
LEVANTAMENTO DE DADOS
Notificações e comunicação: feita pelo
profissional de saúde, autoridade sanitária ou
qualquer cidadão.
Notificações compulsória: é obrigatória,
referente à lista de doenças para notificação
nacional.
Registro de rotinas: prontuários, fichas de
cadastro e etc. 
Eventos vitais: nascimentos, óbitos (área da
saúde), casamento e etc.
VARIÁVEL
DADOS
Condições ou características das unidades da
população.
Observações ou valores de uma ou mais variáveis
em estudo, obtidos por meio de uma amostra.
VARIÁVEIS 
2 fatores que influenciam: representatividade e fidedignidade
Descritiva = Onde os dados são sumarizados emtabelas
ou gráficos.
Analítica = São produzidas arfimações apartir da
sumarização dos dados.
AMOSTRAGEM
Área que estuda técnicas e procedimentos para
analisar e retirar da amostra dados para que possa
fazer inferências.
ESTIMATIVA PONTUAL
Valor que a estatística ou estimador assumem em
uma amostra
CENSO
Contabilizar à população e identificar
características gerando informações essenciais
para formação de políticas e tomada de decisões de
iniciativa privadas.
RECENSEAMENTO
Projeção estatística do censo.
Feito anualmente.
n = tamanho da amostra;
N = tamanho da população;
p = percentual estimado (aquilo que é estudado) (VALOR
ABOSLUTO);
q = complemento de p (aquilo que não é estudado) VALOR
ABSOLUTO);
Z = valor de distribuição normal = 1,96 para 95% de confiança 
E= margem de erro ( VALOR ABSOLUTO);
Lembrando que:
p = 1 - q
(de 10 em 10 anos)
@enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • 
Exemplo: População de médicos que atentem em clínicas particulares 
no município de Manaus, em 2011
Elementos da pesquisa
Área de cobertura Período
Unidade amostral
Obs: Se não especificar quanto vale p ou q calcule como se fosse 50% cada 
Aleatória Estratificada: 
Usada em unidades heterogêneas;
Separamos em subgrupos (estratos);
Em cada estrato é realizado um sorteio;
1.
2.
3.
AMOSTRA
Aleatória Simples: 
Seleciona o campo e a população;
Seleciona quem da população vai participar da
amostra;
Realiza o sorteio;
1.
2.
3.
Estrato 2
VARIÁVEIS E SEUS TIPOS
QUALITATIVA
QUANTITATIVA
Nominal: não assume uma ordem natural. Ex:
sexo, estado civil, tipo sanguíneo...
Ordinal: assumem uma ordem natural. Ex:
gravidade da doença, classe econômica, nível de
escolaridade...
Discreto: conjunto finito ou contável. Ex: número
de filhos, número de cirurgias, idade em anos
completos...
Contínuo: assumem valores em uma escala
contínua, valores não inteiros fazem sentido. Ex:
Peso,altura, níveis séricos de colesterol...
CUIDADO COM A IDADE !!!!!
Anos completos : discreta (também quando não
específica)
Ano,meses,semanas: contínua 
Ex: Maria tem 14 anos.
Ex: Fernanda tem 19 anos, 11 meses, 2 semanas
QUANTITATIVA DISCRETA
QUANTITATIVA CONTÍNUA 
(Grandezas numéricas) 
(Descreve classificações, atributos, qualidades)
QUALITATIVA = CATEGÓRICA
QUANTITATIVA = NUMÉRICA 
População
Amostra
Técnica de Amostragem
Representatividade da amostra
Lembrando que para o tamanho da amostra
devem ser levado em conta 4 elementos:
TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM
PROBABILÍSTICA
Estrato 1 Estrato 3
AMOSTRA
Sistemática: 
 Para determinar o primeiro selecionado se faz um
sorteio de acordo com o tamanho da amostra; 
 Depois pega a constante e soma com o primeiro
selecionado;
K=N/n – cálculo da constante (N= população;
n=amostra) 
1.
2.
Ex: 
N = 50 alunos
n= 5 alunos
k = 50/5 = 10
Sortiei o número 4 pra começar
A M O S T R A : 4 , 1 4 , 2 4 , 3 4 , 4 4
+ 10 + 10 + 10 + 10
Por conglomerado: 
A área a ser pesquisada é dividida em
bairros/quarteirões ;
Primeiro seleciona qual a unidade irá participar;
Depois seleciona, por uma amostra aleatória
simples, os participantes da unidade selecionada;
Utilizada quando a população pode ser dividida em
subpopulações ou conglomerados heterôgeneos
representativos da população;
1.
2.
3.
4.
AMOSTRA
SORTEIO
@enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • 
AMOSTRA
NÃO PROBABILÍSTICA
Por julgamento:
Rápida, menos custosa, não precisa listar pessoas; 
Tendenciosa, eliminando a sua representatividade;
Não permite erro amostral;
Escolha total do pesquisador;
1.
2.
3.
4.
Por quota:
Primeiro desenvolve categoria ou quotas de
controle depois faz seleção por julgamento; 
0 próprio pesquisador escolhe;
1.
2.
TABELAS
Elementos de uma tabela : título, cabeçalho,
corpo, total, fonte, notas e chamadas.
Tabelas são delimitadas por traços horizontais e
nunca por traços verticais. 
Os traços verticais são somente usados para
separar colunas.
Obs: os marcados são elementos essenciais.
Opinião dos brasileiros sobre o atual presidente.
Respostas Frequência(n) Frequência relativa (%)
Bom
Regular
Ruim
Não sabe
450
625
1300
125
Total 2.500 1.00
450/2500 = 0,18
625/2500 = 0,25
1300/2500 = 0,52
125/2500 = 0,05
frequência relativa = frequência 
tamanho da
amostra
Para valor em porcentagem é
só multiplicar por 100%
Dupla entrada
Sexo e presença de depressão.
Sexo
Depressão
Total
Masculino
Feminino
Total 98 500
Para comparar dados de uma tabela é necessário realizar o
cálculo de porcentagem da frequência relativa;
Sim Não
36
62
214
188
402
250
250
%
36/250 = 0,144
62/250 = 0,248
Refere-se as pessoas com depressão do
sexo feminino e masculino;
(relaciona 2 variáveis)
DE CONTIGÊNCIA
DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA
Classe Frequência(n)
1,5|-2,0
2,0|-2,5
2,5|-3,0
3,0|-3,5
3,5|-4,0
4,0|-4,5
4,5|-5,0
3
16
31
34
11
4
1
Distribuição de frequências para o peso ao nascer de nascidos vivos
1,5|-2,0
inclui não inclui
Significa que nessa classe os valores vão de 1,5 até 1,99
extremos de classe
A quantidade de classes pode ser calculada por:
k = 1 + 3,3 log(n)
QUALITATIVO
n° de faltas Frequência(n)
0
1
2
3
4
5
6
9
10
5
3
2
0
1
Distribuição de número de faltas de 30 empregados de uma clínica no semestre.
Total 30
Dados contínuos
QUANTITATIVO
Para descobrir a variação de classes, basta dividir a
amplitude pelo n° de classes (o valor k achado);
@enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • 
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Soma de todos os dadosX
GRÁFICOS
QUALITATIVOS
Gráfico de barra Gráfico de setores
nominal ou ordinal nominal 
QUANTITATIVOS
Diagrama em linhas
discreto
Histograma
contínuo
Polígono de frequência Gráfico de dispersão
Box plot
O ângulo de cada setor precisa ser
calculado: é igual à proporção de
respostas na categoria, multiplicada por
360°.
A altura de cada barra deve ser dada pela
freqüência ou pela freqüência relativa
(geralmente em porcentagem) da
categoria.
MEDIDAS DE TENDÊNCIA
CENTRAL
MÉDIA
É obtida somando todos os dados e dividindo o
resultado pelo número deles.
Tamanho da amostra
Média de dados em tabelas
Em dados contínuos
MEDIANA
Valor que ocupa a posiçao central do conjunto dos
dados ordenados.
Menos sensível a valores extremos,
diferente da média;
@enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce• @enf.tryce • 
contínuo
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
Fonte: Vieira, 2011.
6 + 8
x= cada uma das observações do conj. de dados;
x = média amostral;
n= amostra;
1 - ORDERNAR OS DADOS DE FORMA CRESCENTE 
PAR IMPAR
2 - MEDIA DOS DADOS CENTRAIS 2 - VALOR DA POSIÇÃO CENTRAL
2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 12
2
= 7
MODA
Valor que ocorre com mais frequência.
AMODAL = conjunto de dados sem moda;
UNIMODAL = conjunto de dados com uma moda;
BIMODAL = conjunto de dados com duas modas;
MULTIMODAL = conjunto de dados que
apresentam mais de 2 modas; 
MODA
MEDIDAS DE DISPERSÃO
As medidas de tendência central são insuficientes para
representar adequadamente conjuntos de dados, pois
nada revelam sobre sua variabilidade, por isso
utilizamos as medidas de dispersão.
AMPLITUDE
 É a medida mais simples de dispersão.
Diferença entre os valores extremos.
Quanto maior a amplitude, maior a variação.
Só utiliza valores extremos,desconsiderando os
intermediários.
amplitude = maior – menor
VARIÂNCIA
Leva em conta todos os valores do conjunto de
dados.
Indica a dispersão de um conjunto de dados em
relação à média.
DESVIO PADRÃO
Exprime a mesma unidade de medida do dado
original.
 Representada por s ou DP.
 Corresponde a raiz quadrada da variância.
COEFICIENTE DE VARIAÇÃO
O CV representa a variabilidade como uma
fração em relação à média.
 Expresso em porcentagem.
CV = S
x
x 100
ERRO PADRÃO DA MÉDIA
Indica a variação de uma média amostral em relação
àmédia da população. Sendo assim, é uma medida
que ajuda a verificar a confiabilidade da média
amostral calculada.
EPM = S
√n
INTERVALO DE CONFIANÇA
Um intervalo de confiança é uma amplitude de
valores,derivados de estatísticas de amostras, que
têm a probabilidadede conter o valor de um
parâmetro populacionaldesconhecido.
O IC de 95% é o mais utilizado.
Fórmula: IC= [X-(TxEPM)] a [X+(TxEPM)]
Obs.: O valor de T para o IC de 95% é 2,262.
@enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • @enf.tryce • 
CORRELAÇÃO
Resume o grau de relacionamento entre duas
variáveis.
Coeficiente de correlação
de Pearson
• r = 1: correlação perfeita positiva
• r = -1: correlação perfeita negativa.
• r = O: correlação nula
• O