Palestra de Estatística Aplicada com Isadora Cônsoli Lupchinski

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ESTATÍSTICA APLICADA
NA ÁREA DA SAÚDE
Isadora Cônsoli Lupchinski
Palestra de Estatística
Aplicada
FUNCIONAMENTO DA ESTATÍSTICA VOLTADA PARA A 
ÁREA DA SAÚDE
APLICAÇÕES PRÁTICAS
Isadora Cônsoli Lupchinski
Principais 
Objetivos 
desta 
palestra
• O que falaremos hoje?
• O que é a Estatística e 
para que serve?
• Tipos de Metodologias. 
E quais devo usar?
• Tipos de variáveis?
• Discutir os principais 
métodos estatísticos.
• Apresentar noções dos 
principais testes 
estatísticos.
• Discutir os principais 
aspectos do 
processamento de 
dados.
Introdução
O que um Estatístico faz?
Marketing
•Pesquisa de 
mercado
•Pesquisa de 
satisfação do 
cliente
Sociologia e 
Demografia
•Pesquisas de 
Opinião
•Levantamentos 
sociais e 
demográficos
Ciência Política
•Pesquisas Eleitorais
•Mercado Financeiro
Economia
•Levantamentos 
econômicos
•Avaliação de 
impactos de 
políticas públicas
Ciências da Saúde
•Epidemiologia
•Pesquisas clínicas 
•Pesquisas 
acadêmicas
•Levantamentos 
sobre mortalidade 
infantil, desnutrição, 
incidência de 
doenças, cobertura 
vacinal
Ecologia
•Levantamentos 
de impactos 
ambientais
•Levantamentos 
de recursos 
naturais
Engenharia
•Implementação 
de planos de 
monitoramento 
de qualidade
•Controle 
industrial
Órgãos Oficiais
•Informações e 
dados oficiais 
sobre a nação
Educação
•Pesquisas para 
avaliação de 
sistemas 
educacionais
Agronomia
•Levantamentos 
de produção 
agrícola
Biologia
•Levantamentos 
de abundância 
de espécies
Introdução
◦ Estatística é fácil? 
◦ Para que serve?
◦ Qual metodologia 
devo usar para meus 
estudos?
◦ Como ler e interpretar 
os resultados de um 
artigo?
Introdução
Foco
Objetivos
Metodologia
Processo de Investigação e 
Geração de Conhecimento
• Formulação 
de perguntas
• Hipóteses
Problema 
Real
• Escolha de 
Metodologia
• Coleta de 
dados
Planejamento
• Análise de 
dados
• Resultados
Resumo
Principais Tipos de Pesquisas
•Uma única ocasião
•Estado da população
•Uma única amostra
•Uma única entrevista por unidade
Transversal
•Várias ocasiões
•Evolução da população
•Amostra muda a cada ocasião
•Geralmente uma única entrevista por unidade
Repetida
•Várias ocasiões
•Evolução das unidades
•Mesma amostra nas várias ocasiões
•Várias entrevistas por unidade
Longitudinal
Principais Tipos de Pesquisas
DESCRITIVAS
◦ População ou amostra é observada e 
então descrita
◦ Tende a usar estatísticas mais simples
◦ Estatísticas de tendência central e de 
dispersão
◦ Análise gráfica mais simples
◦ Análise exploratória
ANALÍTICAS
◦ Utilizadas para formular e verificar 
hipóteses através da comparação de 
sub-grupos
◦ Análises mais elaboradas
◦ Análise confirmatória
◦ Estatística multivariada
◦ Testes estatísticos
Tipos de variáveis
Quantitativa
Contínuas
Altura, peso, salário
Discretas
Nº de filhos, 
quantidade de 
ampolas gastas de 
um medicamento
Qualitativa
Nominal
Profissão, sexo, 
religião
Ordinal
Escolaridade, 
estágio da 
doença, classe 
social
Tipos de variáveis
Variáveis Independentes
◦ O fator que é diferente entre os grupos de
controle e experimental é conhecido
como a variável independente.
◦ Esta variável é independente porque ela
não depende do que acontece no
experimento. Ao invés, ela é algo que o
pesquisador aplica ou escolhe ele mesmo.
Variáveis Dependentes
◦ Em contraste, a variável dependente num
experimento é a resposta que é medida para
ver se o tratamento tem um efeito.
◦ Neste caso, a fração de sementes de feijão
que germinou é a variável dependente. A
variável dependente (fração de sementes
germinando) depende da variável
independente (a quantidade de água), e
não vice-versa.
Grupo controle
◦ Há dois grupos no experimento e eles são idênticos, exceto que um recebe um tratamento
(água) enquanto o outro não.
◦ O grupo que recebe o tratamento num experimento (neste caso o pote regado) é
chamado de grupo experimental, enquanto o grupo que não recebe o tratamento (neste
caso o pote seco) é chamado de grupo controle.
◦ O grupo controle fornece um padrão, ou referência, que permite avaliar se o tratamento tem
um efeito.
Perguntas Pré-Projeto
◦ Definir como será feito o estudo;
◦ O que dizem os estudos da sua área de 
interesse?
◦ Já existe algum estudo parecido ou você está 
“inventando algo” novo?
◦ Qual o perfil do seu público alvo?
◦ Qual o tipo de dados?
◦ Que tipo de variáveis devo usar?
◦ Quais análises tenho interesse? O que 
pretendo responder?
◦ Quais são suas hipóteses?
Interesse do 
Estudo
Estudos na 
área
População
Todos 
Amostragem
Amostra
Tipo de pesquisa: Censo
Vantagens
◦ Precisão dos resultados (em igualdade
de condições, o censo produz resultados
mais precisos que uma amostra);
◦ Coleta de informações sobre todas as 
unidades da população;
◦ Subpopulações podem ser identificadas 
a posteriori;
◦ Permitem a construção de cadastros;
◦ É recomendado quando: a população é 
pequena, erros amostrais são grandes e 
as informação são baratas.
Desvantagens
◦ Caro
◦ Mais demorado
Vantagens
Desvantagens
Tipo de pesquisa: Censo
Exemplo
◦ O censo no Brasil é realizado a cada
10 anos pelo IBGE.
◦ A população é contada em todo o
território do Brasil e os resultados são
usados pelo governo no
desenvolvimento de políticas públicas
e na destinação dos fundos
governamentais para as unidades
federativas.
◦ Em 1872 foi realizado o 1º censo
nacional no Brasil.
Tipo de pesquisa: Amostragem
Amostragem
◦ É uma importante área da estatística
que estuda técnicas e procedimentos
para a seleção de amostras e a
posterior análise dos dados amostrais,
com o objetivo de fazer inferência a
respeito da população da qual a
amostra foi retirada;
◦ Coleta informações sobre uma parte
da população.
Tipo de pesquisa: Amostragem
Vantagens
◦ Economia (dada as restrições orçamentárias,
uma amostra produz resultados mais
informativos e precisos); menor custo;
◦ Rapidez (maior velocidade para obtenção
dos resultados);
◦ Deve ser sempre utilizada quando:
◦ A população é grande e/ou os custos
(tempo e dinheiro)são altos;
◦ Permitem o controle da precisão 
◦ Redução da carga de coleta sobre unidades 
da população
Desvantagens
◦ Os resultados obtidos estão sujeitos a 
uma margem de erro;
Tipo de pesquisa: Amostragem
Amostragem
◦ Exemplos:
◦ Pesquisa Nacional por Amostra de
Domicílios (PNAD)
◦ Pesquisa Mensal de Emprego (PME)
◦ Índices de Preços ao Consumidor
(INPC)
◦ Pesquisa Anual de Serviços (PAS)
◦ Pesquisa Mensal de Comércio
(PMC)
◦ Pesquisa Industrial Anual (PIA)
◦ Inspeção de lotes de lotes de
produtos
Por que então não fazer sempre 
pesquisas por amostragem e 
esquecer o censo?
◦ Porque há ocasiões onde a natureza da informação faz com que o censo seja não 
apenas desejável, mas essencial.
Eleições
Etapas Gerais de um Levantamento 
Amostral
1. Identificação dos objetivos do levantamento;
2. Definição da população alvo;
3. Definição das variáveis de interesse e dos 
dados a serem colhidos;
4. Identificação do grau de precisão desejado;
5. Escolha do instrumento de coleta de dados;
6. Identificação de um cadastro;
7. Planejamento da amostra;
8. Pré-teste;
9. Seleção da amostra e coleta de dados/ 
Organização do trabalho de campo;
10.Descrição e análise dos dados;
11.Resumo de informações adquiridas e 
recomendações para futuroslevantamentos.
Técnicas de amostragem
◦ Definida a pop. alvo, é preciso estabelecer a técnica de amostragem, ou seja, o
procedimento a ser adotado na seleção de elementos da amostra.
Características desejáveis de uma 
amostra
Amostra
Capacidade 
de generalizar 
estimativas da 
amostra para a 
pop.
Menor erro 
amostral 
possível, dado 
o custo, tempo 
e restrições 
operacionais
Permitir a 
mensuração da 
precisão das 
estimativas
Amostragem
Amostragem
Probabilística
Aleatória Simples
Estratificada
Sistemática
Conglomerado
Múltiplos Estágios
Não Probabilística
Acidental ou 
Conveniência
Intencional
Quotas ou 
Proporcional
Desproporcional
Amostragem Probabilística
◦ A principal abordagem para obter boas amostras é a Amostragem Probabilística;
◦ O uso de métodos aleatórios assegura:
◦ Qualidade;
◦ Utilidades das informações;
Vantagens e desvantagens
Prós Contras
Tamanho da Amostra
◦ A escolha do tamanho da amostra deve ser feita tendo como base a precisão 
necessária e os recursos disponíveis para a pesquisa;
◦ A determinação de n é um dos aspectos fundamentais no planejamento amostral;
◦ Uma amostra muito grande pode aumentar os custos de maneira desnecessária;
◦ Por outro lado se for pequena poderá fazer com que a pesquisa seja inconclusiva;
◦ Dadas as restrições orçamentárias, deve-se adotar um plano amostral e fixar um 
tamanho amostral que possibilitem atingir os objetivos da pesquisa.
◦ O tamanho da amostra refere-se ao número de itens individuais testados num 
experimento. Com mais amostras e repetindo-se o experimento mais vezes, diminui-se 
a probabilidade de chegarmos a uma conclusão errada, devida à variação aleatória.
Tamanho da Amostra por AASC
Tamanho da Amostra por AASC
Tamanho da amostra por AASs
Inferência Estatística
◦ Principais assuntos da Estatística Moderna
◦ Dividida em 2 grandes tópicos: a
estimação de parâmetros e os testes de
hipóteses.
◦ Testes Não paramétricos: são aqueles em
que se pressupõe relativamente pouca
coisa acerca das variáveis envolvidas,
porém podem ser aplicadas a qualquer
tipo de variável.
◦ Testes Paramétricos: São aqueles em
que se pressupõe que as variáveis
sendo comparadas estão numa
escala intervalar ou de razão, e
apresentando distribuição normal.
Testes Paramétricos
Vantagens
◦ Detectar diferenças muito sutis entre as 
variáveis estudadas;
◦ São aplicados em situações em que se 
conhece a distribuição dos dados;
◦ Servem para testar parâmetros
populacionais, tais como: média, variância
e proporção.
Desvantagens
◦ Necessidade de se comprovar que os
pressupostos estão de fato satisfeitos
(normalidade, homogeneidade de
variâncias, etc.)
◦ São testes mais robustos que os não
paramétricos.
Testes Paramétricos
◦ Uma das premissas dos testes paramétricos é o pressuposto que os dados seguem
uma distribuição normal (gaussiana);
◦ É possível ter indícios, graficamente, sobre a distribuição dos dados, no entanto,
somente os testes de aderência podem comprovar se os dados seguem normalidade;
◦ Os dois principais testes de normalidade são
◦ Kolmogorov-Smirnov
◦ Shapio-Wilk
Testes Não-Paramétricos
Vantagens
◦ Podem ser aplicados a um conjunto 
muito mais amplo de casos.
Desvantagens
◦ Comparativamente menos sensíveis.
Resumo dos Testes Não-Paramétricos
Testes não 
paramétricos
Uma amostra Duas amostras
Duas amostras 
emparelhadas 
(dependentes)
Duas amostras 
independentes
K amostras 
Várias 
amostras 
emparelhadas 
(dependentes)
Várias 
amostras 
independentes
Resumo dos Testes Não-Paramétricos
Importância da visão Estatística
Importância da visão Estatística
◦ Fica aqui minha dica: 
◦ a observação de dados históricos serve para levantarmos nossas hipóteses 
mas não para prová-las. Seja prudente nas suas apresentações colocando 
palavras como "provavelmente", "possivelmente". Atente-se às suas 
certezas!
Importância da visão Estatística
Importância da visão Estatística
◦ Batendo o olho, a gente se assusta com tamanha diferença entre os dois institutos. É pau no 
gráfico mesmo, e por distorção. 
◦ Os eixos das datas nos dois gráficos estão defasados entre si causando uma confusão na hora da 
comparação.
◦ Se fizermos uma fusão dos gráficos teremos mais confusão ainda, pela grande quantidade de 
linhas. Como sair dessa? Note que os dados sofrem 2 quebras, por instituto e por candidato. 
◦ Uma alternativa é fazer o gráfico separando os dados por candidato, e não por instituto como a 
Folha fez. Veja isso nos três gráficos abaixo:
Importância da visão Estatística
Melhorou a 
visualização?
OBRIGADA!
Palestra de Estatística
Aplicada
Grata pela 
atenção de 
todos!