bioestatística prof. liana universidade do estado do rio de janeiro l@mpada – informática...

Bioestatística

Prof. Liana

Universidade do Estado do Rio de Janeiro

L@MPADA – informática Médica

2006/1

EmentaBioestatística (45 h)

Aula Teórica

Estatística – Conceitos

Organização e Apresentação de Dados

Medidas de posição e dispersão

Probabilidade e Distribuições de Probabilidade

Intervalos de confiança

Testes de Hipóteses

Correlação e Regressão

Introdução a Técnicas Não-Paramétricas

EmentaBioestatística (45 h)

Aulas práticas

Bibliografia

TRIOLA, M. Introdução à estatística. 9 ed. Rio de Janeiro: LTC, 2005.

Cronograma das aulas

Data Conteúdo horário

08/05/06 Unidade 1 + Unidade 2 (até tabelas) 8:00 – 12:00

15/05/06 Unidade 2 (gráficos) 8:00 – 12:00

22/05/06 Unidade 3 (posição)

10:00 –

12:00

29/05/06 Unidade 3 (dispersão)

10:00 –

12:00

05/06/06

Unidade 4 (probabilidade e dist. de

prob.)

8:00 – 12:00

12/06/06 Avaliação 1 8:00 – 12:00

19/06/06 Unidade 5 (intervalos de confiança) 8:00 – 12:00

26/06/06 Unidade 6 (teste de hipóteses - + teste t) 8:00 – 12:00

03/07/06 Unidade 6 (teste qui) 8:00 – 12:00

10/07/06 Unidade 6 (ANOVA) 8:00 – 12:00

17/07/06 Unidade 7 (Correlação e regressão) 8:00 – 12:00

24/07/06 Unidade 8 (testes não paramétricos) 8:00 – 12:00

31/07/06 Avaliação 2 8:00 – 12:00

Conceitos

Estatística

Estatística Indutiva e Inferencial

Bioestatística

Exemplos de utilização da bioestatística

População e amostra

Parâmetro e estatística

Dados primários e secundários

Censo

Variável

Conceitos

Estatística: é a ciência que tem por objetivo planejar, coletar, tabular, analisar e interpretar informações e delas extrair conclusões que permitam a tomada de decisões acertadas mediante incertezas.

Áreas: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial ou Indutiva

Bioestatística: aplicação da estatística nos campos relacionados a saúde.

Bioestatística na Medicina

Avaliação da literatura.

Aplicação de resultados de estudos no atendimento aos pacientes.

Interpretação de estatísticas vitais.

Interpretação de informações sobre fármacos e equipamentos.

Utilização de procedimentos diagnósticos.

Manter-se informado.

Avaliação de protocolos de estudo e artigos.

Participação ou coordenação de projetos de pesquisa.

Conceitos

População: é o conjunto de elementos (valores, pessoas, medidas etc) que tem pelos menos uma característica em comum.

População do município do Rio de Janeiro;

População de pacientes internados no HUPE;

População de pacientes atendidos no ambulatório de dermatologia do HUPE;

População de ratos Wistar machos do Biotério da Faculdade de Medicina da UERJ

População de seringas descartáveis do Posto de Saúde do bairro de Vila Isabel.

Amostra: é um subconjunto de elementos extraídos de uma população.

Conceitos

Parâmetro: é uma medida numérica que descreve uma característica de uma população.

Estatística: é uma medida numérica que descreve uma característica da amostra.

Dados primários: dados coletados pelo próprio pesquisador e sua equipe.

Dados secundários: não foram obtidos pelo pesquisador e sua equipe (diversas fontes como artigos em periódicos, institutos de pesquisa, DATASUS, IBGE, OMS, OPAS).

Conceitos

Censo: é uma coleção de dados relativos a todos os elementos de uma população.

Variável: é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população, podendo ter resultados numéricos ou não. Seus valores variam de elemento a elemento.

Variáveis - Classificação

Contínua

Discreta vaQuantitati

Ordinal

Nominal aQualitativ

Variável

Tipos de estudo

Estudo observacional: verificamos e medimos características específicas, mas não tentamos manipular ou modificar os elementos a serem estudados.

Estudo transversal: dados são observados, medidos e coletados em um ponto no tempo.

Estudo retrospectivo ou de caso controle: os dados são coletados do passado, voltando-se no tempo.

Estudo prospectivo ou longitudinal ou de coorte: os dados são coletados no futuro, de grupos (coortes) que compartilham fatores comuns.

Tipos de estudos

Experimento: aplicamos determinado tratamento e passamos então a observar seus efeitos sobre os elementos a serem pesquisados.

Confundimento: ocorre em um experimento quando o pesquisador não está apto a distinguir os efeitos de diferentes fatores.

Experimentos

Controlando os efeitos das variáveis

Experimentos cegos: o sujeito não sabe se está recebendo o tratamento ou o placebo.

Blocos: para testar a eficácia de um ou mais tratamentos é importante colocar os sujeitos em grupos diferentes (ou blocos) de tal modo que os grupos sejam muito semelhantes.

Planejamento experimental completamente aleatorizado: os sujeitos são colocados nos blocos através de um processo de seleção aleatória.

Planejamento rigorosamente controlado: sujeitos são escolhidos cuidadosamente de modo que em cada bloco sejam similares.

Tipos de estudos

Levantamento de dados

Problemas usuais - Representatividade

Fator associado à forma de amostragem.

Na seleção da amostra procura-se reproduzir as características observáveis da população - uso do critério de proporcionalidade.

Em caso de desconhecimento da composição da população deve-se utilizar algum critério de aleatoriedade (sorteio).

Amostra tendenciosa – conclusões sem consistência.

Levantamento de dados

Problemas usuais – Fidedignidade

Relacionada à precisão ou qualidade dos dados.

Motivos da falta de precisão:

Falhas nos instrumentos de aferição;

Problemas nos questionários empregados na obtenção dos dados;

Falha humana.

Amostragem

Se os dados amostrais não forem coletados de maneira apropriada, eles podem ser de tal modo inúteis que nenhuma manipulação estatística poderá salvá-los.

A aleatoriedade comumente desempenha papel crucial na determinação de quais dados coletar.

Amostragem

Vantagens do levantamento por amostragem: custo menor, menor tempo e objetivos mais amplos.

Situações para trabalho com amostras: população muito grande, dificuldade de acesso, grande número de variáveis.

Tipos

Aleatória

Estratificada

Sistemática

Conglomerados

Conveniência

Amostragem

Apresentação de dados - Tabelas

Componentes

Representação tabular

Apresentação de tabelas

A tabela deve ser simples, claras e objetivas. Grandes volumes de dados devem ser divididos em várias tabelas.

A tabela deve ser auto-explicativa.

Nenhuma casa da tabela deve ficar em branco, apresentando sempre um número ou um símbolo.

As tabelas, excluídos os títulos, serão delimitadas, no alto e em baixo, por traços horizontais grossos, preferencialmente.

Representação tabular

Apresentação de tabelas

Recomenda-se não delimitar as tabelas à direita e à esquerda, por traços verticais.

Será facultativo o emprego de traços verticais para a separação de colunas no corpo da tabela.

Deve-se manter a uniformidade quanto ao número de casas decimais.

Os totais e subtotais devem ser destacados.

Tabelas de contingência

Conjugando duas séries em uma única tabela, obtém-se uma tabela de dupla entrada.

Distribuições de Freqüência

Relacionam categorias ou classes de valores, juntamente com contagens (ou freqüência) do número de valores que se enquadram em cada categoria.

Exemplo 1: VARIÁVEL QUALITATIVA


Exemplo 2: VARIÁVEL QUANTITATIVA

Distribuição de freqüência para dados não agrupados ou não tabulados em classes;

Distribuição de freqüência para dados agrupados ou tabulados em classes.


Dados agrupados em classes

Distribuições de Freqüências

Elementos:

Classes: cada uma das linhas contendo um intervalo de valores. As classes são limitadas por dois valores: limite inferior de classe (li) e limite superior de classe (Li). Maneiras de expressar os limites de classes:

10 -- 12: compreende todos os valores entre 10 e 12, excluindo o 12.

10 -- 12: limites aparentes; os limites reais nesta situação são 9,5 e 12,5.

Amplitude de classe: é a diferença entre dois limites inferiores de classe consecutivos.

Ponto médio: é a média aritmética simples entre o limite superior e o inferior de uma mesma classe.


Elementos:

Freqüência absoluta simples (ni): é o número de informações verificadas em cada classe.

Freqüência total: é a soma de todas as informações observadas.

Freqüência relativa simples (fi): é o quociente entre a freqüência da classe e a freqüência total.

Freqüência acumulada (Fi): é obtida através da soma da freqüência daquela classe mais as freqüências de todas as classes anteriores.

sfreqüência as todasde soma

classe de freqüência relativa freqüência

Distribuições de freqüência

Etapas para a construção de tabelas de freqüências para dados agrupados:

1) Encontrar o menor e o maior valores (denominados mínimo e máximo) do conjunto de dados.

2) Escolher a amplitude de classe com que se deseja trabalhar.

3) A seguir, coloca-se o menor valor encontrado nos dados (ou um valor mais conveniente) como limite inferior da primeira classe e acrescenta-se a amplitude de classe escolhida. Esse processo é repetido até que seja criada a classe que inclui o valor máximo do conjunto de dados.

3) Contar o número de elementos que pertencem a cada classe (freqüência).



1) Decida sobre o número de classes desejado. (entre 5 e 20).

2) Calcule

3) Ponto inicial: Comece escolhendo um número para limite inferior da primeira classe. Escolha ou o valor mínimo dos dados, ou um valor conveniente que seja um pouco menor.

classes de número

or)(menor val - or)(maior val classe de amplitude



4) Usando o limite inferior da primeira classe e a amplitude de classe, prossiga e liste os outros limites inferiores de classe.

5) Liste os limites inferiores de classe em uma coluna vertical e prossiga para preencher os limites superiores de classe.

6) Percorra o conjunto de dados verificando o número de elementos que se encaixam em dada uma das classes.


Na construção de tabelas de freqüência, devemos observar as seguintes diretrizes:

As classes devem ser mutuamente excludentes.

Todas as classes devem ser incluídas, mesmo as de freqüência zero.

Procurar utilizar a mesma amplitude para todas as classes.

Escolher números convenientes para limites de classe..

A soma das freqüências das diversas classes deve ser igual ao número de observações originais.

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