Construção dos quartis• O primeiro quartil corresponde a 25% da distribuição para

calcular a posição teremos:

• No caso do conjunto anterior N=10 e queremos o Q1 então• A posição será Q25%=0,25(10+1)=2,75

• devemos calcular a média entre o 2º e o 3º

• valor na distribuição então Q25%=(2,0+2,1)/2=2,05

• Existem várias formulas esta formula simplifica o calculo

)1(4

+= Ni

Qi

O segundo quartil

• O segundo quartil corresponde a mediana

• A posição será Q2=1/2(10+1)=5,5

• Ou seja a média entre o 5º e o 6º elemento da amostra ordenada

• No caso o valor será Q50=(3,0+3,1)/2=3,05

O terceiro quartil

• A posição será Q75%=0,5(10+1)=8,25

• Ou seja a média entre o 8º e o 9º elemento da amostra ordenada

• No caso o valor Q75=(3,7+6,1)/2=9,8/2=4,9

Observação

• Podemos calcular qualquer medida de posição a mais utilizada é a mediana seguida pelos quartis e algumas vezes os decis (10%, 90% etc)

• Para o calculo de qualquer medida de posição são realizados 3 passos

• Ordenar os dados

• Calcular a posição do valor correspondente ,

• Calcular o valor da medida

Fora destes limites os valores são considerados out-liers

291N =

Tempo

40

30

20

10

0

211

209210208

23

1

Exemplo

84207N =

Tempo

2,001,00

Tempo em dias

40

30

20

10

0

214213212

211

208209210

23

1

Podemos comparar dois grupos

utilizando o blox-plot

Medidas de Dispersão ou Variabilidade

• Amplitude total medida da diferença entre o maior e o menor valor da variável.

• Variância média da soma dos quadrados dos desvios com relação à média.

( )

N

xxn

i

i∑=

−

= 1

2

2σ(((( ))))

1n

xx

S

n

1i

2

i2

−−−−

−−−−

====∑∑∑∑====

Medidas de Dispersão ou Variabilidade

• Desvio Padrão é a raiz quadrada da variância.

( )

N

xxn

i

i∑=

−

= 1

2

σ

( )

1

1

2

−

−

=∑=

n

xx

S

n

i

i

observações :

• Assim como a média é afetado por valores extremos

• é da mesma natureza da variável considerada

• os indicadores referentes a amostras sofrem uma correção amostral que

corresponde a subtração de uma

unidade do tamanho da amostra

150281fnormal361020

321270mnormal371019

304276fcesarea280018

433268mcesarea303017

170283mcesarea420016

211279fnormal324015

442284mnormal319014

242277mnormal367013

181274fnormal325012

170258mnormal315011

200275fnormal290010

220275mnormal34509

220279mcesarea40908

252245fcesarea27007

372269fnormal28506

261278fcesarea42005

170283mcesarea42004

322296mnormal32003

220279mcesarea40902

232296mnormal34501

IDADE DA MÃE (anos)

NÚMERO DE GESTAÇÕES PRÉVIAS

DURAÇÃO DA GESTAÇÃO (dias)

SEXO

TIPO DE PARTO

PESO AO NASCER (g)ID

Exemplo

Objetivo

• Dessa forma, este estudo teve como objetivo avaliar se existe associação entre o perfil lipídico e a intensidade de doença ateroscleróticacoronariana em pacientes com síndrome coronariana aguda sem supradesnivelamento do segmento ST.

• Perfil lipídico e intensidade de doença

aterosclerótica na síndrome coronariana aguda

Arq. Bras. Cardiol. v.90 n.1 São Paulo jan. 2008

• Penalva Rafaela Andrade, Huoya Marçal de Oliveira, Correia Luis Cláudio Lemos, Feitosa Gilson Soares, Ladeia Ana Marice Teixeira. Perfil lipídico e intensidade de doença aterosclerótica na síndrome coronariana aguda. Arq. Bras. Cardiol. [periódico na Internet]. 2008 Jan [citado 2008 Mar 19] ; 90(1): 24-30. Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0066-782X2008000100005&lng=pt&nrm=iso. doi: 10.1590/S0066-782X2008000100005

Método estatístico

• Na análise estatística, a característica clínica idade foi avaliada por meio de média e desvio padrão respectivo; as variáveis clínicas categóricas (sexo, fatores de risco cardiovascular e uso de medicamentos) foram expressas em proporções.

• Para avaliar a associação entre perfil lipídico e número de vasos comprometidos, utilizou-se a comparação de médias pelo teste ANOVA. A comparação entre médias nos grupos com presença ou não de obstruções foi feita utilizando o Teste t de Student.

• Definiu-se a significância estatística por valor de p < 0,05. Realizou-se análise multivariada. Na regressão logística, a variável dependente foi o número de vasos acometidos; essa variável foi dicotomizada em 1 ou mais que 1 vaso acometido. As variáveis independentes foram as variáveis significativas na análise univariada. Os dados foram inseridos e analisados pelo software SPSS, versão 10.0.