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Profa. Dra. Maria Ivanilde Silva Araújo
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Apresentação em tema: "Profa. Dra. Maria Ivanilde Silva Araújo"— Transcrição da apresentação:
1 Profa. Dra. Maria Ivanilde Silva Araújo
Bioestatístia Profa. Dra. Maria Ivanilde Silva Araújo 2014
2 Ementa Bioestatística (60 h)
Considerações Iniciais: Bioestatística – A estatística das ciências médica e biológica Conceitos Preliminares Planejamento da Pesquisa e as Técnicas de Amostragem Organização e apresentação de dados Distribuição de Freqüência Apresentação Gráfica. Medidas de posição e variabilidade Distribuição Normal Estimação e Teste de Hipótese Coeficiente de Correlação entre duas variáveis. Correlação e regressão linear simples Uso de programas estatísticos e aplicações em ciências da saúde Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
3 Bibliografia Soares, J. F., Siqueira, A. L. Introdução à Estatística Médica 2 ed.– UFMG - COOPMED, Belo Horizonte, MG, M. I. Araújo e A. A. Balieiro, Apostila de Bioestatística. UFAM, 2009. Motta, Valter T., Bioestatística. 2 ed. EDUCS, Caxias do Sul, RS, 2006. Bussab W. de O.; Morettin, P. A. Estatística Básica - 7ª Edição. São Paulo. Ed. Saraiva, 2011. VIEIRA, S. Elementos de Estatistica, 4 Edição. Ed. Atlas, 2003. Petrie, A.; Sabin, C. Estatística Médica, 2 ed. Roca, São Paulo, 2007 Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
4 Cronograma das aulas Data Conteúdo Horário 29/04/14
Conceitos Fundamentais de Estatística. Estatística Descritiva, Inferência Estatística. População e Amostra. Tipos de Variáveis. 14:00 – 18:00 06/05/14 Planejamento da Pesquisa, Fases do trabalho estatístico e as Técnicas de Amostragem. Organização e apresentação de dados 13/05/14 Análise Exploratória de Dados – AED. Distribuição de Frequência e as técnicas exploratórias dos dados 20/05/14 Exercícios com banco de dados e computador 27/05/14 1ª Avaliação 03/06/14 Medidas de Posição 10/06/14 Medidas de Variabilidade 24/06/14 Distribuição Especial: Normal 01/07/14 Dia para trabalhar o banco de dados (Exercícios) Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
5 Cronograma das aulas Data Conteúdo Horário 08/07/14 2ª Avaliação
15/07/14 Intervalo de Confiança e Teste de hipótese 14:00 – 17:00 22/07/14 Associação entre Variáveis Quantitativas: Gráfico de Dispersão. Tipos de Associação entre duas Variáveis. Coeficiente de Correlação 29/07/14 Exercícios 05/08/14 Cor. e reg. linear simples . 12/08/14 Exempos.: Corr. E Reg, (+ banco dados) 08/09/14 Prova final Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
6 Conceitos Estatística
Estatística descritiva ou Análise exploratória de dados Estatística Indutiva e Inferencial Probabilidade Bioestatística e exemplos População e amostra Parâmetro e estatística Dados primários e secundários Censo Variável Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
7 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 e Probabilidade Bioestatística: aplicação da estatística nos campos relacionados a saúde, biologia, biotecnologia etc. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
8 Conceitos População: é o conjunto de elementos (valores, pessoas, medidas etc.) que tem pelos menos uma característica em comum. Alunos de 5 a 12 anos da rede pública do município de Gurupi-TO (para verificação de parasitas intestinais) Idosos integrantes da Unati - Universadade Aberta à Terceira Idade (importância da relação farmacêutico – paciente, percepção sobre a atuação do farmacêutico) Calendula officinalis L. (ASTERACEA). Influência do processo extrativo nas características físicas e químicas dos extratos. Amostra: é um subconjunto de elementos extraídos de uma população. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
9 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). Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
10 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. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
12 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 decorrer do tempo, de grupos (coortes) que compartilham fatores comuns. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
13 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. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
14 Tipos de estudos Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
15 Levantamento de dados Problemas usuais - Representatividade
16 Levantamento de dados Problemas usuais – Fidedignidade
17 Levantamento de dados A importância da coleta de dados
Bom Questionário; Perguntas abertas e fechadas; Cuidado na hora de coletar informações; Não adianta uma metodologia perfeita e um bom planejamento se na hora da coleta dos dados houver alguma influência do entrevistador perante o entrevistado; As pessoas que são contratadas para fazer as entrevistas devem passar por um bom treinamento. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
18 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. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
19 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 Simples com e sem reposição Estratificada Sistemática Conglomerados Conveniência Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
20 Distribuições de Frequências
Relacionam categorias ou classes de valores, juntamente com contagens (ou frequência) do número de valores que se enquadram em cada categoria. Exemplo: VARIÁVEL QUALITATIVA Distribuição dos pacientes por tipo sanguíneo Tipo sanguíneo Frequência A 29 B 13 AB 3 O 51 Total 96 Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
21 Tabelas Tabela de distribuição de frequência
22 Tabelas X fi fac fr far 21 3 3/17 22 2 5 2/17 5/17 23 7 7/17 24 1 8
23 Tabelas Para a construção de tabelas de frequências para variáveis contínuas, os dados devem ser agrupados em intervalos de classes. Para a construção das classes algumas definições são necessárias: Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
24 Tabelas Amplitude Total ou "Range" (R): É a diferença entre o maior e o menor valor observado. Ex.: R = = 9. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
25 Tabelas Intervalos de Classe: Conjunto de observações apresentadas na forma contínua, sem superposição de intervalos, de tal modo que cada valor do conjunto de observação possa ser alocado em um, e apenas um, dos intervalos. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
26 Tabelas O número k de intervalos para cada conjunto de observações com n valores pode ser calculado como: k = 1 + 3,322(log10 n) (fórmula de Sturges) Ex.: para um conjunto com 50 observações obtemos log10(50) ≈ 1,699; k = 1 + 3,322 x 1,699 ≈ 6,6 ≈ 7 intervalos O tamanho w de cada intervalo é obtido pela divisão do valor da diferença entre o maior e o menor valor, R, pelo número de intervalos k: w = R/k Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
27 Tabelas Etapas para a construção de tabelas de frequência para dados agrupados: Encontrar o menor e o maior valor (mínimo e máximo) do conjunto de dados. Calcular o número de classes que englobem todos os dados sem haver superposição dos intervalos. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
28 Tabelas 3) Contar o número de elementos que pertencem a cada classe. 4) Determinar a frequência relativa de cada classe. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
29 Tabelas Exemplo: O conjunto de dados abaixo representa as idades de mulheres responsáveis pelos domicílios. Construa intervalos de classes para o mesmo. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
30 Tabelas Solução: se utilizar a fórmula de Sturges
31 Tabelas Ou construir intervalos empiricamente: Intervalo de classe
32 Tabelas Os extremos dos intervalos são conhecidos como limites de classes. Procedendo-se desse modo, ao resumir os dados referentes a uma variável contínua perde-se informações. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
33 Apresentação de dados - Tabelas
Componentes Título Distribuição dos pacientes segundo as escalas de ABVD e AIVD, Hospital H, Manaus-AM, 2014 Cabeçalho Variáveis f f (%) Atividades Básica da Vida Diária (ABVD) Independência (6 ou mais) 49 79,03 Dependência Parcial (4 - 5) 9 14,52 Corpo Coluna Dependência Importante (2 ou menos) 4 6,45 Indicadora Atividades Instrumentais da Vida Diária Independência (7 - 9) 26 41,94 Célula Dependência Parcial (4 - 6) 17 27,42 Dependência importante (0 - 3) 19 30,65 Rodapé: f: Freqüência; f(%): Freqüência Relativa Fonte: Labio Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
34 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. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
36 Tabelas de contingência
Conjugando duas séries em uma única tabela, obtém-se uma tabela de dupla entrada. Distribuição segundo tratamento de diabetes e cultura, localidade L, Amazonas 2012 Variável (Módulo - DIABETES) Não Indígena Indígena P f f (%) Está fazendo tratamento contra Diabetes? Não, mas já fez 4 14,29 3 Não, nunca fez 5 17,86 19,05 Sim, com comprimido 10 35,71 8 38,10 0,99 Sim, com insulina 2 7,14 9,52 Sim, somente com dieta 7 25,00 Total 28 100,00 21 Fonte: Labio Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
37 Gráficos Os gráficos são representações pictóricas dos dados.
38 Gráficos A escolha do gráfico mais apropriado ficará a critério do analista. Contudo, os elementos simplicidade, clareza e veracidade devem ser considerados quando da elaboração de um gráfico. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
39 Gráficos Gráficos para variáveis qualitativas
40 Gráficos Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
41 Gráficos Fonte: questionário aplicado aos alunos da UFAM, com ingresso no ano de *134 alunos não responderam esta questão Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
42 Gráfico Gráfico de composição em setores: Destina-se a representar a composição, usualmente em porcentagem, de partes de um todo. Consiste num círculo de raio arbitrário, representando o todo, dividido e setores, que corresponde as partes de maneira proporcional. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
43 Gráficos Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
44 Gráficos Gráfico para variáveis quantitativas:
45 Gráficos Gráfico de dispersão:
46 Gráficos Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
47 Gráficos Histograma: É um gráfico de barras contíguas, com bases proporcionais aos intervalos das classes e a área de cada retângulo proporcional à respectiva frequência. Exemplo: Idade dos idosos que procuram atendimento no Centro de Atenção Integrada da Melhor Idade – CAIMI. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
48 Gráficos Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
49 Gráficos Polígono de frequência: É um gráfico em linha, onde as frequências são marcadas sobre perpendiculares ao eixo horizontal, levantadas pelos pontos médios dos intervalos de classe. Para conseguir um polígono, ligamos os extremos da linha obtida aos pontos médios da classe anterior à primeira e da posterior à última, da distribuição. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
50 Gráficos Gráfico de linhas: É indicado para dados coletados ao longo do tempo, ou de medidas repetidas. Através desse gráfico é possível constatar algum tipo de tendência e identificar alguns eventos inusitados, como por exemplo, o surto de uma determinada doença. Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
51 Gráficos Fonte: Relatório de Gestão UFAM/2012
52 Distribuições de Frequências
Exemplo: VARIÁVEL QUANTITATIVA Distribuição de frequência para dados não agrupados ou não tabulados em classes; Distribuição de frequência para dados agrupados ou tabulados em classes. Idade dos farmaceuticos em anos 36 39 40 42 43 44 45 47 49 50 51 52 53 55 57 58 59 Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
Dados agrupados em classes Idade de 25 fisioterapeutas Idade Frequência 35 I-- 40 2 40 I-- 45 7 45 I-- 50 6 50 I-- 55 5 55 I-- 60 Fonte: Dados Fictícios Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
Valor de ponto em torno do qual os dados se distribuem Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM
60 Medidas de Variabilidade
Desvio Padrão Raiz quadrada da variância, sendo representava por S; tem a mesma unidade de medida dos dados Ex.: 0,4,6,8,7. S2 (variância) = 10 s (desvio padrão): √10 = 3,16 Coeficiente de variação (CV) Razão entre o desvio padrão e a média x 100 CV = 6 x 100 X Ex.: Grupo I: 3,1,5 anos (x = 3 anos; s2 = 4; s=2) : CV = 66,7% Grupo II: 55,57,53 anos (x = 55 anos; s2 = 4; s = 2) : CV = 3,64% Vejam à dispersão dos dados em ambos os grupos é a mesma, mas os CV são diferentes (no grupo I a dispersão relativa é ALTA) Profª Drª Maria Ivanilde Araujo- UFAM