BIOESTATÍSTICA

BIOESTATÍSTICA

1. UNIDADE I

   • BIOESTATÍSTICA
     • O MÉTODO E A CIENCIA
     • ESTATÍSTICA E BIOESTATISTICA
     • OS NIVEIS DE MENSURAÇÃO
     • POPULAÇÃO E AMOSTRA
     • AS TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM

2. A ciência que trata os planos e os métodos de coleta, tabulação e análise de fatos numéricos nas ciências da vida

3. UNIDADE II

   • OBTENÇÃO E EXPRESSÃO DE DADOS UTILIZADOS EM BIOESTATÍSTICAS
     • Elaboração de Questionários e de Instrumentos de Coleta de Dados;
       • ANÁLISES ESTATÍSTICAS
         • DADOS
           • QUESTIONÁRIOS
           • ROTEIROS
         • VARIÁVEIS
           • classificação dos dados em variáveis é que permitirá a elaboração de tabelas
           • MEDIAÇÃO
         • A tabulação de dados seria a etapa seguinte. Nela, podemos visualizar a quantidade e a qualidade dos dados obtidos. Sempre usamos a tabulação dos dados para, a partir dessa etapa, começarmos a realizar análises estatísticas descritivas e analíticas
           • variações de idade, de profissão, número de filhos, renda
     • • Elaboração de Tabelas e Gráficos.
       • TEXTO
       • GRÁFICOS
         • : Gráfico de pontos
         • : Gráfico de setores
         • Gráfico de barras
       • As tabelas são muito utilizadas para facilitar (e muito) as informações obtidas e apuradas. Se a variável for qualitativa, realiza­se a simples contagem; se for quantitativa, usamos os cálculos matemáticos básicos (soma, divisão, multiplicação, divisão etc.).

4. UNIDADE III

   • Medidas de Tendência Central;
     • essas medidas – de tendência central e de dispersão – são uma primeira caracterização dos conjuntos populacionais ou amostrais
     • Média Aritmética
       • A média aritmética consiste na soma dos valores de um conjunto de dados, divididos pelo número de elementos.
     • Mediana
       • Ela indica o valor que divide ao meio o conjunto de valores, ou seja, indica o valor que ocupa a posição central desse conjunto, não sofrendo qualquer interferência dos valores extremos. O seu cálculo depende da ordenação dos dados, o que corresponde a colocá-los em ordem crescente ou decrescente.
     • Moda
       • A moda é o valor que ocorre com maior frequência. Essa medida, juntamente com a média e a mediana, ajudam a compreender o padrão homogêneo dos dados. Quando essas três medidas estão próximas, podemos dizer que o conjunto de dados é homogêneo, ou seja, não há valores extremos, mas sim uma tendência de que boa parte dos números se localizem próximos a essas três medidas.
       • unimodal
         • um conjunto de dados possui um único valor que se repete com maior frequência,
       • bimodal;
         • o dois números aparecem com maior frequência
       • multimoda
         • se três ou mais números aparecem com maior frequência,
       • amodal
         • A ausência de moda
   • Medidas de Dispersão;
     • Quartis e Percentis
       • Já aprendemos que a mediana é o valor que divide ao meio o conjunto de valores. Poderíamos dizer também que a mediana indica que, abaixo daquele valor, temos 50% das observações dos valores. Mas há situações em que podemos dividir o conjunto de valores em partes menores: quartis, decis e percentis indicam essa possibilidade.
     • Amplitude, Mínimo e Máximo
       • A amplitude explica a variabilidade de valores, e por isso é considerada uma medida de dispersão. É definida como a diferença entre o maior e o menor valor de um determinado conjunto de valores. Menor, também chamado de mínimo, é o menor valor de um determinado conjunto de valores. Maior, também chamado de máximo, é o maior valor de um determinado conjunto de valores.
     • Variância e Desvio Padrão
       • Essas duas medidas indicam a variabilidade, distância dos valores em torno do valor médio encontrado para um determinado conjunto de dados (valores). Se menores, a variância e o desvio padrão indicam pouca variabilidade dos valores, caracterizando um conjunto de valores mais homogêneo, ou seja, de variabilidade pequena.
     • Coeficiente de Variação
       • Essa medida indica a dispersão dos valores em relação à média. Para se calcular o coeficiente de variação, usamos o desvio padrão e a média: CV= desvio padrão / média x 100 Percebam que o CV não possuirá unidade de medida (é adimensional). Dessa forma, podemos comparar a dispersão de valores para dados quantitativos que utilizaram medidas diferentes, como metros e quilogramas. O uso de coeficientes não é tão frequente quanto o uso das outras medidas discutidas neste capítulo. Os coeficientes são importantes na elaboração de indicadores de saúde.
       • CV= desvio padrão / média x 100

5. UNIDADE IV

   • Probabilidade e Distribuição de Frequências como Estimativa da Probabilidade
     • Noções de Probabilidade;
       • Após realizar a descrição dos eventos utilizando gráficos, tabelas, calculado média, desvio padrão, fazendo correlações e regressões, o pesquisador deseja fazer inferências, ou seja, extrapolar seus resultados para a população. Para tanto, é necessário entender de probabilidade, uma vez que as inferências são expressas em probabilidade de aquela conclusão ser falsa ou verdadeira. 
       • Probabilidade aleatória
         • Para entender a probabilidade de um evento aleatório, precisamos definir: • S – Espaço amostral: É o conjunto de todos os elementos possíveis; • EVENTO – É qualquer subconjunto de S (Notação A, B, C, ...); • Φ (phi) – Conjunto vazio, ou seja, representa um evento impossível. Definimos, então, probabilidade de um evento A como a razão entre o número de elementos de A e o número de elementos do espaço amostral (S). Representamos com a fórmula abaixo:
       • Probabilidade condicional
         •  probabilidade de ocorrer determinado evento quando ele depende de uma dada condição. A probabilidade de ocorrer o evento A sob a condição de ter ocorrido o evento B é representada então: P(A|B); que se lê: probabilidade de A dado B.
         • P (A|B).
     • Eventos Independentes;
       • Dizemos que dois eventos são independentes quando a probabilidade de ocorrer um dos eventos não é modificada pela ocorrência do outro.
       • Um jogador joga uma moeda e um dado, e ele deseja saber qual a probabilidade de ocorrer cara na moeda sabendo que, no jogo do dado, caiu a face 5.
       • Teorema do produto
         • Esse teorema diz que, se A e B são eventos independentes, a probabilidade de ocorrer A e B é dada pela probabilidade de ocorrer A multiplicada pela de ocorrer B. P (A e B) = P (A) x P (B) Exemplo: Qual a probabilidade de ocorrer cara jogando uma moeda duas vezes?
       • Teorema da soma
         • Quando A e B são eventos que não podem ocorrer ao mesmo tempo, a probabilidade de ocorrer A ou B é dada pela seguinte expressão: P (A ou B) = P (A) + P (B). Se uma urna possui duas bolas brancas, uma azul e uma vermelha e retiramos uma ao acaso, qual a probabilidade de sair uma colorida? 
     • Distribuição Normal ou de Gauss
       • A distribuição normal tem as seguintes características: • A variável aleatória pode assumir qualquer valor; • O gráfico da distribuição é uma curva em forma de sino, simétrica em torno da média populacional representada pela letra grega µ; • A área total da curva representa uma frequência de 100% da população. A área representa a probabilidade da variável assumir qualquer valor; • Os parâmetros são: µ (média populacional) e a σ2 (variância populacional).
     • Distribuição Normal Reduzida
       • O cálculo de probabilidades de populações com distribuição do tipo normal é complexo para ser utilizado rotineiramente. Para facilitar esse tipo de cálculo, foi feita o tabelamento de todas as possíveis probabilidades de uma única curva normal, que recebeu o nome de Curva Normal Reduzida. Essa curva possui as seguintes características: • É uma distribuição com média 0 e variância 1; • A variável aleatória representada pela distribuição normal reduzida é a z; • Na distribuição normal reduzida, os valores de probabilidade de 0 até z estão dispostos em tabelas.
       • Cálculo de probabilidade com qualquer variável com distribuição norma
         • Substituindo os valores: • Para X (valor dado na questão) = 225, temos: Z1 = (225-200)/20 = 1,25 • Para X (valor dado na questão) = 200, temos: Z2 = (200-200)/20 = 0
         • Substituímos X1 (=225) e X2 (=200) dados na questão por Z1 e Z2, que foram calculados pela fórmula, assim teremos o seguinte esboço da distribuição normal reduzida: 0 0 1,25 y z Figura 12 O que significa dizer que a probabilidade X entre 200mg e 225mg é a mesma probabilidade de Z assumir valores entre 0 e z=1,25, que, segundo a tabela, vamos buscar a linha 1,2 (veja na tabela abaixo) e a coluna 0,05 (veja na tabela abaixo) onde obtemos o valor: 0,3944 ou 39,44%.

6. UNIDADE V

   • Testes de Hipótese
     • Formulando as Hipóteses e o Estudo dos Erros;
       • dade de testá-las. Partiremos de um exemplo prático. Situação hipotética: Comparar a eficácia de uma Nova droga (Dn) com uma droga padrão (Da). Devemos, antes de iniciar esse experimento, fixar os seguintes parâmetros: • Qual é a Hipótese nula (H0): Diz que a hipótese formulada pelo pesquisador é invalida; • Qual é a Hipótese alternativa (H1): É qualquer resultado que não se encaixe na hipótese nula; • Qual a Probabilidade de ocorrência de um erro durante a tomada de decisão (a).
       • Fixando as hipóteses
     • • Alguns Testes de Hipótese Utilizados Rotineiramente na Pesquisa Biomédica.
     • O teste de hipótese é uma regra de decisão, na qual se leva em conta uma série de interferências, com uma chance calculada de errar
       • • Inferência estatística: qualquer procedimento utilizado para generalizar afirmações sobre determinada população, baseadas em dados retirados de uma amostra; • Parâmetro: a medida usada para descrever uma característica de uma população; • Estimação: processo por meio do qual estima-se o valor de um parâmetro de uma população com base no valor obtido em uma amostra; • Hipótese: uma forma de especulação relativa a um fenômeno estudado (qualquer que seja). É qualquer afirmação sobre a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória (afirmação sobre um parâmetro); • Hipótese estatística: é uma especulação feita em relação a uma proposição, porém relativa a uma população definida.

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