BIOESTATÍSTICA

BIOESTATÍSTICA

1. Bioestática consiste no estudo aplicado da Estatística nas áreas da Biologia e saúde. Fornece a base teórica para extrairmos conhecimento dos dados na presença de variabilidade e incertezas.

2. Estatística

   • Estatística é a ciência que fornece os princípios e os métodos para coleta, organização, resumo, análise e interpretação de informações.
   • Para bem entender os procedimentos da Estatística, é preciso distinguir dado de variável.
     • Dado e Variável
       • Dado
         • Dado é a informação coletada e registrada, referente a uma variável.
       • Variável
         • Variável é uma condição ou característica das unidades da população.
           • As variáveis assumem valores diferentes em unidades diferentes. Se você perguntar as idades das pessoas de sua família, obterá valores diferentes entre si, embora todos se refiram à mesma variável: idade. Cada pessoa fornecerá um só dado.
       • Existem diferentes tipos de variáveis e de dados. Há variáveis qualitativas e variáveis quantitativas. As técnicas de análise de dados dependem do tipo da variável.
         • São elas as quantitativas e qualitativas
           • A variável qualitativa é expressa por palavras.
             • Exemplo: local de nascimento (Teresina, Campina Grande, Florianópolis etc.), cor da pele (branca, preta, parda, amarela ou indígena), nacionalidade (brasileiro, argentino, japonês etc.)
             • As variáveis qualitativas dividem-se em nominais e ordinais.
               • Variável nominal tem duas ou mais categorias, que podem ser apresentadas em qualquer ordem.
                 • Exemplo: tipo de sangue, porque você pode dizer O, A, B, AB ou em qualquer outra ordem, por exemplo, A, B, AB, O; cor de cabelos, porque você pode dizer loiro, castanho, preto, ruivo ou em qualquer outra ordem, por exemplo, castanho, preto, loiro, ruivo.
               • A variável ordinal tem duas ou mais categorias que são, necessariamente, organizadas segundo uma lógica.
                 • Exemplo: classificação em uma prova (primeiro lugar, segundo lugar etc.), grau de escolaridade de uma pessoa (pode ser descrito como fundamental incompleto, fundamental completo, médio incompleto, médio completo, superior incompleto, superior completo).
           • A variável quantitativa é expressa por números.
             • São exemplos de variável quantitativa: preço de um sorvete, distância entre duas cidades, tempo para fazer uma prova.
             • As variáveis quantitativas dividem-se em discretas e contínuas
               • A variável discreta resulta do processo de contagem.
                 • Exemplo: número de moradores em um domicílio, número de filhos de uma pessoa, número de livros em uma estante.
               • Variável contínua resulta do processo de medição.
                 • Exemplo: peso, estatura, comprimento dos cabelos das pessoas.

3. POPULAÇÃO E AMOSTRA

   • População é o conjunto de elementos sobre os quais o pesquisador quer informações.
     • Na linguagem comum, população significa o conjunto de habitantes de um país, uma região, uma cidade. Em Estatística, a palavra população tem significado mais geral.
   • Amostra é todo subconjunto de elementos retirado da população para obter as informações que o pesquisador está procurando.
     • Amostragem é processo de coleta de dados de uma amostra da população.
       • No período decorrido entre dois censos são feitos, pelo próprio IBGE, levantamentos de dados por amostragem. É a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD) que coleta informações sobre sexo, idade, educação, trabalho, rendimento, habitação, além de outras informações em uma amostra de pessoas residentes em domicílios de todas as regiões do país.
         • Censo ou recenseamento é processo de coleta de dados de todos os elementos da população.
           • Outro exemplo de censo que vale citar é o demográfico é o processo de coleta, apuração, análise e publicação de dados demográficos, econômicos e sociais de todos os residentes de um país ou de uma área geográfica parcial bem definida, em determinado momento no tempo.
         • Saber distinguir a vasta quantidade de dados que poderiam ser observados na população e os dados efetivamente observados na amostra é a chave para o bom entendimento da Estatística. A amostra fornece estatísticas; só a população fornece parâmetros.
           • Estatística é uma característica numérica da amostra. Varia de amostra para amostra.
             • As estatísticas são basicamente as estimativas do parâmetro
           • Parâmetro é uma característica numérica da população. É um número fixo, embora normalmente não se conheça seu valor.

4. TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM

   • Antes de obter a amostra, é preciso definir os critérios que serão usados para selecionar os elementos que comporão a amostra. De acordo com o critério adotado, teremos um tipo de amostra.
   • Há amostras probabilísticas e amostras não probabilísticas.
     • Amostra probabilística
       • Para obter uma amostra probabilística, precisamos da lista com a identificação de cada um dos N elementos que compõem a população. Depois, usamos algum tipo de procedimento aleatório para retirar, da população, os n elementos que irão compor a amostra.
         • Amostras probabilísticas são dividas em casual simples, a sistemática e a estratificada.
           • Amostra casual simples
             • Amostra casual simples ou amostra aleatória simples é a amostra constituída por elementos retirados inteiramente ao acaso da população. Isso significa que todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser selecionados para a amostra.
           • Amostra estratificada
             • Quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias distintas, uma amostra casual simples não representa bem a população. Nesses casos, é preciso obter uma amostra estratificada. Para isso, os elementos de categorias distintas são separados em estratos e coletados de cada estrato uma amostra casual simples. O número de elementos retirados de cada estrato deve ser proporcional ao número deles na população
           • Amostra sistemática
             • Para obter amostras de populações grandes como a dos moradores da cidade de Maceió, por exemplo, não existe uma lista com os nomes de todos os moradores de onde sortear a amostra. Nestes casos podemos coletar uma amostra sistemática, ou seja, planejar um sistema que nos permita selecionar os elementos que irão constituir a amostra.
     • Amostra não probabilística
       • As amostras não probabilísticas são menos confiáveis que as probabilísticas, mas são mais baratas e mais fáceis de obter.
         • As amostra não probabilísticas são divididas em por quotas, a amostra de conveniência e a amostra de voluntários.
           • Amostra por quotas
             • A amostra por quotas é quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias visivelmente diferentes e isso afeta a informação que buscamos. Não há um sorteio, ao contrário, selecionamos as unidades que comporão a amostra por julgamento, pois chamamos para a amostra pessoas que acreditamos preencher os requisitos da quota.
           • Amostra de voluntários
             • A amostra de voluntários é constituída por pessoas que se ofereceram para participar da amostra. Em geral, essas pessoas têm grande interesse no assunto. O critério para pertencer à amostra é do pesquisado, não do pesquisador.
               • CENTRO UNIVERSITARIO TIRADENTES -UNIT
                 • Alunas: Gabriela Magalhães Brito Nivelany Pietra Brito Cavalcante
                   • Curso: Enfermagem
           • Amostra intencional ou de conveniência
             • A amostra intencional é constituída pelas unidades às quais o pesquisador tem fácil acesso. Por exemplo, o professor que toma os alunos de sua classe como amostra de toda a escola está usando uma amostra de conveniência.