Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Ambientais Apresentação Aula 1 Prof. Daniel de Christo Farmácia Industrial UFPR Mestrado em Genética UFPR Lecionando no Ensino Superior desde 2003 Organização da Disciplina Aula 1 Conceitos fundamentais Variáveis Aula 2 Representação Gráfica e Tabular Aula 3 Medidas de Tendência Central Medidas de Dispersão Aula 4 Teoria das Probabilidades Distribuição das Probabilidades Aula 5 Testes de Hipóteses Aula 6 ANOVA, Teste Tukey e Valor p Ferramentas da Estatística Conteúdo da Aula 1. Conceitos fundamentais Contextualização Qualitativas e quantitativas 1
Bioestatística Ciência: planejamento, coleta, representação e análise 1. Conceitos Fundamentais Fatos numéricos da vida Fatores que dificultam a análise Processos Biológicos; Sociedade; comportamento Instrumentalização 1. Conceitos Fundamentais População Conjunto de elementos ou informações que compartilhem uma característica Exemplos: indivíduos nascidos no Brasil; indivíduos nascidos em Curitiba no mês de maio N : tamanho da população ( n : tamanho da amostra) Finita: passível de contagem Infinita: impossível de contagem. Ex.: população finita, mas muito grande 2
Amostra Recenseamento: dados coletados de toda a população Censo: conjunto de dados do recenseamento Subconjunto de uma população Representativa Qualitativa e quantitativa Suficientemente grande Elementos aleatórios Evitar tendenciosidades Amostragem Processo de obtenção da amostra de uma população Vantagens: Menor custo Resultado mais rápido Objetivos amplos Dados confiáveis Quando a amostragem é imprescindível: População muito grande Testes destrutivos Novas drogas, técnicas População hipotética Aplicação 1. Conceitos Fundamentais 3
Etapas da amostragem 1. Estabelecer os objetivos 2. Definir a população 3. Determinar a variável 4. Especificar o grau de precisão 5. Escolher a forma de medição 6. Definir a unidade amostral (menor parte identificável de uma população) 7. Execução de prova-piloto 8. Seleção da amostra Técnicas de amostragem Amostra Casual Simples Mais utilizada pela simplicidade Elementos retirados aleatoriamente da população Todos os elementos tem a mesma probabilidade Amostra Sistemática A escolha dos elementos não é ao acaso, mas por um sistema Conveniente em populações organizadas Evitar erros amostrais de periodicidade Amostra Estratificada A população é formada por subpopulações, ou seja, estratos Representação proporcional dos estratos (quantos/tamanho) Tamanho da amostra de cada estrato: n h = n. N h N N: tamanho da população N h : tamanho do estrato n: tamanho total da amostra n h : tamanho da amostra do estrato 4
Amostra de Conveniência os elementos escolhidos são os únicos disponíveis Comum na área da saúde Síntese Sérias restrições (tendenciosidades) Conceitos 1. Conceitos Fundamentais bioestatística; população; amostra e amostragem Aplicação Etapas e técnicas de amostragem Contextualização Qualitativas e Quantitativas 5
Variáveis Experimentos científicos produzem resultados dados Estatisticamente, estes dados estão relacionados com variáveis A Bioestatística fornece ferramentas para trabalhar com estes dados Variável é toda e qualquer característica que, quando observada dentro de uma situação experimental, pode variar de um indivíduo para o outro Existem diferentes tipos de variáveis! Instrumentalização Qualitativas e Quantitativas Variáveis qualitativas Dados distribuídos em categorias mutuamente exclusivas Nominais Ex.: tipo sanguíneo (A, B, AB ou O) Ordinais Variáveis qualitativas ordinais Dados distribuídos em categorias mutuamente exclusivas e têm ordenação natural Exemplo: escolaridade (Pós-graduação, Graduação etc.); estágio de uma doença 6
Variáveis quantitativas Neste caso, os dados são expressos por números Duas classes: contínuas e discretas Contínuas: qualquer valor em um intervalo. Ex.: peso, altura, dosagens etc. Discretas Valores inteiros/contagem direta Ex.: n o de filhos; n o de óbitos etc. Outros tipos de variáveis Variáveis Dicotômicas (Binárias) Aplicação Variáveis de Razão Fontes de Variação Fatores biológicos Qualitativas e Quantitativas Diferenças genéticas Fatores ambientais Nutrição Presença de doença etc. 7
Condições e métodos de medição horário, temperatura, ambiente etc. equipamentos erros na aferição avaliação visual Variação aleatória Variação impossível de ser explicada em experimentos clínicos/biológicos estatística: interpretação não impede erros na observação/coleta dados Síntese Qualitativas e Quantitativas Conceito Variáveis Qualitativas Nominais e Ordinais Variáveis Quantitativas Contínuas e Discretas Fatores de Variação 8