Revisão Conceitos de Estatística aplicados à Epidemiologia

Documentos relacionados
Variáveis Aleatórias. Probabilidade e Estatística. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva

Modelos Probabilísticos Teóricos Discretos e Contínuos. Bernoulli, Binomial, Poisson, Uniforme, Exponencial, Normal

Variáveis Aleatórias - VA

Variável aleatória. O resultado de um experimento aleatório é designado variável aleatória (X)

CONCEITOS BASICOS, ORGANIZAÇÃO E APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS, DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

PROBABILIDADE. ENEM 2016 Prof. Marcela Naves

IFF FLUMINENSE CST EM MANUTENÇÃO INDUSTRIAL

Teoria das Filas aplicadas a Sistemas Computacionais. Aula 08

É a função que associa um número real a cada elemento do espaço amostral.

MOQ-12: PROBABILIDADES E PROCESSOS ESTOCÁSTICOS. VA s e Distribuições

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS 1

SUMÁRIO. Prefácio, Espaço amostrai, Definição de probabilidade, Probabilidades finitas dos espaços amostrais fin itos, 20

Estatística (MAD231) Turma: IGA. Período: 2018/2

Daniel Queiroz VARIÁVEIS ALEATÓRIAS DISCRETAS

Tutorial para o desenvolvimento das Oficinas

Introdução à Bioestatística

Estatística Descritiva

Prof. Lorí Viali, Dr.

Variável Aleatória. O conjunto de valores. Tipos de variáveis. Uma função X que associa a cada

Estatítica Descritiva e Exploratória

Os exercícios a seguir são para resolver em sala

Conceito de Estatística

PLANO DE ENSINO. Disciplina: Estatística e Probabilidade Carga Horária: 40h Período: 1º. Ementa

Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER ANO Variáveis Aleatórias

Estatística. O que é Estatística? Estatística pode ser: Estatística Descritiva. Ivonete Melo de Carvalho. Conteúdo

Medidas-Resumo. Tipos de Variáveis

MAE116 Farmácia Estatística Descritiva (I)

Probabilidade. 1 Variável Aleatória 2 Variável Aleatória Discreta 3 Variável Aleatória Contínua. Renata Souza

Estatística Descritiva (I)

Técnicas Computacionais em Probabilidade e Estatística I. Aula I

Variável Aleatória. Gilson Barbosa Dourado 6 de agosto de 2008

Eng a. Morgana Pizzolato, Dr a. Aula 02 Revisão de Estatística DPS1037 SISTEMAS DA QUALIDADE II ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CT/UFSM

Variáveis Aleatórias Discretas 1/1

Experimento Aleatório

Variáveis Aleatórias

SUMÁRIO. 1.1 Introdução, Conceitos Fundamentais, 2

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo. Variáveis Aleatórias

Revisão de Probabilidade

Apontamentos de Introdução às Probabilidades e à Estatística

Estatística Descritiva (I)

Unidade I ESTATÍSTICA APLICADA. Prof. Mauricio Fanno

PROBABILIDADES PROBABILIDADE DE UM EVENTO EM UM ESPAÇO AMOSTRAL FINITO

Probabilidade e Estatística

Teoria da Probabilidade

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA. Variáveis Aleatórias. Departamento de Estatística Luiz Medeiros

24/04/2017. Operações que podem ser aplicadas aos eventos

Probabilidade II. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba

AULA 6 MODELOS PROBABILÍSTICOS

EELT-7035 Processos Estocásticos em Engenharia. Variáveis Aleatórias. EELT-7035 Variáveis Aleatórias Discretas. Evelio M. G.

Unidade III ESTATÍSTICA. Prof. Fernando Rodrigues

Estatística para Cursos de Engenharia e Informática

Vimos que é possível sintetizar os dados sob a forma de distribuições de frequência e gráficos. Pode ser de interesse apresentar esses dados através d

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA

Universidade Federal do Ceará

Estatística Descritiva e Exploratória

Probabilidade e Modelos Probabilísticos

PROBABILIDADE. Curso: Logística e Transportes Disciplina: Estatística Profa. Eliane Cabariti

14/03/2014. Tratamento de Incertezas TIC Aula 1. Conteúdo Espaços Amostrais e Probabilidade. Revisão de conjuntos. Modelos Probabilísticos

PARTE 1- INTRODUÇÃO VERSÃO: JANEIRO DE 2017

Lucas Santana da Cunha de junho de 2017

Medidas resumo. Wagner H. Bonat Elias T. Krainski Fernando P. Mayer

LCE Introdução à Bioestatística Florestal 3. Variáveis aleatórias

1 Variáveis Aleatórias

Medidas de Posição ou Tendência Central

CE Estatística I

DA PARAÍBA. Variáveis Aleatórias. Departamento de Estatística Luiz Medeiros

Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz Universidade de São Paulo. Variáveis Aleatórias

Programa de Provas para Seleção do Mestrado em Engenharia Civil da Universidade Federal do Ceará

Estatística Descritiva (I)

Unidade II ESTATÍSTICA APLICADA. Prof. Luiz Felix

Cap. 5 Variáveis aleatórias discretas

Noções de Estatística Airlane P. Alencar LANE

Estatística I Aula 6. Prof.: Patricia Maria Bortolon, D. Sc.

6EMA Lucas Santana da Cunha 17 e 19 de abril de Universidade Estadual de Londrina

Importância da estatística 17. O que é a Estatística? 18

um conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir os fenômenos coletivos Aplicações em quase todas as áreas de

1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA E ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Tratamento de Incertezas TIC MINTER-IFMT

Sumário. Estatistica.indb 11 16/08/ :47:41

Probabilidade I. Departamento de Estatística. Universidade Federal da Paraíba. Prof. Tarciana Liberal (UFPB) Aula Variáveis Aleatórias 05/14 1 / 19

ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS

Estatística Planejamento das Aulas

6EMA Lucas Santana da Cunha 19 de abril de Universidade Estadual de Londrina

TEORIA DAS PROBABILIDADES. Figura 1: Gráfico de pontos. Figura 3: Polígono de frequências.

Probabilidade. Probabilidade e Estatística. Prof. Dr. Narciso Gonçalves da Silva

AULA DO CPOG. Estatística básica

ESTATÍSTICA. x(s) W Domínio. Contradomínio

Conforme o conjunto de valores X(S) uma variável aleatória poderá ser discreta ou contínua.

PROBABILIDADE. Luciana Santos da Silva Martino. PROFMAT - Colégio Pedro II. 01 de julho de 2017

Prof. Adriano Mendonça Souza, Dr. Departamento de Estatística PPGEMQ / PPGEP - UFSM

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS e DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL

12 Distribuições de Probabilidades

Introdução à probabilidade e estatística I

Probabilidade e Estatística

Transcrição:

Revisão Conceitos de Estatística aplicados à Epidemiologia Carlos R. V. Kiffer Médico Infectologista Professor Doutor / Pesquisador Visitante LEMC / UNIFESP

Sumário O que é Estatística? Conceitos População e Amostra Variáveis Probabilidade Distribuições de Freqüência Freqüências absolutas e relativas Curvas de Freqüência Medidas de Tendência Central Média Mediana Moda Medidas de Dispersão Amplitude Total Desvio Médio Variância Desvio Padrão O que é epidemiologia? Tipos de estudos epidemiológicos Dados de Saúde: A natureza dos dados de saúde: DI

O que é estatística? ciência que investiga os processos de obtenção, organização e análise de dados sobre uma população, e os métodos de tirar conclusões ou fazer predições com base nesses dados.

Estatística Estatística Descritiva X Estatística Inferencial 00 90 20 80 70 + + 0 60 0 0 classe classe 2 S Classes F.A. F.R. 0-20 2 0,02 20-30 4 0,04 30-40 6 0,06 40-0 2 0, 0-60 0 0,09 60-70 2 0,24 70-80 2 0, 80-90 9 0,8 90-00 7 0,07 00-0 0,0 0-20 3 0,03 20-30 0,0 06 média moda mediana desvio médio desvio padrão assimetria curtose

Estatística Estatística Descritiva X Estatística Inferencial 0,3 0,30 0,2 0,20 0, 0,0 0,0 f( x;,, ) intervalos de confiança testes de hipóteses 0,00 S ˆ ˆ ˆ

População e amostra Tipos de variáveis População ou Universo é a totalidade dos objetos concebíveis de uma certa classe. Amostra são os objetos selecionados da população Se esses objetos são selecionados de tal maneira que cada objeto tem a mesma chance de ser selecionado do que o outro, temos uma amostra aleatória Tipos de Variáveis Variável (característica de interesse) Qualitativa: Resultante de uma classificação por tipos ou atributos Quantitativa : Óbitos em um hospital, nos últimos cinco anos Variável: causa mortis (moléstias cardiovasculares, cânceres, etc) Valores expressos em números. Discreta: valores pertences a um conjunto enumerável População: habitações de uma cidade. Variável: número de banheiros. Contínua: qualquer valor em um certo intervalo de variação População: estação meteorológica de uma cidade. Variável: precipitação pluviométrica durante um mês.

Probabilidade Eventos Teoria de conjuntos 2 3 4 P # eventos favoráveis # eventos possíveis 6 S

Probabilidade Eventos Teoria de conjuntos 2 3 4 6 S = {, 2, 3, 4,, 6} A = {, 2, 3} (números menores que 4) B = {, 3, } (números ímpares) C = Ø (números múltiplos de 7) D = S (números maiores que 0) P(A) = 0, P(B) = 0, P(C) = 0 P(D) = S

Probabilidade Diagrama de Venn A B A B A A B A B A B B S A

Probabilidade Exercícios ) A probabilidade de que um homem esteja vivo daqui a 30 anos é 2/; a probabilidade de que a mulher esteja viva daqui a 30 anos é 2/3. Determinar a probabilidade de que, daqui a 30 anos, a) ambos estejam vivos; b) somente o homem esteja vivo; c) somente a mulher esteja viva; H: homem vivo H : homem morto M: mulher viva M: mulher morta

Probabilidade Exercícios ) A probabilidade de que um homem esteja vivo daqui a 30 anos é 2/; a probabilidade de que a mulher esteja viva daqui a 30 anos é 2/3. Determinar a probabilidade de que daqui a 30 anos: a) ambos estejam vivos; P( H M ) P( H). P( M) 2 2 4 3 b) somente o homem esteja vivo; P( H M ) P( H). P( M ) 2 2 3 c) somente a mulher esteja viva; P( H M ) P( H). P( M ) 3 2 6 3

Distribuições de freqüência Número de filhos dos 0 funcionários da empresa Fictícia S.A. Num.de Filhos Freqüência Freq. Relativa 0 0,30 0 0,20 2 3 0,26 3 6 0,2 4 3 0,06 3 0,06 Total 0,00 As freqüências são: f0 = (corresponde ao valor 0) f = 0 (corresponde ao valor ) f2 = 3 (corresponde ao valor 2) f3 = 6 (corresponde ao valor 3) f4 = 3 (corresponde ao valor 4) f = 3 (corresponde ao valor )

Probabilidade Freqüência Relativa Freqüência Absoluta Distribuição de Freqüência X Distribuição de Probabilidade S 2 4 2 4 3 4 6 4 3 4 6 3 6 4 3 2 0 2 3 4 6 Valor do dado 0,2 0,3 0, 0,2 0,2 0, 0, 0,0 0, 0,0 0 0 2 3 4 6 2 3 4 6 Valor do dado Valor do dado

Probabilidade Freqüência Relativa Medidas de Tendência Central 0,2 0,3 0, 0,2 0,2 0, 0, 0,0 0, 0,0 0 0 2 3 4 6 2 3 4 6 Valor do dado Valor do dado Média n i x P( X x ) i i. 2. 3. 4.. 6. 3, 6 6 6 6 6 6 X X n i x fr( x ) i i.0, 2 2.0, 3.0, 4.0, 2.0, 2 6.0, 3, 4

Probabilidade Freqüência Relativa Medidas de Tendência Central 0,2 0,3 0, 0,2 0,2 0, 0, 0,0 0, 0,0 0 0 2 3 4 6 2 3 4 6 Valor do dado Valor do dado Mediana A mediana de um conjunto de números, ordenados em ordem de grandeza, é o valor médio (N impar) ou a média aritmética dos dois valores centrais (N par) (é o ponto que divide a distribuição em duas partes equiprováveis) med = 3, med = 4 OBS: mediana: divide em 2 partes quartis: divide em 4 partes (mediana = 2 o quartil) decis: divide em 0 partes

Probabilidade Freqüência Relativa Medidas de Tendência Central 0,2 0,3 0, 0,2 0,2 0, 0, 0,0 0, 0,0 0 0 2 3 4 6 2 3 4 6 Valor do dado Valor do dado Moda É o valor mais freqüente. A moda é o valor que ocorre com mais freqüência. A moda pode não existir e, mesmo que exista, pode não ser única. moda = indeterminada moda = 4 OBS: 2 modas (bimodal) 3 modas (trimodal) muitas modas (multimodal)

Medidas de Tendência central

Medidas de Dispersão Amplitude Total 2 4 2 4 3 4 6 4 3 4 6 3 X 3,4 amplitude total = máximo mínimo = 6 = 6

Medidas de Dispersão Desvio Médio 2 4 2 4 3 4 6 4 3 4 6 3 X 3,4 analisar os desvios em relação à média valor 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 6 6 valor - média 2,4 2,4 2,4 2,4,4,4 0,4 0,4 0,4 0, 0, 0, 0, 0,,,,, 2, 2, Desvio Médio Desvio Médio n i0 X i n X 28,,40 20 = 28,

Medidas de Dispersão 2 2 4 4 3 4 6 4 3 4 6 3 X 3,4 analisar os desvios em relação à média valor 2 2 3 3 3 4 4 4 4 4 6 6 Variância Desvio Padrão (valor - média) 2 6,002 6,002 6,002 6,002 2,02 2,02 0,202 0,202 0,202 0,302 0,302 0,302 0,302 0,302 2,402 2,402 2,402 2,402 6,02 6,02 = 2,9 Variância n X 2 i X i0 2,9 Variância 20 Desvio Padrão Desvio Padrão n 2,647 Variância 2,647,627

Variável Aleatória Uma variável aleatória pode ser considerada como uma função que associa elementos do espaço amostral a valores numéricos. Intuitivamente, uma variável aleatória é uma medição de algum parâmetro que pode gerar um valor diferente a cada medida. VA discreta: é aquela para a qual o conjunto A é um conjunto finito ou infinito enumerável Exs.: A = {, 2, 3, 4,, 6}, A = = {0,, 2, 3, 4,... }, etc. VA contínua: é aquela para a qual o conjunto A é um conjunto infinito não enumerável, ou seja, é uma v.a. que assume valores em intervalos de números reais Exs.: A = R = (, ), A = [0,] R, etc.

Variável Aleatória amostra aleatória O resultado de jogar uma moeda pode dar Cara (K) ou Coroa (C). S característica qualitativa variável quantitativa variável aleatória discreta contínua A variável aleatória X pode tomar os valores C ou K O conjunto Ω = { C, K} é o espaço amostral Os subconjuntos de Ω chamam-se eventos ou acontecimentos {C}, {K}. A probabilidade de cada evento elementar = /2.

Variável Aleatória KK CK KC CC X: número de caras em 2 lances de moeda S 0 2 A probabilidade em 2 lançamentos = ao menos {K} X = 0 CC X = KC CK X = 2 KK P(X = 0) = P(CC) P(X = ) = P(KC CK) P(X = 2) = P(KK)

Função de Probabilidade de uma variável aleatória Função de probabilidade de uma v.a. discreta A função que associa probabilidades aos possíveis valores de uma v.a. discreta X, é chamada de função de probabilidade discreta e é representada por: p(x) = P(X = x), x A. Esse modelo é conhecido como modelo binomial. O modelo binomial está associado a ensaios com apenas dois resultados possíveis: sim/não; ocorre/não ocorre; 0/. Esses ensaios quando são independentes recebem o nome de ensaios de Bernoulli. Nos ensaios de Bernoulli sempre estamos interessados em apenas um dos resultados ao qual chamaremos de sucesso.

O que é epidemiologia? A Epidemiologia é a ciência que estuda os padrões da ocorrência de doenças em populações humanas e os fatores determinantes destes padrões (Lilienfeld, 980). Enquanto a clínica aborda a doença no indivíduo, a epidemiologia aborda o processo saúde-doença em grupos, que podem ser pequenos ou populações inteiras. 0,3 0,30 0,2 f( x;,, ) 0,20 0, 0,0 0,0 0,00 S ˆ ˆ ˆ

Tipos de estudos

A Natureza dos Dados da Saúde : O Caso das Doenças Infecciosas Universo conceitual Dados de Saúde: Observações Variáveis de desfecho (aleatórias) Medida, Informação qualitativa, etc. Taxa / Número / Dado qualitativo Intrinsecamente espaciais Condição do objeto de estudo da saúde Ex.: indivíduo, comunidade, ambiente, fatores/riscos Localização Temporal

A Natureza dos Dados da Saúde : O Caso das Doenças Infecciosas Universo representacional Dados Espaciais Existência definida por: Lugar (localização) Tempo (temporal) Possível representá-lo: Sistema de coordenadas Portanto, todo Dado de Saúde com possibilidade de representação em um espaço definido por um sistema de coordenadas é um Dado Espacial no contexto da saúde

A Natureza dos Dados da Saúde : O Caso das Doenças Infecciosas Universo representacional Dados Geográficos Existência definida por: Lugar (localização) Tempo (temporal) Atributos Necessariamente representado: Sistema de projeção cartográfica Representa posições na superfície terrestre Portanto, todo Dado Espacial com representação em um sistema de projeção cartográfica é um Dado Geográfico no contexto da saúde

Dados de Saúde X - X X X X X X

Representações Computacionais para Dados Espaciais em Saúde A questão das Escalas para os Estudos em Saúde Universo conceitual Dados de Saúde Universo representacional Dados Espaciais Intrinsicamente espaciais Geográficos Mas afinal, que importância tem os dados de saúde serem espaciais e, mais ainda, terem representações geográficas?

Aí entram em jogo... Os Atributos do objeto estudado (Dados de Saúde) e suas relações com o ambiente Relações entre objeto e ambiente Risco Perigo potencial Probabilidade de ocorrência de um evento Chance de ocorrência em relação à exposição

Envolve uma relação entre efeitos e causas Ambiente Exposição Efeito sobre a saúde

Camadas de informações (layers) Eventos de saúde Mortes Condições ambientais Poços Base cartográfica Ruas

Voltando às escalas... Interrelacionamento de dados epidemiológicos e ambientais O caso Atributos individuais Efeitos sobre a saúde O lugar do caso Determinantes sócio-ambientais Exposição Portanto, as escalas dizem respeito ao Lugar do Caso