Universidade Federal de Minas GeraisInstituto de Ciências ExatasDepartamento de Estatística

Introdução à Bioestatística – Turma Nutrição

Aula 1:

O Papel da Estatística nas Ciências da Saúde

Conceitos Básicos

Tipos de Variáveis

Perguntas DadosEstudos

O Papel da Estatística nas Ciências

Estatística

Informação

Respostas

A Pergunta:

Chá verde (em cápsulas) aumenta a perda de peso?

22071 médicos110 mulheres adultas com 25 < IMC < 30

sorteio

O Estudo :

50 tomaram chá verde (CV)

Os Dados Perdeu peso?

Grupo Chá Sim Sim Não Sim Sim Não Sim Não Não...... Sim Não Sim

Grup Placebo Não Não Sim Não Não Não Não Sim Sim Não Não Sim Não ..... Não

22071 médicoscom 25 < IMC < 30 sorteio

60 tomaram placebo (PL)

Estatística (1):

TratamentoPerdeu peso?

TotalNão Sim

Chá verde 20 (40%) 30 (60%) 50 (100%)Placebo 25 (42%) 35 (58%) 60 (100%)

Informação (1):

Conclusão (1):

“Não há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas que perdem peso com ou sem o uso do chá verde.”

Informação (1):

A perda de peso foi registrada para 60% das mulheres em uso de chá verde e para 58% das mulheres que não usaram chá verde.

Estatística (2):

TratamentoPeso Perdido (Kg)

Total0 a 0.5 0.6 a 1.0 1.1 ou mais

Chá verde 20 (40%) 10 (20%) 20 (40%) 50 (100%)Placebo 25 (42%) 29 (48%) 6 (10%) 60 (100%)

Informação (2):

Conclusão (2):

“Há evidências de que diferença entre a porporção de pessoas que perdem peso com ou sem o uso do chá verde.”

Informação (2):

A perda de peso não foi registrada para cerca de 40% das mulheres em ambos grupos; entretanto, no grupo do de chá verde uma proporção maior de mulheres (40%) teve perdas mais elevadas do que no grupo placebo (10%).

O que é Estatística?

A Estatística pode ser definida como um conjunto demétodos para planejar experimentos , obter dados eorganizá-los , resumi-los , analisá-los , interpretá-los edeles extrair conclusões .

� Guarde isto (1): A Estatística permite quantificar osresultados obtidos num estudo.

Por que estudar Estatística ?

Exemplo 1: qual substância, AAS ou Dipirona, tem efeito mais rápido no alívio da dor de cabeça em mulheres?

Experimento com 10 voluntárias: tempo para alívio e m minutos

� Guarde isto (2): A Estatística permite lidar com a variabilidade na tomada de decisões

Dipirona 10 13 15 14 20 20 20 21 30 35

AAS 10 11 10 14 25 35 40 45 56 60

Por que estudar Estatística ?

Exemplo 2: Opinião a favor da restrição ao consumo de álcool por motoristas

Cidade 1 (litorânea)80%

Estudo: 1200 motoristas entrevistados em duas cidades

� Guarde isto (3): A Estatística permite estender as conclusões baseadas em uma pequena parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem de erro pequena e conhecida

Cidade 1 (litorânea)

Cidade 2 (interior)85%

77 79 81 83 85 87 888678 80 82 84

Exemplo 3: Avaliação de Diagnósticos baseados em Testes Clínicos

Doente

Sadio

Positivo

Positivo

NegativoErro !!

Situação real do paciente

(desconhecida)

Por que estudar Estatística ?

SadioNegativo

Pergunta: Se um paciente tem o resultado positivo no teste, qual éa probabilidade de que ele seja realmente um doente ?

� Guarde isto (4): A Estatística permite a quantificação da incerteza na tomada de decisões, o que é feito através do estudo das Probabilidades.

� quantificar os resultados obtidos num estudo.

� lidar com a variabilidade na tomada de decisões.

Por que estudar Estatística ?

Porque a Estatística permite:

� lidar com a variabilidade na tomada de decisões.

� estender as conclusões baseadas em uma pequena

parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem

de erro pequena e conhecida.

� quantificar a incerteza na tomada de decisões, o que é

feito através do estudo das Probabilidades .

Organização deste Curso

Análise Descritiva

Probabilidade

• Organizar, apresentar e resumir dados• Introduzir conceitos básicos de Estatística

• Quantificar a incerteza• Conceitos básicos de ProbabilidadeProbabilidade

Inferência Estatística

• Conceitos básicos de Probabilidade• Aplicações práticas destes conceitos

• Estender resultados amostrais para a população • Quantificar erro de estimação• Introduzir conceitos básicos de Inferência

Conceitos Básicos de Estatística

População

Conjunto de indivíduos/elementos que se deseja estudar.

Exemplos: 1 - Habitantes de uma cidade

2 - Comprimidos de um lote

3 – Animais de uma fazenda

4 – Plantas de uma espécie em um parque

Conceitos Básicos de Estatística

Amostra

Parte da população que é selecionada para estudo.

Exemplo : Uma pesquisa foi realizada com 1000 adolescentesbrasileiros sobre o hábito de fumar:

- 280 responderam que “fumam” e- 720 responderam que “não fumam”.

População : consiste das respostas de todos os (milhões de)adolescentes brasileiros.

Conjunto de dados : as 280 respostas “fumo” e 720 “não fumo”.

adolescentes brasileiros.

Amostra : consiste das 1000 respostas obtidas na pesquisa.

Amostra 1

Qual amostra representa melhor a população?

3 7

10 pessoas

20 pessoas

População

Amostra 2

30 70

10 10

20 pessoas

Dois conceitos são importantes agora: parâmetro e estatística .

Parâmetro : descrição númerica de uma característica da população . Será conhecido apenas se toda a população for observada.

Estatística : descrição númerica de uma característica da amostra .

Exemplo:

Proporção de adolescentes brasileiros que fumam → parâmetro.Proporção de adolescentes brasileiros que fumam → parâmetro.

→ valor desconhecido, (não há pesquisa com todos os adolescentes do Brasil.

Proporção de adolescentes na amostra que responderam “fumo”:280/1000 = 0,28 (ou 28%) → estatística.

O campeonato nacional de futebol do ano passado teve um número médiode gols por partida igual a 2.

Exemplo:

→ Parâmetro, pois foram contabilizados os gols de todas as partidas.

Variável

É a característica de interesse que é medida ou observadaem cada indivíduo da amostra ou população.

Ex: Em um questionário, pergunta-se Variável

Conceitos Básicos de Estatística

Ex: Em um questionário, pergunta-se

• Qual é a sua idade?

• Quantas pessoas há na sua família?

• Qual é a renda total da sua família?

• Você tem emprego fixo?

• Qual é o seu estado civil?

Variável

Idade

Número de pessoas na família

Renda familiar

Emprego

Estado Civil

Tipo de Variáveis - forma de medição/observação

Variável

Qualitativa ou Categórica

indica uma qualidade:

Quantitativa

indica uma quantidadeindica uma qualidade:

respostas são categorias(observação)

indica uma quantidade(medição)

Exemplos:sexo (masculino, feminino)cor de olhos (preto, azul, verde,castanho)escolaridade (primário, médio, superior)grau de obesidade (leve, moderado,

grave, mórbida)

Exemplos: número de filhos (0, 1, 2, 3, ...)número de refeições diárias (1, 2, 3, 4,…)peso (kg)altura (m)IMC (Kg/m2)

Qualitativa

Nominalas categorias da variável não possuem ordem.Ex: sexo (masculino, feminino)cor de olhos (preto, azul, verde,castanho)

Ordinalas categorias da variável possuem uma ordem.Ex: escolaridade (primário, médio, superior)grau de obesidade (leve, moderado, grave, mórbida)

Quantitativa

Discretaa variável só assume valores inteiros.Ex: número de filhos (0, 1, 2, 3, ...)número de refeições diárias (1, 2, 3, 4,…)

Contínuaa variável pode assumir valores fracionados.Ex: peso (kg), altura (m), IMC (Kg/m2).

Variável Resposta (ou dependente ):

variável a ser explicada no estudo.

Ex: O que influencia na perda de peso?

As variáveis em um estudo podem ser classificadas em:

Tipo de Variáveis – papel na relação

Ex: O que influencia na perda de peso?

Variável de Explicativa ( ou Independente)* :

variável que pode influenciar a resposta.

Ex: Tipo de dieta, quantidade exercícios físicos, sexo, idade, etc.

Coletando os Dados

Um estudo com 90 pessoas para verificar a influência de

- tipo de dieta (hipoprotéica, padrão, hiperprotéica)

- sexo (feminino, masculino)

- idade (anos completos)

Exemplo: tipos de dieta para perda de peso

- idade (anos completos)

- atividade física (baixa, moderada, alta)

na perda de peso (kg), etc.

Inspirado em: “A controlled trial of protein enrich ment of meal replacements for weight reduction with retention of lean body mass”, Leo Tr eyzon et al. Nutrition Journal 2008, 7:23 (http://www.nutritionj.com/content/7/1/23)

Uma ficha para cadapara cadaparticipante (90 fichas)

Planilha de Dados

Uma coluna para variável Uma linha para cada participante (ficha)

Planilha de Dados Completa

Continua…

...Continuação:

Continua…

...Continuação: