Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação
entre estes campos de conhecimento
Ramo da filosofia
ética
Ramo da matemática
Estatística
?
Ramo da medicina/
biologia
Saúde
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
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 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Como a saúde entrou nessa?
Por que a ética apareceu nessa história?
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
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 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
•
a maioria dos cientistas (só os que pararam para pensar nisso)
reconhece quatro métodos para se chegar a verdade:
i. Indutivo
ii. Dedutivo
iii. Hipotético dedutivo
iv. Dialético
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
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 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
indutivo
condições particulares
conclusões gerais
dedutivo
condições gerais
conclusões particulares
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação
entre estes campos de conhecimento
 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Tem por objetivo levar a conclusões mais amplas do
que as premissas que lhes deram origem
Tem 3 elementos fundamentais – observação dos
fenômenos; descoberta (ou não) de relação entre
eles; generalização da relação
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação
entre estes campos de conhecimento
 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Principais inferências:
• da amostra p/a população
• da população p/a amostra (desta mesma população)
• da amostra p/a amostra
• preditiva padrão
• preditiva estatística
• preditiva singular
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação
entre estes campos de conhecimento
 De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Como garantir que as generalizações são confiáveis?
Quem garante que os resultados do meu
experimento/pesquisa podem ser generalizados?
A Estatística !
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação
entre estes campos de conhecimento
Estatística
Por meio de diversas técnicas matemáticas, foram criados
e desenvolvidos os chamados “testes de hipótese”, cuja
função é identificar a probabilidade de uma determinada
hipótese ser aceita ou rejeitada.
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
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Teste de hipótese
“realidade”
Aceita
Aceita
rejeita
Não há erro Erro tipo I
Experimento rejeita Erro tipo II
Não há erro
Erro tipo I – nível de
significância ou α
Erro tipo II ou β
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Teste de hipótese
Portanto, aplicar um teste estatístico e concluir a partir da significância
observada quer dizer:
• tenho pelo menos 95% de chances de acertar ao afirmar que “X” é
diferente de “Y”
Na prática dizemos que:
• “X” é diferente de “Y”
Sempre que aparecer a expressão
cabalística p < 0,05
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Teste de hipótese
Portanto, aplicar um teste estatístico e concluir a partir da significância
observada quer dizer:
• tenho menos de 95% de chances de acertar, ao afirmar que “X” é
diferente de “Y”. É melhor não afirmar nada.
Na prática dizemos que:
• “X” é igual a “Y”
Sempre que aparecer a expressão
cabalística “n-s”
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
“uma ferramenta para o pensamento e para a
prática da ciência; um meio e não um fim”
Bioestatística
descritiva
inferencial
organiza dados
testa hipóteses
descreve frequências
“tira” conclusões
Bioestatística
amostras
Estudos populacionais/
epidemiológicos
Transversais e longitudinais
experimentos
Ensaios clínicos e
laboratoriais
Ensaios experimentais
Noções de Amostragem


Amostra - parcela de uma população, que
deve ser representativa das características
deste universo com um mínimo de
discrepâncias.
Amostragem - técnica utilizada para
obtenção de amostras representativas.
Classificação de amostras
Amostras
Probabilísticas
permitem generalizar
as conclusões
Não-probabilísticas
válidas apenas para
o estudo da qual faz parte
Classificação de amostras
Amostras
• voluntários
• intencional
• fácil acesso
Não-probabilísticas
Tipos de amostras probabilísticas



Amostra aleatória ou “ao acaso” - mais simples de se
obter, mais sujeita a erros. Indicada para dados
homogêneos.
Amostra sistemática - indicada para populações
finitas.
Amostra estratificada - mais complexa, indicada para
dados pouco homogêneos ou para obtenção de
variáveis que se pretende analisar em uma
população.



Amostra casual simples (aleatória):
Todos os elementos da população tem igual
chance de pertencer à amostra.
Processo de sorteio dos elementos amostrais
na população.
Amostra sistemática:
Utiliza uma ordenação natural existente nos
elementos da população, que tem tamanho
conhecido.
Os elementos são definidos através de intervalos
regulares na população, com sorteio do
primeiro.
Amostra estratificada:
A população é dividida em subgrupos
homogêneos, e o sorteio da amostra é
conduzido em cada um dos grupos.
Os subgrupos (estratos) servem para garantir
a representatividade das características que
se deseja estudar.
Principais elementos da
amostra


Nível de confiança - Significa que os
resultados de uma amostra tem esta probabilidade de ocorrer, em caso de repetição da
amostra. Os níveis mais usados são os de
95% e 99%.
Erro amostral - Indicam a margem de erro
prevista, quando comparados os resultados.
Em pesquisas na área médica, geralmente
variam de 2% a 5%
Principais elementos da
amostra



Probabilidade de ocorrência do
fenômeno - obtida através de estudo
piloto ou de dados existentes na
literatura. É um estimador que presume
a diferença máxima entre os resultados
da população e da amostra.
Para dados discretos: p-q = 100
Para dados contínuos : X - x
Vantagens da amostra




custo menor
resultado em menor tempo
objetivos mais amplos
dados mais fidedignos
TAMANHO DA AMOSTRA:
variável discreta
n
n  0n
1 0
N
z
(
PQ
)
n0  2
e
2
n
n  0n
1 0
N
2 (PQ)
z
n0 
2
e
N => TAMANHO DA POPULAÇÃO
P => PROPORÇÃO DE CASOS
Q => 100-P
e => ERRO AMOSTRAL
entre 2 e 5% - definido pelo pesquisador
z => 1,96 para 95%
2,58 para 99%
TAMANHO DA AMOSTRA:
variável contínua
n
n  0n
1 0
N
2 2
z
s
n0 
2
(x  x)
n
n  0n
1 0
N
2 2
z
s
n0 
(x  x)2
N => TAMANHO DA POPULAÇÃO
s => VARIABILIDADE CONHECIDA
(X-X) => PRECISÃO DESEJADA
diferença considerada mínima significante
definido pelo pesquisador
z => 1,96 para 95%
2,58 para 99%
EXEMPLOS:

Considerando uma prevalência
conhecida de 20% para sobrepeso e
obesidade, calcular o tamanho da
amostra para 95% de confiança e
precisão de 4%.
Considerando uma prevalência conhecida de
20% para sobrepeso e obesidade, calcular o
tamanho da amostra para 95% de confiança e
precisão de 4%.




Z = 1,96
P = 20
Q = 80
E = 4%
(1,962 x 20 x 80) / 42 =
3,84 x 1600 / 16 =
384
EXEMPLOS:

Considerando uma população de 18.000
alunos na UFSC, calcular o tamanho da
amostra para 95% de confiança e 0,5 mg de
precisão, para investigar os valores de
hemoglobina. O desvio padrão de uma
amostra piloto foi de 3 mg.
Considerando uma população de 18.000 alunos na UFSC,
calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e
0,5 mg de precisão, para investigar os valores de
hemoglobina. O desvio padrão de uma amostra piloto foi
de 3 mg.



Z = 1,96
s=3
(x-x) = 0,5
(1,962 x 32) / 0,52 =
3,84 x 9 / 0,25 =
138,2
E a ética?

As situações mais comuns, parcialmente
definida pelos aspectos quantitativos, são:
1. Planejar uma amostra muito grande (e
afetar pessoas desnecessariamente)
2. Planejar uma amostra muito pequena (e
afetar pessoas inutilmente)
E a ética?
Planejar uma amostra muito grande, do ponto
de vista metodológico, é um pecado venial.


Amostras maiores trazem resultados mais consistentes
(aumentam o grau de confiabilidade das pesquisas)
Não se deixa de testar uma hipótese por “excesso” de
amostra, exceto se não se conseguir colher os dados de
maneira decente
E a ética?
Planejar uma amostra muito pequena, do ponto
de vista metodológico, é um pecado venial,
mas pode se tornar mortal.


Amostras pequenas podem impedir a assunção de significância
estatística
Pode-se deixar de testar uma hipótese por “falta” de amostra
Técnicas de coleta de dados

Indireta

Pesquisa documental

Direta



Obtida de fontes primárias



Pesquisa bibliográfica
Obtida de fontes secundárias
Observação
Entrevista
Questionário
Formulário
Medidas de opinião e
atitudes
Dados obtidos pela própria
pesquisa, em geral no momento
e/ou local em que ocorre
Técnicas diretas
Questionário:
“série ordenada de perguntas, respondidas sem interferência do pesquisador;“
• vantagens – economia, alcance, anonimato, comparabilidade, interpretação
• desvantagens – incompreensão, não-resposta, distorções do instrumento
• sequência operacional:
• elaboração
• pré-teste
• escolha do tipo*(abertas, fechadas) e da ordem de perguntas
• avaliação da distorções
Técnicas diretas
Questionário:
* Os tipos de perguntas
tem outras classificações,
conforme sua intenção
-
com mostruário
de avaliação
de fato
de ação
de intenção
de opinião
pergunta-teste
Técnicas diretas
Formulário:
• forma mista, entre o questionário e a entrevista, geralmente visando
maior complexidade nas respostas.
• vantagens e desvantagens – as mesmas dos modelos anteriores
Medidas de opinião e atitudes:
• caracterizados por tentativa de mensuração das respostas, por meio
de escalas.
• principais escalas
• de ordenação – pontos, classificação direta, pares
• de intensidade
• de Lickert
Técnicas diretas
Exame clínico/ físico/psicológico:
• procedimentos sistematizados
• protocolos bem discutidos e pré-testados
• calibração prévia
Lógica da calibração
Precisão validade
Precisão validade
Precisão validade
Precisão validade
Técnicas diretas
As técnicas de coletas de dados podem interferir nos aspectos
de uma pesquisa:
1. geralmente, são pecados mortais;
2. Os problemas mais comuns ocorrem
a. na formulação das perguntas (planejamento)
b. no treinamento dos aplicadores (planejamento)
c. no preenchimento das respostas (execução)
d. na tabulação das respostas (execução)
Pesquisa quantitativa
Aspectos relacionados a ética
Mais consistente
ética

Mais aplicada
Estatística
Mais efetiva
Saúde
Comitês e pesquisadores mais conscientes e engajados