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