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2007 04-07- introdução - thiago martini

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  • Duas definições: A primeira etimológica A segunda mais completa. Na segunda definição eu volto explicando cada um dos termos apresentados, dando ênfase que essa definição é bem completa. A segunda definição serve ainda como uma introdução aos objetivos da estatística ... Como segue no próximo slide.
  • Esses são os conceitos básicos, exemplos deles vêm nos próximos dois slides
  • População é o universo de pessoas Porém, quando deseja-se fazer alguma medida, realizar essa medida na população toda pode ser inviável A Estatística permite que se pegue algumas pessoas e infere-se que o aquilo que acontece com esse subconjunto da população possivelmente aconteceria com a população também A esse subconjunto chamamos de amostra
  • E qual é a variável que estamos quantificando? Um exemplo de variável é a altura das pessoas
  • Este slide é uma brincadeira para demonstrar problemas de amostragem. Eu pedi para dois alunos escolherem uma bola cada. Nota-se que a maioria dos alunos escolhe uma bola grande. Isso decorre do fato que as pessoas costumam pegar o que está visivelmente mais próximo ou que é mais fácil, a cor que mais gosta. Isso pode gerar um problema quando se faz amostragens assim. Imagine que você vá fazer uma pesquisa com lobos selvagens e que você tenha que capturar os lobos para conduzir sua pesquisa. Será que os lobos que você capturou (amostragem) representam toda a população de lobos? Será que eles não são os lobos que têm dificuldade de locomoção, ou que não são tão ativos para escapar da armadilha que você preparou? O mesmo problema acontece com amostragem de pacientes, geralmente pega-se pacientes de um hospital que você tem acesso, que é mais conveniente. A questão é ... Essa amostra é representativa?
  • AS PROBABILISTICAS PODEM SER Aleatória simples * população homegênea em relação à variável de interesse * Exige listagem e faz-se um sorteio aleatório ou pseudo-aleatório Amostragem sistemática * semelhante à aleatória simples, mas a listagem é ORDENADA * Divide-se o tamanho da população pelo tamanho da amostra obtendo-se um intervalo de retirada (k) * Sorteia-se um ponto de partida e a cada k elementos retira-se um para a amostra Amostragem estratificada * População heterogênea em relação à variável sob estudo * Porém dentro de cada estrato há homogeneidade * Todos os estratos devem ser representados na amostra * A escolha dos elementos de cada estrado pode ser por Amostragem Aleatória Simples ou Sistemática Amostragem por conglomerados * População considerada homogênea * Divisão em subgrupos semelhantes (conglomerados) * No sorteio dos conglomerados: analizam-se todos os sorteados; sorteiam-se todos os elementos dos conglomerados previamente sorteados * Exemplo, em um condomínio, eu sorteio duas ruas, daí dessas duas ruas eu seleciono alguns indivíduos para fazer parte da minha amostra AS NAO PROBABILISTICAS PODEM SER Intencional O pesquisador se dirige a um grupo específico para saber opniões. Exemplo, num estudo sobre automóveis o pesquisador vai apenas em oficinas Voluntários Acesso Mais fácil conveniência, pacientes que são tratados no hospital onde o pesquisador trabalho. Por quotas (ou proporcional) * Variação da intencional, exemplo quer entrevistar trabalhadores de uma certa classe A, daí você seleciona quais são as cotas de trabalhadores que têm tais idades, que trabalham em tais regiões
  • Testes parametricos dizem respeito aos parametros média e desvio padrão. Por definição, Desvio Padrão é o ponto de inflexão da curva nornal, sendo assim os testes paramétricos são aqueles que envolvem distribuição normal. Os não paramétricos são aqueles em que os dados não possuem distribuição normal ou que não há evidências suficientes para afirmar que a distribuição é ou não normal. Em caso de dúvida, pode-se utilizar os não-paramétricos.

2007 04-07- introdução - thiago martini 2007 04-07- introdução - thiago martini Presentation Transcript

  • Introdução a Estatística Luís Gustavo Giesbrecht da Silveira Vladimir Camelo Pinto Thiago Martini da Costa Orientador: Prof. Dr. Ivan Torres Pisa Departamento de Informática em Saúde (DIS), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) São Paulo, 07 de abril de 2007 Versão 3.0
  • Sumário
    • Definição de Estatística
    • Objetivos da Estatística
    • Conceitos básicos
    • Tipos de dados
    • Amostragem
    • Amostras pareadas
    • Testes paramétricos e não-paramétricos
    • Testes estatísticos
    • A palavra estatística tem origem no latim, status (estado) e aparece como vocabulário na Enciclopédia Britânica em 1797 (Filho, 1999)
    • Estatística é uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter e organizar dados, resumí-los, analisá-los e deles extrair conclusões (Triola, 1999)
    Definição de Estatística Filho, UD. Introdução à Bioestatística. 9ªed. São Paulo: Elsevier; 1999. TRIOLA MF - Introdução à estatística. 7ª. ed. Rio de Janeiro, LTC (Livro Técnico e Científico E.S.A.), 1999.
  • Objetivos da Estatística
      • Sumarizar a coleção de observações;
      • Descrever o conhecimento de um dado assunto de forma matemática;
      • Evitar manipulação de resultados;
      • Dar “polimento” a publicações;
      • Analisar a coleção de dados
      • Determinar correlações
      • Saber o grau de certeza das conclusões tiradas;
      • População: qualquer conjunto de informação que tenha entre si uma característica comum que delimite os elementos pertencentes a ela.
      • Amostra: é um subconjunto de elementos pertencentes a uma população.
      • Variável: Dados referentes a uma característica de interesse, coletados a partir de uma amostra.
    Filho, UD. Introdução à Bioestatística. 9ªed. São Paulo: Elsevier; 1999. Conceitos básicos
  • População, amostra, variável População Amostra
  • População, amostra, variável Variável
  • Tipos de Dados
    • Dados nominais / Variável qualitativa :
      • Sem qualquer ordem
      • Estes dados não são mensurados mas simplesmente contados
    • Dados ordinais / Variável ordinal :
      • Categorias que obedecem a uma ordem
    • Dados Contínuos / Variável quantitativas :
      • São aqueles em que o números são intrinsecamente significantes e a diferença entre eles sempre tem a mesma implicação, podendo existir valores intermediários
    Leles CR. Princípios de Bioestatística. In: Estrela C. Metodologia Científica - Ensino e Pesquisa em Odontologia. 1a ed.São Paulo: Artes Médicas; 2001. cap.14, p.275-305.
  • Classificação das Variáveis Medidas em escala numérica – ex: idade, altura, peso, número de dentes irrompidos Quantitativas Medidas em escala ordinal – ex: grau de instrução (primário, secundário, superior), Papanicolau (I, II, III, IV) Ordinais Medidas em escala nominal – ex: sexo, cor de olhos, presença ou ausência de uma doença Qualitativas
  • Exercício
  • Amostragem
    • Alguns aspectos que devem ser considerados
      • Bias (viés)
      • Tamanho da amostra
      • Representatividade da amostra
  • Amostragem
    • Probabilística (aleatória)
      • Cada unidade amostral tem probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra. Usa-se sorteios.
    • Não probabilística
      • Não se conhece a probabilidade de cada unidade amostral pertencer à amostra. Algumas unidades tem probabilidade zero de pertencer à amostra.
    Bergamaschi D.P. et al População, amostra, variável, coleta de dados, apuração de dados, apresentação tabular. Disponível em http://www.fsp.usp.br/hep103/Aula1.pdf Último acesso: 05/05/2006
  • Amostragens tipo
    • Amostragem probabilística
    • Aleatória simples
    • Sistemática
    • Estratificada
    • Por conglomerado
    • Amostragem não-probabilística
    • Intencional
    • Por voluntários
    • Acesso mais fácil
    • Por quotas
    Bergamaschi D.P. et al População, amostra, variável, coleta de dados, apuração de dados, apresentação tabular. Disponível em http://www.fsp.usp.br/hep103/Aula1.pdf Último acesso: 05/05/2006
  • Amostras pareadas / Não pareadas
    • Amostras pareadas (dependentes)
      • Mesmo indivíduo
      • Irmãos gêmeos
      • Duas observações em um mesmo indivíduo (ou gêmeos) são mais provaveis de serem similares.
    • Amostras não pareadas
      • Indivíduos são independentes
    Shimakura , Silvia E. CE003 - Estatística II. Amostras Pareadas 2006. http://leg.ufpr.br/~shimakur/CE003/node66.html
  • Testes paramétricos e não-paramétricos
    • Testes paramétricos
      • Parâmetros: média e desvio padrão
      • Distribuição Normal
    • Testes não-paramétricos
      • Distribuição dos dados não é Normal
      • Ou não há elementos suficientes para afirmar que seja
  • Teste Estatístico
    • A aplicação de um Teste Estatístico segue um raciocínio lógico que se baseia em 4 questões que orientam o pesquisador em suas decisões
    • Qual o tipo de variável será estudada?
    • Quantos conjunto de dados (amostras) estão sendo avaliados?
    • As amostras são dependentes ou independentes?
    • Qual o tipo de inferência que se quer obter a partir do estudo?
    Leles CR. Princípios de Bioestatística. In: Estrela C. Metodologia Científica - Ensino e Pesquisa em Odontologia. 1a ed.São Paulo: Artes Médicas; 2001. cap.14, p.275-305.
  • Teste Estatístico - Exemplo Medir a variabilidade na obtenção dos dados 4. Qual o tipo de inferência que se quer obter a partir do estudo? Dependentes - Pareados 3. As amostras são dependentes ou independentes? Análises Cefalométricas Computadorizadas e manuais (2 amostras) 2. Quantos conjuntos de dados (amostras) estão sendo avaliados? Quantitativa 1. Qual o tipo de variável estudada? Critérios para escolha do Teste Estatístico “ Estudo comparativo entre a análise cefalométrica computadorizada e manual em diferentes centros radiológicos de São Paulo”
  • Testes estatísticos – variáveis quantitativas Paramétricos Não-Paramétricos Independetes Pareadas 2 amostras 2 amostras Independetes Pareadas 2 amostras 2 amostras Teste t (Student) Teste t (Student) Mann-Withney T. da Mediana X 2 (2x2) Proporções Exato (Fisher) Wilcoxon T. dos Sinais Mac Nemar Binomial Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2 Mais de 2 ANOVA ANOVA Kruscal Wallis Mediana (mxn) X 2 (mxn) Nemenyi Cochram Friedman Campos, G.M. Estatística Prática para Docentes e Pós-Graduandos. 14. A escolha do teste mais adequado. 2000 Disponível em: http://www.forp.usp.br/restauradora/gmc/gmc_livro/gmc_livro_cap14.html Acessado em: 02/05/2007
  • Testes estatísticos – variáveis qualitativas Independetes Pareadas 2 amostras 2 amostras X 2 Teste exato de Fisher Teste das proporções Teste de McNemar Mais de 2 Mais de 2 X 2 Q de Cochran Leles CR. Princípios de Bioestatística. In: Estrela C. Metodologia Científica - Ensino e Pesquisa em Odontologia. 1a ed. São Paulo: Artes Médicas; 2001. cap.14, p.275-305.
  • Resumo da aula
    • Estatística é uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter e organizar dados, resumí-los, analisá-los e deles extrair conclusões (Triola, 1999)
    • População, Amostra, Variável
    • Tipos de dados (Nominais, Ordinais, Numéricos)
    • Amostragem (Probabilística / Não Probabilística)
    • Amostras pareadas
    • Testes estatísticos (Paramétricos / Não paramétricos)
    • Testes estatísticos
    TRIOLA MF - Introdução à estatística. 7ª. ed. Rio de Janeiro, LTC (Livro Técnico e Científico E.S.A.), 1999.