Aula2: Planejamento Experimental

UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ
INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
FACULDADE DE FARMÁCIA

DISCIPLINA: INTRODUÇÃO AOS MÉTODOS DE ANÁLISES DE DADOS
(ESTATÍSTICA)

Planejamento Experimental

Prof. Antonio Silv


1- Introdução
 O objetivo de todo estudo estatístico é coletar dados
e então usá-los para tomar uma decisão e/ou
conclusão.

 O objetivo de todo estudo estatístico é coletar dados
e então usá-los para tomar uma decisão e/ou
conclusão.

 Qualquer decisão e/ou conclusão que seja tomada
usando os resultados de um estudo estatístico será tão
boa quanto o processo utilizado para obtenção desses
dados.


2- Planejamento de Um Estudo Estatístico
1- Identifique a variável (variáveis) de interesse (foco) e a
população do estudo.

2- Desenvolva um plano detalhado para a coleta de dados.
Se usar uma amostra, tenha certeza de que a amostra
representa a população.

3- Colete adequadamente os dados.

4- Descreva os dados usando técnicas de Estatística
Descritiva.


2- Planejamento de Um Estudo Estatístico
5- Interprete os dados e tome decisões sobre a população
usando a Estatística Inferencial.

6- Identifique quaisquer erros possíveis.

3- Coleta de Dados
 Há várias maneiras de se coletar dados.

 Geralmente o foco do estudo determina a melhor
maneira de fazer a coleta.

3- Coleta de Dados
3.1- Estudo Observacional

 O pesquisador observa e mede as características de
interesse de parte de uma população, mas não muda as
condições existentes.

 Exemplo: Observação e registro do comportamento
oral com objetos não alimentícios de crianças acima
de 3 anos de idade.

3- Coleta de Dados
3.2- Experimento

 Um tratamento é aplicado em uma parte da população e
as respostas são observadas. Outra parte da população
(grupo de controle) não sofre nenhum tratamento.

Exemplo: Diabéticos tomaram extrato de canela
diariamente enquanto o grupo de controle não
tomou nada. Depois de 40 dias, os diabéticos que
tomaram o extrato de canela reduziram seu risco
de problemas cardíacos, enquanto o grupo de
controle não apresentou mudanças.

3- Coleta de Dados
3.3- Simulação
 Uma simulação é o uso de um modelo matemático ou
físico para reproduzir as condições de uma situação ou
processo. A coleta de dados geralmente envolve o
emprego de computadores.

Exemplo: Fabricantes de automóveis usam
simulações com bonecos para estudar os efeitos das
batidas em humanos.

3- Coleta de Dados
3.4- Levantamento ou Pesquisa de Mercado

 É uma investigação de uma ou mais características de
uma população.

Exemplo: Uma pesquisa foi conduzida em uma amostra
de médicas para determinar se o argumento principal para
a escolha profissional é a estabilidade financeira.

4- Planejamento Experimental
4.1- Introdução
 Para produzir resultados significativos e não
tendenciosos, os experimentos devem ser cuidadosamente
planejados e executados.
 É importante se saber quais passos devem ser
realizados para que os resultados sejam válidos.
 Três elementos-chave de um experimento bem planejado
são:
 Controle
 Aleatorização
 Replicação

4.2- Controle
 Em razão do fato de que os resultados podem ser
arruinados por uma variedade de fatores, a capacidade
de controlar esses fatores de influência é importante.

4.2.1- Variável Confiunding ou de Confusão

 Ocorre quando um pesquisador não pode dizer a
diferença entre os efeitos de diferentes fatores em uma
variável.

4.2.1- Variável Confounding ou de Confusão
Exemplo 1: Uma cafeteria faz um experimento
reformando a loja e usando cores mais vibrantes. Ao
mesmo tempo, um shopping center da região realiza uma
grande inauguração. Se os negócios melhoraram na
cafeteria, não podemos determinar se isso se deveu a
inauguração no shopping ou as novas cores vibrantes!

4.2.1- Variável Confounding ou de Confusão
Exemplo 2: Em um estudo associou-se um risco maior
de câncer de pulmão com o uso de isqueiros no bolso.

4.2.2- Efeito Placebo
 Ocorre quando um sujeito reage favoravelmente a um
placebo quando, de fato, ele ou ela não recebeu
tratamento medicamentoso nenhum.
4.2.2.1- Técnica Cega
 É uma técnica na qual o sujeito não sabe se está
recebendo tratamento ou placebo.
4.2.2.2- Técnica Duplamente Cega
 É uma técnica na qual nem o sujeito nem o pesquisador
sabe se o sujeito está recebendo tratamento ou placebo.

4.2.2.2- Técnica Duplamente Cega
Exemplo: Quer-se testar a eficácia de um medicamento em uma
determinada doença: o pesquisador contrata médicos examinadores
que irão entregar a pacientes voluntários que apresentam esta doença
uma cápsula que pode ou não conter medicamento. Este medicamento
foi feito por manipulação em dois tipos idênticos de cápsulas: uma com
o pó do medicamento estudado e outro com farinha de trigo. O médico
anota o número do medicamento sem saber se esta cápsula é o
medicamento ou se é a farinha. Tampouco o paciente sabe a
composição real da cápsula. Após o período que em que se espera que
o medicamento faça efeito o mesmo médico examina o paciente e anota
quantitativamente a melhora ou não das alterações esperadas na
doença. Esta ficha é devolvida ao examinador que tabula os resultados
sabendo qual tipo de cápsula foi ingerida pelo paciente. Assim o
pesquisador consegue excluir o efeito placebo existente em um
medicamento inerte e validar um medicamento que realmente faça
efeito.

4.2.3- Efeito Hawthorne
 Ocorre em um experimento quando os sujeitos mudam
o comportamento simplesmente porque sabem que estão
participando de um experimento.

4.3- Aleatorização
 É o processo de se designar sujeitos aleatoriamente
para diferentes grupos de tratamento.

 Blocos
 Pares Conjugados

4.3.1- Em Blocos
 Divide-se os sujeitos com características iguais em
blocos e, então, designá-los aleatoriamente para os
grupos.
Exemplo: Uma pesquisadora que está testando os efeitos
de uma nova bebida para perda de peso pode primeiro
dividir os sujeitos em categorias de idade, tais como 30 a
39 anos, 40 a 49 anos e acima de 50 anos. Então, dentro de
cada grupo de idade, designar aleatoriamente os sujeitos
ou para o grupo de tratamento ou para o grupo de controle.

4.3.1- Em Blocos
tratamento
30 a 39
anos
Controle

Todos tratamento
os 40 a 49
sujeitos anos
Controle

tratamento
Acima de
50 anos
Controle

4.3.2- Pares Conjugados
 Os sujeitos são colocados em pares conforme suas
similaridades. Um deles é designado para o grupo de
tratamento e o outro para o grupo de controle.

4.4- Replicação
 É a repetição de um experimento usando um grande
número de sujeitos.
Exemplo: Um experimento foi planejado para testar uma
vacina contra a gripe. No experimento 10.000 pessoas
receberam a vacina e outras 10.000 receberam um placebo.
Por conta do tamanho da amostra, a eficiência da vacina
seria provavelmente observada. Mas, se os sujeitos no
experimento não forem selecionados de modo que ambos
os grupos sejam similares (de acordo com o gênero e
idade), os resultados terão menor valor.

4.5- Análise de Um Planejamento Experimental
Caso 1: Uma empresa quer testar a eficácia de uma goma
de mascar para ajudar as pessoas a pararem de fumar.
Identifique um problema potencial com o planejamento
experimental dado e sugira uma maneira de melhorá-lo.

1- A empresa identifica dez adultos que são fumantes
há bastante tempo. Cinco deles receberam a nova goma
de mascar e os outros cinco receberam um placebo.
Depois de dois meses, eles são avaliados e descobre-
se que os cinco sujeitos que estão usando a goma de
mascar pararam de fumar.

2- A empresa identifica mil adultos que são fumantes há
bastante tempo. Eles são divididos em blocos conforme
o gênero. As mulheres receberam a nova goma e os
homens receberam placebo. Depois de dois meses, o
grupo das mulheres tinham um número significativo de
sujeitos que tinham parado de fumar.

Caso 2: Usando as informações do Caso 1, suponha que
a empresa identificou 240 adultos fumantes. Eles são
designados aleatoriamente para estar no grupo de
tratamento ou de controle. Cada sujeito recebe um DVD
sobre os perigos do cigarro. Depois de quatro meses, a
maioria dos sujeitos do grupo de tratamento parou de
fumar.
a) Identifique um problema em potencial com o
planejamento experimental.
b) Como planejamento podia ser melhorado?

5- Técnicas de Amostragem
5.1- Amostragem
 É uma contagem ou medição de parte de uma
população.

 A amostra deve representar a população.

5.2- Conceitos Básicos
5.2.1- Erro de Amostragem
É a diferença ente os resultados da amostra e da
população.

5.2.2- Erro de Amostragem Tolerável
É quanto um pesquisador admite errar na avaliação
dos parâmetros de interesse em uma população.

Exemplo: O resultado de uma pesquisa eleitoral:
Candidato A = 20%, com 2% de erro amostral
(18% - 22%).

5.2.3- Amostra Tendenciosa
É aquela que não é representativa da população
da qual é extraída.

Exemplo: Uma amostra formada por todos os
universitários com idade entre 18 e 22 anos não é
representativa da população constituída por todos os
jovens com idade entre 18 e 22 anos do país.

5.2.4- Amostra Aleatória
É aquela que todos os membros de uma
população tem chances iguais de serem selecionados.

5.3- Técnicas
 Amostragem Aleatória Simples
 Amostragem Estratificada
 Amostragem por Agrupamento
 Amostragem Sistemática
 Amostragem Por Conveniência

5.3- Técnicas
5.3.1- Amostragem Aleatória Simples
É aquela na qual toda amostra possível de
mesmo tamanho tem a mesma chance de ser
selecionada

 Com reposição
 Sem reposição

5.3- Técnicas
5.3.2- Amostragem Estratificada
Quando se divide a população em extratos que
são agrupamentos populacionais conforme uma dada
característica. A amostra tem que apresentar
indivíduos de todos os extratos adotados.

Exemplo 1
200 Frutas

50 abacaxis 50 maçãs 100 peras

5.3- Técnicas
Exemplo 2

Grupo I : Renda Baixa Grupo II : Renda Média

Grupo III: Renda Alta

5.3- Técnicas
5.3.3- Amostragem por Agrupamento
Quando a população se encontra dividida em
grupos e é escolhido um ou mais grupos como
amostra, mas todos os elementos deste grupo farão
parte da amostra.

Exemplo 1

5.3- Técnicas
5.3.3- Amostragem por Agrupamento
Exemplo 2
Cidade X

Zona 1 Zona 2

Zona 3
Zona 4

Zona 5 Todos os habitantes desta
Zona 6 amostra zona devem compor a

5.3- Técnicas
5.3.4- Amostragem Sistemática
É aquela na qual é atribuído um número a cada
membro da população, que são ordenados de alguma
forma. Seleciona-se um número inicial aleatoriamente
e depois os demais membros selecionados a cada k
números a mais.

Exemplo 1

5.3- Técnicas
5.3.4- Amostragem Sistemática
Exemplo 2

k=2

Escolha inicial aleatória

5.3- Técnicas
5.3.5- Amostragem Por Conveniência
É aquela na qual só se usa os membros
disponíveis de uma população. Deve ser evitada por
tender a ser tendenciosa.

6- Tamanho das Amostras

Exemplo 1: População de 200 famílias.

Exemplo 2: População de 200.000 famílias.

Exemplo 3: População de 200.000.000 famílias.
625 famílias!


Se N for muito grande,
não é necessário
considerar o tamanho
exato N da população.
Neste caso, o cálculo da
primeira aproximação já é
suficiente para o cálculo.

Observe que:
 N = 200 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 152 famílias
(76% da população).
 N = 200.000 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 623 famílias
(0,3% da população).
 N = 200.000.000 famílias (E0 = 4%) ↔ n = 625 famílias
(0,0003% da população).


Lista de Exercícios 2

Prof. Antonio Silv

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