Estudos epidemiológicos (análise estatística e aplicação) Flashcards
(53 cards)
2 tipos gerais de amostras, a melhor opção dentre ambas e os pontos positivos / negativos
PROBABILÍSTICA»_space; NÃO-PROBABILÍSTICA
➕ Consigo estabelecer um INTERVALO DE CONFIANÇA
➖ Precisamos ter a população catalogada para selecionar os indivíduos
Amostragem na qual todos os indivíduos da população fonte têm a mesma probabilidade de fazer parte da amostra, sendo melhor para populações homogêneas
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
Amostragem na qual dividimos os indivíduos em estratos e, a partir deles, realizamos sorteios, sendo melhor para populações heterogêneas
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA
. A distribuição de uma característica pode ser maior em homens do que em mulheres - estratifico antes para fazer o sorteio em cada grupo
Amostragem na qual os participantes são selecionados aleatoriamente, mas de acordo com um intervalo fixo
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Ex. 500 estudantes em ordem alfabética - queremos uma amostra de 50. Nosso intervalo fixo será de 500/50 = 10 - selecionamos aleatoriamente o primeiro selecionado (1 a 10) - sorteamos o 5, por exemplo, vamos selecionando seguindo o intervalo fixo de 10 (5, 15, 25, 35…) até chegarmos em 50 crianças
Amostragem na qual temos vários subgrupos, que servem como “mini populações”, sendo que cada um possui uma diversidade internamente, mas no geral se comportam de forma semelhante. Útil quando a população é muito grande ou dispersa
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS (Clusters)
Amostragem na qual a população é dividida em estratos, de acordo com alguma característica, sendo muito utilizada em pesquisas de mercado
AMOSTRAGEM POR COTAS
Amostragem que é realizada por um perito no assunto
AMOSTRAGEM POR JULGAMENTO
Ex. Quando chamo um endócrino-pediatra para caracterizar crianças e adolescentes com sobrepeso e obesidade
Amostragem na qual não há ambição de fazer inferência dos dados para a população, sendo muito usada em pesquisas qualitativas
AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA
Definição de variável e seus 2 tipos no que tange à escala de medição
VARIÁVEL = característica que varia de um indivíduo para o outro
. Tipos quanto a escala de medição:
- QUANTITATIVAS / NUMÉRICAS = possuem valores numéricos
- QUALITATIVAS / CATEGÓRICAS = não possuem valores numéricos
4 tipos de variáveis, sua definição e exemplos de cada
- Numérica contínua (quantitativa contínua) - nº que podem assumir valor decimal (peso, altura…)
- Numérica discreta (quantitativa discreta) - necessariamente inteiros (nº filhos, nº consultas realizadas…)
- Categórica nominal (qualitativa nominal) - não possuem valores numéricos nem ordenação entre as categorias (sexo, cor dos olhos, doente/sadio)
- Categórica ordinal (qualitativa ordinal) - não possuem valores numéricos, mas possuem ordenação entre as categorias (mês de ocorrência, escolaridade, estágio de CA) ➝ vai ter uma ordem, mas não por isso é quantitativa! É apenas uma ordenação (JAN - FEV - MAR…)
○ Existe uma subjetividade, não posso falar que uma dor 8 é o dobro da dor 4, é apenas uma ordenação de escala
2 tipos de variáveis quanto à dependência
○ INDEPENDENTE (Preditora): influenciam, afetam ou determinam outras variáveis
Ex. Atividade, alimentação, obseidade
○ DEPENDENTE (Variável-resposta): são influenciadas, afetadas ou determinadas pela variável independente
Ex. Doenças cardiovasculares
Medidas de tendência central: definição geral, 3 tipos, definição de cada tipo e relação com a alteração de valores dos extremos
Formas de representar o conjunto dos valores encontrados, assumir particularidades - elementos mais representativos da amostra
○ MODA = valor que mais aparece (representa a maior concentração das observações) - NÃO é afetada por valores extremos
○ MÉDIA = soma de todos os valores dividida pela quantidade de valores na sequência - MUITO afetada por valores extremos
○ MEDIANA = valor mais central da sequência (primeiro é necessário organizar os valores em ordem) - NÃO é afetada por valores extremos
. Elementos ímpares = elemento central / elementos pares = média entre os 2 valores centrais
Medidas de dispersão: definição geral, 3 tipos e a definição de cada tipo (cálculo)
Não olho só o meio, mas também a variabilidade - mostram o quanto os valores variam da média (grau de variabilidade da amostra)
○ AMPLITUDE = valor máximo - valor mínimo
○ VARIÂNCIA = principal utilidade é calcular o desvio padrão
○ DESVIO PADRÃO = raiz quadrada da variância
Medidas de dispersão: significado da curva de distribuição normal
Seguir distribuição normal significa que os valores da amostra seguem uma CURVA DE GAUSS (indivíduos mais concentrados em valores centrais)
A média é representada pelo símbolo ___ e o desvio padrão pelo símbolo ___
A média é representada pelo símbolo μ (Mi) e o desvio padrão pelo símbolo σ (Sigma)
Hipótese estatística: definição e seus 2 tipos
Hipótese estatística = suposições feitas quanto ao valor de um parâmetro populacional, sendo que, em um estudo epidemiológico, vamos confirmar ou não nossa hipótese
○ HIPÓTESE NULA (H0) = sem diferenças entre os grupos observados
. Se aceito, escolho acreditar que os grupos são semelhantes e que esse dado raro ocorreu ao acaso
○ HIPÓTESE ALTERNATIVA (HA ou H1) = padrão diferente do usual, é diferente da população
. Rejeitando a hipótese nula em favor da alternativa, acreditamos que nossa amostra foge da distribuição normal, por isso tem prevalência alta
No teste de hipóteses queremos saber se a diferença encontrada pode ser explicada pela ___ (ocorreu ao acaso?)
No teste de hipóteses queremos saber se a diferença encontrada pode ser explicada pela VARIÂNCIA AMOSTRAL (ocorreu ao acaso?)
Erros tipo I e II, também chamados de ___ e ___, respectivamente, são erros ___, não sistemáticos (responsáveis pelos viéses)
Erros tipo I e II, também chamados de ALFA e BETA, respectivamente, são erros ALEATÓRIOS, não sistemáticos (responsáveis pelos viéses)
Em um estudo com amostra pequena teremos um ___ intervalo de confiança, um ___ alfa e um ___ p
Em um estudo com amostra pequena teremos um MAIOR/PIOR intervalo de confiança, um MAIOR alfa e um MAIOR p
No erro tipo I ___ (rejeitamos / aceitamos) a hipótese nula quando, na realidade, ela é ___ (verdadeira / falsa)
No erro tipo I REJEITAMOS a hipótese nula quando, na realidade, ela é VERDADEIRA
No erro tipo II ___ (rejeitamos / aceitamos) a hipótese nula quando, na realidade, ela é ___ (verdadeira / falsa)
No erro tipo II ACEITAMOS a hipótese nula quando, na realidade, ela é FALSA
Quanto ___ (maior / menor) o tamanho da amostra, ___ (maiores / menores) os erros
Quanto MAIOR o tamanho da amostra, MENORES os erros
Definição de alfa, o valor que geralmente utilizamos no Brasil e a interpretação com base no IC
α = nível de significância do teste - valor pré-fixado pelo pesquisador
. Varia de 1 a 10% (mais comum usar o valor de 5%) - IC de 99% = admito 1% de erro alfa ao acaso
. Brasil: IC95% = admito até 5% de erro ao acaso
Relação entre alfa e p-valor
α = limite até onde o p-valor é aceitável
P-VALOR ≤ ALFA
. Brasil: alfa de 5% (0.05) - p-valor aceitável ≤ 0.05
