Organização de dados em pesquisa: formulário computacional. Intro.

Editora: Larissa F.

Colaboradores: Airton, Danilo, Guilherme, Luiz e Oquesana.

Organização de dados

1. O que é EpiData?

EpiData é um programa para a entrada e documentação de dados. Ele   deve   ser   usado   quando   já   se   coletou   os   dados   no   papel   e   necessita-se fazer   a   análise estatística ou a tabulação dos dados. Podem ser feitas no Epidata tabelas de distribuição de freqüência básica e listas de dados, mas não mais do que isso, uma vez que o EpiData é focado na entrada e documentação dos dados.

Durante   a   entrada   dos   dados   podem-se   realizar   cálculos   ou   controlar   valores   que   podem   ser   introduzidos. Pode-se escolher um item de uma lista e salvar um código numérico correspondente (1=Não, 2=Sim).

O EpiData é útil tanto na administração de conjuntos de dados simples, como quando se tem dados de uma fonte única (um questionário ou um formulário de laboratório por exemplo) como na de conjuntos mais complexos com vários formulários ou questionários relacionados. Esse progarma implementou a estrutura de arquivos do Epi Info versão 6 em um ambiente Windows.

Acesse e baixe esse programa em: http://www.epidata.dk/[1]

2. O que é Estatística?

É um conjunto de métodos utilizados para se analisar dados. A Estatística pode ser aplicada em praticamente todas as áreas do conhecimento humano e em algumas áreas recebe um nome especial. Este é o caso da Bioestatística,por exemplo, que trata de aplicações da Estatística em Ciências Biológicas e da Saúde.

3. População x Amostra

População de uma pesquisa: todos os indivíduos

Amostra de uma pesquisa: representa o todo. Quanto maior a amostra maior a probabilidade de ela revelar com exatidão o que acontece na população. Deve representar a população alvo de um estudo com a especificação de suas características.

Exemplo: Perfume

A amostra de um perfume supõe-se que seja representativa de todo o conteúdo de uma frasco de perfume.

Tipos de amostra:

Amostra de conveniência: é a mais utilizada, oferece comodidade, é de fácil acesso, porém há uma alta   chance de erro ao tentar se demsontrar a  representatividade. Oferecem a vantagem de terem um baixo custo, uma logística mais simples.

1. Amostra consecutiva: é determinada em um período de tempo definido. Pode ser considerada um subtipo da amostra de conveniência

1. Amostra probabilística: PADRÃO OURO. A seleção é aleatória.

    3.1 Amostra aleatória simples

    3.2 Amostra aleatória estratificada: primeiro procede-se à organização da população em subgrupos e a partir desses subgrupos haverá a coleta das amostras.

    3.3 Amostra sistemática: definida por processo periódico preordenado.

           3.4 Amostra por conglomerados 

 

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4. Como calcular o tamanho ideal da amostra: Utilize o OpenEpi

 O OpenEpi é um programa gratuito que oferece estatísticas para casos e medidas em estudos descritivos e analíticos, análises estratificadas com limites de confiança exatos, análises pareadas e pessoa-tempo, cálculos de tamanho de amostra e poder, números aleatórios, sensibilidade, especificidade e outras analises estatísticas, tabelas L x C, qui-quadrado para dose-resposta, ...

Ele pode ser executado a partir de um servidor web ou ser baixado e executado sem uma conexão web. Não é preciso um servidor necessariamente. Os programas são escritos em JavaScript e H

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TML, e devem ser compatíveis com as versões mais recentes do Linux, Mac, e PC, independente do sistema operacional. Os programas também podem ser executados no navegador de muitos celulares iPhone e Android, facilitando o acesso dos usuários do programa.

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Delinemento: o oposto é a extrapolação e a generalização.

5. P-valor ( significância estatística)   

A significância estatística de um resultado é estima o grau em que este resultado é "verdadeiro" (no sentido de "representatividade da população"). Mais tecnicamente, o valor do nível-p representa um índice decrescente da confiabilidade de um resultado.

Quanto mais alto o nível-p, menos se pode acreditar que a relação observada entre as variáveis na amostra é um indicador confiável da relação entre as respectivas variáveis na população.

Um nível-p de 0,05 (1/20) indica que há 5% de probabilidade de que a relação entre as variáveis, encontrada na amostra, seja um "acaso feliz". Em outras palavras, assumindo que não haja relação entre aquelas variáveis na população, e o experimento de interesse seja repetido várias vezes, poderia-se esperar que em aproximadamente 20 realizações do experimento haveria apenas uma em que a relação entre as variáveis em questão seria igual ou mais forte do que a que foi observada naquela amostra anterior.

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6. Análise de regressão:

1. Linear

2. Não -linear  

7. Conceitos fundamentais:         

1.Dados: relacionados a fatos, correspondem a medidas isoladas

2. Informações: são os fatos contextualizados

3. Conhecimento: relacionamento geral de fatos  

 

8. Variáveis

Variáveis são as características de interesse que são medidas em cada elemeto da amostra e da população. É um atributo mensurável. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ser qualitativas ou  quantitativas.

Variáveis Quantitativas: são as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas.

1. Variáveis discretas: características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros.

Exemplos: número de filhos, número de cigarros fumados por mês.

2.Variáveis contínuas: características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua (na reta real), para as quais valores fracionais fazem sentido. 

Exemplos: peso, altura. 

Variáveis Qualitativas: são as características que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos. Podem ser nominais ou ordinais.

1.      Variáveis nominais: não existe ordenação dentre as categorias.

Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante.

2.   Variáveis ordinais: existe uma ordenação entre as categorias.

Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estágio da doença (inicial, intermediário, terminal), mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro).

 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS