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PÓS GRADUAÇÃO: Módulo 10  - SPESF EAD

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO EM SAÚDE E ESTATÍSTICAS DE SAÚDE

ESTATÍSTICA, DEFININDO ESTATÍSTICA, MEDIDAS,
AMPLITUDE TOTAL E VARIÂNCIA 

 

1. ESTATÍSTICA

 

A Estatística é uma ferramenta muito importante para avaliar e resumir diferentes tipos de dados e é usada em muitas áreas. Na verdade, a estatística facilita a nossa vida!

 

Figura 1 - A Estatística é uma ferramenta muito importante para avaliar e resumir diferentes tipos de dados.

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A princípio, a Estatística era utilizada na compilação de dados que descreviam as características dos países, como o tamanho da população. Em 1662, o demógrafo britânico John Graunt publicou um estudo com dados de nascimentos e óbitos, coletados nas paróquias de Londres. A partir desse ano, o desenvolvimento da Estatística foi impulsionado pelo estudo dos diversos eventos vitais (natalidade, fecundidade, mortalidade).

O profissional em Gerência de Saúde precisa utilizar constantemente a ferramenta da Estatística na sua área de formação. Por exemplo, na produção e na análise de indicadores de saúde, você precisará saber quais dados coletar, qual instrumento utilizar para a coleta de dados, como organizar os dados, etc. Nesta aula, você vai aprender a diferenciar dados quantitativos e qualitativos e aplicar algumas medidas descritivas aos dados coletados

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1.1 DEFININDO ESTATÍSTICA

 

O termo Estatística origina-se do latim, status (estado). Mas qual o significado deste termo na prática? A Estatística pode ser definida como um conjunto de métodos relacionados ao processo de coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados. Quando temos um conjunto de dados, podemos aplicar a eles medidas estatísticas que irão facilitar sua análise. De posse das variáveis de interesse, parte-se para o processo de coleta, tabulação e análise dos dados a elas relacionados.

 

Dados

 

Atualmente, dados sobre volume populacional, perfil da população, taxa de mortalidade, taxa de mortalidade infantil e taxa de natalidade, entre outras, fazem parte do dia a dia das pessoas. Os dados referentes às diversas variáveis podem ser classificados em dois tipos fundamentais:

 

a) quantitativos;

b) qualitativos.

 

Dados quantitativos: os valores são expressos por meio de números e podem ser classificados em duas categorias:

 

  • discretos;

  • contínuos.

 

Vejamos a diferença entre essas categorias. Os dados discretos assumem valores discretos (números inteiros), podendo apresentar valores repetidos. Ex.: O total de pacientes internados com pneumonia, em um hospital, pode assumir qualquer valor: 2, 3, 5, 7, 7, 11, etc.; mas não pode ser igual a 7,5 por exemplo.

 

Figura 2 - Os dados discretos podem ser representados por qualquer número inteiro

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Os dados contínuos podem assumir todos os valores numéricos, inteiros ou não, em uma escala ou intervalo de valores. Ex.: A altura média dos pacientes com pneumonia num determinado hospital pode assumir qualquer valor entre 1,55m e 1,85m.

 

Dados qualitativos: nos dados qualitativos, os valores não podem ser medidos em números. Eles são expressos por meio de categorias, atributos, características ou alguma outra qualidade. Os dados qualitativos podem ser:

 

  • ordinais;

  • nominais.

 

Os dados qualitativos ordinais podem ser colocados em ordem. Ex.: Tamanho das bolas para prática de exercícios físicos (pequenas, médias, grandes).

Os dados qualitativos nominais não podem ser ordenados ou hierarquizados. Eles consistem em nomes, categorias. Ex.: Cor dos olhos (pretos, castanhos, azuis, verdes) das gestantes de uma localidade.

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Os dados qualitativos ordinais podem ser colocados em ordem. Ex.: Tamanho das bolas para prática de exercícios físicos (pequenas, médias, grandes).

Os dados qualitativos nominais não podem ser ordenados ou hierarquizados. Eles consistem em nomes, categorias. Ex.: Cor dos olhos (pretos, castanhos, azuis, verdes) das gestantes de uma localidade.

Estatística Descritiva

 

A Estatística Descritiva é a parte mais conhecida da Estatística. Constantemente, livros, jornais, revistas e sites apresentam dados, dispostos em gráficos e tabelas, relacionados a uma determinada variável.

Na área da saúde, os dados de maior interesse são sobre mortalidade infantil, esperança de vida ao nascer, perfil dos pacientes de um hospital (ex.: idade, altura, peso, escolaridade média), incidência e prevalência de uma determinada doença, etc. A partir da análise dessas variáveis, vários estudos são realizados

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Na estatística descritiva existem diversos tipos de medidas que podem ser aplicadas aos dados coletados num estudo. Veremos a seguir quais são essas medidas e como calculá-las.

 

Medidas Descritivas

 

Na estatística descritiva, a questão fundamental é descrever os dados obtidos em um estudo. Mas como podemos fazer essa descrição? Quando temos dados quantitativos, podemos apresentá-los na forma de valores numéricos, denominados medidas descritivas. Veremos agora dois tipos importantes dessas medidas:

 

a) medidas de tendência central (ou de locação);

 

b) medidas de dispersão (ou de variabilidade).

 

 

Medidas de tendência central

 

As medidas de tendência central mostram o valor representativo em torno do qual há uma tendência de agrupamento dos dados, com uma maior ou menor frequência.  Têm a finalidade de sintetizar um único número, conjunto os dados observados, mostram o grau de afastamento dos valores observados em relação ao valor representativo, ou seja, aquele que aparece com mais frequência. Entre estas medidas, há duas que são bastante utilizadas em estatística:

 

  • média aritmética simples;

 

  • mediana.

 

Média aritmética simples: é a principal medida de tendência central. É frequente ouvir falar sobre a renda média de uma população, a idade média de um grupo de pessoas, a altura e o peso médio de um conjunto de crianças

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A média aritmética dos dados apresentados é

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Portanto, a média aritmética da esperança de vida ao nascer dos brasileiros, entre os anos 2000 e 2005, equivale a 71,25 anos. Mediana: a mediana é o valor central de um conjunto de informações apresentadas em ordem crescente

Medidas de Dispersão

 

Em geral, a dispersão dos dados é chamada variabilidade. As principais medidas de dispersão são:

 

  • amplitude total;

  • variância;

  • desvio padrão.

 

Amplitude Total (AT)

 

Para um conjunto de observações x1 , x2 ,..., xn , a amplitude total (AT) corresponde à diferença entre o maior e o menor valor observado.

 

AT = xmax − xmin

 

Exemplo: Vamos supor que um estudante tenha coletado os seguintes dados sobre a idade de 10 idosos com dependência para realização de algumas atividades da vida diária (AVD): 66; 69; 71; 70; 82; 88; 85; 83; 74; 76.

 

Cálculo: AT = 88 – 66 = 22.

 

Concluímos que a diferença de idade dos idosos analisados corresponde a 22 anos. Mas fique atento! Esta medida não considera os valores intermediários, apenas o maior e o menor valor.

 

Variância (σ2)

 

Vamos chamar de variância a média aritmética dos quadrados da diferença entre cada elemento do rol e a média aritmética desse rol. A variância é representada por: σ2.

Considere o rol (x1, x2, x3, …, xn) e que ele possua média aritmética.

 

A variância é dada por:

 

 

 

Desvio-padrão (σ)

 

O desvio-padrão é dado pela raiz da variância, ele nos indica o quanto um elemento está disperso em relação à média. O desvio padrão é denotado por σ.

 

Exemplo

 

Determine o desvio-padrão do conjunto de dados (4, 7, 10). Veja que, para isso, é necessário determinar-se primeiro a variância, e que, para tanto, é necessário antes o cálculo da média desses dados

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Substituindo esses dados na fórmula da variância, temos:

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Para determinar o desvio-padrão, devemos extrair a raiz da variância.

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REFERÊNCIAS 

  • PINHEIRO, J.I.D.; CUNHA, S.B.; CARVAJAL, S.R.; GOMES, G.C. (2009). Estatística Básica: A arte de Trabalhar com Dados. Rio de Janeiro: Elsevier

  • MORETTIN, L.G. (2010). Estatística Básica: Probabilidade e Inferência. São Paulo: Pearson Prentice Hall.

  • SOARES, José Francisco; DE FARIAS, Alfredo Alves; CESAR, Cibele Comini. Introdução à estatística. Livros Técnicos e Científicos, 1991.

  • CUNHA, Sonia Baptista; CARVAJAL, Santiago Ramírez. Estatistica Basica-a Arte de Trabalhar com Dados. Elsevier Brasil, 2009

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