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FESSC - Faculdade Estácio de Sá de Santa Catarina

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Apresentação em tema: "FESSC - Faculdade Estácio de Sá de Santa Catarina"— Transcrição da apresentação:

1 FESSC - Faculdade Estácio de Sá de Santa Catarina
BIOESTATÍSTICA Curso de Graduação em Psicologia Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Graduação em Odontologia - UFSC Graduação em Administração - ESAG/UDESC Especialização em Odontologia em Saúde Coletiva - ABO/SC Doutorado e Mestrado em Engenharia de Produção - UFSC ANÁLISE FINANCEIRA - Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.

2 FESSC - Faculdade Estácio de Sá de Santa Catarina
Material Didático da Estácio ANÁLISE FINANCEIRA - Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.

3 BIOESTATÍSTICA - SUMÁRIO - Amostragem Conceitos Básicos
Conhecendo os Dados Tabelas e Gráficos Medidas de Tendência Central Distribuição Normal Medidas de Ordenamento Correlação Linear Teste de Diferença entre Médias Medidas de Dispersão BIOESTATÍSTICA

4 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Conceitos Básicos Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

5 BIOESTATÍSTICA ESTATÍSTICA
O primeiro uso da palavra ESTATÍSTICA parece datar de e apareceu em um trabalho do historiador Girolomo Ghilini, quando se referiu a uma “ciência civil, política, estatística e militar”. (Berquó, 1981) Origem no latim status (estado) + isticum (contar) Informações referentes ao estado Coleta, Organização, Descrição, Análise e Interpretação de Dados

6 BIOESTATÍSTICA O Que é Estatística?
Para Sir Ronald A. Fisher ( ): Estatística é o estudo das populações, das variações e dos métodos de redução de dados.

7 BIOESTATÍSTICA O Que é Estatística? “Eu gosto de pensar na Estatística como a ciência de aprendizagem a partir dos dados...” Jon Kettenring Presidente da American Statistical Association, 1997

8 Elaborando a Definição de Estatística
BIOESTATÍSTICA Elaborando a Definição de Estatística Coletar dados Obter informações Tomar decisões

9 O Que é Estatística (definição)?
BIOESTATÍSTICA O Que é Estatística (definição)? “Estatística é um conjunto de técnicas e métodos que nos auxiliam no processo de tomada de decisão na presença de incerteza.”

10 Comparação de resultados
Psicologia Tomada de decisões Comparação de resultados Identificar relações BIOESTATÍSTICA

11 BIOESTATÍSTICA LIVROS DE ESTATÍSTICA

12 POR QUE A ESTATÍSTICA É IMPORTANTE?
BIOESTATÍSTICA POR QUE A ESTATÍSTICA É IMPORTANTE? As diferenças são atribuídas a causas erradas; As coincidências ocorrem frequentemente; As pessoas têm dificuldades com probabilidades; Acrescentam polimento às publicações; Faz conhecer o “grau de confiança” das conclusões.

13 BIOESTATÍSTICA Indicadores Sociais Diferentes 1o Mundo 3o Mundo
As variabilidades mostram que existem diferenças 1o Mundo 3o Mundo Alta Expectativa de Vida Boas Condições Sanitárias Hábitos de Consumo Assistência em Saúde Doenças Infecciosas Alta Mortalidade Infantil Baixa Escolaridade Iniquidades em Saúde Indicadores Sociais Diferentes

14 EXPECTATIVA DE VIDA – Diferenças entre os países
BIOESTATÍSTICA EXPECTATIVA DE VIDA – Diferenças entre os países

15 RENDA PER CAPITA NO BRASIL (PNUD, 2000)
BIOESTATÍSTICA RENDA PER CAPITA NO BRASIL (PNUD, 2000)

16 RENDA PER CAPITA EM SANTA CATARINA (PNUD, 2000)
BIOESTATÍSTICA RENDA PER CAPITA EM SANTA CATARINA (PNUD, 2000)

17 ACESSO AO ENSINO SUPERIOR NO BRASIL (PNUD, 2000)
BIOESTATÍSTICA ACESSO AO ENSINO SUPERIOR NO BRASIL (PNUD, 2000)

18 ACESSO AO ENSINO SUPERIOR EM SANTA CATARINA (PNUD, 2000)
BIOESTATÍSTICA ACESSO AO ENSINO SUPERIOR EM SANTA CATARINA (PNUD, 2000)

19 GRÁFICO DE DISPERSÃO – RENDA x EDUCAÇÃO (PNUD, 2000)
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO DE DISPERSÃO – RENDA x EDUCAÇÃO (PNUD, 2000)

20 BIOESTATÍSTICA FONTES DEMOGRÁFICAS
Bancos de Dados (OMS, OPAS, MS, IBGE, etc) Indicadores Sociais (IDH, GINI, QV) Pesquisas de Mercado (Hábitos de Consumo) Censos Demográficos Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD)

21 BIOESTATÍSTICA POPULAÇÃO E AMOSTRA
POPULAÇÃO: Conjunto de elementos que se deseja estudar AMOSTRA: Subconjunto da população Nem sempre o Censo é viável (questões econômicas) É mais barato coletar dados de amostras POPULAÇÃO E AMOSTRA

22 POPULAÇÃO: Também chamada de Universo
BIOESTATÍSTICA POPULAÇÃO: Também chamada de Universo AMOSTRA: Parte da população População Amostra

23 BIOESTATÍSTICA POPULAÇÃO E AMOSTRA
POPULAÇÃO (N): Todos os estudantes da Estácio AMOSTRA (n): Parte dos estudantes da Estácio POPULAÇÃO E AMOSTRA Plano de Amostragem

24 BIOESTATÍSTICA REQUISITOS DE UMA AMOSTRA:
1) Ter um tamanho adequado (previamente calculado) Existem fórmulas para o cálculo do adequado tamanho da amostra 2) Constituintes selecionados ao acaso (sorteio)

25 BIOESTATÍSTICA CLASSIFICAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA:
Amostras Grandes: n > 100 Amostras Médias: n > (30 < n < 100) Amostras Pequenas: n < (12 < n < 30) Amostras Muito Pequenas: n < 12 Observação: As amostras com n > 30 geram melhores resultados. O tamanho adequado deve ser pré-calculado.

26 BIOESTATÍSTICA Amostragem e Planejamento de Experimentos
Áreas da Estatística Amostragem e Planejamento de Experimentos (coleta dos dados) Estatística Descritiva (organização, apresentação e sintetização dos dados) Estatística Inferencial (testes de hipóteses, estimativas, probabilidades)

27 BIOESTATÍSTICA Amostragem e Planejamento de Experimentos
(coleta dos dados) - É o processo de escolha da amostra - É o início de qualquer estudo estatístico Consiste na escolha criteriosa dos elementos a serem submetidos ao estudo Exemplos: Pesquisa sobre tendência de votação Cuidado: Perfil da Amostra = Perfil da População

28 BIOESTATÍSTICA Estatística Descritiva É a parte mais conhecida
(organização, apresentação e sintetização dos dados) É a parte mais conhecida Diariamente veiculada na mídia (jornais, televisão, rádio) Distribuições de frequência, médias, tabelas, gráficos Exemplos: % de Analfabetos em uma comunidade Índice de Mortalidade Infantil (por mil nascimentos) Índice de Desenvolvimento Humano

29 BIOESTATÍSTICA Estatística Inferencial, Indutiva ou Analítica
(testes de hipóteses, estimativas) Auxilia o processo de tomada de decisões Responde uma dúvida, compara grupos com o uso de Testes Estatísticos Testam-se 2 hipóteses (hipótese nula e hipótese alternativa), sendo que uma delas será aceita mediante a aplicação de um teste estatístico baseado na teoria das probabilidades. Exemplo: O tabagismo está associado à doença pulmonar? Hipóteses: Nula (não há associação), Alternativa (há associação)

30 BIOESTATÍSTICA

31 Ferramentas para Análise de Dados
BIOESTATÍSTICA Ferramentas para Análise de Dados SPSS Epidata Bioestat Excel STATA SAS Epi Info

32 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 1
Em uma cidade de habitantes onde 45% das pessoas tem título de eleitor, realizou-se uma pesquisa eleitoral com 2000 pessoas. Qual o tamanho da população de estudo e da amostra?

33 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 2
Uma amostra de apenas 3000 eleitores pode fornecer um perfil confiável sobre a preferência de todo o eleitorado, na véspera de uma eleição presidencial? Por que?

34 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 3
Você considera a pesquisa proposta no exercício anterior como experimental ou de levantamento? Por quê?

35 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 4
Elabore uma situação em que a estatística possa ser empregada em benefício de uma organização.

36 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Conhecendo os Dados Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

37 BIOESTATÍSTICA TIPOS DE DADOS
Dados Nominais (Sexo, Raça, Cor dos Olhos) Dados Ordinais (Grau de Satisfação) Dados Numéricos Contínuos (Altura, Peso) Dados Numéricos Discretos (Número de Filiais) “Estatísticas aplicadas em alguns tipos de dados não podem ser aplicadas a outros .”

38 BIOESTATÍSTICA TIPOS DE DADOS Dados Intervalares (Temperatura oC) Quando se referem a valores obtidos mediante a aplicação de uma unidade de medida arbitrária, porém constante e onde o zero é relativo. Este tipo de dado tem restrições a cálculos. 30oC não é três vezes mais quente que 10oC Para cálculos se utiliza a escala Kelvin

39 BIOESTATÍSTICA

40 BIOESTATÍSTICA Fonte:

41 BIOESTATÍSTICA

42 BIOESTATÍSTICA ARREDONDAMENTO DE DADOS CONTÍNUOS
1ª Regra: Arredondar para o número mais próximo 2ª Regra: Arredondar para o par mais próximo 5, ,5 6,0 6,0 6,5 7,0

43 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 1 Faça os seguintes arredondamentos:
38, para o centésimo mais próximo ,65 54,76 para o décimo mais próximo 54,8 27,465 para o centésimo mais próximo 27,46 42,455 para o centésimo mais próximo 42,46 4,5 para o inteiro mais próximo 4

44 AGRUPAMENTO DE DADOS POR VALORES DISTINTOS
BIOESTATÍSTICA AGRUPAMENTO DE DADOS POR VALORES DISTINTOS x f (frequência) 2 3 3 3 4 4 5 9 6 6 7 2 8 1 Total 28

45 AGRUPAMENTO DE DADOS POR CLASSES
BIOESTATÍSTICA AGRUPAMENTO DE DADOS POR CLASSES Classes f (frequência) Ponto Médio ,5 ,5 ,5 ,5 ,5

46 AGRUPAMENTO DE DADOS POR CLASSES
BIOESTATÍSTICA AGRUPAMENTO DE DADOS POR CLASSES

47 POLÍGONO DE FREQUÊNCIA
BIOESTATÍSTICA POLÍGONO DE FREQUÊNCIA f x f Total 28 10 8 6 4 2 x

48 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 2
Em uma amostra de estudantes foram coletadas as seguintes alturas em metros: 1,70 1,58 1,67 1,72 1,70 1,71 1,75 1,58 1,64 1,66 1,72 1,70 1,73 1,82 1,79 1,77 1,76 1,75 1,73 1,65 1,64 1,63 1,62 1,66 1,71 1,68 1,69 1,70 1,59 1,61 1,64 1,76 1,64 1,70 1,64 1,65 1,7 1,79 1,8 1,70 1,67 1,71 1,72 1,63 1,70 a) Qual foi o tamanho da amostra (n)? b) Qual é a altura do sujeito mais alto e a do mais baixo? c) Faça o agrupamento de dados por valores distintos. d) Faça o agrupamento por 6 classes.

49 DESCRIÇÃO DE DADOS NOMINAIS E ORDINAIS
BIOESTATÍSTICA DESCRIÇÃO DE DADOS NOMINAIS E ORDINAIS Apresentam-se os valores absolutos e as porcentagens Podem ser usadas tabelas ou gráficos Gráfico de Barras Gráfico Circular

50 BIOESTATÍSTICA DESCRIÇÃO DE DADOS NOMINAIS E ORDINAIS
Gráfico de Linhas (não é usado; restrito a dados contínuos) Gráfico de Barras Horizontal

51 DESCRIÇÃO DOS DADOS CONTÍNUOS
BIOESTATÍSTICA DESCRIÇÃO DOS DADOS CONTÍNUOS Trazem informações que expressam a tendência central e a dispersão dos dados. Tendência Central: Média ( x ), Mediana ( Md ), Moda ( Mo ) Medidas de Dispersão: Desvio Padrão, Variância, Amplitude, Coeficiente de Variação, Valor Máximo, Valor Mínimo

52 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 3
Em uma pesquisa com jogadoras de basquete foram coletados os seguintes pesos corporais em quilogramas: a) Qual foi o tamanho da amostra (n)? b) Qual é o maior peso e o menor? c) Faça o agrupamento de dados por valores distintos. d) Faça o agrupamento em 3 classes.

53 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Medidas de Tendência Central Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

54 MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL Medidas: Média, Moda e Mediana.
BIOESTATÍSTICA MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL Nos dão uma ideia de onde se localiza o centro, o ponto médio de um determinado conjunto de dados. Medidas: Média, Moda e Mediana. f x

55 Fonte: renovadoresudf.wordpress.com
BIOESTATÍSTICA Fonte: renovadoresudf.wordpress.com

56 BIOESTATÍSTICA MÉDIA - É um valor típico representativo de um conjunto de dados. - Fisicamente representa o ponto de equilíbrio da distribuição. Média Aritmética Média Ponderada Média Geométrica Média Harmônica

57 BIOESTATÍSTICA x = S x / n x = S fx / n x = S fx / n MÉDIA
É um valor típico representativo de um conjunto de dados. Fisicamente representa o ponto de equilíbrio da distribuição. Modos de calcular 1) para dados simples 2) para valores distintos 3) para agrupamentos em classes x = S x / n x = S fx / n x = S fx / n

58 BIOESTATÍSTICA 16 18 23 21 17 16 19 20 x = S x / n MÉDIA
1) Cálculo para dados simples x = S x / n S x = Soma dos valores n = tamanho da amostra x = ( ) 8 x = 18,75

59 BIOESTATÍSTICA x f fx x = S fx / n MÉDIA
2) Cálculo para valores distintos x f fx Total x = S fx / n S fx = Soma dos produtos dos valores distintos com a frequência n = tamanho da amostra x = x = 4,7857 28

60 BIOESTATÍSTICA x = S fx / n Classes f x fx MÉDIA
3) Cálculo para agrupamentos em classes Classes f x fx , , ,5 , ,5 , , ,5 Total ,5 x = S fx / n S fx = Soma dos produtos dos valores distintos com a frequência n = tamanho da amostra x = 1695, x = 67,82 25

61 BIOESTATÍSTICA MEDIANA
Fonte:

62 BIOESTATÍSTICA Interpretação: MEDIANA
É o valor que ocupa a posição central de um conjunto de dados ordenados. Para um número par de termos a mediana é obtida através da média aritmética dos dois valores intermediários. Interpretação: 50% dos valores estão abaixo ou coincidem com a mediana e 50% estão acima ou coincidem com a mediana.

63 BIOESTATÍSTICA Roteiro para o Cálculo do Valor da Mediana:
Fazer a disposição em rol Calcular a posição da mediana Encontrar o valor

64 BIOESTATÍSTICA 2 3 4 5 6 7 8 9 10 MEDIANA
1) Cálculo da posição da mediana para dados simples PMd =(n+1) / 2 PMd = (9+1) / 2 PMd = 5o Termo Mediana (Md) = 6

65 BIOESTATÍSTICA MEDIANA
2) Cálculo da posição da mediana para valores distintos x f fa o o o o o o o Total PMd =(n+1) / 2 PMd = (28+1) / 2 PMd = 14,5 x entre 14o e 15o Termo Mediana (Md) = 5

66 Mediana (Md) = 66,5 (estimativa)
BIOESTATÍSTICA MEDIANA 3) Cálculo da PMd para agrupamentos em classes Classes f x fa , o , o , o , o , o Total PMd =(n+1) / 2 PMd = (25+1) / 2 PMd = 13o Termo Classe Mediana Mediana (Md) = 66,5 (estimativa)

67 Md = Li + ((PMd - faa) / f ) . A
BIOESTATÍSTICA MEDIANA 3) Cálculo da PMd para agrupamentos em classes Pode-se fazer a interpolação da classe mediana Md = Li + ((PMd - faa) / f ) . A Li = limite inferior da classe mediana PMd = posição da mediana faa = frequência acumulada da classe anterior f = frequência da classe mediana A = amplitude da classe mediana Classe Mediana

68 Md = Li + ((PMd - faa) / f ) . A
BIOESTATÍSTICA MEDIANA 3) Cálculo da PMd para agrupamentos em classes Interpolação da classe mediana Md = Li + ((PMd - faa) / f ) . A Md = ((13 - 9) / 5) . 11 Mediana (Md) = 69,8 Classe Mediana

69 BIOESTATÍSTICA MODA É o valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados. Símbolo = Mo 1) Moda para dados simples Exemplos: 2, 3, 4, 5, 6, 7, AMODAL 2, 3, 3, 4, 5, 6 , MODA = 3 2, 3, 3, 4, 5, 5, BIMODAL (Mo = 3 e Mo = 5)

70 O valor 5 tem o maior número de ocorrências (9)
BIOESTATÍSTICA MODA 2) Moda para valores distintos x f Total 28 O valor 5 tem o maior número de ocorrências (9) Mo = 5

71 BIOESTATÍSTICA Classes f x fa MODA
3) Moda para agrupamentos em classes Classes f x fa , o , o , o , o , o Total Moda Bruta Ponto médio da classe de maior frequência Mo = 77,5 É uma estimativa

72 BIOESTATÍSTICA MODA 3) Moda para agrupamentos em classes Moda de King
Mo = Li + (A . f2 / (f1 + f2)) Li = limite inferior da classe modal A = amplitude do intervalo da classe modal f1 = frequência da classe anterior a modal f2 = frequência da classe posterior a modal Mo = 72 + (11 . 5) 5 + 5 Mo = 77,5

73 USO DAS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
BIOESTATÍSTICA USO DAS MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL MÉDIA: Dados Numéricos e Intervalares É a medida mais utilizada. MODA: Dados Nominais MEDIANA: Dados Ordinais

74 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 1 6 5 8 4 7 6 9 7 3
Determine a média, a mediana e a moda para o seguinte conjunto de dados

75 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO No 2
Determine o menor valor, o maior valor, a média, a mediana e a moda para o seguinte conjunto de dados

76 BIOESTATÍSTICA Classes f EXERCÍCIO No 3
Dado o seguinte agrupamento em classes determine: Classes f 1, , 1, , 1, , 1, , 1, , Total a) os pontos médios de cada classe b) a classe modal c) a moda bruta d) a moda de King e) a classe mediana f) a mediana por agrupamento de classes g) a média por agrupamento de classes

77 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Medidas de Ordenamento Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

78 MEDIDAS DE ORDENAMENTO
BIOESTATÍSTICA MEDIDAS DE ORDENAMENTO A mediana caracteriza uma série de valores devido à sua posição central, mas também separa a série em dois grupos que apresentam o mesmo número de valores. Assim, além das medidas de posição, há outras que, consideradas individualmente, não são medidas de tendência central, mas estão ligadas à mediana relativamente à sua segunda característica. Essas medidas - os quartis, os percentis e os decis - são, juntamente com a mediana, conhecidas pelo nome genérico de separatrizes (medidas de ordenamento).

79 MeDIdas de ordenamento
BIOESTATÍSTICA MeDIdas de ordenamento Roteiro de Cálculo: Fazer a disposição em rol Calcular a posição da medida de ordenamento Encontrar o valor

80 MeDIdas de ordenamento
BIOESTATÍSTICA Dr. William Mendenhall Dr. Terry Sincich North Carolina State University University of South Florida MeDIdas de ordenamento

81 Cálculo de posições pela definição de Mendenhall e Sincich
BIOESTATÍSTICA Cálculo de posições pela definição de Mendenhall e Sincich

82 BIOESTATÍSTICA MEDIDAS DE ORDENAMENTO
São os valores que subdividem uma disposição em rol Medidas: QUARTIS, DECIS E PERCENTIS Os Quartis dividem a disposição em 4 partes iguais Q1, Q2, Q3 Os Decis dividem a disposição em 10 partes iguais D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9 Os Percentis dividem a disposição em 100 partes iguais P1, P2, P3, P4, P5, P6, , P99

83 BIOESTATÍSTICA QUARTIS
Os Quartis dividem a disposição em 4 partes iguais Q1, Q2, Q3 Entre cada quartil há 25% dos dados da disposição Posição do Primeiro Quartil (Q1) = (n + 1) / 4 Posição do Segundo Quartil (Q2) = 2.(n + 1) / 4 Posição do Terceiro Quartil (Q3) = 3.(n + 1) / 4 O segundo quartil coincide com a Mediana (Q2 = Md)

84 Os Quartis dividem a disposição em 4 partes iguais
BIOESTATÍSTICA QUARTIS Os Quartis dividem a disposição em 4 partes iguais Q1, Q2, Q3 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9 n = 27 Q1 Q2 Q3 7o termo 14o termo 21o termo

85 BIOESTATÍSTICA DECIS Os Decis dividem a disposição em 10 partes iguais
D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9 Entre cada decil há 10% dos dados da disposição Posição do Primeiro Decil (D1) = (n + 1) / 10 Posição do Segundo Decil (D2) = 2.(n + 1) / 10 Posição do Nono Decil (D9) = 9.(n + 1) / 10 O Quinto Decil coincide com a Mediana (D5 = Md)

86 BIOESTATÍSTICA PERCENTIS
Os percentis dividem a disposição em 100 partes iguais P1, P2, P3, P4, P5, P6, , P99 Entre cada percentil há 1% dos dados da disposição Posição do Primeiro Percentil (P1) = (n + 1) / 100 Posição do Segundo Percentil (P2) = 2.(n + 1) / 100 Posição do Nonagésimo Nono Percentil (P99) = 99.(n + 1) / 100 P50 = Md P25 = Q P75 = Q3

87 BIOESTATÍSTICA 10 13 24 45 66 77 11 14 26 33 65 21 57 EXERCíCIOS
1) Dado o conjunto de dados: a) apresente a disposição em rol; b) o Percentil 50, c) o Primeiro Quartil, d) a Média, e) a Moda e f) a Mediana

88 BIOESTATÍSTICA 2) Em uma amostra com 2789 valores qual é a posição do oitavo decil, da mediana, do segundo decil, do terceiro quartil e do segundo quartil?

89 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Medidas de Dispersão Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

90 Tudo é incerto e derradeiro. Tudo é disperso, nada é inteiro.
BIOESTATÍSTICA Tudo é incerto e derradeiro. Tudo é disperso, nada é inteiro. (Fernando Pessoa)

91 Amplitude, Variância, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação
BIOESTATÍSTICA DISPERSÃO DOS DADOS Vimos que um conjunto de valores pode ser convenientemente sintetizado, por meio de procedimentos matemáticos, em poucos valores representativos - média aritmética, mediana e moda. Para qualificar os valores de uma dada variável, ressaltando a maior ou menor dispersão ou variabilidade entre esses valores e a sua medida de posição, a Estatística recorre às medidas de dispersão ou de variabilidade. Amplitude, Variância, Desvio Padrão e Coeficiente de Variação

92 Fonte: http://jesseantenado.blogspot.com.br/2012_01_01_archive.html
BIOESTATÍSTICA Fonte:

93 Fonte: http://politikei.blogspot.com.br/2011_01_01_archive.html
BIOESTATÍSTICA Fonte:

94 BIOESTATÍSTICA DISPERSÃO DOS DADOS
É frequentemente chamada de variabilidade. Medidas mais comuns: Variância, Desvio Padrão, Amplitude Dispersão dos dados na amostra f Dispersão dos dados na população x

95 Dispersão na População
BIOESTATÍSTICA Dispersão na População É uma forma de se ver o quanto os dados se afastam da média. Exemplo: Vilarejo com apenas 11 pessoas 135cm cm 136cm cm 138cm cm 141cm cm 143cm cm 152cm Média = 149cm Mediana e Moda = 152cm Valor Máximo = 170cm Valor Mínimo = 135cm Amplitude = 35cm Alturas de 11 pessoas

96 Dispersão na População Soma dos desvios quadráticos
BIOESTATÍSTICA Dispersão na População Alturas (N=11) x - x (x - x)2 135cm 136cm 138cm 141cm 143cm 152cm 157cm 163cm 170cm Total 2 Variância = 1314 / 11 = 119,454 cm2 s Desvio Padrão = ,454 = 10,92 cm Soma dos desvios quadráticos

97 BIOESTATÍSTICA s2 = S ( x - x )2 / N s = s2
VARIÂNCIA E DESVIO PADRÃO NA POPULAÇÃO Variância da população s2 = S ( x - x )2 / N Desvio Padrão da população = Raiz quadrada da variância s = s2 Como a dispersão nas amostras é menor do que na população, se faz um ajuste matemático.

98 BIOESTATÍSTICA s2 = S ( x - x )2 / ( n -1 ) s = s2
VARIÂNCIA E DESVIO PADRÃO NA AMOSTRA Variância da Amostra ( s2 ou v ) s2 = S ( x - x )2 / ( n -1 ) Desvio Padrão da amostra ( s ou DP ) = Raiz quadrada da variância s = s2 A dispersão nas amostras é menor do que na população, por isso é que se faz este ajuste matemático

99 É um modo de representar a dispersão dos dados ao redor da média.
BIOESTATÍSTICA DESVIO PADRÃO SIGNIFICADO: É um modo de representar a dispersão dos dados ao redor da média. f x Média

100 BIOESTATÍSTICA DESVIO PADRÃO
A curva A mostra uma dispersão dos dados maior do que a curva B, logo o desvio padrão de A é maior do que o de B. f f Curva A Curva B x x Média Média

101 BIOESTATÍSTICA COEFICIENTE DE VARIAÇÃO
O desvio padrão depende da unidade de medida usada, assim um desvio medido em dias será maior do que um medido em meses. O coeficiente de variação expressa o desvio-padrão como porcentagem do valor da média. COEF. VARIAÇÃO = DESVIO PADRÃO MÉDIA Quanto menor for este coeficiente mais homogênea é a amostra.

102 COEFICIENTE DE VARIAÇÃO GRAU DE HOMOGENEIDADE DOS DADOS
BIOESTATÍSTICA COEFICIENTE DE VARIAÇÃO Classificação da proporção que o desvio padrão apresenta sobre a média. GRAU DE HOMOGENEIDADE DOS DADOS até 10%  ÓTIMO de 10% a 20%  BOM de 20% a 30%  REGULAR acima de 30%  RUIM

103 BIOESTATÍSTICA 4 5 5 6 6 7 7 8 EXERCÍCIOS
1) Determine a média, a amplitude, a variância, o desvio padrão e o coeficiente de variação da seguinte amostra de dados:

104 BIOESTATÍSTICA 2) Determine o valor de n, a amplitude, a média, o desvio padrão e o coeficiente de variação da seguinte amostra de dados: Como essa amostra tem muitos valores é mais prático fazer a análise no Microsoft Excel

105 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Amostragem Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

106 APLICAÇÕES DE AMOSTRAGEM Inferência Estatística
BIOESTATÍSTICA APLICAÇÕES DE AMOSTRAGEM Pesquisa Mercadológica (Índice de satisfação na população) Pesquisa Eleitoral (Percentagem de votos para cada candidato) Perfil Socioeconômico da População (Grau de escolaridade, Renda) Na População Parâmetros Na Amostra Estatísticas População Amostra Inferência Estatística

107 POR QUE USAR A AMOSTRAGEM? QUANDO NÃO USAR A AMOSTRAGEM?
BIOESTATÍSTICA POR QUE USAR A AMOSTRAGEM? Economia (É mais barato levantar dados de uma parcela da população) Tempo (É mais rápido) Quando a população for pequena (n > 0,8.N) Quando a característica for de fácil mensuração (Sim ou Não) Quando houver a necessidade de alta precisão (Censo IBGE) QUANDO NÃO USAR A AMOSTRAGEM?

108 BIOESTATÍSTICA TIPOS DE AMOSTRAGEM AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
(Tem que obedecer a propriedade de qualquer elemento da população ter a mesma chance de pertencer à amostra. Pode-se utilizar uma tabela de números aleatórios ou sorteios) AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SISTEMÁTICA (Após obter-se a lista dos elementos da população, sorteia-se a entrada e segue-se a relação N/n.) AMOSTRAGEM ALEATÓRIA ESTRATIFICADA (Elabora-se a amostra através do perfil conhecido da população. Exemplo: Se na UFSC 70% são alunos e 30% Funcionários, a amostra é confeccionada obedecendo-se estes parâmetros.)

109 OUTROS TIPOS DE AMOSTRAGEM
BIOESTATÍSTICA OUTROS TIPOS DE AMOSTRAGEM AMOSTRAGEM NÃO ALEATÓRIA (De fácil obtenção.) AMOSTRAGEM PARA ESTUDOS COMPARATIVOS (Não visa a descrição de uma população, mas a comparação entre grupos diferentes. Exemplos: Comparar as taxas de tabagismo em indivíduos com câncer de pulmão e sadios.) Procure respeitar o Plano de Amostragem para que seja alcançada uma amostra representativa da população.

110 DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA (n)
BIOESTATÍSTICA DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA (n) Sejam: n0 = Primeira aproximação para o tamanho da amostra E0 = Erro Amostral Tolerável n = Tamanho da Amostra N = Tamanho da População n0 = 1 / (Eo)2 n = (N . n0) / (N + no)

111 DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA (n)
BIOESTATÍSTICA DETERMINAÇÃO DO TAMANHO DA AMOSTRA (n) Populações Finitas com Parâmetros de Prevalência Conhecidos (N . z2 . p . (1-p)) (E02 . (N-1) + z2 . p . (1-p)) n = Onde: N = Tamanho da População z = Nível de confiança expresso em desvio padrão (95%) = 1,96 E0 = Erro Amostral Tolerável p = Prevalência do evento na População

112 BIOESTATÍSTICA RELAÇÃO ENTRE (n) E (N)
Relação entre o tamanho da população e o tamanho da amostra n 600 500 400 300 200 100 N

113 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIOS
1) Determine o tamanho da amostra para uma pesquisa eleitoral em uma cidade com eleitores, adotando uma margem de erro de 2 pontos percentuais.

114 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Tabelas e Gráficos Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

115 BIOESTATÍSTICA Vantagens: TABELAS
Tabela é a forma não discursiva de apresentar informações, das quais o dado numérico se destaca como informação central. Uma tabela estatística conterá necessariamente uma série ou uma distribuição de frequência. Vantagens: - Permitem a síntese dos resultados; - Auxiliam o pesquisador na análise dos dados e - Facilitam a compreensão das conclusões do autor.

116 NORMAS PARA A CONFECÇÃO DE TABELAS
BIOESTATÍSTICA NORMAS PARA A CONFECÇÃO DE TABELAS São numeradas consecutivamente com algarismos arábicos; Os números são precedidos da palavra “Tabela”; No topo deve estar o título que indica a natureza e as abrangências geográficas e temporal dos dados numéricos; O centro da tabela é representado por uma série de colunas e subcolunas onde são alocados os dados; No rodapé deve-se colocar a fonte (o responsável pelos dados) e opcionalmente uma nota geral ou uma nota específica; A moldura deve conter no mínimo 3 traços horizontais; Não se deve fechar uma tabela com traços verticais em suas extremidades.

117 CLASSIFICAÇÃO DAS TABELAS
BIOESTATÍSTICA CLASSIFICAÇÃO DAS TABELAS Séries Cronológicas (temporais ou históricas); Variável: Tempo Constantes: Lugar e Espécie Séries Geográficas (territoriais); Variável: Lugar Constantes: Tempo e Espécie Séries Especificativas; Variável: Espécie Constantes: Tempo e Lugar Séries Mistas; Quando há mais de uma variável. Distribuição de Frequência

118 Séries Cronológicas (Temporais ou Históricas)
BIOESTATÍSTICA Séries Cronológicas (Temporais ou Históricas) Tabela 1: Proporções de doentes X na Cidade Y Anos Percentual ,74 ,85 ,94 ,45 Fonte: Hipotética

119 Séries Geográficas (Territoriais)
BIOESTATÍSTICA Séries Geográficas (Territoriais) Tabela 2: Proporção de doentes X no Ano de 2008 Cidades Percentual Itajaí 10,44 Lages 29,45 Florianópolis 8,66 Blumenau 9,82 Fonte: Hipotética

120 Séries Especificativas
BIOESTATÍSTICA Séries Especificativas Tabela 3: Proporção de doentes X no Ano de 2008 em Florianópolis Segmento populacional Percentual Infantil 60,25 Juvenil 20,72 Adulto ,75 3a Idade 5,82 Fonte: Hipotética

121 Séries Mistas (Ex: Especificativa-Cronológica-Geográfica)
BIOESTATÍSTICA Séries Mistas (Ex: Especificativa-Cronológica-Geográfica) Tabela 4: Volume de internações hospitalares por ano e cidade (valores em milhares) Doenças Fpolis Lages Fpolis Lages Pulmonares , , , Infecciosas , , , ,48 Cardíacas , , , ,57 Outras , , , ,84 Fonte: Hipotética

122 Distribuições de Frequência
BIOESTATÍSTICA Distribuições de Frequência Tabela 5: Distribuição de frequência dos pesos corporais de uma amostra (valores em quilogramas) Pesos Frequência Frequência Acumulada Total Fonte: Hipotética

123 BIOESTATÍSTICA Vantagens: GRÁFICOS
Gráfico é a forma geométrica de apresentação dos dados e respectivos resultados de sua análise. A escolha do modelo ideal de representação gráfica depende das preferências e do senso estético do elaborador. Vantagens: - Permitem a síntese dos resultados; - Auxiliam o pesquisador na análise dos dados e - Facilitam a compreensão das conclusões do autor.

124 NORMAS PARA A CONFECÇÃO DE GRÁFICOS
BIOESTATÍSTICA NORMAS PARA A CONFECÇÃO DE GRÁFICOS Deve facilitar a interpretação dos dados para um leigo; Não há a necessidade de se colocar título se estiver na mesma página da tabela correspondente; Há a necessidade de se colocar o título se a tabela correspondente não estiver na mesma página. O senso estético individual determina o espaço do gráfico (L x A); As colunas, barras, linhas e áreas gráficas devem ser ordenadas de modo crescente ou decrescente, mas a ordem cronológica prevalece;

125 Eixo x Valores da Variável
BIOESTATÍSTICA ORIGEM DOS GRÁFICOS O diagrama cartesiano é a figura geométrica que deu origem à técnica de construção de gráficos estatísticos. Utiliza-se o primeiro quadrante do sistema de eixos coordenados cartesianos ortogonais. Ordenadas (eixo y) 1o Quadrante Abscissas (eixo x) Eixo y Frequências Eixo x Valores da Variável

126 GRÁFICO EM COLUNAS OU DE BARRAS
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO EM COLUNAS OU DE BARRAS Tabela 1: Quantidade de exames realizados em um determinado laboratório em 2003. Exames Quantidade Hematologia Bioquímica Imunologia Parasitologia Fonte: Hipotética Figura 1: Gráfico em colunas do número de exames em um determinado laboratório em 2003.

127 GRÁFICO DE BARRAS HORIZONTAL
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO DE BARRAS HORIZONTAL Tabela 2: Quantidade de exames realizados em um determinado laboratório em 2003. Exames Quantidade Hematologia Bioquímica Imunologia Parasitologia Fonte: Hipotética Figura 2: Gráfico em barras horizontais do número de exames realizados em um determinado laboratório no ano de 2003.

128 GRÁFICO DE SETORES OU CIRCULAR
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO DE SETORES OU CIRCULAR Tabela 3: Quantidade de exames realizados em um determinado laboratório em 2003. Exames Quantidade Hematologia Bioquímica Imunologia Parasitologia Fonte: Hipotética Figura 3: Gráfico circular do número de exames realizados em um determinado laboratório no ano de 2003.

129 HISTOGRAMA DE FREQUÊNCIA Fonte: Dados Fictícios
BIOESTATÍSTICA HISTOGRAMA DE FREQUÊNCIA Tabela 4: Notas dos alunos na disciplina de Estatística no curso de Administração (ano x) Notas Frequência Fonte: Dados Fictícios Figura 4: Histograma das notas dos alunos

130 HISTOGRAMA DE FREQUÊNCIA
BIOESTATÍSTICA HISTOGRAMA DE FREQUÊNCIA A área do histograma é proporcional à soma das frequências; Para comparar duas distribuições, o ideal é utilizar números percentuais; Figura 5: Histograma dos percentuais das notas dos alunos

131 POLÍGONO DE FREQUÊNCIA
BIOESTATÍSTICA POLÍGONO DE FREQUÊNCIA É um Gráfico em Linha de uma distribuição de frequência; Para se obter um polígono (linha fechada), deve-se completar a figura, ligando os extremos da linha obtida aos pontos médios da classe anterior à primeira e posterior à última, da distribuição. Figura 6: Polígono de Frequência percentual de das notas dos alunos

132 POLÍGONO DE FREQUÊNCIAS ACUMULADAS Fonte: Dados Fictícios
BIOESTATÍSTICA POLÍGONO DE FREQUÊNCIAS ACUMULADAS (Sinônimo: Ogiva) Tabela 5: Notas dos alunos na disciplina de estatística no ano x Notas Frequência F. Acumulada % ,7 ,7 ,1 ,7 ,0 Fonte: Dados Fictícios Figura 7: Polígono de frequências acumuladas das notas dos alunos

133 GRÁFICO STEM AND LEAF (TRONCO E FOLHAS)
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO STEM AND LEAF (TRONCO E FOLHAS) Tronco (Stem) Folha (Leaf) 4 57 6 235 7 12 45 47 71 72 Figura 8: Gráfico Stem-Leaf onde o primeiro dígito é o tronco e o segundo é a folha Conjunto de Dados

134 GRÁFICO DE BARRAS COM DESVIO PADRÃO
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO DE BARRAS COM DESVIO PADRÃO Figura 9: Gráfico de barras com os valores médios e o desvio padrão das alturas de estudantes da faculdade x (valores fictícios).

135 GRÁFICO BOX AND WISKER (Caixa e Fio de Bigode)
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO BOX AND WISKER (Caixa e Fio de Bigode) 1,95m 1,90m 1,85m 1,80m 1,75m 1,70m 1,65m 1,60m 1,55m Valor Máximo Percentil 75 Percentil 50 Percentil 25 Valor Mínimo Figura 10: Gráfico Box and Wisker das alturas dos estudantes de medicina (valores fictícios).

136 É o gráfico ideal para representar séries temporais cíclicas
BIOESTATÍSTICA GRÁFICO POLAR É o gráfico ideal para representar séries temporais cíclicas

137 Cartograma é a representação sobre uma carta geográfica.
BIOESTATÍSTICA CARTOGRAMA Cartograma é a representação sobre uma carta geográfica.

138 BIOESTATÍSTICA CARTOGRAMA

139 BIOESTATÍSTICA PICTOGRAMA
O pictograma constitui um dos processos gráficos que melhor fala ao público, pela sua forma ao mesmo tempo atraente e sugestiva. A representação gráfica consta de figuras.

140 Nº de habitantes de 8 províncias de Andaluzia
BIOESTATÍSTICA PICTOGRAMA Nº de habitantes de 8 províncias de Andaluzia

141 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIOS
1) Construa uma série cronológica com os dados da mortalidade infantil de uma determinada região.

142 BIOESTATÍSTICA 2) Construa o Gráfico de Barras com os dados do exercício anterior.

143 BIOESTATÍSTICA 3) Construa o Gráfico em Setores do seguinte agrupamento em classes: Pesos (Kg) f 60 15 80 26 Total 88

144 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Distribuição Normal Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

145 BIOESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÃO NORMAL
Fonte:

146 JOHAN CARL FRIEDRICH GAUSS princeps mathematicorum
BIOESTATÍSTICA DISTRIBUIÇÃO NORMAL JOHAN CARL FRIEDRICH GAUSS ( ) princeps mathematicorum Matemático, Astrônomo e Físico Alemão que contribuiu muito em diversas áreas da ciência, dentre elas a teoria dos números, estatística, análise matemática, geometria diferencial, geodésia, geofísica, eletroestática, astronomia e óptica.

147 BIOESTATÍSTICA CURVA NORMAL
É descrita pela média e pelo desvio padrão. A mediana, a média e a moda coincidem. A curva é simétrica ao redor da média. A curva é mesocúrtica. x y Média, Moda e Mediana

148 BIOESTATÍSTICA CURVA NORMAL
As inferências em pesquisas em saúde estão baseadas em dados, cuja distribuição é normal. A curva normal (Gauss) é simétrica, unimodal e tem forma de sino. É assintótica em relação ao eixo horizontal (eixo x). x y Média, Moda e Mediana

149 BIOESTATÍSTICA A ESTATÍSTICA Z Z = x - x s
A estatística Z – standard score, baseia-se na curva normal. Mede o afastamento de um valor em relação a média em unidades de desvios padrão. Z = x x s x y 1 DP 2 DP 3 DP -1 +1 -2 +2 +3 -3

150 BIOESTATÍSTICA A ESTATÍSTICA Z Exemplo:
y Exemplo: A altura média dos estudantes da ESTÁCIO é de 1,70m com desvio padrão de 10cm Z = x x s 140 150 160 170 180 190 200 x -3 -2 -1 +1 +2 +3 z

151 BIOESTATÍSTICA ÁREAS DA CURVA NORMAL Áreas -1DP a +1DP  68,27%
Média a 1DP  34,13% Média a 2 DP  47,72% Média a 3DP  49,86% Média, Moda e Mediana x y 1 DP 2 DP 3 DP -1 DP +1 DP -2 DP +2 DP +3 DP -3 DP

152 BIOESTATÍSTICA ÁREAS DA CURVA NORMAL x -1 +1 -2 +2 +3 -3 z 34,13%
x y -1 +1 -2 +2 +3 -3 z 34,13% 47,72% 49,86%

153 BIOESTATÍSTICA ÁREAS DA CURVA NORMAL x -1 +1 -2 +2 +3 -3 z 68,27%
x y -1 +1 -2 +2 +3 -3 z 68,27% 95,45% 99,73%

154 BIOESTATÍSTICA

155 BIOESTATÍSTICA TABELA Z

156 BIOESTATÍSTICA (continuação) Média, Moda e Mediana

157 BIOESTATÍSTICA No Microsoft Excel 2010
=DIST.NORM.N(x;média;desvio-padrão;VERDADEIRO) - 1 =DIST.NORMP.N(z;VERDADEIRO) - 1 Fornece o valor da área entre x e a cauda. Média, Moda e Mediana Fornece o valor da área entre z e a cauda.

158 ESTATÍSTICA EXERCÍCIOS
1) Um determinado estudo populacional apresentou a média dos pesos corporais igual a 100kg e desvio padrão de 1,5kg. Qual é a proporção de pessoas entre 100kg e 102kg? Z = (x - média) / desvio padrão = ( ) / 1,5 = 1,33 na tabela qdo z = 1,33 a área é de 50% - 9,18% = 40,82% ? x ? z

159 BIOESTATÍSTICA 2) Calcule as seguintes proporções de pessoas:
(a) com peso entre 98 e 102kg (b) abaixo de 98kg (c) acima de 102kg (d) abaixo de 100kg (e) abaixo de 96,5kg

160 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Correlação Linear Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

161 BIOESTATÍSTICA DIAGRAMA DE DISPERSÃO
Mostra o comportamento de duas variáveis quantitativas (com dados numéricos). a a a b b b

162 CORRELAÇÃO LINEAR POSITIVA
BIOESTATÍSTICA CORRELAÇÃO LINEAR POSITIVA Quando valores pequenos da variável a tendem a estar relacionados com valores pequenos de b, enquanto que valores grandes de a tendem a estar relacionados com valores grandes de b. a Exemplos: Peso x Altura Nível socioeconômico x Volume de vendas Consumo de Álcool x Preval. Cirrose Hepática b

163 CORRELAÇÃO LINEAR NEGATIVA
BIOESTATÍSTICA CORRELAÇÃO LINEAR NEGATIVA Quando valores pequenos da variável a tendem a estar relacionados com valores grandes de b, enquanto que valores grandes de a tendem a estar relacionados com valores pequenos de b. a Exemplos: Renda Familiar x Número de Filhos Escolaridade x Absenteísmo Volume de vendas x Passivo circulante b

164 BIOESTATÍSTICA CORRELAÇÃO NÃO LINEAR
O diagrama de dispersão mostra um conjunto de pontos aproximando-se mais de uma parábola do que de uma reta. a Exemplos: Coef. de Letalidade (a) x Dose do Medicamento (b) Custo (a) x Lote Econômico de Compra (b) b

165 COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSON
BIOESTATÍSTICA COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE PEARSON r = n .  (X.Y) -  X .  Y n .  X2 - ( X) n .  Y2 - ( Y)2 (X.Y) = Fazem-se os produtos X.Y p/ cada par e depois efetua-se a soma X = Somatório dos valores da variável X Y = Somatório dos valores da variável Y X2 = Elevam-se ao quadrado cada valor de X e depois efetua-se a soma Y2 = Elevam-se ao quadrado cada valor de Y e depois efetua-se a soma

166 BIOESTATÍSTICA EXEMPLO
Cálculo do coeficiente de correlação para os dados das variáveis X = população residente e Y = taxa de cresc. populacional, em 12 vilarejos. X Y X2 Y2 X . Y 101 3, ,24 323,2 193 4, ,16 887,8 42 2, ,84 117,6 , , ,2

167 r = 0,69 (Correlação Linear Positiva r > 0)
BIOESTATÍSTICA r = n .  (X.Y) -  X .  Y n .  X2 - ( X) n .  Y2 - ( Y)2 r = , ,3 (1452) ,55 - (39,3)2 r = 0,69 (Correlação Linear Positiva r > 0)

168 BIOESTATÍSTICA INTERPRETAÇÃO
O Valor de r (Correlação Linear de Pearson) varia de -1 a +1. O sinal indica o sentido (correlação positiva ou negativa). O valor indica a força da correlação (Fraca ou Forte) valor de r Relativa Fraca Muito Fraca Muito Fraca Relativa Fraca Forte Ausência Forte - 1 - 0,6 - 0,3 + 0,3 + 0,6 + 1

169 COEFICIENTES DE CORRELAÇÃO
BIOESTATÍSTICA COEFICIENTES DE CORRELAÇÃO Positiva Positiva Perfeita r > 0 r = 1 Negativa Negativa perfeita r < 0 r = -1

170 COEFICIENTES DE CORRELAÇÃO Ausência de Correlação
BIOESTATÍSTICA COEFICIENTES DE CORRELAÇÃO Ausência de Correlação r = 0

171 BIOESTATÍSTICA EXERCÍCIO 1) Coloque V (Verdadeiro ou F (Falso):
( ) Quando o valor de r for maior que 0,7 ou menor que -0,7 a correlação entre as duas variáveis em estudo é forte ( ) O sinal negativo de r indica que as variáveis em estudo são inversamente proporcionais ( ) Ao se encontrar um valor de r = 0,6 não se pode afirmar que as variáveis sejam diretamente proporcionais. ( ) O coeficiente de correlação de Pearson pode ser aplicado em dados nominais

172 Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr.
Teste de Diferença entre as Médias Prof. Hubert Chamone Gesser, Dr. Retornar

173 H0: ma - mb = zero H1: ma - mb ≠ zero
BIOESTATÍSTICA TEST T Serve para comparar as médias de dois grupos amostrais Duas hipóteses possíveis: As médias são iguais As médias são diferentes H0: ma - mb = zero H1: ma - mb ≠ zero

174 Testes de duas amostras
BIOESTATÍSTICA Testes de duas amostras As médias das duas amostras são iguais?

175 Analisando duas amostras
BIOESTATÍSTICA Analisando duas amostras ?

176 Teste da diferença! diferença = 0 H0: ma-mb=zero H1: ma-mb≠zero
BIOESTATÍSTICA Teste da diferença! diferença = 0 H0: ma-mb=zero H1: ma-mb≠zero Médias iguais

177 Teste da diferença! diferença = 0 H0: ma-mb=zero H1: ma-mb≠zero
BIOESTATÍSTICA Teste da diferença! diferença = 0 H0: ma-mb=zero H1: ma-mb≠zero Médias iguais Cuidado!!! Antes do emprego do Teste T deve ser testada a homogeneidade das variâncias.

178 Roteiro do Teste da diferença entre médias
BIOESTATÍSTICA Roteiro do Teste da diferença entre médias 1) Testar a homogeneidade das variâncias: Quando p>0,05  temos variâncias homogêneas Quando p<0,05  temos variâncias diferentes 2) Se as variâncias forem homogêneas realizar o Teste T para homogeneidade das variâncias. 3) Se as variâncias forem diferentes realizar o Teste T para variâncias diferentes. 4) Quando o Teste T apresentar: p>0,05  As médias são iguais p<0,05  As médias são diferentes

179 Comparando as médias no Microsoft Excel
BIOESTATÍSTICA Comparando as médias no Microsoft Excel

180 Comparando as médias no SPSS
BIOESTATÍSTICA Comparando as médias no SPSS

181 Output do SPSS BIOESTATÍSTICA p<0,05: Diferentes!
Como p>0,05 as variâncias são semelhantes Como p<0,05 as médias são diferentes p<0,05: Diferentes!

182 Fonte Bibliográfica BARBETA, P. A. Estatística Aplicada às Ciências Sociais. 5.ed. Florianópolis: UFSC, 2006. DAWSON, B.; TRAPP, R.G. Basic & Clinical Biostatistical. 3.ed. New York: Lange Medical Books/McGraw-Hill, 2006. LEVIN, J. Estatística Aplicada às Ciências Humanas. 7.ed. São Paulo: Harbra, 2007. SPIEGEL, M. R. Estatística. 8.ed. São Paulo: Makron Books, STEVENSON, W. J. Estatística Aplicada à Administração. São Paulo: Harbra, 2007. Retornar

183 The Wrap-up A little knowledge of statistic helps you understand a lot about the information which is presented to you. Retornar


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