Patometria I Koichi Sameshima Marcos Amaku Raymundo Soares deAzevedo Neto MPT-5778 03/09/2014.

Apresentação em tema: "Patometria I Koichi Sameshima Marcos Amaku Raymundo Soares deAzevedo Neto MPT-5778 03/09/2014."— Transcrição da apresentação:

1 Patometria I Koichi Sameshima Marcos Amaku Raymundo Soares deAzevedo Neto MPT-5778 03/09/2014

2 Sir Ronald Ross (1857-1932) Patometria (1916) u Patometria a priori - representação do objeto biológico - representação do objeto biológico - solução por equações diferenciais - solução por equações diferenciais - modelos matemáticos - modelos matemáticos u Patometria a posteriori - ajuste de curvas a conjunto de dados - ajuste de curvas a conjunto de dados - solução pela estatística - solução pela estatística - modelos estatísticos - modelos estatísticos

3 Processamento de Dados em Pesquisa

4 “A REALIDADE” “O ESTUDO” DoentesSadios Doentes Sadios concorda ERRO

5 Inferência Estatística Estimação Mundo Real (população) Amostra Estimação Estimadores Parâmetros

6 Estatística Descritiva Organização, análise, representação e redução de dados. Tipos de variável; Medidas de posição; Medidas de dispersão; Gráficos

7 Tipos de Dados ( Variável ) QualitativosQuantitativos OrdinalNominalDiscretoContínuo - Profissão - Sexo - Raça - Religião - Escolaridade -Estadiamento tumoral (TNM) -Osserman ( Miastenia Gravis) -Número de filhos - Contagem de células tumorais - Nódulos retirados -Número de parceiros sexuais - Peso - Altura - Creatinina sérica - Glicemia - Colesterol sérico

8 Análise Descritiva & Dados Qualitativos Situação: Um agente comunitário do programa de saúde da família deseja escrever um pequeno texto alertando os jovens de sua comunidade sobre o problema da gravidez indesejada. Com este propósito, ele decide investigar quais os métodos que os jovens estão usando. Conclusão: 74% dos jovens utilizam de tabela e preservativo, logo o texto deve explicar em detalhe como utilizá-los corretamente e alertar para suas fragilidades.

9 Diagrama de Pareto

10 Variáveis Qualitativas & Tabela de Contingência analisar o comportamento conjunto das variáveis e, usando uma amostra de 200 pacientes de Hospitais Públicos e Privados. Situação: Deseja-se analisar o comportamento conjunto das variáveis tipo de parto e tipo de hospital, usando uma amostra de 200 pacientes de Hospitais Públicos e Privados. Hospital Parto Total NaturalCesaria no Público9525120 Privado354580 Total13070200 Totais Marginais

11 Variáveis Quantitativas Frequência de valores de Natremia 734 pacientes HC-FMUSP

12 Frequência em porcentagem dos valores de Natremia

13 Porcentagem Cumulativa dos valores de Natremia

14 Agrupamento de Dados Histograma: representação gráfica usada para verificar a forma e espalhamento de um conjunto de dados quantitativos contínuos. Intervalo de Classes: é o conjunto de observações apresentadas na forma contínua, sem superposição de intervalos, de tal modo que cada valor do conjunto de observações possa ser alocado em um, e apenas um, dos intervalos.

15 Histograma dos valores de Natremia

16 Histograma dos valores de Natremia em porcentagem

17 Histograma da Densidade de Probabilidade para Natremia

18 Medidas Descritivas Medidas de posição: Média, mediana, moda e quartis. Medidas de dispersão: Amplitude, variância, desvio-padrão e intervalo inter-quartil.

19 Medidas de Tendência Central Moda: valor mais freqüente na amostra. Mediana: valor central de um conjunto de dados ordenados. Média:

20 Exemplo: Colesterol em estudantes de Medicina

21 Medidas de Tendência Central Moda: 136, 141, 143, 145 mg/dL Mediana: 162 mg/dL Média: 167,89 mg/dL

22 Medidas de Dispersão Amplitude:  = max - min Mínimo: 117 mg/dL Máximo: 252 mg/dL Amplitude: 252 – 117 = 135 mg/dL Características simples; muito afetada por outliers; Não considera a distribuição dos dados.

23 Medidas de Dispersão Variância: S 2 = 1.043,53 mg 2 /dL 2 Desvio-padrão (DP): S = 32,30 mg/dL Variância e desvio-padrão medem a dispersão “média” em torno da média. O DP mantém a unidade original dos dados.

24 Percentis & Quartis Dados ordenados 25% menores observações 25% maiores observações 50% observações centrais Q1Q1 Md=Q 2 Q3Q3 Q 1 : primeiro quartil Q 2 : segundo quartil = mediana Q 3 : terceiro quartil Intervalo Interquartil

25 Diagrama de caixa Box-plot Máximo (252 mg/dL) Mediana 162 (mg/dL) Mínimo (117 mg/dL) Percentil 75% Terceiro quartil (192,50 mg/dL) Percentil 25% Primeiro quartil (143 mg/dL)

26 razevedo@usp.br