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A D ss UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE FACULDADE DE ODONTOLOGIA Odontologia em Saúde Coletiva IV Prof.ª Dr.ª Ana Daniela Silva.

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1 A D ss UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE FACULDADE DE ODONTOLOGIA Odontologia em Saúde Coletiva IV Prof.ª Dr.ª Ana Daniela Silva da Silveira

2 A D ss Para começar... Para começar, eu vou contar uma história... Sábado foi dia de churrasco. Peguei minha churrasqueira elétrica, umas linguiças, e coloquei todo o pacote na grelha, eram 6. Depois que elas estavam quase prontas eu resolvi experimentar, tirei uma linguiça da grelha, cortei um pedaço e... Hum! Estava salgada!!!! Aí eu faço uma pergunta: será que eu preciso comer todas as linguiças para saber se elas estavam salgadas? Provavelmente não, não é mesmo? Tem uma chance grande de que aquele único pedaço represente todo o pacote. Então, este pedaço que eu provei é apenas uma parte de todo o pacote das linguiças e essa parte do todo, eu chamo de amostra...

3 A D ss Para começar... Mas, será que só um pedaço, um único pedaço de uma única linguiça, consegue realmente representar todo o meu pacote? Será que eu posso escolher qualquer uma das 6 linguiças para retirar esse meu pedaço, ou faz diferença eu escolher uma linguiça da ponta ou a do meio, por exemplo? E se faz, como eu faria para escolher qual linguiça experimentar? O processo usado para saber quantos pedaços provar, quais, e a forma de escolher, chamamos de amostragem

4 A D ss Assim...

5 Conceitos importantes - População: Coleção de unidades individuais, que podem ser pessoas ou resultados experimentais, com uma ou mais características comuns, que se pretendem estudar. Exemplo 2: Relativamente à população constituída pelos alunos do 6º semestre de Odontologia da UFPA, turma 20, podemos estar interessados em estudar as seguintes características populacionais: -Altura dos alunos em centímetros -Média obtida na disciplina de Saúde Coletiva V Depois de medir cada um na sala, obteríamos um conjunto de dados mais ou menos assim: 155, 163, 167, 163, 181, 179, 157, 155, etc... Depois de medir cada um na sala, obteríamos um conjunto de dados mais ou menos assim: 155, 163, 167, 163, 181, 179, 157, 155, etc...

6 A D ss Situações em que recomenda-se estudar a população... Quando a população for pequena Ex.: Quero comparar o grau de conhecimento sobre amostragem entre alunos do 5º e 6º semestres de Odontologia da UFPA, após esta aula ;) Em geral, se a população for ≤250, examina-se toda a população Quando os dados a respeito da população forem facilmente obtiveis ou (semi)disponíveis em um cadastro ou banco de dados computadorizados Ex.: Quero saber a cobertura do Programa Saúde da Família em Belém Se os requisitos do problema em estudo impõem a obtenção de dados específicos de cada elementos da população Ex.: Desejo saber o índice de CPO-d dos pacientes atendidos pelo projeto SABE para encaminhar ao atendimento clínico. por imposição legal Ex.: Existência de legislação que impõe a realização de determinado procedimento durante um dado período de tempo, em uma dada empresa, para um dado aspecto de saúde dos trabalhadores. Adaptado de: professor.ucg.br/sitedocente/admin/.../6252/.../amostragem.ppt

7 A D ss Às vezes não é possível estudar toda a população... Porque? -População muito grande (também chamada de infinita) -Ex.: Condição de cárie nos brasileiros -O estudo destrói a população -Ex.: Quero estudar a qualidade dos palitos de fósforo num lote -O estudo numa população é muito dispendioso -Ex.: Verificar o efeito de um material selante na prevenção da ocorrência da cárie

8 A D ss Quando não é possível estudar, exaustivamente, todos os elementos da população, estudam-se só alguns elementos, a que damos o nome de Amostra. Conceitos importantes - Amostra: Conjunto de dados ou observações, recolhidos a partir de um subconjunto da população, que se estuda com o objetivo de tirar conclusões para a população de onde foi recolhida. Exemplo: Relativamente às alturas da população constituída pelos alunos do 6º semestre de Odontologia da UFPA, turma 20, consideremos a seguinte amostra, constituída pela altura de 5 alunos escolhidos ao acaso: -155, -163, -167, -181, , -163, -167, -181, -179

9 A D ss Características ideais das amostras RepresentatividadeImparcialidade Copiado, descaradamente, da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

10 A D ss Para que utilizamos Amostras? Para obter inferências - em geral para populações finitas Para testar hipóteses - em geral para comparações de grupos Copiado, descaradamente, da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

11 A D ss População e Amostra População-alvo População em estudo Amostra sobre quem quero fazer inferências população de onde sai minha amostra grupo de indivíduos selecionados a partir da população em estudo com probabilidade conhecida e diferente de zero generalização validade interna Prof. Msc. Helder Pinheiro Por exemplo...

12 A D ss Pretende-se estudar o efeito de um novo medicamento para curar determinada doença X. O estudo aconteceu no Hospital Antônio de Barros Barreto. Dos pacientes internados com a doença, foram selecionados 20 doentes, administrando-se o novo medicamento a 10 desses doentes escolhidos ao acaso e o medicamento habitual aos restantes. População-alvo População em estudo Amostra sobre quem quero fazer inferências população de onde sai minha amostra grupo de indivíduos selecionados a partir da população em estudo com probabilidade conhecida e diferente de zero generalização validade interna Por exemplo...

13 A D ss O QUE É AMOSTRAGEM?

14 A D ss amostrasAmostragem é o processo de colher amostras de uma população sobre a qual se quer estudar Conceito de amostragem respostas-persuasivas-para-quem-nao-acredita-em- amostragem/

15 A D ss Conceito de amostragem A ideia é que a amostra seja representativa da população, ou seja, os resultados que eu obtive naquela amostra serão os mesmo caso eu refaça meu estudo na população... Por exemplo, numa população como essa... Eu posso fazer um censo, estudar toda a população, ou posso estudar uma amostra?

16 A D ss Delineamento do estudo Objetivo/Hipótese Tipo de estudo População-alvo População em estudo Amostra (quem efetivamente foi examinado) Prof. Msc. Helder Pinheiro Processo de amostragem

17 A D ss Depende de duas perguntas: 1- Como deve ser o processo de alocação, ou definição dessa amostra? 2-Qual o tamanho ideal da amostra? De que constitui meu processo de amostragem, então?

18 A D ss PROBABILÍSTICA NÃO PROBABILÍSTICA Tipos de amostragem

19 A D ss Técnicas de Amostragem PROBABILÍSTICA AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES AMOSTRA SISTEMÁTICA AMOSTRA ESTRATIFICADA AMOSTRA POR CONGLOMERADOS NÃO PROBABILÍSTICA AMOSTRA POR CONVENIÊNCIA

20 A D ss Qual processo de amostragem escolher? O problema e objetivo de pesquisa O tipo de pesquisa A acessibilidade aos elementos da população A disponibilidade ou não de ter os elementos da população em um rol A representatividade desejada ou necessária A oportunidade apresentada pela ocorrência de fatos ou eventos A disponibilidade de tempo recursos financeiros e humanos etc etc etc Deve-se levar em conta... Retirado de: professor.ucg.br/sitedocente/admin/.../6252/.../amostragem.ppt

21 A D ss O que observar? QUALIDADE DA AMOSTRA Se refere a como e onde selecionar os elementos da amostra. Garantida pelo pesquisador: Delimitar o universo capaz de ser representado Representar todos estratos Utilizar método aleatório (sorteio) para selecionar os elementos da amostra QUANTIDADE DA AMOSTRA A quantidade adequada de elementos da amostra pode ser calculada. O cálculo depende: Das características da população Das características da pesquisa Do grau de precisão desejado pelo pesquisador Do tamanho da população De como a amostra é selecionada (tipo de amostragem) Das possíveis perdas de elementos da amostra Prof. Maria Amélia Lemos

22 A D ss Conclusão: a população é verde POPULAÇÃO AMOSTRA Boa quantidade e Pouca qualidade Prof. Maria Amélia Lemos

23 A D ss Conclusão: a população é predominantemente verde POPULAÇÃO AMOSTRA Boa qualidade e Pouca quantidade Prof. Maria Amélia Lemos

24 A D ss Conclusão: a população é verde e vermelha POPULAÇÃO AMOSTRA Boa quantidade e Boa qualidade Prof. Maria Amélia Lemos

25 A D ss POPULAÇÃO AMOSTRA População Homogênea CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO Prof. Maria Amélia Lemos

26 A D ss POPULAÇÃO AMOSTRA População Heterogênea (grande variabilidade) CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO Prof. Maria Amélia Lemos

27 A D ss E quanto a quantidade da amostra?

28 A D ss “Quando os eventos são numerosos, eles se produzem com freqüências vizinhas de sua probabilidade e é tanto maior quanto mais numerosas forem as provas.” Lei dos grandes números, de Jacob Bernuolli Copiado, descaradamente, da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

29 A D ss N o de Lançamentos Quantidade de Caras Frequência Relativa de Caras Diferença para a Probabilidade Esperada 1044/10 = 0,40 = 40%10% /30 = 0,47 = 47%3% /60 = 0,52 = 52%2% /100 = 0,49 = 49%1% Uma aplicação para a Lei dos Grandes Números. Considere a probabilidade de ocorrer cara no lançamento de uma moeda.

30 A D ss “Como ponto de referência deve ser adotada a recomendação de Pearson limitando em 20 o número de observações ou, em termos: o tamanho da amostra.” ”Alguns autores recomendam um mínimo de 30 para este limite (...) outros consideram mais de 100 um limiar digno de confiança.” (Sounis, 1985) Qual o tamanho ideal de uma amostra? Copiado, descaradamente, da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

31 A D ss Então... TAMANHO DA AMOSTRA Tamanho suficiente para respondermos os objetivos do estudo; Amostras muito grandes são dispendiosas e demandam mais tempo de manipulação e estudo Amostras pequenas são menos precisas e pouco confiáveis AMOSTRA MUITO PEQUENAS OU MUITO GRANDES: QUESTÕES ÉTICAS.

32 A D ss 4-No caso da definição de uma não ocorrência de algum fenômeno, quanto menor for essa não ocorrência, maior terá que ser a amostra Ex.: Silveira et al (2012) realizou um ensaio clínico com dois grupos: um grupo experimental selado com cimento de ionômero de vidro restaurador (Vidrion-R®, S.S. White) e um grupo controle que não sofreu intervenção, apenas orientação de escovação. Após um ano de acompanhamento, os autores observaram um número de casos com progressão de cárie significantemente maior (p=0,004) no grupo controle quando comparado ao grupo experimental. Houve uma diminuição de 78% do risco relativo para o grupo experimental, demonstrando um agravo da condição estudada para o grupo onde não houve intervenção. 1-Quantificar os objetivos do estudo; Princípios para o cálculo do tamanho da amostra: 2-Se meu estudo for de comparação, quanto menor a diferença de risco entre dois grupos de comparação, maior a amostra; 3-Ainda nos testes de hipóteses, quanto maior a força da evidência entre as diferenças encontradas (valor de p), maior a amostra; Como posso obter dados se ainda não fiz o estudo? - Estudo piloto - Literatura - Utilizar a maior variabilidade possível Ex.: Um determinado medicamento para cura de uma doença X na gravidez pode causar aborto. O número de abortos aceitável é (numa hipótese!) de 0,005%. Ex.: “(...) Após a avaliação qualitativa, observou-se sucesso do tratamento em 64,3% dos casos (n=9) do grupo Gciv e 85,7% (n=12) do grupo Gres, sem diferença estatística entre os grupos (p=0,39). A avaliação quantitativa mostrou que no Gres foi observado um aumento significante dos coeficientes de densidade (p=0,003) e no Gciv se observou uma estabilidade dos coeficientes após 12 meses (p=0,49).” SILVEIRA, 2013 – “ (...) Para o cálculo da amostra foi utilizado o software BioEstat® (Sociedade Civil Mamirauá). Para este cálculo utilizou-se dados de estudo anterior (Borges et al., 2010) sendo que a taxa de cura no grupo controle foi de 46% (12 casos) e no grupo tratado com Fluroshield® (Dentsply) foi de 88% (23 casos). O poder estatístico considerado foi de 80%, o erro α de 5%. Assim, o n calculado para este estudo foi igual a 15, totalizando 30 dentes.” SILVEIRA,

33 A D ss ERRO AMOSTRAL: é a diferença entre o valor estimado pela pesquisa e o verdadeiro valor. Não podemos evitar a ocorrência do ERRO AMOSTRAL, porém podemos limitar seu valor através da escolha de uma amostra de tamanho adequado. AMOSTRA ERRO

34 A D ss Algumas intuições óbvias: Há uma relação inversa entre o erro e o tamanho da amostra Em estudos de prevalência, quanto mais rara a doença, maior a amostra Em estudos comparativos, quanto menor a diferença entre os grupos, maior amostra Em estudos com variável quantitativa, quanto maior a variabilidade, maior a amostra Copiado, descaradamente, da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

35 A D ss Técnicas de Amostragem Descrição da população – inferência populacional Descrição de proporção/prevalência Ex: Qual a proporção de indivíduos com doença periodontal na população? Descrição pela média Ex: Qual o CPOD médio na população? Teste de hipótese - comparação Comparação entre duas proporções Ex: Existe diferença entre a proporção de livres de cárie entre as cidades A e B? Comparação entre duas médias Ex: Existe diferença entre o CPOD médio das cidades A e B? Prof. Msc. Helder Pinheiro

36 A D ss Descrição da população – inferência populacional Descrição de proporção/prevalência FÓRMULA 1

37 A D ss

38 Descrição da população – inferência populacional Descrição de proporção/prevalência FÓRMULA 2

39 A D ss Técnicas de Amostragem Como proceder para definir P? Resultado de outros estudos; Literatura; Piloto; P desconhecido = 0,5 (50%)

40 A D ss Ao assumir como dentista na regional de saúde Radional 2 do bairro do Guamá, lhe foi colocada a seguinte situação: a atenção a saúde bucal está sendo reformulada no município e nos locais onde mais de 20% das crianças aos 12 anos nunca tiveram cárie (cárie zero) está sendo implantado um CEO com Bebê Clínica e Ortodontia preventiva. Você recebe a missão de verificar se a sua área está apta a nova situação. Considerando que a precisão do estudo é de 5%, grau de confiança é de 95%, quantas crianças você deve examinar para entregar um resultado fiel aos seus coordenadores? Por exemplo…

41 A D ss Por exemplo… Deseja-se saber qual a proporção de mulheres grávidas que procurou assistência pré-natal durante os três primeiros meses de gravidez. Supõe- se que a real proporção está situada em torno de 20%. Considerando uma margem de erro relativa de 10% e uma confiança de 95%, quantas mulheres devem ser examinadas? De acordo com a fórmula, o número mínimo de mulheres a serem incluídas na amostra é 62. Adaptado da aula do Prof. Dr. Angelo Roncalli - UFRN

42 A D ss Qual o tamanho da amostra necessário para um estudo transversal que visa estimar a prevalência de uma doença numa população com os seguintes parâmetros? Prevalência= 30% Erro de 5 pontos percentuais = 355 indivíduos Mas se houver perdas… Prof. Msc. Helder Pinheiro

43 A D ss Prof. Msc. Helder Pinheiro

44 A D ss Técnicas de Amostragem Descrição da população – inferência populacional Descrição de proporção/prevalência Ex: Qual a proporção de indivíduos com doença periodontal na população? Descrição pela média Ex: Qual o CPOD médio na população? Teste de hipótese - comparação Comparação entre duas proporções Ex: Existe diferença entre a proporção de livres de cárie entre as cidades A e B? Comparação entre duas médias Ex: Existe diferença entre o CPOD médio das A e B? Prof. Msc. Helder Pinheiro

45 A D ss Técnicas de Amostragem DESCRIÇÃO PELA MÉDIA Ex: Qual o CPOD médio na população?

46 A D ss Por exemplo… Deseja-se conhecer o número médio de dentes permanentes com experiência de cárie em uma comunidade, aos 12 anos. Em um estudo prévio, os valores encontrados foram: CPO-D médio de 2,7(±0,5). Quantas crianças deve-se examinar se eu admito uma precisão igual a 0,2 e um nível de confiança de 95%.

47 A D ss Por exemplo… Um estudo quer determinar o número médio de papilas sangrantes em pacientes com Paralisia Cerebral. O estudo piloto mostrou que em média há 12 papilas (±6). Considerando um nível de confiança de 95%, um erro de 10% da média, quantos indivíduos deveriam participar do estudo?

48 A D ss Por exemplo… = 48 indivíduos + 20% de perdas = 58 indivíduos Prof. Msc. Helder Pinheiro

49 A D ss CONTATOS:  Profª Ana Daniela Silveira: https://www.facebook.com/professora.anadaniela.3  Profª Maria Amélia:


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