VARIÁVEIS Disciplina de Metodologia do Trabalho Científico

Apresentação em tema: "VARIÁVEIS Disciplina de Metodologia do Trabalho Científico"— Transcrição da apresentação:

1 VARIÁVEIS Disciplina de Metodologia do Trabalho Científico
Profa. Angelica Rocha de Freitas Melhem

2 Variáveis Variáveis são características que assumem valores diferentes de um indivíduo para outro ou no mesmo indivíduo ao longo do tempo Por exemplo, a cor dos olhos varia de uma pessoa para outra. O peso pode ainda variar na mesma pessoa

3 Variáveis Em relação ao papel de cada uma no estudo, as variáveis podem ser classificadas em: Preditora, explicativa ou independente: permite predizer uma resposta. Exemplos: Fumo e risco de doença coronariana, índice de massa corpórea e risco de carcinoma de endométrio Resposta ou dependente: Evento que se pretende estudar. Exemplo: Ocorrência de câncer

4 Variáveis Variável de controle: Deseja-se que esteja homogeneamente distribuída nos grupos, pois poderia interferir nos resultados (atuando, por exemplo, como uma variável de confusão). Não pode ser estudada. Exemplos: sexo, idade Dependendo da pergunta do estudo, uma mesma variável pode ser preditora, resposta ou de controle. Exemplo: Relação entre idade gestacional (tempo de gravidez) e ocorrência de diabetes na gestação. Pergunta do estudo: O risco de desenvolver diabetes se altera ao longo da gravidez? Idade gestacional = variável preditora Relação entre o diâmetro biparietal do crânio fetal medido pela ultra-sonografia e a idade gestacional. Pergunta do estudo: É possível predizer o tempo de gravidez medindo o diâmetro biparietal? Idade gestacional = variável resposta Comparação entre o peso de bebês recém-nascidos, filhos de mães diabéticas e não-diabéticas, de mesma idade gestacional. Pergunta do estudo: A diabetes materna altera o peso dos bebês? Idade gestacional = variável de controle

5 Variáveis Variável de confusão: Há alguns anos, um pesquisador afirmou que o consumo de café aumentava o risco de câncer de pâncreas e que a análise estatística mostrava uma associação significante. Quando o trabalho foi re-analisado, concluiu-se que na verdade o fator de risco era o fumo O que ocorreu foi que os fumantes tomavam mais café. Assim, o café era uma variável de confusão, ou seja, estava associada tanto ao fator de risco verdadeiro (fumantes tomam mais café) como à doença (o consumo de café entre os portadores de câncer de pâncreas era maior do que na população geral) No entanto, não havia relação causa-efeito entre consumo de café e câncer de pâncreas Como pode-se perceber por este exemplo, associação estatística não significa obrigatoriamente relação causal (causa-efeito)

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7 Escala das variáveis

8 Variáveis Categórica (qualitativa): dados obtidos através de classificação em categorias, não existindo intervalo fixo entre as classes 1.1. Nominal: não existe ordem definida. Exemplos: sexo, raça, grupo sanguíneo. Quando existem apenas duas possibilidades (doente ou são, por exemplo), é chamada de dicotômica ou binária 1.2. Ordinal: grupos ou classes ordenadas. Exemplos: gravidade da doença (leve/moderada/grave), estádio clínico do câncer de mama (I a IV), nível socioeconômico (classes A a E). Para as variáveis categóricas, a análise estatística é limitada. É impossível calcular, por exemplo, medidas como a média. Se as variáveis preditoras e resposta forem todas categóricas (exemplo: associação entre a raça e a ocorrência de câncer), só será possível utilizar testes não paramétricos (como o teste do qui-quadrado), que apresentam menor poder

9 Variáveis 2.1. Discreta: Dados obtidos por contagem, correspondendo somente a números inteiros (existe um hiato entre as classes) Exemplos: Número de óbitos, número de crises de asma, número de filhos (ninguém pode ter 2,5 filhos)

10 Variáveis 2.2. Contínua: Dados obtidos por mensuração: números reais, com quantas casas decimais se deseja (não existe hiato entre as classes) Exemplos: Glicemia, altura, pressão arterial sistólica, peso (o peso pode ser medido em quilogramas, gramas, miligramas, etc.) Pode ainda ser resultante de um cálculo feito a partir de 2 variáveis numéricas contínuas Exemplo: Índice de massa corpórea (peso dividido pelo quadrado da estatura) Pode-se transformar uma variável numérica em categórica (por exemplo: classificar as pessoas de acordo com a idade em menos de 50 anos ou mais de 50 anos). Através deste processo, denominado categorização, perdem-se dados e poder de análise estatística. Só é aceitável quando vai ser definido um ponto de corte, como por exemplo um nível de pressão arterial sistólica a partir do qual seria instituído determinado tratamento

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