BIOESTATÍSTICA Professora: Renata P. Antonangelo de Oliveira

Apresentação em tema: "BIOESTATÍSTICA Professora: Renata P. Antonangelo de Oliveira"— Transcrição da apresentação:

1 BIOESTATÍSTICA Professora: Renata P. Antonangelo de Oliveira

2 EMENTA Estatísticas descritivas, incluindo tabelas, gráficos, parâmetros, probabilidade e distribuições de probabilidade. Inferência estatística. Testes de hipótese paramétricos e não paramétricos. Delineamento e montagem de experimentos com material biológico. Estatística aplicada à Epidemiologia. OBJETIVOS - Conhecer princípios, conceitos e aplicações de bioestatística na produção animal. Delinear e conduzir experimentações utilizando-se de material biológico.

3 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
1. Estatística elementar: Dados, variáveis população e amostra inferência estatística. 2. Estatística descritiva: Gráficos, tabelas, medidas de posição, dispersão, intervalos de confiança. 3. Introdução a probabilidade e distribuição de probabilidade. 4. Introdução a experimentação. 5. Delineamentos experimentais: Inferência, teste de hipóteses, DIC, DBC, fatorial, quadrado latino 6. Testes de comparação de médias. 7.Estatistica não paramétrica.

4 METODOLOGIAS DE ENSINO
O conteúdo programático da disciplina será ministrado em forma de aulas expositivas - dialogada com a utilização de data show e quadro negro, listas de exercício, revistas especializadas para pesquisas coletivas e realização de estudos aprofundados em sala de aula. As aulas práticas serão desenvolvidas através de pesquisas em periódicos especializados para aprofundamento dos métodos montagem e condução de experimentos, uso de laboratórios de informática e biblioteca para pesquisa e aplicação de conceitos. Simulação de montagem de experimentos.

5 CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO
Avaliação qualitativa e descritiva bimestral peso 10,0 com alternativas objetivas e dissertativas a cada bimestre.

6 BIBLIOGRAFIA BÁSICA BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística Básica. São Paulo: Editora Saraiva, 2009. CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: princípios e aplicação. Porto Alegre: Editora Artmed, 2004. PAGANO, M.; GAUVREAU, K. Princípios de Bioestatística. Tradução da 2ª ed. norte-americana. São Paulo: Editora Pioneira Thomson Learning, 2004.

7 CONCEITOS BÁSICOS O que é ESTATÍSTICA?
Ferramenta matemática que nos levam a uma tomada de decisão a partir de uma análise de dados – em qualquer área desde que façamos o uso correto dela!! – Mediante um planejamento prévio EX: melhor tratamento para determinada doença

8 PREMISSAS Entre ter dados para tomar a melhor decisão e “tomar a melhor decisão” tem um espaço muito grande!!!! Competência para expor dados e resultados à comunidade!! População Amostras Variáveis

9 Populações: conjunto de elementos que tem pelo menos uma característica definida em comum. Esta característica deve delimitar corretamente quais são os elementos da população. Finita Inúmeras ou Infinitas Amostras: subconjunto de elementos de uma população, que são representativos para estudar a característica de interesse da população. A seleção dos elementos que irão compor a amostra pode ser feita de várias maneiras e irá depender do conhecimento que se tem da população e da quantidade de recursos disponíveis.

10 Tipos de amostras casuais
Casual simples ou equiprobabilística - Cada elemento da população tem a mesma chance de entrar na amostra!!! EX: Rebanho de 100 vacas leiteiras – escolho 10 aleatoriamente Vacas = população 10 vacas = amostra Sistemática - Seleciona-se qualquer unidade amostral (EX: 1 rebanho 100 vacas agrupadas de 10 em 10 animais – sorteio o numero de 1 a 10 (marcadas) e logo, farei a pesquisa com o número sorteado de cada grupo!!

11 Tipos de amostras casuais
Estratificada De acordo com fatores - extratos: ex: Sexo (machos e fêmeas) – escolho uma amostra dentro de cada fator!!

12 VARIÁVEIS Definição: É o objeto do estudo do momento!! Aquilo que estamos estudando na busca de um resultado!! O que se quer compreender!!! É uma característica (CLASSIFICADAS) que se deseja avaliar em uma determinada população EX: Uso de determinado Hormônio - Quanto se usa no mercado? (é bom, traz resultados?) - Quantos já usaram e obtiveram bons resultados? - Porcentagem de prenhes em decorrência de seu uso - Traz benefícios ou malefícios à saúde do animal ou do homem? - Funciona em todas as estações do ano??

13 CARACTERÍSTICAS DAS VARIÁVEIS
CONTÍNUAS: São aquelas que podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo de interesse EX: peso, altura, distância (geralmente associadas à unidades) DISCRETAS: São aquelas que só podem assumir valores inteiros dentro de um intervalo de interesse. EX: número de parições de uma determinada vaca, repetições de cio em uma estação de monta NOMINAIS: São aquelas que só podem assumir alguns estados ou categorias e geralmente não são numéricas. EX: Sexo de uma populção (machos e fêmeas), cor dos olhos, queixas de retenção de placenta

14 CARACTERÍSTICAS DAS VARIÁVEIS
ORDINAIS: São aquelas que se relacionam a avaliações subjetivas segundo preferência ou desempenho. Os dados ordinais constituem valores relativos, atribuídos para denotar ordem. EX: Avaliação do estado geral de saúde de um animal: excelente, bom ou ruim.

15 Tipos de variáveis Qualitativas : se referem a valores que não são números Quantitativas: se referem a variáveis que assumem valores numéricos Discretas: Só podem assumir números inteiros (ex: n° animais em determinado rebanho) – não existe ¼ de animal!!! Contínuas: podem assumir números reais. (ex: quantidade de alimento para um determinado animal: 3 Kg, 3,5 Kg) - EX: colocar no mercado determinado probiótico - quanto vendeu? - associar sempre resultados para melhora a venda (ganho de peso)

16 MEDIDAS DE TENDÊNCIAS DEFINIÇÃO:
São utilizadas para caracterizar um conjunto de valores, representando-o adequadamente. Por ser uma medida que caracteriza um conjunto, tenderá a estar no meio dos valores. - Média aritmética - Mediana - Moda

17 MÉDIA ARITMÉTICA - Medida de tendência central mais utilizada;
- É definida como soma dos valores teóricos de todas as observações (observação é um elemento de uma amostra) dividida pelo número de observações; - O símbolo µ(mu) será usado para denotar média de uma população; O símbolo x será usado para denotar a média de uma amostra; x = (x1 + x2 + x xn) n Exemplo: Uma amostra constituída de 3 pesos de recém-nascidos: 2,75kg, 3,25kg e 3,80kg. Aqui, n, o tamanho da amostra, é igual a 3. x1, primeira observação, é 2,75kg; x2, segunda observação é 3,25kg; x3 é 3,80kg. x = (2,75 + 3,25 + 3,80) = 9,80/3 = 3,27, ou seja, peso médio é 3,27 kg.

18 exercício Calcule a média geral das notas da turma de 25 alunos, de acordo com os dados apresentados na Tabela 1. Tabela 1 – Resultado da avaliação (nota) de uma turma com 25 alunos:

19 resolução 5*5 + 8*7 + 9*8 + 3*10 25 183 7,32

20 MEDIANA Outra medida usada para indicar o centro de uma distribuição;
A mediana de uma série de observações é o número que fica exatamente no meio da série quando os dados estão ordenados e o número de observações é impar; ou a média aritmética de dois números do meio, quando o número de observações é par; Isto significa que para um conjunto de dados, se os mesmos forem ordenados, a mediana ocupará o centro deste conjunto. Ex.: Dada a variável x = {1, 3, 0, 2,4}, a mediana é 2. Para se calcular a mediana de um conjunto de dados deve-se: ordenar o conjunto; no exemplo acima: x= {0,1,2,3,4}; verificar se a há um número par ou ímpar de valores no conjunto; no exemplo acima: 5 observações - ímpar; se for ímpar a mediana será o valor que ocupa a posição central e se for par será a média entre as duas posições centrais.