TEMA DE APRENDIZAGEM

Visão Geral E Princípios Da Bioestatística

MINHAS METAS

Olá estudante,

Seja bem-vindo(a) ao tema Visão Geral E Princípios Da Bioestatística! Este conteúdo será essencial para sua trajetória profissional. Por meio dela, você terá oportunidade de conhecer a origem da Bioestatística, sua definição, sua importância, bem como entender que as técnicas estatísticas são essenciais para uma pesquisa, além disso, você compreenderá como fazer uma coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem. Vamos lá?

Ao final deste tema de aprendizagem você será capaz de:

Reconhecer a origem da Bioestatística.
Entender a definição da Bioestatística.
Compreender a importância da Bioestatística.
Entender as técnicas estatísticas e como essenciais para uma pesquisa.
Compreender como fazer uma coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem.

Inicie sua jornada

Ao iniciar a leitura deste material, você deve estar se perguntando, por que eu, futuro(a) profissional da saúde, preciso da Bioestatística? Qual a sua importância? Como ela pode influenciar minha vida? Será que realmente utilizarei a Bioestatística no meu dia a dia como profissional da saúde?

Para que possamos compreender a bioestatística, utilizaremos um exemplo bem amplo e possível para todos os profissionais da saúde. Imagine que você, já graduado em Ciências Biológicas, estará atuando em sala de aula como docente de disciplinas comuns à formação das futuras gerações de profissionais da saúde, é provocado por seus alunos a realizar um experimento . Isso mesmo, um experimento, no qual os alunos coloquem em prática o que estão aprendendo.

Desenvolva seu potencial

Você tem uma ideia bem interessante, propondo aos seus alunos: vamos fazer uma pesquisa de campo? Rapidamente, os alunos ficam todos animados, com a possibilidade de fazer uma pesquisa de campo. Assim, você como professor da disciplina, inicia uma provocação com a sua turma, fazendo as seguintes perguntas: Qual será o problema de pesquisa? Quais serão os objetivos desta pesquisa? Porque faremos essa pesquisa? O que faremos com os resultados disso tudo? Qual o tema? Qual a relevância desse tema? Quanto custará? Aonde vamos?

Diante de tantas perguntas, as respostas que devem ser apresentadas pelos estudantes parecem simples, contudo, para que a sua provocação seja efetiva e a reflexões dos discentes sejam significativas para a aprendizagem deles, será necessário, que os estudantes alcancem tais respostas, com base em um planejamento. Logo, antes de realizar o experimento com seus alunos, ter um planejamento de pesquisa e um método (como será feita a pesquisa) fazem-se necessários. Mas como a bioestatística pode me ajudar com essa questão?

Eu indico

Para isso, convido você a fazer a leitura do artigo “Qual a importância da Bioestatística e da Epidemiologia na área da saúde?” a fim de conhecer um dos exemplos para a aplicação da Bioestatística. Nesse artigo, você verá que a Bioestatística está presente em diversas áreas de nossa vida, entre elas, a Epidemiologia. Nessa leitura, é evidenciada a relação da Bioestatística e da Epidemiologia em aspectos, como quantificação e análise dos eventos em saúde.

Sabemos que a dengue ainda é uma epidemia em várias regiões do mundo. Sendo assim, considere que você já é um profissional da saúde e está atuando na Secretaria de Saúde de seu município e deseja realizar um experimento a respeito dos casos de dengue em um dos bairros do município. Porém o bairro em questão possui 35 mil pessoas, segundo dados da prefeitura. Você tem o prazo de uma semana para fazer a pesquisa e dispõem de pouca mão de obra e poucos recursos financeiros. Neste contexto, você se questiona: como será possível fazer essa pesquisa? É aí que a Bioestatística pode ajudar. Utilizando técnicas de estatística, como a amostragem, na qual você poderá selecionar algumas pessoas que farão parte da sua amostra, mas que seja representativa para toda população do bairro. Considere esta situação hipotética apresentada e, para que possamos nos ambientar com tal prática, que tal nos apropriarmos de uma das aplicações da Bioestatística e colocarmos a mão na massa? Vamos lá? Faça uma pesquisa com os membros de sua família, perguntando se eles têm tomado cuidado com ações preventivas contra a dengue.

Até o momento, estudamos que o futuro profissional da saúde, usará a Bioestatística na prática, e que ela é fundamental para sua formação. Mas o que ela significa? Como podemos conceituá-la? A Bioestatística é um ramo da estatística que traz aplicações no campo das Ciências Biológicas e da Saúde, sendo fundamental para problematização, planejamento, coleta de dados, crítica e sumarização dos dados, avaliação, análise e interpretação de todos os dados que resultam nas pesquisas de campo (RODRIGUES; LIMA; BARBOSA, 2017). Conhecer a Bioestatística é essencial para as áreas da: Epidemiologia, à Ecologia, à Psicologia Social e à Medicina baseada em evidência.

Se a Bioestatística, porém, deriva da própria Estatística, como definir Estatística? Para Parenti, Silva e Silveira (2017, p. 13):

Estatística é a ciência por meio da qual se faz inferências sobre um fenômeno aleatório específico com base em uma amostra relativamente limitada. A área de estatística tem duas subáreas: estatística matemática e estatística aplicada. A estatística matemática se preocupa com o desenvolvimento de novos métodos de inferência estatística e requer conhecimento detalhado de matemática complexa para a sua execução. A estatística aplicada envolve a aplicação dos métodos de estatística matemática em assuntos específicos, como economia, psicologia e saúde pública.

Desde a Antiguidade, a estatística está presente na vida do homem . Ela é utilizada como fonte de dados, que, por sua vez, são dados ou teorias utilizadas para explicar uma informação de alguma coisa. Para Parenti (2018, p. 14):

Pensando Juntos

É a ciência que tem por objetivo orientar a coleta, o resumo, a apresentação, a análise e a interpretação de dados. Apesar de estarmos habituados à análise de informações populacionais, principalmente quando tratamos de censos demográficos, ela também pode ser usada como fonte em outras ciências e, no nosso caso, especialmente nas ciências ligadas à vida e aos seres vivos.

Podemos observar que a estatística está voltada para problematização de estudos, coleta de dados, tabulação, apresentação e análise de dados.

No futuro, o pensamento estatístico será tão necessário para a cidadania eficiente como saber ler e escrever. (H. G. Wells)

Depois que vimos o que significa a estatística e como ela pode ser útil em nossa vida, com um valor importante para todos nós conheceremos suas duas vertentes. A estatística pode ser dividida em estatística descritiva e inferencial. Veja abaixo o que alguns autores tem a dizer:

A estatística descritiva, segundo Arango (2011), é a parte da estatística que é encarregada do levantamento, organização, classificação e descrição dos dados em tabelas, gráficos ou outros recursos visuais, além do cálculo de parâmetros representativos desses dados. Enquanto a estatística inferencial trata do ramo da estatística, que tem por intuito fazer afirmações a partir de dados observados, ou seja, fazer projeções para uma população com dados baseados em amostras.

Assim, mais do que dados, a estatística dá-nos oportunidade de olhar as informações coletadas, fazer análise de modo crítico e pode ser utilizada dentro da área das Ciências Biológicas e da Saúde em vários contextos, tais como levantamento de dados, diagnósticos, contagem de ocorrências, análise de dados pandêmicos, comprovação da utilização de medicamentos, entre outros (PARENTI, 2018).

No nível da iniciação, a estatística não deve ser apresentada como um ramo da Matemática. A boa estatística não deve ser identificada com rigor ou pureza matemáticos, mas ser mais, estreitamente, relacionada com pensamento cuidadoso. Em particular, os alunos devem apreciar como a Estatística é associada com o método científico: “observamos a natureza e formulamos questões, cogitamos dados que lançam luz sobre essas questões, analisamos os dados e comparamos os resultados com o que tínhamos pensado previamente, levantamos novas questões e assim sucessivamente” (HOGG, 2001, p. 342).

Geralmente, um profissional da Estatística deve ter bons conhecimentos matemáticos, além de interpretação para criação de novos métodos estatísticos. Por outro lado, Hogg (2001) apresenta-nos que a eficácia no ensino de estatística para acadêmicos de áreas não exatas dará-se conforme forem relacionados os conteúdos com as habilidades e as competências em questão bem como a utilização de exemplos voltados à área de formação.

Sendo assim, a Bioestatística é uma ramificação da estatística aplicada que utiliza métodos estatísticos para problemas biológicos e médicos. Evidentemente, estas áreas da estatística se sobrepõem de alguma maneira. Em alguns casos, por exemplo, em razão de uma aplicação da Bioestatística, os métodos padrão não se aplicam e devem ser modificados. Nessas situações, os bioestatísticos empenham-se para desenvolver novos métodos.

Nas áreas das Ciências Biológicas e da Saúde, não é diferente, nestas áreas, cabe aos pesquisadores a avaliação dos dados, a interpretação de resultados e a análise das conclusões, com aplicações, por exemplo, em atividades desenvolvidas em determinado ambiente. Além disso, em tais áreas, a Bioestatística oferece a possibilidade de análise e interpretação de informações sobre medicamentos, equipamentos, avaliação de protocolos e artigos científicos (GLANTZ, 2014).

Uma boa maneira de aprender a Bioestatística e seu papel no processo de pesquisa é seguir o fluxo de uma pesquisa desde o início do estágio de planejamento até a conclusão, momento em que, geralmente, a pesquisa com os resultados alcançados é publicada.

Assim, a questão está em como direcionar o aprendizado da estatística de maneira que o profissional da área da saúde possa utilizar estes conceitos. Para isso, é importante que você conheça todas as etapas do método científico.

REFLITA!

O método científico é um conjunto de estratégias, ferramentas e ideias resultantes da experiência humana e consequentes do acúmulo de saberes, que, estruturadas e sistematizadas, possibilitam alcançar um objetivo, que é responder a uma pergunta, afinal, toda pesquisa científica é baseada em uma pergunta.

Fonte: Parenti, Silva e Silveira (2017, p. 25).

A seguir, veremos alguns exemplos da utilização do método científico com perguntas, tais como:

Qual é a incidência de dengue na cidade de São Paulo?
Quantos casos da covid-19 ocorreram na cidade de Curitiba?
Se uma pessoa consumir alimentos transgênicos, ela poderá elevar o risco de doenças gástricas?

Uma Variável corresponde ao que estamos estudando, ela pode ser dividida em: qualitativa e quantitativa. Uma variável qualitativa nominal é referente a um atributo, enquanto uma variável qualitativa ordinal refere-se a uma ordem, hierarquia. Por sua vez, uma variável quantitativa contínua refere-se a medições, e uma variável quantitativa discreta trata de contagem.

Figura 1 - Variável qualitativa x Variável quantitativa

Fonte: o autor.

Assim, o método científico nos traz maneiras para respondermos as perguntas que estão presentes em nossos estudos, e a estatística está presente em seus passos, que são:

nesta etapa da pesquisa, é preciso olhar a todas as variáveis ao redor do pesquisador, fazer anotações, investigação, definir o algo de sua pesquisa, delimitar sua pesquisa.

nesta etapa do método científico, o pesquisador especificará o que quer saber em relação ao que está sendo estudado. É importante que a questão em si seja tangível.

nesta etapa, o pesquisador irá fundamentar seu conhecimento prévio para explicar o fenômeno observado, direcionando para um parâmetro a ser estudado. Nesta etapa o pesquisador pode utilizar alguns testes estatísticos, tais como testes de hipóteses.

depois que são definidos e delimitados todos os critérios da pesquisa, será definido como serão coletados os dados, e nesta etapa, a estatística ajudará o pesquisador, pois, na prática, muitas vezes, ele utilizará amostras, e a estatística traz as maneiras de como fazer essas coletas.

nesta fase, depois de coletar os dados, é preciso analisar os dados coletados, fazer a tabulação para apresentação em tabelas e gráficos.

depois de passar por todas as etapas anteriores, o pesquisador faz sua conclusão do seu estudo, é importante observar que a estatística é uma ferramenta que ajudará na tomada de decisões.

Assim, quando a Estatística é apresentada a um aluno de graduação, ele poderá perguntar: Se a Estatística é essencial às pesquisas, ela é importante para quem quer atuar no meio científico? A resposta a este questionamento é sim.

Em especial quando falamos em construção do conhecimento. Na prática, é preciso estudar sempre, estar atualizado, à medida que novos estudos, sobretudo, da sua área de interesse ou atuação são divulgados. Nesse entendimento, um profissional que trabalha em sala de aula pode utilizar a pesquisa em sua área de atuação e se basear em conhecimentos estatísticos, para fazer uma publicação científica, por exemplo.

Nesta fase, o pesquisador é motivado pela pesquisa e interessado em conhecer melhor o mundo em que vive. Faz a observação dos fatos, fenômenos, comportamentos e atividades e percebe que muitas coisas já são conhecidas e outras ainda não. Além disso, define o objeto de investigação, que é o alvo da sua pesquisa, o que ele deseja investigar de fato. Caso o objeto de estudo seja passível de mensurações, o pesquisador começa a perceber que a estatística vai ser bastante útil em seu processo de construção de conhecimento. Por exemplo: diante dos tempos atuais, um pesquisador quer saber a dinâmica do novo Corona vírus em uma cidade, para isso, o pesquisador deve compreender esse vírus, a partir de quantificações de novos casos da doença, número de internações hospitalares, número de óbitos, quanto foi gasto para controlar e prevenir.

Na fase 2, apresentamos como definir uma questão. Nesta etapa, o pesquisador especificará o que quer saber em relação ao que está sendo estudado. O pesquisador define, pontualmente, sua pergunta de estudo e precisa ser bem objetiva, estabelecendo quem serão os sujeitos da pesquisa e se haverá comparações entre grupos. Trata-se de uma etapa essencial para que se possa escolher como será utilizada a estatística de análise de dados, que se será baseada principalmente na pergunta formulada e no desenho estabelecido.

Aqui o pesquisador fundamentará seu conhecimento prévio para imaginar o que poderia explicar o fenômeno observado, isto é, o que poderia responder àquela questão que já foi definida anteriormente. Caso essa hipótese seja direcionada a um parâmetro, aqui os testes estatísticos poderão ajudar o pesquisador.

Nesta fase, depois de definidos todos os critérios que delimitarão a população, o pesquisador deverá estabelecer como será feita a coleta de dados, e tem à disposição técnicas baseadas na estatística de amostragem para que possam auxiliar o pesquisador selecionar a amostra que representará essa população.

O pesquisador avalia os dados coletados na pesquisa, podendo extrapolar dados amostrais. Podem ser apresentados sob forma de tabelas e gráficos e técnicas estatísticas.

A partir das informações obtidas, o pesquisador pode fazer comparações com estudos prévios fazendo reflexões sobre o estudo realizado por ele. Essas técnicas estatísticas podem orientar os pesquisadores nas tomadas de decisões.

Assim, a estatística também tem função de auxiliar a pesquisa científica e precisa estar alinhada aos conhecimentos e ao objeto de estudo, como: estudar uma dada enfermidade, a ação de um medicamento, entre outros. Dessa maneira, a Bioestatística está relacionada aos segmentos de ciências da vida, como: Ciências Biológicas, Enfermagem, Ecologia, Saúde Pública, Saúde Coletiva, Epidemiologia, Genética, entre outros. Dessa forma, “um pesquisador, ao agrupar as informações de determinado estudo, normalmente, ele trabalhará com os resultados provenientes de uma coleta de dados, como contagens, experimentos e outros” (PARENTI, 2018, p. 4). Esses dados são chamados de dados primários uma vez que o primeiro a ter acesso aos mesmos é o próprio pesquisador, ou a sua equipe. Considera-se que o pesquisador tenha trabalhado de forma a garantir um nível adequado de qualidade de dados e que as limitações dos mesmos sejam conhecidas.

São usuais, no entanto, nos estudos, os dados secundários provenientes de outras fontes, tais como: publicações de artigos em periódicos científicos, artigos ou comunicações em eventos científicos ou institutos de pesquisa e estatísticas. Como os dados secundários não foram obtidos, diretamente, pelo pesquisador e sua equipe, verifica-se que a qualidade deles pode estar prejudicada. Contudo, pelo menos nos exemplos de fontes de dados secundários que foram mencionados, espera-se que a qualidade seja elevada. No caso de periódicos científicos, a qualidade está relacionada, normalmente, ao prestígio da publicação.

É importante, que nesta jornada de construção e consolidação do saber e de sua trajetória acadêmica, você compreenda e internalize que a qualidade das informações presentes nos periódicos e nos artigos são de extrema importância. Não é necessário mencionar, aqui, o cuidado que se deve expressar com pesquisas e informações provenientes de fontes não confiáveis. Cabe mencionarmos os impactos e os perigos relacionados com a propagação de informações irreais, em especial no contexto da saúde.

Zoom no Conhecimento

Provavelmente, você recebeu alguma corrente no WhatsApp, no início da pandemia do novo coronavírus, contendo alguma informação sem a devida indicação da fonte científica e que parecesse, no mínimo, duvidosa. Acertei? Isso aconteceu com grande parte da população e nos faz refletir sobre a problemática envolvida em tal prática. Nesse contexto, como profissionais da saúde, devemos, por obrigações éticas, pautar nossas decisões mediante a consulta de pesquisas confiáveis publicadas e divulgadas em periódicos com relevância e robustez científica.

Para que possamos nos habituar à consulta de fontes confiáveis e de prestígio científico, o uso de plataformas específicas se faz necessário, como é o caso da plataforma Sucupira, que possibilita, por meio de sua ferramenta de consulta, verificar o Qualis do periódico.

Para entendermos melhor a análise estatística, dois conceitos são primordiais ao entendimento da análise estatística de dados: população e amostra .

Uma população (N) refere-se a um conjunto de elementos que têm, pelo menos, uma característica em comum, como todos os acadêmicos dos cursos da área de saúde da UniCesumar. Uma população pode ser composta de um número tão grande de elementos que, muitas vezes, não conseguimos quantificar. Nesse caso, dizemos que a população é de tamanho infinito. Supondo que faremos uma pesquisa para investigar hábitos alimentares dos funcionários de um hospital, podemos entender que nossa população (que estamos estudando) é finita, porque teremos o número de pessoas que trabalham neste hospital. No entanto, se tivermos como objetivo de pesquisa investigar os hábitos alimentares dos indivíduos adultos residentes em uma grande cidade, o tamanho populacional pode ser bastante amplo.

Nesse caso, utilizam-se informações provenientes de uma amostra, ou seja, de uma parte da população.

Quando temos um estudo em que usamos toda a população, denominamos censo . Entretanto, em boa parte dos estudos, a obtenção de todos os dados de todos os elementos da população pode ser inviável, devido às dificuldades de acesso aos indivíduos, o tempo para concluir a coleta das informações, os custos financeiros e entre outras limitações. Nesse caso, utilizam-se informações provenientes de uma amostra, ou seja, de uma parte da população.

Um Censo refere-se a um levantamento ou registro estatístico de certa população, de acordo com alguns critérios, tais como: sexo, idade, religião, estado civil e profissão. No entanto esse conceito está relacionado com a definição clássica de Censo, ou seja, a ideia de Censo Demo- gráfico. De acordo com a definição de população que foi dada anteriormente, que população é um conjunto de elementos com, pelo menos, uma característica em comum, a contagem populacional pode estar relacionada ao número de estabelecimentos industriais, rebanhos de animais, tamanho de propriedades rurais, número de estabelecimentos bancários etc. Esses censos são denominados: Censo Industrial, Censo Agropecuário e Censo Comercial e de Serviços. (IBGE)

Assim, podemos definir amostra (n) como sendo um subconjunto finito da população, isto é, uma parte representativa da população, por exemplo: se como população temos todos os alunos dos cursos de Saúde da UniCesumar, uma amostra seriam os alunos do primeiro ano do curso. Uma característica importante da amostra que não podemos esquecer, é que ela seja representativa da população da qual foi retirada, isto é, deve ter características similares às daquela população.

Uma amostra representativa é uma miniatura da população, como podemos observar na Figura 3. No entanto uma amostra que não representa, adequadamente, a respectiva população é chamada enviesada ou tendenciosa.

Figura 2 - Seleção de uma amostra

Fonte: a autora.

Façamos, juntos, uma nova reflexão. Considere o seguinte cenário hipotético. Você objetiva realizar uma pesquisa para avaliar os hábitos relacionados à saúde dos habitantes adultos de uma cidade de porte médio e, para tanto, realizou a coleta de dados, por meio de entrevistas realizadas na praça de alimentação de um shopping Center do município em questão.

É importante considerar que, nesse caso hipotético descrito, a amostra selecionada, ou seja, o público presente na praça de alimentação de um shopping pode fazer com a que pesquisa não alcance seu objetivo de verificar os hábitos alimentares de uma população, direcionando você a uma conclusão errada sobre tais hábitos.

VOCÊ SABE RESPONDER?

E por que isso aconteceu? Porque não houve nenhum critério para a seleção desta amostra.

Pensando Juntos

Uma das formas de se garantir que a amostra seja representativa quanto à população, consiste na utilização de técnicas estatísticas, com as quais, ainda em nosso exemplo hipotético apresentado, poderíamos dividir a cidade em setores, em bairros, e para cada setor seria selecionado determinado número de habitantes para participarem da pesquisa. Dessa maneira, você conseguiria uma amostra mais representativa da população.

É preciso observar que, por mais cuidados que tenhamos na seleção dos elementos que farão parte da amostra, ela jamais será, perfeitamente, igual à população em todas as suas características, visto que ela é uma fatia da totalidade dos indivíduos. Entretanto, uma estratégia importante para obtermos amostras tão representativas quanto possível consiste em usar os chamados planos probabilísticos , que, com base em técnicas estatísticas, definem como os indivíduos serão melhor selecionados para a composição da amostra.

Agora que já sabemos a definição de população e amostra, que tal analisar um exemplo para diferenciar, na prática, estes termos que estudamos? Vamos lá?

Os medicamentos homeopáticos são produzidos de forma diferente dos fitoterápicos, através de dinamização.

Uma médica pediatra quer fazer uma análise estatística do uso de medicamentos homeopáticos por pacientes de um a três anos de idade. Ela deseja comparar os efeitos do uso destes medicamentos com os alopáticos. Os medicamentos homeopáticos são produzidos de forma diferente dos fitoterápicos, através de dinamização. Neste tipo de terapia, são, também, utilizados, além de princípios ativos de origem vegetal, outros de origem animal, mineral e sintética. Um tratamento homeopático não busca eliminar apenas os sintomas da doença, e sim estimular o organismo a se fortalecer.

Logo, o tratamento homeopático é eficaz para curar o doente, e não apenas aliviá-lo. Já o tratamento alopático busca, por meio de medicamentos de ação química, eliminar os sintomas e manifestações da doença por meio do chamado princípio dos contrários. Por exemplo: uso de laxantes na prisão de ventre. Fonte: CRFESP (2019).

Suponha que a médica inicia sua pesquisa definindo a população para estudo (todos os seus pacientes que se enquadrem na faixa etária apresentada). Depois disso, ela selecionará dois tipos de amostras diferentes para oferecer a medicação ao paciente, assim terá como amostras:

que será composta pelos pacientes cujos pais optaram por medicamentos homeopáticos. Sistematicamente, sua análise terá como indicador o número de vezes em que as crianças apresentaram alguma alteração na saúde no período de um ano bem como o tipo de doença que apresentaram.

será composta pelos pacientes cujos pais não utilizam medicamentos homeopáticos nos tratamentos indicados pela pediatra.

Para dar continuidade em sua pesquisa, a médica realiza os registros e as verificações necessárias ao longo de um ano, de acordo com a proposta inicial da pesquisa, e, ao término deste prazo, ela poderá, por intermédio dos dados obtidos, verificar se a sua hipótese inicial foi comprovada, ou não. Assim, os dados poderão ser utilizados em desdobramentos da mesma pesquisa, ou provocar a necessidade de uma nova coleta de dados. A vantagem deste tipo de análise é que ele oportuniza ao profissional mais segurança na tomada de decisões, além de melhores e mais confiáveis argumentos junto aos pacientes e aos clientes e maior sucesso nas abordagens escolhidas.

VOCÊ SABE RESPONDER?

Você pode estar se perguntando agora, mas, e na prática, como fica?

Zoom no Conhecimento

Um ganho para os profissionais das áreas de Biológicas e da Saúde consiste no conhecimento sobre diferentes experimentos de uma maneira mais clara e objetiva para obtenção de dados concretos que podem interferir na qualidade do seu trabalho. Façamos uma nova reflexão, com base em um novo cenário hipotético:

Considere que um profissional da saúde trabalhe em dois laboratórios que ficam localizados em regiões distintas, porém, em uma mesma cidade. No laboratório 1, o profissional atende pacientes de baixa renda que quase não fazem consultas nem exames. Já no laboratório 2 o mesmo profissional, atende pacientes que têm uma rotina elevada de consultas e exames. Assim, note que esse profissional consegue, ainda que intrinsecamente, analisar como está a frequência na procura de exames, em relação aos dois laboratórios e consequentemente, em relação às duas regiões da mesma cidade. Para tanto, esse profissional considera que a população será composta pelos pacientes do laboratório 1 e laboratório 2, já a amostra será composta pelos pacientes que procuraram atendimento nos últimos 6 meses. Caso queira verificar com detalhamento, descrição e por meio da Estatística, esse profissional poderá elaborar uma tabela para cada laboratório, para agrupar os dados que vão servir de parâmetro. Ao finalizar sua pesquisa, o profissional poderá analisar e levantar informações que lhe possibilitem concluir com propriedade estatística em qual dos laboratórios será necessário um maior estoque, mais colaboradores, dentre outras informações voltadas a gestão.

- PARENTI, 2018, p. 17-18

De acordo com Parenti, Silva e Silveira (2017), o conceito de variáveis é referente a características individuais do que estamos estudando como unidade ou objeto de estudo, como: o gênero, o peso, a estatura. Dessa maneira, as variáveis representam quaisquer características que possam modificar o resultado da pesquisa. Em Bioestatística, assim como em Estatística, como já mencionado anteriormente que as variáveis estão classificadas em: quantitativas e qualitativas. Assim, as quantitativas são referentes a atributos que podem ser medidos ou mensurados, e as qualitativas somente a atributos (que não sejam numéricos). Retomando estes conceitos, dizemos que:

referentes a valores numéricos, por exemplo: peso, altura, número de espécies em uma floresta, número de nascidos vivos em uma maternidade, enfim, as variáveis quantitativas se adequam às necessidades da pesquisa e representam valores referentes ao universo pesquisado. Podem ser divididas em discretas ou contínuas. As variáveis quantitativas discretas são referentes a contagens ou números inteiros, como por exemplo: número de nascidos vivos em uma maternidade, número de óbitos de uma cidade. Também podem ser classificadas em contínuas, que são referentes a mensurações ou medidas, tais como: peso de uma pessoa, estatura de um indivíduo, entre outros.

referentes a atributos não mensuráveis, como gênero, etnia, entre outros. Podem ser divididas em nominais ou ordinais. Uma variável é qualitativa nominal quando temos, por exemplo, uma espécie. Já uma variável é qualitativa ordinal quando são referentes a atributos que podem ser classificados de acordo com uma hierarquia, como a prestação de um serviço, sendo do melhor ao pior.

As variáveis quantitativas e qualitativas são muito utilizadas em todos os tipos de pesquisas que usam dados estatísticos (CRESPO, 2009). A seguir, vejamos alguns exemplos que podem auxiliar no entendimento da finalidade e do conceito de cada uma, assim como as diferenças entre elas.

Vamos supor que temos que fazer uma pesquisa que tenha por objetivo analisar a relação entre o hábito de fumar e o desenvolvimento de doenças pulmonares. Para essa pesquisa, fará-se presente uma série de variáveis diferentes com as quais poderemos trabalhar, tais como:

Contagem: número de cigarros consumidos

Mensuração: peso dos pacientes

Característica única: gênero dos investigados

Ordem/hierarquia: grau/estágio da doença

Dessa forma, é fundamental e muito importante destacar qual será a variável que o pesquisador escolherá para analisar no seu objeto de estudo. Veja no recurso abaixo os tipos de pesquisa:

Parenti, Silva e Silveira (2017) trazem-nos conceitos de pesquisa experimental, que objetivam identificar as relações entre duas variáveis. No método experimental, deve-se provocar variações na ocorrência de uma variável e verificar se ela é a causa de algum efeito em outra, por exemplo: podemos utilizar diferentes medicamentos para determinada doença e observar os seus resultados.

Na pesquisa correlacional, não tem como provocar mudanças nas variáveis, assim, o pesquisador observa as alterações e seus efeitos, elencando as variáveis que serão observadas, por exemplo: avaliar os efeitos das alterações naturais de temperatura em determinado ambiente e nos seres que vivem ali.

A pesquisa de levantamento tem variáveis não interferentes, como uma pesquisa eleitoral, que terá como universo a população da cidade, do estado ou do país. A amostra deve ser composta por número representativo de cada segmento da sociedade, por exemplo pessoas que podem votar que farão parte desta amostra. Existem, ainda, outros tipos de pesquisa que atendem às necessidades específicas de cada objeto de estudo e que terão suas características próprias, como os estudos de caso e as observações.

Aprofundando

Ao decidir realizar uma pesquisa na área da saúde, é imprescindível que o pesquisador conheça as normas estabelecidas pelo Conselho Nacional da Saúde por intermédio da Resolução Nº 01/88, de 13 de junho de 1988. Essas normas referem-se a questões éticas que envolvem pesquisas com seres humanos, em relação à dignidade, à adequação aos princípios éticos e científicos, à privacidade do indivíduo e aos possíveis riscos que o estudo possa acarretar. Fonte: Brasil (1988, on-line).

VOCÊ SABE RESPONDER?

Neste sentido, é relevante que o pesquisador tenha em mente: Qual é o meu objeto de pesquisa? Qual é meu público-alvo? Quais hipóteses desejo comprovar com a minha pesquisa? Que tipo de pesquisa se adéqua melhor ao meu objeto de estudo? Respondidas estas questões, o pesquisador pode pensar em quais metodologias poderá usar para sua investigação. Com a escolha da metodologia, virão as decisões sobre como tratar os dados estatísticos levantados, que tipos de questões deverão ser feitas, se os dados serão quantitativos ou qualitativos e, assim, sucessivamente. Como você pôde perceber, falamos bastante do conceito de amostra . Mas por que esse conceito é tão importante dentro de uma pesquisa? Na prática, temos situações em que não se torna viável o uso de uma população, e o pesquisador precisa utilizar uma amostra. Mas quais são essas situações?

De acordo com Barbetta (2014), às técnicas de amostragem são utilizadas quando temos:

geralmente, nas pesquisas, é muito mais econômico trabalharmos com amostra, ou seja, com uma pequena parcela da população, do que como um todo. Supondo que você precisa fazer uma pesquisa em um bairro que tem 25 mil pessoas, imagine o custo para entrevistar todas as pessoas que fazem parte da população deste bairro? Fica mais econômico selecionarmos uma amostra, ou seja, uma parte de moradores do bairro para fazer parte da entrevista, do que trabalharmos com 25 mil pessoas.

muitas vezes, o pesquisador não tem tempo suficiente para estudar toda população, por exemplo, ele tem por objeto de pesquisa saber se as pessoas em um bairro fazem reciclagem. Nesse bairro tem 25 mil pessoas, e o pesquisador tem cinco dias para fazer a pesquisa, nesse caso, ele deverá recorrer a uma técnica de amostragem para dar continuidade à sua pesquisa. Confiabilidade e operacionalidade quando o pesquisador precisa reduzir o número de elementos, na qual ele poderá dar mais ênfase aos casos individuais estudados.

Para Barbetta (2014), entretanto, existem situações em que as técnicas de amostragens não são viáveis, tais como:

nesse caso, quando a população é pequena, fica melhor estudar todos os elementos do que uma parte apenas, imagine a situação: um professor tem quinze alunos em uma turma e quer saber quantos praticam a reciclagem em suas casas. Nesse caso, por se tratar de uma população pequena, vale a pena o professor trabalhar com todos seus quinze alunos, do que com uma parte deles apenas.

este caso ocorre por exemplo, quando a população é de fácil acesso, e quando não compensa elaborar um plano de amostragem. Considere que um professor quer saber dentre os alunos de sua escola, quantos são a favor de participar da feira de ciências, para isso, ele pode entrevistar, ou colocar urnas na escola e incentivar a participação de todos na própria escola.

por exemplo, o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) faz o censo demográfico, a cada dez anos, para conhecer as características da população brasileira. Nesse caso, a pesquisa é feita com toda população, e não com parte da amostra. Segundo Arango (2011), um conceito importante que se deve ter em mente quando se trata de levantamento de dados é o de que o sucesso nas conclusões tiradas acerca da população com base nas informações colhidas de uma ou mais amostras depende da criteriosa seleção desta(s). Dessa forma, se os dados forem mal coletados, certamente, carregarão suas distorções para qualquer análise que se faça deles. Toda pesquisa tem suas limitações, nos seus resultados, decorrentes da metodologia empregada na investigação. Para termos sucesso nas conclusões em uma pesquisa, é preciso ter a metodologia bem descrita bem como o passo a passo do estudo.

Basicamente, existem dois tipos de validade: validade interna e validade externa. A validade interna diz se as conclusões de uma pesquisa são corretas para a amostra estudada. Essa validade é pré-requisito para a validade externa. A validade externa diz se as conclusões de uma pesquisa são aplicáveis à população da qual a amostra se originou ou a outras populações.

A limitação dos resultados de uma pesquisa científica deve ser discutida à luz dos possíveis erros metodológicos (vieses) que constituem ameaças à validade da pesquisa. Busca-se, então, um nível de confiança que é possível depositar nos resultados e conclusões a partir de uma análise criteriosa dos possíveis erros e suas causas. Chamamos de viés um erro sistemático (vício, distorção) e não intencional, proveniente de questões metodológicas. Existem dois fatores que influenciam no correto levantamento dos dados: a representatividade e a fidedignidade.

Zoom no Conhecimento

A representatividade é um fator associado à forma de amostragem. Assim, de uma maneira qual, quando selecionamos uma amostra, buscamos reproduzir as características observáveis da população. Este procedimento é conhecido como critério de proporcionalidade e, quando ele é considerado, diz-se que a amostra é representativa da população em questão. No entanto, para que isto seja possível, as características da população devem ser, previamente, conhecidas. Contudo a disponibilidade de informações prévias sobre a estrutura populacional para um estudo nem sempre é a ideal, de forma que, normalmente, a fonte de informação acaba sendo um outro estudo ou dados estatísticos secundários, extraídos de institutos de pesquisa, por exemplo.

Na falta de informações sobre a composição da população em estudo, trata-se de que a escolha seja a mais isenta possível, adotando-se algum critério de aleatoriedade (escolha ao acaso), como um sorteio (ARANGO, 2011). Todavia, quando os dados necessários para o conhecimento dos atributos da população estão disponíveis e são ignorados ou manipulados, a amostra resultante seria considerada tendenciosa. Conclusões e estimativas efetuadas com base nessa amostra não possuiriam consistência.

Para entender melhor este conceito, vejamos o exemplo: imagine um estudo feito por biólogos e biomédicos para verificar a incidência de Escherichia coli em determinado município. O exame da água é fundamental para distribuição, principalmente quando destinada ao consumo humano. Assim, parece claro que o estudo deverá ser realizado por amostragem domiciliar da água, pois seria inviável testar todos os domicílios. Supondo ainda que existem outras informações, como: a classificação das áreas geográficas (rural e urbana, por exemplo), a localização dos bairros, a população dos bairros e a taxa de atendimento com água tratada. Podemos observar o resultado com o exemplo de amostragem com as informações no Quadro 1.

Quadro 1 - Exemplo de amostragem com informações

Fonte: adaptado de Arango (2011).

Com essas informações, uma amostra representativa da população de domicílios deveria observar que:

Todos os locais sejam alcançados pela pesquisa, observando-se a distribuição geográfica (área urbana, com seus três bairros e área rural). Não sendo possível, por simples conveniência, efetuar a pesquisa somente em domicílios urbanos no bairro A.

Seja considerada, nesse caso, a população de cada setor geográfico. A amostra deverá ser constituída de partes proporcionais idênticas às da população. Assim, 10% da amostra seriam constituídos por domicílios rurais, 20% do bairro A etc. Na falta das populações, poderiam ser empregados pesos para a constituição da amostra, de acordo com o pesquisador. E exista total aleatoriedade na escolha dos domicílios.

Estes aspectos são importantes para evitar caracterizar a amostra como tendenciosa e, consequen¬temente, adquirir credibilidade, sem espaço para gerar conclusões duvidosas. Outro aspecto que deve ser levado em conta no trabalho de levantamento de dados e cons-tituição das amostras é o da fidedignidade dos dados ou das informações, relacionada com a precisão dos dados ou com a sua qualidade.

A falta de precisão pode ser ocasionada por vários motivos.

De uma maneira geral, podemos ter as situações: equipamentos que não sejam aferidos corretamente, falta de calibração de equipamentos, questionário mal elaborado (no caso de entrevistas, com perguntas tendenciosas) e falhas na hora da coleta. No primeiro caso, o uso de balança mal calibrada, réguas com defeito, coletor de amostra (de água, por exemplo) inadequado, amostras em mau estado de conservação pode causar erros nas medições. Existem, também, alguns exames laboratoriais, como os que implicam contagem e estão sujeitos à falha. Nesses casos, durante o levantamento dos dados da amostra, é recomendado, para minimizar as falhas, utilizar os mesmos aparelhos.

VOCÊ SABE RESPONDER?

Já no segundo caso, existem informações que carregam grande margem de erro. Por exemplo, suponha que um questionário contenha a seguinte pergunta: Quanto tempo faz desde que você foi ao médico pela última vez?

Mesmo que a pessoa entrevistada tenha boa vontade em responder e não esteja tencionando falsear a resposta, ela pode encontrar dificuldades em realmente precisar o tempo solicitado pela pergunta. A razão da resposta do entrevistado poder apresentar uma falha de informação é simplesmente o fato de que um conjunto de informações não é, devidamente, registrado e, para obtê-las, às vezes, não existe alternativa a não ser contar com a memória do entrevistado. Outro exemplo de uma questão que poderia suscitar erros seria: Já dirigiu embriagado?

Tratando-se de um tema que, em boa parte dos casos, cria constrangimento ao entrevistado, ou ele pode falsear a sua resposta, exagerando ou escondendo a verdadeira informação. Pelos mais variados motivos, desde a precária memória em alguns casos, passando pelo medo e a própria fantasia do entrevistado, é comum a falta de precisão das respostas. Por este motivo, os questionários de levantamento de dados devem ser elaborados com extremo cuidado, evitando perguntas vagas ou que deem margem a respostas muito subjetivas. Naturalmente, seus resultados devem ser tomados com grande cautela.

Agora que já sabemos que a amostragem é importante nas pesquisas e que é utilizada na prática, conheceremos algumas técnicas estatísticas de amostragem. Já estudamos em nossa disciplina, que a população (N) refere-se ao universo da pesquisa, como sendo um conjunto de elementos que tenha pelo menos uma característica em comum (CRESPO, 2009).

Aprofundando

E a amostra (n) é uma parte da população. Por exemplo, ao utilizarmos como população todos os pacientes internados em determinado hospital, pode-se definir que serão parte da pesquisa apenas os internados em leitos ímpares ou os que permanecerem internados por mais de dois dias. O critério de escolha para a determinação da amostra seguirá as necessidades e os objetivos da pesquisa, desde que sejam imparciais, não tendenciosos e representativos da população. Para isso, deve-se definir a população que se busca e a característica investigada.

A definição da amostra de uma pesquisa clínica é dividida em quatro fases:

quais são as características necessárias para a participação do estudo. Por exemplo: no estudo de determinada patologia, estarão incluídos os pacientes que apresentam os sintomas há menos de cinco anos.

quais características podem eliminar os candidatos ao estudo. No exemplo, estarão excluídos todos os pacientes que apresentam sintomas há mais de cinco anos. Escolha da técnica de amostragem o que dependerá dos objetivos a que a pesquisa se propõe.

em que o paciente ou sujeito participante da pesquisa afirma conhecer as condições e o seu desejo de contribuir. Fonte: Pereira (2003).

As técnicas de amostragem podem ser divididas em probabilísticas e não probabilísticas . A amostragem probabilística considera que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade (diferente de zero) de compor a amostra. A não probabilística é definida por elementos não aleatórios.

Uma amostragem probabilística é aquela em que todos os elementos da população tem a mesma chance de compor a amostra, podendo ser dividida em:

Amostragem casual simples ou aleatória simples : refere-se a um evento de seleção simples, como o caso de um sorteio. Para compreendermos por meio de exemplos, considere a população o total de pacientes que se consultam em um hospital X. Com o objetivo de investigar os tipos de patologias que os pacientes apresentam, um sorteio é realizado para direcionar os selecionados a um estudo clínico. Ao realizar um sorteio, compreendemos que a amostragem foi realizada de forma casual simples ou aleatória simples. Vejamos outro exemplo: a população de outro estudo é composta por pacientes de um hospital (500 pessoas), considere que o pesquisador almeja desenvolver uma pesquisa com 10% desta população, ou seja, a amostra será composta por 50 pacientes deste hospital. Para tanto, ele realizará um sorteio simples dos 50 pacientes que comporão a amostra, o que caracteriza uma seleção por amostragem casual simples.

Na Figura 5, podemos observar um exemplo de um sorteio simples, de amostragem aleatória. No exemplo hipotético, temos doze pessoas, enumeradas de um a doze, considere que deste total obteremos uma amostra composta por quatro pessoas. Considere que, após um sorteio simples, as pessoas selecionadas foram os indivíduos com os números: 2, 5, 8 e 11. Logo, estas pessoas passam a compor a amostra.

Figura 3 - Amostragem casual simples, sorteio simples

Fonte: a autora.

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Uma ferramenta importante para a realização de seleção de amostras aleatórias são os denominados números aleatórios. Estes são números, compreendidos em um intervalo, cuja probabilidade de serem selecionados é igual, como em um sorteio. Em programas como o Excel®, a função geradora de números aleatórios permite definir o intervalo do sorteio e por tipo de número, inteiro ou real. Para isto utiliza a função ALEATORIO ou ALEATORIOENTRE, dependendo da versão. No último caso, a função é acompanhada de um argumento que permite mudar o intervalo do sorteio. Por exemplo: ALEATORIOENTRE (a, b) sorteia números entre a e b. (H. G. Arango)

Amostragem sistemática : os elementos são escolhidos a partir de um fator que se repete. Para que ocorra, a população deve estar ordenada de forma aleatória, como em uma lista ou fila. Por exemplo, a partir das fichas de consultas da mesma Unidade Básica de Saúde (UBS), retira-se a 15, depois a 30, a 45, e assim sucessivamente, até atingir um número de pacientes desejado, que deve ser proporcional ao número da população de pacientes atendidos. Ou define-se que a pesquisa se dará com os pacientes que estiveram em consulta no mês de maio. Para exemplificar, você pode observar a Figura 6, na qual temos treze pessoas em uma fila (ordenada). Considere que selecionaremos uma amostra composta por cinco pessoas. Para tanto, podemos utilizar a equação 1 a seguir:

Em que:
I = intervalo
N = População
n = amostra
Para isso, temos:
I=135

Portanto, escolheremos (ou sortearemos) a primeira pessoa que comporá a amostra, e contar á o intervalo de 3 em 3. Supondo que determinamos que a primeira pessoa da fila será a primeira a compor a amostra, somaremos mais três, a próxima pessoa será a número 4, depois, somaremos mais 3, será a número 7, somamos mais 3 e teremos a pessoa na posição 10, e, por último, somamos mais 3 e teremos a pessoa na posição 13. Assim, a amostra torna-se sistemática, ou seja, foi definido por meio de um sistema antes de selecionar a amostra, que esta será composta pelos indivíduos nas posições: 1, 4, 7, 10 e 13.

Figura 4 - Amostragem Sistemática

Fonte: a autora.

Amostragem estratificada : será a amostragem escolhida quando a população estiver estratificada. O tamanho dos estratos deve ser proporcional aos seus tamanhos na população de origem. Como a população de um hospital é composta por 500 pessoas, divididas em 200 homens e 300 mulheres, supondo que o pesquisador, deseja 10% de uma amostra, assim, a amostra será composta por 50 pessoas, divididas em: 20 homens e 30 mulheres. Na Figura 5, temos um modelo de amostragem estratificada, em que os grupos foram divididos para, em seguida, serem selecionados uma amostra.

Figura 5 - Amostragem Estratificada

Fonte: a autora.

Amostragem por conglomerados : o agrupamento se dará por proximidade física, independentemente de outras características, ou seja, por um conglomerado. Por exemplo: a amostra será composta por um grupo de pacientes do hospital A, que moram na mesma rua da unidade. Na Figura 6, você pode observar um exemplo de amostragem por conglomerados, supondo que há pessoas em locais diferentes, e você fez um sorteio com dois locais diferentes, sua amostra será composta por essas pessoas nestes locais diferentes.

Figura 6 - Amostragem por conglomerados

Fonte: a autora.

Temos um resumo das técnicas de amostragem probabilística com suas divisões bem como suas palavras chaves e um exemplo. Podemos perceber que a amostragem probabilística (Figura 7), que se trata daquela amostragem que todos os elementos podem fazer parte da amostra é dividida em: amostragem casual simples - sorteio simples; amostragem sistemática - definição de um sistema; amostragem estratificada - subdivisão de grupos e amostragem por conglomerados - territórios.

Figura 7 - Resumo das técnicas de amostragem probabilística

Fonte: a autora.

Além disso, a amostragem também pode ser não probabilística, isso significa que existe uma escolha deliberada dos elementos da amostra e, dependendo dos critérios do pesquisador, temos:

a seleção se dará a partir de elementos que estejam ao alcance do pesquisador. Essa amostragem não tem verdadeiro valor estatístico e serve mais como forma de buscar dados iniciais para a pesquisa, como a amostra ser composta por um grupo de dados formado com perguntas feitas a pessoas em um shopping da cidade. Na Figura 10, você pode observar que as pessoas participantes da amostra são selecionadas de acordo com os critérios estabelecidos pelo pesquisador.

neste caso, a seleção ocorre a partir do julgamento do pesquisador, por exemplo, quando se quer fazer uma pesquisa com o intuito de se comprovar que o consumo de carne tem influência sobre a saúde das pessoas. Escolhe-se Porto Alegre - RS como base para a coleta da amostragem por se considerar que seja a capital onde mais se consome este alimento no Brasil.

neste caso, oferece mais rigor à coleta, sendo que a fixação das cotas deve seguir critérios que caracterizam a amostra como representativa da população. No exemplo da carne, primeiro é feita uma análise da população de Porto Alegre e, depois, são definidas as proporções entre homens, mulheres, as faixas etárias e os estratos sociais. Em seguida, serão entrevistados um número de pessoas correspondente à proporcionalidade de cada um desses grupos. Dessa maneira, haverá uma amostragem significativa de toda a população da cidade.

Temos um resumo das técnicas de amostragem não probabilística (Figura 11) com suas divisões bem como suas palavras chaves e um exemplo. Podemos perceber que a amostragem por conveniência ou acessibilidade é aquela em que os elementos que comporão a amostra estão de fácil acesso do pesquisador; a amostragem por julgamento é aquela em que há interferência, ou seja, julgamento do pesquisador, e, na amostragem por cotas, as cotas são fixas pelo pesquisador, em seguida, é feita a coleta de dados que comporão a pesquisa.

Figura 10 - Amostragem não probabilística

Fonte: a autora.

Assim podemos observar que as técnicas de amostragem podem ser muito úteis para os pesquisadores, Parenti, Silva e Silveira (2014) salientam que é importante que os investimentos em pesquisa possam ser ampliados, aproximando a teoria do cotidiano, e que o tipo de pesquisa e as ferramentas usadas em geral não requerem alto investimento, mas a geração de informações adequadas a respeito de doenças e tratamentos fará a diferença na vida de cada um.

Figura 9 - Amostragem não probabilística

Fonte: a autora.

REFLITA!

Dessa forma, podemos citar várias linhas de investimentos necessários nos dias de hoje, como o aumento da resistência bacteriana, a ausência de tratamentos eficazes para doenças endêmicas em países pobres, como a dengue, as pesquisas em saúde mental, entre outros.

Os diferentes tipos de amostragem podem se mostrar bastante úteis no cotidiano dos profissionais da área biológica e da saúde, pois auxilia tanto na administração de consultórios e clínicas quanto na determinação de estratégias de tratamentos, medicamentos e outras. Dependendo dos objetivos propostos pela pesquisa, o desafio é determinar que tipo de amostragem escolher para que os dados obtidos sejam um reflexo real da investigação.

É possível perceber que as pesquisas, geralmente, requerem atenção especial dos profissionais da área biológica e da saúde tanto para atualização e frequente busca por alternativas e novos procedimentos quanto para alimentar a própria necessidade de busca. O médico, o enfermeiro, o farmacêutico, o biólogo, enfim, todos os profissionais dessa área devem estar atentos às possibilidades e aos conhecimentos desenvolvidos em pesquisas.

Eu indico

Você sabia que os professores da área das Ciências Biológicas e da Saúde podem contribuir para a conscientização e prevenção para saúde ao trabalhar educação ambiental em sala de sala de aula? Trata-se de um tema muito importante e que traz engajamento entre as turmas. Imagine que você fará um trabalho com seus alunos sobre caracterização de resíduos sólidos (lixo) e composição gravimétrica, para isso, existe uma norma específica, a NBR 10.007/2004, que traz vários métodos, e você pode fazer com seus alunos. Em nossa roda de conversa, traremos uma explicação dessa norma e como fazer o método de quarteamento. Ouça o podcast no seu ambiente virtual de aprendizagem.

VOCÊ SABE RESPONDER?

Você percebeu que a Bioestatística será bem aplicada em seu futuro profissional? Ao escolher as áreas das Ciências Biológicas e da Saúde verá que, para realizar uma pesquisa, será necessário entender o conceito de população (N) e amostra (n) bem como entender os meios de pesquisa e a técnica de amostragem que será utilizada.

Como exemplo, você pode fazer uma pesquisa com seus alunos em um colégio, com o objetivo de saber se eles praticam ou não a reciclagem. Mas, no momento em que for fazer essa pesquisa, se o colégio tem 5.000 alunos, e você tem um tempo curto para fazê-la, pode recorrer a uma técnica de amostragem que estudamos aqui nesta unidade, na disciplina de Bioestatística e fazer essa pesquisa com uma amostra representativa da população.

Além disso, quando você vai a campo, por exemplo, fazer uma coleta de água em um rio para verificar a qualidade da água, ao retirar essa amostra de água (está utilizando uma técnica de amostragem) e ao levá-la ao laboratório para estudar parâmetros físico-químicos e microbiológicos, saindo o resultado, ao interpretar, você estará fazendo uma projeção da qualidade da água daquele rio, então, você utilizou a técnica de estatística inferencial.

Eu indico

O artigo Desenho da Amostra da Pesquisa Nacional de Saúde 2013, publicado pela revista científica Epidemiologia Serviços de Saúde, no ano de 2015, aborda a questão da importância de um plano amostral, uma população alvo, e técnicas de amostragem bem como a condução de uma pesquisa. O trabalho apresenta a forma como foram elaborados os questionários propostos na pesquisa, as técnicas de amostragem e a tabulação dos resultados oriundos da pesquisa. Recomendo a leitura para aprofundamento, por meio de um estudo científico dos aspectos que estudamos nesta unidade. Boa leitura!

Novos desafios

Estudante, você chegou ao fim desse tema, aqui você pôde conhecer a origem da Bioestatística, sua definição, sua importância bem como entender que as técnicas estatísticas são essenciais para uma pesquisa, além disso, você compreenderá como fazer uma coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem

Espero que tenha tirado o máximo proveito desse conteúdo.

REFERÊNCIAS

ARANGO, H. G. Bioestatística: teórica e computacional: com banco de dados reais em disco. 3. ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2011.

BARBETTA, P. A. Estatística aplicada às Ciências Sociais. 9. ed. Florianópolis: UFSC, 2014.

BRASIL. Resolução n° 01/88 13 de junho de 1988. O Conselho Nacional de Saúde, no uso da competência que lhe é outorgada pelo Decreto n° 93.933 de 14 de janeiro de 1987, RESOLVE: aprovar as normas de pesquisa em saúde. Brasília: CNN, 1987. Disponível em: https://www.invitare.com.br/arq/ legislacao/conep-cns-ms/Resolu-o-01-de-1988-REVOGADA-CNS.MS.pdf. Acesso em: 14 maio 2021.

CRESPO, A. A. Estatística. 19. ed. São Paulo: Atlas, 2009.

CRFESP. Homeopatia. Departamento de Apoio Técnico e Educação Permanente. Comissão Assessora de Homeopatia. Homeopatia/CRFESP. 3. ed. São Paulo: CRFESP, 2019.

GLANTZ, S. A. Princípios de bioestatística. Tradução de Fernanda Thiesen Brum, Marcos Bergmann Carlucci. Revisão Técnica: Leandro da Silva Duarte, Luciana Neves Nunes. 7. ed. Porto Alegre: AMGH, 2014.

HOGG, R. V. Statistical Education: improvements are badly needed. The American Statistician, v. 45, n. 4, 1991. Disponível em: https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1991.10475832?journalCode=utas2 0#.WqRK7ujwbIU. Acesso em: 14 maio 2021.

IBGE. Notas Técnicas. Rio de Janeiro: IBGE, 1983. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/apps/snig/ v1/notas_metodologicas.html?loc=0. Acesso em: 14 maio 2021.

PARENTI, T. M. S.; SILVA, J. S. F. da; SILVEIRA, J. Bioestatística. Porto Alegre: SAGAH, 2017.

PEREIRA, M. G. Epidemiologia: teoria e prática. 7. ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2003.

RODRIGUES, C. F. S.; LIMA, F. J. C. de, BARBOSA, F. T. Importância do uso adequado da estatística básica nas pesquisas clínicas. Rev. Bras. Anestesiol. 2017, v. 67, n. 6, p. 619-625. Disponível em: http:// www.scielo.br/scielo.php?

script=sci_arttext&pid=S003470942017000600619&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 14 maio 2021.