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?
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
População (N)
Número de Habitantes
Taxa de Atendimento com Água Tratada
Rural
1.000
0%
Urbana
9.000
89%
Bairro A
2.000
100%
Bairro B
2.000
87%
Bairro C
5.000
80%
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.
Zoom no Conhecimento
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.
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badly needed. The American Statistician, v. 45, n. 4,
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https://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1991.10475832?journalCode=utas2
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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,
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www.scielo.br/scielo.php?
script=sci_arttext&pid=S003470942017000600619&lng=en&nrm=iso.
Acesso em: 14 maio 2021.
