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Conceitos de Estatística para Fisioterapia

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by

Natália Albieri

on 23 October 2015

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Transcript of Conceitos de Estatística para Fisioterapia

Exemplos de Hipóteses:

Pessoas que
não praticam atividade física
tem
maior propensão a apresentar doenças respitórias
;

Uso de um determinado
medicamento

reduz a mortalidade
de pessoas com uma determinada doença.
Conceitos de Estatística
O que é?
Importância?
Conceitos?
Ciência que se dedica em:
Coletar,
Organizar,
Apresentar,
Analisar e
Interpretar

DADOS
ferramenta indispensável para análisar informações
estabelecer de
decisões confiáveis
sobre algum fenômeno que esteja sendo estudado

Informações
Informações
Informações
Informações
Informações
3 Tipos de ESTATÍSTICA
Descritiva;
Probabilística;
Inferencial.
DESCRITIVA
Organizar
Resumir
Simplificar
PROBABILÍSTICA
INFERENCIAL
Concluir
sobre a população;

Interpretar
os dados coletados em uma amostra.
Informações
Tabelas
Gráficos
Medidas resumo
média;
mediana;
desvio-padrão...
dados obtidos
avaliados utilizando-se a
Teorias de Probabilidades
População
X
Amostra
conjunto de
todos
elementos que possuem alguma característica em comum
parte
representativa
da população
Exemplo:
Todos os alunos de uma universidade
Exemplo:
parte representativa dos alunos de uma Universidade
Censo
avaliar todos os elementos da população

Ex.:
Censo demográfico;
Censo industrial...
Parâmetros
medidas que descrevem toda população
representados por letras gregas, ex.:
Estatísticas
medidas descritivas de uma amostra
indiretamente estimam um parâmetro por cálculos de probabilidade
representadas por letas minúsculas, ex.:
extrapolação p/ população =
Inferência
Amostragem
amostra representativa - coleta adequada
Amostras Probabilísticas:
todos os elementos da população têm probabilidade conhecida e diferente de 0 de pertencer à amostra
Amostras não Probabilísticas:
nem todos os elementos da população têm probabilidade conhecida de pertencer à amostra
+ adequada
Amostragem casual simples
listagem com todos os elementos da população
Amostragem Sistemática
Elementos da população se encontram ordenados
Amostragem Estratificada
População dividida em subgrupos com indivíduos semelhantes
Amostragem por conglomerado
população é dividida em diferentes grupos (conglomerados)
Principais técnicas de amostragem probabilística
SORTEIO
elementos da amostra são obtidas de forma aletória
Todos os elementos da população tem a mesma probabilidade de pertencer a amostra (n/N)
sendo a retiradas dos elementos feita periodicamente para compor a amostra
Listar os elementos da população;

Estabelecer o intervalo de seleção:
I=N/n
;

Sorteia-se um número do intervalo;

Os demais sugeitos serão selecionados utilizando o intervalo I, a partir do número sorteado.
Exemplo:
Obter uma amostra de 5 alunos em uma turma de 32.
N = 32
n = 5
Sorteio será realizado entre os seis primeiros da lista
Sorteado número 4, a amostra será formada pelos sujeitos
4, 10, 16, 22 e 28
I = 32/5 = 6,4 ~ 6
amostra deve ser composta de uma amostra aleatória de indivíduos de todos os grupo (estrato)
Estratos com mesmo tamanho
- sorteia-se o mesmo número de elementos em cada estrato

Amostragem Estratificada Uniforme


Estratos com tamanhos diferentes
- sorteia-se em cada estrato um número de elementos proporcional ao número de elementos do estrato

Amostragem Estratificada Proporcional
Exemplo:
Uma clinica de fisioterapia atende 100 pacientes, 58 mulheres e 42 homens. É preciso extrair uma amostra representativa de 10% dessa população:
identificado - dois subgrupos (homens e mulheres)
Portanto deve-se sortear 6 individuos entre as 58 mulheres e 4 individuos entre os 42 homens, formando assim a amostra da população.
extrai-se amostra apenas dos conglomerados selecionados e não de toda população
Ideal - conglomerado
represente muito
bem a população
Exemplo:
Estudar a população de uma cidade, dipondo-se apenas do mapa dos bairros
Númerar os bairros
Sortear um dos bairros
Realizar o estudo sobre o bairro sorteado (conglomerado)
Quando o uso da amostragem não é interessante?
Populações pequenas

Características de fácil mensuração

Necessidade de alta precisão
Classificação das Variáveis
Variáveis
Qualitativas
Quantitativas
nominal
ordinal
discreta
contínua
qualidade ou atributo do indivíduo pesquisado
Números resultante de uma contagem ou mensuração
Constituem-se apenas de Nomes ou Rótulos
Ex.: gênero, estado cível, tipo sanguíneo...
Dados que possuem uma ordenação
Ex.: escolaridade, classe social...
Assumem valores em pontos da reta real, resultam de contagem e não possuem unidade de medida
Ex.: número de irmãos número de erros em um livro...
Podem assumir qualquer valor em um certo intervalo da reta real, resultam de uma mensuração e apresentam unidade de medida
Ex.: estatura, salário...
Metodologia
da Área de
Estudo
Metodologia
Estatística
Definição do problema / Objetivo
Planejamento da Pesquisa
Execução da Pesquisa
Coleta Dados
Análise dos Dados
Resultados
Fazes do Método Estatístico
Natália Albieri Koritiaki
natalia.a.koritiaki@gmail.com.br
www.natalia.pro.br
natalia.albieri
prezi.com/user/5fvrzetzjim
Hipóteses Estatísticas
Suposição ou afirmação sobre um ou mais parâmetros pulacionais
Verdadeiras
Falsas
ou
Exemplo:
Um pesquisador realizou um experimento para verificar se a prática de atividade física influência no valor do colesterol dos alunos do centro de ciências biológicas de uma Universidade. Para isso examinou 70 pessoas, 35 praticantes e 35 não praticantes de atividade fisicas. De acordo com os dados a seguir determine se a hipótese do pesquisador é verdadeira ou falsa:
População
= alunos do centro de ciências biológicas de uma Universidade

Amostra
= 70 alunos do centro de ciências biológicas de uma Universidade

Hipóteses:

H0:
a média de colesterol dos alunos que práticam
não é diferente
dos alunos que não praticam atividade física

H1:
a média de colesterol dos alunos que praticam
é diferente
dos alunos que não praticam atividade física
No programa estatístico:
O
valor de p
foi menor que 0,01, rejeita-se H0, ou seja a média de colesterol dos alunos que praticam é diferente doque não praticam atividade física
Antes de iniciar um experimento o pesquisador deverá responder a uma série de perguntas:
Qual o objetivo da pesquisa?
o que pretende responder com o experimento?
Quais características serão análisadas?
várias características podem ser estudadas

Ex.: peso, níveis de colesterol, altura...
Quais fatores afetam as características?
identificar os fatores que podem influenciar as características estudadas
Ex.: raça, alimentação, manejo...
Quais fatores serão estudados?
Experimentos simples:

1 fator (tratamento), demais constantes

Experimentos complexos:

2 ou mais fatores (tratamentos)
Como será a unidade experimental?
escolha deve ser feita de modo a minimizar o Erro Experimental

Ex.: um animal, um grupo de animais, uma placa de petri...
Quanta repetições serão utilizadas?
depende do número de tratamentos e do delineamento experimental esolhido

não pode ser < 20 parcelas e < 10 graus de liberdade do resíduo
Princípios básicos da Experimenção
Assegurar:
Análise Correta;
Conclusões validas.
1- Repetição
Comparar grupos e não unidades
Estimativa do erro experimental
2- Casualização
aplicar os tratamentos às parcelas
Sorteio

Propiciar a todos os tratamentos a
mesma probabilidade
de serem designados a qualquer unidade experimental
3- Controle Local
dividir um ambiente
heterogêneo
em sub-ambientes
homogêneos (Blocos)
Ao menos
20 parcelas;
10 graus de liberdade do resíduo.
redução do erro experimental
Testes de Comparações Múltiplas:
Contrastes Ortogonais:

teste t,
teste F,
teste de Scheffé;
Comparação entre o controle e os demais:
teste de Dunnett.
Médias duas a duas:
teste de Tukey,
teste de Duncan,
teste de Bonferroni,
teste de Stunt Newman-Keuls,
teste de Scott-Knnot;
Estatítica Paramétrica
Tipos de
testes não paramétricos
:
Testes para amostras emparelhadas:
Teste de sinal;
Teste de McNemar;
Teste Q de Cochran;
Teste de Wilcoxon;
Teste de Friedman;
Testes para amostras independentes:
Teste de Mann-Whitney;
Teste de Kruskal-Wallis;
Outros testes:
Teste binomial;
Teste de qui-quadrado (ajustamento e independência);
Teste de Fisher.
Pode ser utilizado para análise de dados
quantitativos
nominais e ordinais;
Exigem poucos cálculos;
Avaliação
rápida
e
fácil
;
Não depende de parâmetros populacionais e de suas estimativas;
Podem ser usados com
distribuições que não obedecem os parâmetros da curva normal
.
Vantagens
Tendem a
perder informação
, porque os dados numéricos são freqüentemente reduzidos a uma forma qualitativa;

Os testes
Não-Paramétricos
não são tão eficientes quanto os testes
Paramétricos
, assim, em geral necessitamos de uma amostra maior ou maiores diferenças para então rejeitarmos uma hipótese nula.
Desvantagens
Estatítica não Paramétrica
normalidade dos erros;
independencia dos erros;
homogeneidade de variâncias;
aditividade.
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