Estatística descritiva e analítica; inferência estatística: Erro Amostral e Precisão

• Objetivos

  • Estatística descritiva
    • Descrever o conjunto de dados
  • Estatística analítica
    • Estabelecer relações entre variáveis
    • Fazer inferências

• Estatística descritiva

  • Encontrar padrões de determinadas variáveis, considerando as características da pessoa, lugar e tempo:
    • Medidas de tendência central e dispersão:
      • Média e desvio padrão (dp)
      • Mediana e quartis
      • Proporção de casos novos (% incidência)
      • Proporção de casos existentes (% prevalência)
      • Gráficos, tabelas e figuras

• Estatística analítica

  • Estabelecer relações entre as variáveis → como se relaciona a outra, e como uma altera em relação a alteração a outra
  • Fazer inferências

Estatística analítica

• Não estuda (na epidemiologia) toda a população e sim uma amostra populacional
  • por ser mais barato, rápido e fácil
• Com os resultados em mãos, precisamos analisar a amostra e tirar conclusões → Análise de uma amostra com aplicabilidade na população de estudo
  • Poderemos usar amostras probabilísticas
  • Processo se chama na inferência estatística
    • Observar resultados amostrais e tirar conclusões da população de onde a amostra foi retirada.

Amostra probabilística & inferência estatística

• Amostra
  • Amostra ⇒ apenas parte de um todo
  • Subconjunto de um determinado universo → subconjunto de uma população
  • Epidemiologia → usualmente de uma população
• Amostra probabilística ou aleatória
  • Subconjunto de uma população do qual foi selecionada pelo processo probabilístico
    • quanto toda e cada unidade amostral da população tem probabilidade diferente de zero, e conhecida pelo pesquisador em pertencer à amostra prevenindo tendencias.
      • É selecionada de tal modo do aleatória, sem tendências → considerando que qualquer indivíduo daquela população poderia ser selecionado para a amostra
        • Nenhum subgrupo será sistematicamente excluído
      • O pesquisador pode usar essa probabilidade nos seus resultados, considerando que essa amostra pode ou não estar influenciando os resultados e na comunidade
  • Ex. buscar o IMC do grupo de estudo → mas poderemos considerar que o IMC para cada amostra não será o mesmo

    • Essa variação entre amostras se dá pela: VARIAÇÃO AMOSTRAL ou ERRO ALEATÓRIO ou ERRO AMOSTRAL

      

    • O erro (erro aleatório), pode ser estimado e ser conhecido

Então

1. Os resultados de todo estudo que usa amostra são afetados pela variação amostral - ou erro aleatório -
   1. Está embutido em si um erro aleatório (ex. a margem de erro)
2. O erro aleatório afeta negativamente a precisão dos resultados de um estudo amostral epidemiológico → Afeta a precisão dos resultados
   1. Muito erro aleatório tem baixa precisão
   2. Pouco erro aleatório tem alta precisão
3. Para tirar conclusões sobre o que ocorre na população de onde a amostra foi retirada precisamos levar em conta esse erro aleatório
   1. Processo denominado inferência estatística