Aula 1

00:50:36
https://www.youtube.com/watch?v=JHu2kkzmYy0

Zusammenfassung

TLDRThe video provides an overview of biostatistics and epidemiology, focusing on the essential statistical concepts and methods used in health research. It explains the significance of basic statistical measures, data collection, and analysis for making informed decisions. The distinction between descriptive and inferential statistics is highlighted, along with the importance of sample representativeness. Various sampling methods, including probabilistic and non-probabilistic techniques, are discussed, emphasizing their applications in health-related studies. The video aims to equip students with the foundational knowledge necessary for success in the field of biostatistics and epidemiology.

Mitbringsel

  • 📊 Understanding basic statistical measures is crucial for data analysis.
  • 📈 Data collection and tabulation are essential for informed decision-making.
  • 🔍 Descriptive statistics summarize data, while inferential statistics make predictions.
  • 📋 Sample representativeness is vital for valid research conclusions.
  • 🔢 Probabilistic sampling methods ensure unbiased representation of the population.
  • 📝 Non-probabilistic sampling methods may introduce bias in research findings.
  • 📉 Hypothesis testing helps validate claims about populations.
  • 📚 Biostatistics is fundamental in analyzing health-related data.
  • 🌍 Epidemiology studies the distribution of health-related states.
  • 💡 Persistence is key to success in mastering biostatistics.

Zeitleiste

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Introduction to the course on biostatistics and epidemiology, emphasizing the importance of statistics in health-related fields. Students will learn about basic statistical concepts such as mean, median, mode, variance, and standard deviation, as well as correlation and regression analysis.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    The significance of data collection, tabulation, and analysis in making informed decisions is highlighted. The instructor stresses that raw data alone is meaningless without transformation into actionable information.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    The distinction between descriptive and inferential statistics is introduced, with a focus on descriptive statistics involving data collection, organization, and description, while inferential statistics involves hypothesis testing and probability analysis.

  • 00:15:00 - 00:20:00

    The concept of bio-statistics is defined as the application of statistical methods to solve biological problems, particularly in health contexts. The importance of statistics in scientific research and decision-making is emphasized.

  • 00:20:00 - 00:25:00

    The process of scientific inquiry is outlined, including observation, question formulation, hypothesis development, data collection, analysis, and conclusion drawing, using COVID-19 as a relevant example.

  • 00:25:00 - 00:30:00

    The importance of sample representation in research is discussed, explaining the difference between population and sample, and the necessity of using representative samples for accurate conclusions.

  • 00:30:00 - 00:35:00

    Variables in research are categorized into qualitative and quantitative, with further subdivisions into nominal, ordinal, discrete, and continuous variables, explaining their significance in data analysis.

  • 00:35:00 - 00:40:00

    The concepts of dependent and independent variables are introduced, with examples illustrating how exposure to certain factors can influence health outcomes, such as smoking and lung cancer.

  • 00:40:00 - 00:45:00

    The challenges of representativeness and fidelity in data collection are discussed, emphasizing the need for careful sampling methods and data collection techniques to ensure accurate results.

  • 00:45:00 - 00:50:36

    Different sampling methods are explained, including probabilistic (simple random, systematic, stratified, and cluster sampling) and non-probabilistic methods (convenience, judgmental, and quota sampling), highlighting their applications and importance in research.

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Video-Fragen und Antworten

  • What is biostatistics?

    Biostatistics is a branch of statistics that applies statistical methods to solve biological and health-related problems.

  • What are some basic statistical measures?

    Basic statistical measures include mean, median, mode, variance, and standard deviation.

  • Why is data collection important in biostatistics?

    Data collection is crucial for analyzing and interpreting information to make informed decisions in health research.

  • What is the difference between descriptive and inferential statistics?

    Descriptive statistics summarize and describe data, while inferential statistics make predictions or inferences about a population based on a sample.

  • What are sampling methods?

    Sampling methods are techniques used to select a subset of individuals from a population for research purposes.

  • What is the importance of sample representativeness?

    Sample representativeness ensures that the sample accurately reflects the population, allowing for valid conclusions.

  • What are probabilistic sampling methods?

    Probabilistic sampling methods include random sampling, systematic sampling, stratified sampling, and cluster sampling.

  • What are non-probabilistic sampling methods?

    Non-probabilistic sampling methods include convenience sampling, judgmental sampling, and quota sampling.

  • How does biostatistics relate to epidemiology?

    Biostatistics provides the statistical tools necessary for analyzing data in epidemiology, which studies the distribution and determinants of health-related states.

  • What is the role of hypothesis testing in biostatistics?

    Hypothesis testing is used to determine if there is enough evidence to support a specific claim or hypothesis about a population.

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Automatisches Blättern:
  • 00:00:09
    é olá pessoal sejam bem-vindos à nossa
  • 00:00:11
    disciplina de bioestatística e
  • 00:00:13
    epidemiologia essa disciplina que você
  • 00:00:15
    pensou né vou entrar num curso na área
  • 00:00:18
    da saúde não vou ter que fazer conta
  • 00:00:20
    está enganado vai ter que fazer algumas
  • 00:00:22
    continhas aí mas são continhas simples
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    né vocês vão ver um pouco aí sobre média
  • 00:00:26
    mediana moda variância desvio padrão
  • 00:00:30
    coeficiente de variação são algumas
  • 00:00:32
    métricas né algumas medidas que nós
  • 00:00:34
    chamamos de medidas de posição ou
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    medidas de dispersão e também né essa é
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    a parte que nós veremos dentro da da
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    parte de bioestatística e na sequência
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    né dentro da biestatística a gente nós
  • 00:00:46
    veremos ainda nós veremos e a parte de
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    coefici de correlação linear e também de
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    regressão linear enfim uma grande
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    quantidade de de métricas aí para vocês
  • 00:00:55
    conseguirem interpretar entender seus
  • 00:00:57
    dados né verificar os tipos de tabelas
  • 00:01:00
    que existem verificar os tipos de
  • 00:01:01
    gráficos que existem e por aí vai né nós
  • 00:01:04
    temos aí alguns algumas aulas que nós
  • 00:01:06
    trataremos desses tópicos e na sequência
  • 00:01:09
    abordaremos aí a o conteúdo de
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    epidemiologia né numa parte mais
  • 00:01:13
    introdutória né depois capítulos
  • 00:01:15
    voltados eh paraa área dos dos tipos de
  • 00:01:18
    estudos epidemiológicos enfim ao longo
  • 00:01:21
    das nossas aulas a gente vai estar
  • 00:01:22
    tratando de uma enormidade de conteúdos
  • 00:01:25
    relacionados à formação de vocês e vocês
  • 00:01:27
    verão que essa disciplina o foco dela é
  • 00:01:30
    o quê é fazer com que vocês
  • 00:01:33
    consigam coletar dados tabular esses
  • 00:01:37
    dados analisar esses dados e tomar
  • 00:01:40
    decisões considerando as informações que
  • 00:01:43
    você obteve dentro de todos esses dados
  • 00:01:46
    que foram coletados lembrando que quando
  • 00:01:47
    eu tenho um dado sozinho ele não me
  • 00:01:48
    representa nada quando eu transformo
  • 00:01:50
    esse dado numa informação e a partir
  • 00:01:52
    dessa informação eu consigo tomar uma
  • 00:01:54
    decisão aí as coisas realmente acontecem
  • 00:01:57
    e eu consigo ter um né na verdade eu vou
  • 00:02:00
    acompanhando se as decisões que eu tomei
  • 00:02:03
    foram muito foram boas se não foram tão
  • 00:02:05
    boas a gente vai chegar lá na frente
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    quando a gente falar em avaliação nos
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    sistemas né porque quando a gente fala
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    em avaliação a gente vai começar a
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    monitorar os resultados acompanhar e
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    verificar como a gente pode melhorar e
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    assim eh vai desenrolar a nossa
  • 00:02:19
    disciplina de bioestatística e
  • 00:02:21
    epidemiologia daremos início portanto
  • 00:02:23
    com a matéria de bioestatística né então
  • 00:02:26
    ela na verdade a disciplina ela é
  • 00:02:28
    bioestatística epidemiologia mas as
  • 00:02:30
    quatro primeira as quatro primeiras
  • 00:02:32
    unidades a gente vai estar tratando de
  • 00:02:34
    via estatística na sequência a da partir
  • 00:02:38
    da quinta unidade até a nona unidade nós
  • 00:02:40
    estaremos falando
  • 00:02:42
    da da epidemiologia e a nossa aula de
  • 00:02:45
    hoje ela trata especificamente do quê a
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    visão geral e os princípios da
  • 00:02:50
    bioestatística mas para que você se
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    dedique consiga alcançar os seus
  • 00:02:55
    objetivos de se tornar um profissional
  • 00:02:57
    de sucesso tá aqui num recadinho para
  • 00:03:00
    vocês aí que vai est aparecendo em todas
  • 00:03:01
    as nossas aulas né a persistência é o
  • 00:03:03
    caminho do êxito então se tá com
  • 00:03:05
    dificuldade tá com algum problema
  • 00:03:07
    persista né você pode conseguir alcançar
  • 00:03:10
    os seus objetivos e na verdade você vai
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    alcançar os seus objetivos desde que
  • 00:03:14
    você acredite que você vai
  • 00:03:16
    alcançá-los e dando início efetivamente
  • 00:03:18
    à nossa aula chegamos aí então ao
  • 00:03:20
    primeiro conceito importante dentro da
  • 00:03:22
    disciplina de biestatística é o conceito
  • 00:03:25
    de estatística né lembrando que a
  • 00:03:27
    bioestatística é um ramo da estatística
  • 00:03:30
    professor eu pensei que era a mesma
  • 00:03:31
    coisa não não é a mesma coisa é muito
  • 00:03:34
    parecido mas não é a mesma coisa a
  • 00:03:36
    estatística então ela é a ciência que
  • 00:03:38
    busca planejar né então quando você
  • 00:03:41
    pensa eh em estatística você pensa num
  • 00:03:44
    planejamento para executar né um
  • 00:03:46
    experimento ou algum trabalho que vá
  • 00:03:49
    chegar lá na frente para ter um né um
  • 00:03:51
    resultado então eu planejo na sequência
  • 00:03:53
    eu coleto esses dados né vou lá converso
  • 00:03:55
    com pessoas obtenho informações de
  • 00:03:58
    sistemas de saúde depois de obter essas
  • 00:04:01
    informações na verdade esses dados eu
  • 00:04:02
    vou tabulá-los que que é tabular dados
  • 00:04:05
    professor tabular é colocar em planilhas
  • 00:04:08
    né então eu pego lá aquelas informações
  • 00:04:11
    por exemplo nós temos lá 10 alunos eu
  • 00:04:13
    quero saber o peso e a altura de cada um
  • 00:04:15
    desses 10 alunos então coloco lá numa
  • 00:04:17
    linha na verdade numa coluna o nome dos
  • 00:04:20
    alunos numa segunda coluna né a primeira
  • 00:04:22
    linha peso e coloca os pesos desses
  • 00:04:24
    alunos e na na terceira coluna altura e
  • 00:04:27
    coloco a altura desses alunos então
  • 00:04:29
    notem eu tenho uma uma os dados
  • 00:04:32
    tabulados com os nomes dos alunos o peso
  • 00:04:35
    deles e a altura deles isso pode ser
  • 00:04:37
    feito no Excel pode ser feito em alguma
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    outra eh algum outro programa que
  • 00:04:42
    trabalhe com planilhas também né tem o
  • 00:04:45
    Google Planilhas tem o BOFSEs e por aí
  • 00:04:48
    vai e depois de tabular esses dados daí
  • 00:04:51
    você pode interpretá-los através de
  • 00:04:53
    tabelas através de gráficos através de
  • 00:04:57
    quadros né né então tem existem
  • 00:04:59
    diferentes formas de tá analisando esses
  • 00:05:01
    dados e quando eu transformo aquela
  • 00:05:03
    tabela né aquele aqueles dados tabulados
  • 00:05:06
    em gráficos e tabelas eu consigo ter uma
  • 00:05:09
    maior facilidade para visualizar os
  • 00:05:11
    dados e ao visualizar esses dados eu
  • 00:05:13
    consigo analisá-los melhor e
  • 00:05:15
    interpretá-los permitindo assim que eu
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    futuro profissional consiga tomar
  • 00:05:20
    decisões que vão fazer com que eu
  • 00:05:22
    consiga minimizar eh os problemas
  • 00:05:25
    futuros né então quando você pensa aí
  • 00:05:27
    num caso nos casos de Covid começou a
  • 00:05:30
    surgir um caso após o outro no estado X
  • 00:05:33
    no estado Y no estado Z né dentro do
  • 00:05:35
    estado você tinha você via que tinha
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    algumas cidades que tinham maior número
  • 00:05:38
    de casos por que que tinha o maior
  • 00:05:40
    número de casos ah foram aquelas cidades
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    que deixaram o comércio funcionar
  • 00:05:43
    livremente então que a gente pode ver
  • 00:05:45
    fazer para minimizar isso então tem
  • 00:05:47
    várias ações que você vai eh tomando na
  • 00:05:51
    verdade você vai obtendo informações
  • 00:05:53
    convertendo essas
  • 00:05:55
    informações eh interpretando elas
  • 00:05:57
    analisando elas até que você consiga
  • 00:05:59
    efetivamente tomar decisões para nesse
  • 00:06:02
    caso especificamente que eu falei
  • 00:06:03
    reduzir os números por exemplo de
  • 00:06:06
    pessoas com COVID né ou pessoas expostas
  • 00:06:09
    ao COVID e assim por diante né a gente
  • 00:06:11
    vai est discutindo bastante isso ao
  • 00:06:12
    longo das nossas aulas e a estatística
  • 00:06:15
    ela tem uma área que que é dedicada à
  • 00:06:16
    estatística descritiva né onde entram aí
  • 00:06:19
    as medidas de posição e as medidas de
  • 00:06:21
    dispersão que vão entrar aí que eu
  • 00:06:23
    comentei anteriormente média moda
  • 00:06:25
    mediana variância eh desvio padrão e por
  • 00:06:29
    aí vai a estatística é inferencial aí já
  • 00:06:32
    entram outros testes na nas nesse
  • 00:06:34
    conteúdo que dentro do nosso livro a
  • 00:06:36
    gente vai estar tratando mais sobre a
  • 00:06:38
    correlação linear e regressão linear
  • 00:06:40
    então a gente não vai entrar em outros
  • 00:06:42
    testes como um teste T uma análise de
  • 00:06:44
    variância então a gente vai focar mais
  • 00:06:45
    nesses dois testes específicos que são
  • 00:06:47
    bastante utilizados também na eh na área
  • 00:06:49
    da bioestatística e tem também né a a
  • 00:06:53
    estatística especificamente ela tem um
  • 00:06:54
    campo que trata da
  • 00:06:56
    probabilidade resumindo né então a a
  • 00:06:59
    descritiva ela envolve a coleta a
  • 00:07:01
    organização e a descrição dos dados
  • 00:07:03
    então eu coleto obtenho lá os dados né
  • 00:07:06
    tabulo esses dados organizo eles dentro
  • 00:07:08
    dessa tabela e depois eu descrevo os
  • 00:07:10
    dados tá os maiores números de casos de
  • 00:07:12
    COVID foi na cidade tal no mês tal né
  • 00:07:16
    então você começa a descrevê-los
  • 00:07:18
    descrever esses esses resultados a
  • 00:07:20
    probabilidade ela envolve algumas
  • 00:07:22
    situações relacionadas com o acaso e por
  • 00:07:25
    fim a inferência envolve aí sim uma
  • 00:07:27
    análise de interpretação dos dados
  • 00:07:29
    porque daí eu consigo analisar essas
  • 00:07:30
    informações verificar se aquilo que tá
  • 00:07:33
    dentro de uma amostra a gente vai ver
  • 00:07:34
    depois a diferença entre população e
  • 00:07:36
    amostra o que tá nessa amostra que eu
  • 00:07:38
    obtive se ela representa toda a
  • 00:07:40
    população através das análises
  • 00:07:43
    estatísticas que vão que vão ser
  • 00:07:45
    apresentadas para vocês
  • 00:07:47
    posteriormente e aí sim depois de
  • 00:07:49
    conhecer o que que é a estatística né
  • 00:07:51
    como uma ciência que estuda como
  • 00:07:53
    planejar coletar tabular analisar
  • 00:07:57
    interpretar os dados paraa tomada de
  • 00:07:58
    decisões a bioestatística né com esse
  • 00:08:01
    prefixo aí bio antes da estatística ela
  • 00:08:04
    remete à aplicação dos métodos
  • 00:08:06
    estatísticos sejam esses métodos
  • 00:08:08
    relacionados à estatística descritiva
  • 00:08:10
    sejam esses métodos relacionados à
  • 00:08:12
    estatística inferencial ou a
  • 00:08:14
    probabilidade e como esses métodos
  • 00:08:16
    estatísticos podem ser aplicados para
  • 00:08:18
    resolver problemas biológicos né então
  • 00:08:21
    aí nós estamos falando de problemas
  • 00:08:22
    relacionados principalmente à área da
  • 00:08:24
    saúde então a bioestatística vocês vão
  • 00:08:27
    encontrar diferentes conceitos sobre o
  • 00:08:29
    que ela é eu trouxe um deles apenas para
  • 00:08:30
    vocês mas em suma eh aplicar os os
  • 00:08:34
    métodos
  • 00:08:36
    estatísticos para resolver problemas
  • 00:08:38
    biológicos essa é a definição do que é a
  • 00:08:40
    bioestatística
  • 00:08:42
    e importante entender você aluno aí que
  • 00:08:45
    pretende fazer uma iniciação científica
  • 00:08:47
    né tá começando o curso tá nos primeiros
  • 00:08:50
    anos aí eu teve que fazer você veio de
  • 00:08:52
    uma outra faculdade tá fazendo aí a eh
  • 00:08:55
    não houve dispensa de outras disciplinas
  • 00:08:57
    mas tá cursando aí a matéria de
  • 00:08:58
    bioestatística pode fazer uma iniciação
  • 00:09:00
    científica a estatística ela é
  • 00:09:02
    fundamental nesse processo né porque com
  • 00:09:05
    a estatística nós conseguimos aí ó fazer
  • 00:09:08
    toda essa organização toda essa
  • 00:09:10
    organização até chegar na conclusão e
  • 00:09:13
    que de que organização você tá falando
  • 00:09:14
    professor então ó lá ó através da
  • 00:09:16
    estatística eu a estatística ela tá
  • 00:09:19
    presente nos métodos eh de pesquisa né
  • 00:09:23
    presente aí nos métodos de ensino dos do
  • 00:09:25
    método científico e daí começa mais ou
  • 00:09:28
    menos que a gente comentou lá fazer
  • 00:09:29
    observações o
  • 00:09:31
    pesquisador né ele então notem aqui ó
  • 00:09:36
    ele começa a fazer observações né e ele
  • 00:09:39
    observa né que tem algumas coisas que
  • 00:09:41
    estão mudando por exemplo começou a
  • 00:09:42
    aparecer uma doença que não tinha antes
  • 00:09:44
    as pessoas estão indo muito ao hospital
  • 00:09:46
    como que como que acontece isso diante
  • 00:09:48
    dessas observações desse primeiro passo
  • 00:09:51
    ele começa a definir uma questão né ó lá
  • 00:09:54
    o que quer o que que ele quer saber em
  • 00:09:56
    relação ao que tá sendo estudado né o
  • 00:09:58
    pesador define aí eh a pergunta do
  • 00:10:00
    estudo então eu quero saber se essa
  • 00:10:02
    doença por que que ela foi causada qual
  • 00:10:05
    qual o tipo
  • 00:10:06
    de qual que é a transmissão qual agente
  • 00:10:10
    etiológico transmite é um vírus é uma
  • 00:10:12
    bactéria ela é transmitida por via oral
  • 00:10:14
    ela é transmitida por contato ela é
  • 00:10:16
    transmitida por relação sexual de que
  • 00:10:19
    forma essa doença é transmitida então
  • 00:10:21
    começa a definir uma questão para você
  • 00:10:23
    trabalhar na sequência né posteriormente
  • 00:10:26
    você vem para cá que é a formulação de
  • 00:10:28
    uma hipótese né que vai fundamentar o
  • 00:10:31
    teu conhecimento prévio então você vai
  • 00:10:32
    ler bastante sobre baseado naquilo que
  • 00:10:34
    você tá estudando dentro de um
  • 00:10:36
    determinado tipo de
  • 00:10:37
    assunto eu vou est trazendo
  • 00:10:39
    constantemente aí falando um pouco mais
  • 00:10:40
    do COVID que é o que a gente tem eh mais
  • 00:10:43
    em pauta hoje em dia né então o COVID
  • 00:10:45
    ainda hoje não se sabe né o que acredita
  • 00:10:47
    o que se acredita é que ele foi
  • 00:10:49
    transmitido eh por animais silvestres ao
  • 00:10:52
    ser humano que invadiu o espaço
  • 00:10:54
    silvestre
  • 00:10:56
    do desses animais que eles não sabem
  • 00:10:59
    ainda se foi transmissão por morcego eh
  • 00:11:02
    ainda tem as dúvidas né alguns acreditam
  • 00:11:03
    que foi transmissão por por morcego
  • 00:11:06
    outros acreditam que foi que foi
  • 00:11:07
    transmitido por outros animais
  • 00:11:09
    silvestres né e isso tudo né vai começa
  • 00:11:12
    a ser questionado tem tem algumas eh
  • 00:11:16
    questões que pontuam que é que os
  • 00:11:18
    próprios chineses eh trouxeram começaram
  • 00:11:22
    a pegaram um vírus trabalharam esse
  • 00:11:24
    vírus em laboratório criando fazendo com
  • 00:11:27
    que ele se mutasse com que ele sofressem
  • 00:11:29
    mutação isso em laboratório tudo sobre
  • 00:11:32
    determinadas circunstâncias para que
  • 00:11:34
    desenvolvendo mutações nesse vírus ele o
  • 00:11:38
    os pesquisadores
  • 00:11:39
    descobrissem eh
  • 00:11:42
    especificamente qual tipo de problema
  • 00:11:45
    esse esse animal com essas mutações
  • 00:11:47
    poderiam causar o ser humano na verdade
  • 00:11:49
    alguns eles sempre trabalham num
  • 00:11:52
    primeiro momento fazendo experimento com
  • 00:11:53
    vírus com pequenos animais com pequenos
  • 00:11:55
    mamíferos e assim por diante por quê
  • 00:11:57
    eles eles tratam dessas mutações ou
  • 00:12:00
    criadas em laboratórios para já começar
  • 00:12:03
    a desenvolver medicamentos antes mesmo
  • 00:12:05
    de isso acontecer no minha natural
  • 00:12:08
    entendam o ser humano ele começa a criar
  • 00:12:11
    um supervírus vamos dizer assim um vírus
  • 00:12:12
    diferenciado em laboratório para que ele
  • 00:12:15
    consiga em laboratório produzir algum
  • 00:12:17
    tipo de antídoto contra esse vírus eh
  • 00:12:21
    para posteriormente né quando alguma
  • 00:12:23
    coisa similar acontecer no meio ambiente
  • 00:12:24
    eles eles terem um antídoto né alguma
  • 00:12:26
    coisa nesse sentido então assim existem
  • 00:12:29
    pesquisas que muitas muitas
  • 00:12:31
    pesquisadoras de né eh questionam esse
  • 00:12:34
    tipo de pesquisa porque esse vírus que
  • 00:12:37
    tá sendo que tá sendo estimulado a
  • 00:12:39
    sofrer mutações no laboratório ele pode
  • 00:12:42
    de alguma forma vazar desse laboratório
  • 00:12:44
    e aí sim trazer grandes prejuízos ao
  • 00:12:46
    meio ao meio no qual está o ser humano e
  • 00:12:48
    por aí vai né então assim é um tipo de
  • 00:12:50
    experiência que ela é perigosa né se
  • 00:12:52
    isso realmente acontecer ela pode trazer
  • 00:12:55
    grandes transtornos à humanidade então
  • 00:12:57
    essa é mais uma teoria que é questionada
  • 00:13:00
    então assim são hipóteses levantadas
  • 00:13:02
    sobre como que esse vírus surgiu né como
  • 00:13:04
    que o vírus COVID né o SARS COV 2 eh ele
  • 00:13:08
    efetivamente surgiu dentro do ser humano
  • 00:13:10
    né como que ele como ele foi pro ser
  • 00:13:11
    humano e daí a gente já sabe que quando
  • 00:13:14
    esse vírus foi pro ser humano e tantas
  • 00:13:16
    pessoas pegando os diferentes organismos
  • 00:13:18
    diferentes sistemas imunológicos
  • 00:13:20
    diferentes genomas né na verdade o
  • 00:13:22
    genoma do ser humano é um só mas a gente
  • 00:13:24
    tem diferentes gens eh presentes no ser
  • 00:13:27
    humano gens com suas em alguns momentos
  • 00:13:30
    ele é recessivo ou em outros casos ele é
  • 00:13:32
    dominante e essa combinação leva a ter
  • 00:13:34
    um desenvolvimento de alguma doença ou
  • 00:13:35
    de outra isso vocês vão ver em genética
  • 00:13:38
    com um pouco mais de detalhe e essas
  • 00:13:40
    mudanças o fato do ser humano ele ser
  • 00:13:42
    ter essa variabilidade né dentro da
  • 00:13:45
    espécie uma variabilidade que a gente
  • 00:13:46
    chama de variabilidade intraespecífica
  • 00:13:50
    fez com que os essas mutações
  • 00:13:51
    acontecessem dentro do ser humano já e
  • 00:13:53
    daí surgisse a variante delta e as
  • 00:13:56
    inúmeras variantes umas com maior
  • 00:13:58
    transmiss eh com maior capacidade de
  • 00:14:00
    transmissão ou seja transmitia mais
  • 00:14:02
    rapidamente de uma pessoa para outra né
  • 00:14:05
    em nenhum momento fala você tratou
  • 00:14:07
    de ter uma variante que é muito mais
  • 00:14:09
    letal do que outra mas existem algumas
  • 00:14:11
    variantes que matam eh mais do que
  • 00:14:14
    outras né por isso de certa forma por
  • 00:14:15
    mais que seja baixa a letalidade que é
  • 00:14:18
    um que é um termo né letal é quantas
  • 00:14:22
    pessoas pegaram uma determinada doença e
  • 00:14:24
    dessas pessoas que pegaram a doença
  • 00:14:25
    quantas morreram né então vamos tem lado
  • 00:14:28
    10 pessoas pegaram uma determinada
  • 00:14:29
    doença oito morreram então a taxa de
  • 00:14:32
    letalidade é de 80%
  • 00:14:34
    o ebola né que é uma doença que veio que
  • 00:14:38
    foi descoberta lá na África eh inclusive
  • 00:14:41
    houve uma pandemia né alguns anos atrás
  • 00:14:44
    na década anterior eh a capacidade de da
  • 00:14:48
    letalidade a taxa de letalidade na
  • 00:14:49
    África era de 80% então cada 10 pessoas
  • 00:14:51
    que pegavam esse vírus 80 oito delas
  • 00:14:54
    morria 80% morria da desse desse público
  • 00:14:57
    aí quando tornou-se uma pandemia chegou
  • 00:14:59
    em vários locais veio até pro Brasil
  • 00:15:01
    algumas suspeitas mas acho que não teve
  • 00:15:02
    casos confirmados mas quando isso
  • 00:15:05
    alarmou o mundo daí começaram a correr
  • 00:15:07
    atrás de vacinas para tentar eh
  • 00:15:10
    minimizar o impacto causado pela por
  • 00:15:13
    essa doença tão letal né e daí lógico
  • 00:15:16
    com estudos com vacina e tudo mais a
  • 00:15:18
    letalidade dela começa a ter uma redução
  • 00:15:20
    né então aí dependendo da quantidade de
  • 00:15:23
    pessoas que adquirem a doença uma uma
  • 00:15:25
    quantidade menor de pessoas vão a óbito
  • 00:15:27
    né devido a doença especificamente então
  • 00:15:29
    depois de fazer observações você viu lá
  • 00:15:31
    por exemplo tem algumas pessoas estão
  • 00:15:32
    ficando doentes fiz observações define
  • 00:15:35
    uma questão mas por que que elas estão
  • 00:15:36
    ficando doentes vamos formular uma
  • 00:15:37
    hipótese elas estão ficando doentes
  • 00:15:39
    porque eles entraram em contato com o
  • 00:15:40
    morcego lá na selva tal e agora eu vou
  • 00:15:43
    coletar o dado os dados então vamos
  • 00:15:45
    coletar né será que foi pelos morcegos
  • 00:15:47
    mesmo então vamos lá coletar alguns
  • 00:15:48
    morcegos vamos fazer um estudo aí vocês
  • 00:15:50
    vão entrar numa nas técnicas de biologia
  • 00:15:53
    molecular que até um uma das aulas que a
  • 00:15:55
    gente trata de epidemiologia existe uma
  • 00:15:57
    epidemiologia molecular que vocês tratam
  • 00:15:59
    aí de dos PCRs né em tempo real eh enfim
  • 00:16:05
    vocês vão ver isso também na disciplina
  • 00:16:07
    de imunologia acho que um pouco com com
  • 00:16:08
    um pouco mais de
  • 00:16:10
    detalhes e daí você consegue obter as
  • 00:16:12
    informações se esse vírus ele teve
  • 00:16:14
    variação se não teve variação que tipo
  • 00:16:15
    de vírus que é será que é no animal será
  • 00:16:17
    que não tem então você coleta dados
  • 00:16:19
    depois de coletar dados você os analisa
  • 00:16:21
    será que foi ali mesmo será que veio
  • 00:16:24
    desse animal ou não e por fim você toma
  • 00:16:26
    as suas conclusões que é o último passo
  • 00:16:28
    do processo que é agora concluir não
  • 00:16:32
    realmente veio desse animal não é
  • 00:16:34
    possível concluir que veio desse animal
  • 00:16:36
    então você começa a ter vários tipos
  • 00:16:39
    de de na verdade baseado naquilo que
  • 00:16:42
    você previu lá atrás na sua hipótese
  • 00:16:44
    você verifica se concorda com aquilo que
  • 00:16:46
    você previu ou não né
  • 00:16:48
    então quando concorda ótimo então você
  • 00:16:51
    chegou você realmente confirmou aquilo
  • 00:16:53
    que você tava pensando quando não
  • 00:16:54
    concordar esse essa também é uma
  • 00:16:56
    informação importante tá não foi devido
  • 00:17:00
    ao vírus na verdade não foi devido ao
  • 00:17:03
    morcego foi devido a um outro animal que
  • 00:17:05
    não a gente não tá conhecendo no momento
  • 00:17:07
    então vamos verificar vamos pesquisar um
  • 00:17:08
    pouco mais e já na verdade já exclui
  • 00:17:11
    esse animal e começa a partir para um
  • 00:17:13
    outro tipo de estudo e assim vai né a
  • 00:17:14
    pesquisa tô falando de um de um exemplo
  • 00:17:16
    bem simples relacionado com a COVID que
  • 00:17:18
    a gente tá vivenciando recentemente mas
  • 00:17:20
    isso poderia ser feito nos mais variados
  • 00:17:23
    tipos de pesquisa tá e daí alguns
  • 00:17:25
    tópicos interessantes dentro do conceito
  • 00:17:26
    de estatística que é o conceito de
  • 00:17:28
    amostra que tá aqui né
  • 00:17:33
    opa pegar aqui o marca texto conceito de
  • 00:17:36
    amostra né que tá aqui que é um O que
  • 00:17:40
    que é amostra pessoal notem aqui
  • 00:17:43
    embaixo opa
  • 00:17:45
    notem aqui que eu tenho a população que
  • 00:17:47
    é todo esse conjunto de pessoas e dentro
  • 00:17:50
    da população eu tenho uma um subconjunto
  • 00:17:52
    esse subconjunto é o que tá aqui que é
  • 00:17:54
    amostra né a amostra e como não tem como
  • 00:17:58
    a gente fazer pesquisa com a população
  • 00:18:00
    inteira porque é muito caro muito
  • 00:18:01
    custoso dá muito trabalho geralmente
  • 00:18:03
    assim não é que não tem como tem como
  • 00:18:05
    mas é muito custoso é muito difícil
  • 00:18:07
    então geralmente as pesquisas
  • 00:18:08
    estatísticas elas trabalham com amostras
  • 00:18:11
    e a gente vai ver quando falar lá de de
  • 00:18:13
    média variância que existe a média
  • 00:18:15
    populacional e existe a média amostral
  • 00:18:18
    que tem uma pequena variação da média
  • 00:18:21
    populacional paraa média amostral então
  • 00:18:22
    se eu tivesse toda a população eu
  • 00:18:24
    calcularia a média populacional quando
  • 00:18:26
    eu tenho uma parte da população eu tenho
  • 00:18:28
    a média amostral e essa parte da
  • 00:18:31
    população através de análises
  • 00:18:33
    estatísticas ela tem que ser bem
  • 00:18:35
    representativa para que aquilo que eu
  • 00:18:37
    encontrei na minha amostra represente
  • 00:18:39
    toda a população um exemplo muito
  • 00:18:42
    simples né quando a gente pensa em
  • 00:18:44
    pesquisa eleitoral a gente vê lá
  • 00:18:45
    candidato X tem 30% o segundo tem eh 20%
  • 00:18:49
    terceiro tem 8% e assim por diante
  • 00:18:52
    pessoas entrevistadas 3550
  • 00:18:55
    notem as pessoas que foram entrevistadas
  • 00:18:57
    para chegar naqueles índices foram
  • 00:18:59
    3.550 o Brasil é um país
  • 00:19:02
    com 200.000 habitantes né uma quantidade
  • 00:19:05
    muito grande de habitantes opa 200.000
  • 00:19:08
    200 milhões 200 milhões de habitantes né
  • 00:19:12
    então notem que a quantidade de essa
  • 00:19:14
    amostra é muito pequena lógico que eles
  • 00:19:16
    fazem uma amostra que nós chamamos de
  • 00:19:17
    amostra estratificada por que
  • 00:19:19
    estratificada porque eles pegam pessoas
  • 00:19:21
    de diferentes diferentes classes
  • 00:19:25
    de
  • 00:19:27
    classes eh na verdade de diferentes
  • 00:19:29
    idades que eles trabalham por intervalos
  • 00:19:31
    de de de idades intervalos quando eu
  • 00:19:34
    falo por exemplo de 1 a 18 anos de 18 a
  • 00:19:36
    40 anos de 40 a 60 anos e de 60 anos em
  • 00:19:38
    diante também trabalho com diferentes
  • 00:19:42
    eh classes econômicas então tá trabalha
  • 00:19:45
    com a classe A classe B classe C porque
  • 00:19:47
    ele quer saber ah o candidato tal ele é
  • 00:19:49
    mais votado pela classe A o candidato
  • 00:19:50
    tal é mais votado pelo público mais
  • 00:19:52
    jovem o candidato tal ele ele é mais
  • 00:19:54
    votado pela classe C e tem um público
  • 00:19:57
    mais velho enfim ele começa a ter essas
  • 00:19:59
    informações e o candidato de posse
  • 00:20:02
    dessas informações ele começa a fazer um
  • 00:20:05
    uma política voltada para esses números
  • 00:20:08
    aí trazendo ainda mais gente daquele
  • 00:20:11
    grupo que ele é favorito e tentando de
  • 00:20:14
    alguma forma fazer um perfil que se
  • 00:20:15
    encaixe naquele grupo que ele tá menos
  • 00:20:17
    votado então com essas informações notem
  • 00:20:19
    que eles tomam decisões para melhorar
  • 00:20:21
    para aumentar o número de votos né de
  • 00:20:24
    certa forma para pensando como se fosse
  • 00:20:28
    numa política empresarial né pensando
  • 00:20:30
    que eles estão se moldando de acordo com
  • 00:20:32
    o perfil para ganhar voto e se eleger né
  • 00:20:35
    então essa é a situação também temos
  • 00:20:37
    aqui a população que é a coleção
  • 00:20:39
    completa né então olhem aqui embaixo eu
  • 00:20:41
    tenho a população que é minha coleção
  • 00:20:43
    completa e amostra que é uma parte da
  • 00:20:45
    população e o censo pessoal é uma
  • 00:20:48
    informação interessante o IBGE ele faz
  • 00:20:49
    senso de 10 anos né censo do IBGE
  • 00:20:52
    geralmente você encontra informações lá
  • 00:20:54
    do censo faixa etária classe econômica
  • 00:20:57
    número de televisões tem uma série de
  • 00:20:59
    informações então o senso ele é uma
  • 00:21:01
    coleção de dados relativos a todos os
  • 00:21:04
    elementos de uma população então tem
  • 00:21:06
    muita informação dentro de um senso
  • 00:21:08
    certo quantos filhos a pessoa tem em
  • 00:21:10
    qual local que ela mora eh o bairro tem
  • 00:21:13
    informações por bairro informações por
  • 00:21:14
    cidade informações por região dentro de
  • 00:21:17
    um estado informação por estado
  • 00:21:19
    informação por regiões geográficas sul
  • 00:21:22
    sud enfim tem uma série de informação de
  • 00:21:25
    informações eh adequadas aos vários
  • 00:21:29
    tipos
  • 00:21:31
    de de informações necessárias paraa
  • 00:21:33
    tomada de decisão dos políticos para por
  • 00:21:37
    exemplo atender a população pensando em
  • 00:21:40
    saúde educação e por aí vai né uma
  • 00:21:43
    informação bem básica eh hoje em dia
  • 00:21:45
    você consegue informações do número de
  • 00:21:47
    pessoas que estão no ensino fundamental
  • 00:21:50
    automaticamente se tem tanto tal número
  • 00:21:51
    de pessoas no ensino fundamental eu vou
  • 00:21:53
    ter eu terei tal número de pessoas no
  • 00:21:55
    ensino médio e daí eu tenho por exemplo
  • 00:21:58
    uma porcentagem do do fundamental
  • 00:22:00
    promédio quantas quantas será que
  • 00:22:02
    quantos por cento da de quem terminou o
  • 00:22:04
    ensino fundamental foi pro ensino médio
  • 00:22:06
    e do ensino médio pro ensino
  • 00:22:07
    superior e e depois do ensino superior
  • 00:22:10
    quem fez mestrado doutorado eu tenho
  • 00:22:12
    essas informações e o governo tá na
  • 00:22:13
    verdade o governo tem essas informações
  • 00:22:15
    e ele acaba trabalhando essas
  • 00:22:17
    informações para as políticas públicas
  • 00:22:19
    ah ó tá indo do fundamental pro médio só
  • 00:22:21
    50% tá muito pouco né a gente tem que
  • 00:22:24
    ter uma população com pelo menos o
  • 00:22:26
    ensino
  • 00:22:27
    médio porque se a pessoa para no ensino
  • 00:22:29
    fundamental quer dizer que ela tá
  • 00:22:30
    parando antes de terminar o ensino médio
  • 00:22:31
    para trabalhar e não tá dando conta de
  • 00:22:34
    eh se especializar melhor e se ela não
  • 00:22:36
    se especializa melhor geralmente ela
  • 00:22:38
    ganha ela ganha menos se ela ganha menos
  • 00:22:41
    a família dela vai ter uma renda
  • 00:22:42
    familiar baixa se ela tiver uma renda
  • 00:22:45
    familiar baixa ela vai ter um impacto na
  • 00:22:46
    sua gestão doméstica né então a família
  • 00:22:50
    não vai ter um bom desenvolvimento vai
  • 00:22:52
    ter menos eh opções
  • 00:22:54
    de de recursos familiares
  • 00:22:56
    desenvolvimento da da criança eh
  • 00:22:59
    ambições enfim começa a ter uma afetar
  • 00:23:01
    todo um processo então tem que ter
  • 00:23:02
    políticas públicas para entender essas
  • 00:23:04
    questões aí e aqui mostrando né que por
  • 00:23:07
    exemplo mais uma vez eu tenho uma
  • 00:23:09
    população grande dessa população grande
  • 00:23:11
    eu tenho uma
  • 00:23:12
    amostra e qual que é a importância da
  • 00:23:14
    amostra
  • 00:23:16
    a amostra eh faz com que eu consiga
  • 00:23:21
    extrapolar
  • 00:23:23
    resultados como eu já mencionei eu tô
  • 00:23:26
    coletando uma parte da população essa
  • 00:23:28
    parte aqui eu tô coletando que é a que é
  • 00:23:31
    a amostra que eu não tenho condição de
  • 00:23:32
    estar coletando toda a amostra
  • 00:23:34
    isso aqui tem que representar a
  • 00:23:36
    população porque não adianta nada pegar
  • 00:23:37
    um grupo tendencioso um grupo só de
  • 00:23:39
    pessoas que eu
  • 00:23:40
    conheço que não representam a maioria da
  • 00:23:43
    população e falar que é o padrão né
  • 00:23:45
    então tem que pegar uma amostra
  • 00:23:48
    representativa daquela população então
  • 00:23:51
    se eu tô pensando por exemplo em abrir
  • 00:23:53
    uma loja num shopping ou abrir um
  • 00:23:55
    laboratório né qual que é a melhor
  • 00:23:57
    localidade qual que é o melhor qual que
  • 00:23:59
    é o público que eu vou ter né então eu
  • 00:24:01
    tenho que conhecer tem que conhecer
  • 00:24:03
    essas informações e não tem como eu
  • 00:24:04
    pegar
  • 00:24:06
    um na verdade se você pensar em público
  • 00:24:10
    só tem que ter um uma representatividade
  • 00:24:12
    do público só tem que ter o idoso tem
  • 00:24:14
    que ter o jovem tem que ter o adulto tem
  • 00:24:16
    que ter o de classe C classe B classe A
  • 00:24:20
    tem que ter o ensino superior ensino
  • 00:24:22
    médio incompleto ensino fundamental e
  • 00:24:25
    por aí vai você tem que ter né
  • 00:24:26
    diferentes grupos para saber baseado
  • 00:24:29
    naquilo que te importa aquilo que vai te
  • 00:24:31
    eh fazer tomar decisões para alcançar o
  • 00:24:34
    seu objetivo para você direcionar da
  • 00:24:37
    melhor maneira possível tá e lógico para
  • 00:24:39
    mim confirmar estatisticamente que essa
  • 00:24:41
    amostra representa a população eu
  • 00:24:43
    trabalho com teste de hipóteses mas uma
  • 00:24:45
    coisa é fato para que essa amostra seja
  • 00:24:48
    né represent população ela tem que ser
  • 00:24:50
    bem representativa com N e quando eu
  • 00:24:53
    falo n é o número de de observações
  • 00:24:56
    considerável populações pequenas n baixo
  • 00:24:58
    dificulta os resultados a interpretação
  • 00:25:00
    dos
  • 00:25:01
    resultados e aqui entramos num outro
  • 00:25:03
    tópico né variáveis então o que que
  • 00:25:06
    seriam as variáveis né as variáveis são
  • 00:25:08
    as características individuais que
  • 00:25:10
    estamos estudando estudando por exemplo
  • 00:25:12
    pode ser o gênero masculino e feminino
  • 00:25:15
    peso né 40 kg 45 50 60 70 e por aí vai
  • 00:25:20
    ou estatura 1,10 m 1,50 m 1,80 m 1,90 m
  • 00:25:23
    e por aí vai e dentro dessas variáveis
  • 00:25:26
    que são essas características eu tenho
  • 00:25:28
    as variáveis que são ditas qualitativas
  • 00:25:30
    e as variáveis são ditas
  • 00:25:33
    quantitativas a variável qualitativa ela
  • 00:25:35
    é subdividida em nominal e
  • 00:25:39
    ordinal a nominal representa uma
  • 00:25:41
    característica única a a ordinal ela
  • 00:25:44
    representa uma ordem tem uma hierarquia
  • 00:25:47
    na quantitativa eu tenho uma subdivisão
  • 00:25:50
    em variável discreta e variável contínua
  • 00:25:53
    variável discreta geralmente trata-se de
  • 00:25:56
    contagem contínua de medições é o que
  • 00:25:59
    nós veremos aí nos próximos slides por
  • 00:26:01
    exemplo lá variáveis quantitativas que
  • 00:26:03
    representam especificamente números que
  • 00:26:07
    representam contais ou medidas pode ser
  • 00:26:09
    discreta ou contínua exemplo massa
  • 00:26:12
    corporal né porcentagem de gordura no
  • 00:26:15
    corpo índice de massa corporal aí
  • 00:26:18
    pensando naquele índice que divide então
  • 00:26:19
    o peso pela altura ao quadrado né e por
  • 00:26:24
    aí vai variáveis quantitativas discretas
  • 00:26:27
    são aquelas que representam números
  • 00:26:29
    inteiros exemplo número de nascidos
  • 00:26:31
    vivos não tem como colocar 1,5 não ou é
  • 00:26:34
    um ou é dois ou é três ou é 4 ou é 5 ou
  • 00:26:36
    é 20 ou é 50 e por aí vai número de
  • 00:26:39
    óbito de uma cidade 100 200 300 números
  • 00:26:42
    inteiros diferente das variáveis
  • 00:26:44
    quantitativas contínuas que são
  • 00:26:46
    referentes a mensurações ou
  • 00:26:48
    medidas exemplo peso de uma pessoa
  • 00:26:52
    73.8 né estatura 1,52 m e assim por
  • 00:26:57
    diante né então assim variável discreta
  • 00:27:00
    números inteiros quantitativa discreta
  • 00:27:03
    números inteiros quantitativa
  • 00:27:05
    contínua
  • 00:27:07
    números quebrados vamos dizer assim que
  • 00:27:09
    são os números eh que são as medidas
  • 00:27:11
    geralmente são esses números que não são
  • 00:27:14
    efetivamente inteiros e pensando em
  • 00:27:16
    variáveis qualitativas aqui não são
  • 00:27:18
    contagens aqui são categorias pessoal
  • 00:27:20
    que geralmente elas são elas apresentam
  • 00:27:22
    uma característica não numérica não são
  • 00:27:24
    números exemplo cor do óleo cor do olho
  • 00:27:27
    não tem a cor 1 2 3 não a cor é verde
  • 00:27:30
    azul castanho preto e as suas variações
  • 00:27:35
    né mas são categorias não são
  • 00:27:38
    contagens tipo de atividade é professor
  • 00:27:43
    atleta eh
  • 00:27:45
    empresário enfim né então tenho lá
  • 00:27:49
    diferentes tipos de
  • 00:27:52
    atividades são categorias grau de
  • 00:27:55
    contaminação eh grau alto grau médio
  • 00:27:58
    grau baixo de contaminação estágio da
  • 00:28:00
    doença estágio inicial estágio
  • 00:28:02
    intermediário estágio final então notem
  • 00:28:04
    que eu tenho variáveis qualitativas elas
  • 00:28:07
    não são numéricas as as definições não
  • 00:28:10
    são contagens e essas variações na
  • 00:28:13
    verdade as variáveis qualitativas elas
  • 00:28:14
    podem ser divididas em nominais e
  • 00:28:17
    ordinais as nominais são aquelas que né
  • 00:28:20
    não tem hierarquia por exemplo sexo ou
  • 00:28:23
    masculino ou feminino não tem um que é
  • 00:28:24
    maior do que o outro mas é masculino
  • 00:28:26
    feminino ou as variações que nós temos
  • 00:28:28
    hoje em dia mas enfim seriam essas
  • 00:28:30
    variações aí mas não tem nenhum que é
  • 00:28:32
    maior do que o outro todos são tem o
  • 00:28:33
    mesmo peso cor dos olhos verde azul vou
  • 00:28:36
    pensar só nas nas cores inteiras verde
  • 00:28:38
    azul eh marrom preto e daí tem as verde
  • 00:28:41
    azulado verde claro e por aí vai né mas
  • 00:28:44
    são não tem um maior do que o outro
  • 00:28:46
    fumante ou não fumante doente ou sadi ou
  • 00:28:49
    doente não doente então notem que eu não
  • 00:28:51
    tenho ninguém maior do que o outro não
  • 00:28:53
    tem uma ordem não tenho uma hierarquia
  • 00:28:55
    nesse caso eu tenho uma variável
  • 00:28:57
    qualitativa que ela não é numérica e
  • 00:28:59
    nominal
  • 00:29:01
    por outro lado na sequência eu tenho uma
  • 00:29:03
    variável qualitativa ordinal o próprio
  • 00:29:05
    nome já disse remete a ordem né a ter
  • 00:29:07
    uma ordem então ó lá escolaridade então
  • 00:29:10
    ensino na verdade fundamental na verdade
  • 00:29:15
    o infantil ensino infantil ensino
  • 00:29:16
    fundamental ensino médio há uma ordem
  • 00:29:19
    primeiro grau segundo grau terceiro grau
  • 00:29:22
    estágio da doença como já mencionei né
  • 00:29:23
    então inicial intermediário terminal
  • 00:29:25
    então tenho uma ordem uma hierarquia mês
  • 00:29:28
    de observação janeiro fevereiro março
  • 00:29:30
    abril maio há uma sequência há uma
  • 00:29:33
    hierarquia né então notem nessa variável
  • 00:29:37
    qualitativa ordinal né diferente da
  • 00:29:39
    nominal que daí eu não tenho nenhum com
  • 00:29:41
    período relacionado ao outro
  • 00:29:43
    e aqui eu só trouxe o conceito trouxe né
  • 00:29:47
    eu só trouxe para vocês aqui um conceito
  • 00:29:49
    que tá relacionado com a epidemiologia
  • 00:29:51
    que é esse conceito de desfecho e
  • 00:29:53
    exposição o desfecho ele também é
  • 00:29:55
    conhecido vocês vão ouvir falar de
  • 00:29:56
    desfecho quando vocês lerem o livro de
  • 00:29:58
    epidemiologia como variável dependente
  • 00:30:00
    ou
  • 00:30:01
    resposta por quê é uma variável que
  • 00:30:04
    depende de outra né e por que resposta
  • 00:30:06
    porque a outra variável é a preditora
  • 00:30:08
    variável explicativa então depende
  • 00:30:10
    alumas algumas eh algumas terminologias
  • 00:30:13
    que que existem que tá estão
  • 00:30:15
    relacionadas ao ao determinado tipo de
  • 00:30:18
    variável então a variável dependente é
  • 00:30:20
    aquela doença ou agrava que se deseja
  • 00:30:22
    avaliar se ela varia de acordo com a
  • 00:30:24
    quantidade de exposição a um dado tipo
  • 00:30:26
    de de fator por exemplo câncer de pulmão
  • 00:30:29
    é a variável dependente depende do quê
  • 00:30:32
    quantidade de cigarro que fuma então
  • 00:30:34
    câncer de pulmão variável dependente ao
  • 00:30:36
    resposta número de massos de cigarro que
  • 00:30:39
    a pessoa forma por dia por exemplo é a
  • 00:30:41
    variável independente também chamada de
  • 00:30:44
    variável preditora ou
  • 00:30:46
    explicativa eh ó lá exposição fatores
  • 00:30:49
    que podem estar associados a um
  • 00:30:51
    determinado tipo de agravo né de forma a
  • 00:30:54
    aumentar o risco da pessoa adquirir
  • 00:30:56
    aquela doença exemplo câncer de pulmão
  • 00:30:59
    fumo câncer de
  • 00:31:02
    coloativo nas relações sexuais por quê
  • 00:31:05
    porque é fato que quando eh é por isso
  • 00:31:10
    que hoje nós temos vacinas para as
  • 00:31:11
    meninas adolescentes com relação a HPV
  • 00:31:15
    né porque HPV na verdade o câncer do col
  • 00:31:18
    do úteros já fizeram estudos que ele tá
  • 00:31:20
    relacionado com o desenvolvimento de HPV
  • 00:31:23
    né então a pessoa adquire o HPV e isso
  • 00:31:25
    pode lá na frente levar um câncer de
  • 00:31:27
    colo de útero né que é o papiloma o HPV
  • 00:31:30
    significa papiloma vírus
  • 00:31:32
    humano né e uso de preservativo nas
  • 00:31:35
    relações sexuais se a pessoa usa o
  • 00:31:37
    preservativo nas relações sexuais ela
  • 00:31:39
    não vai estar transmitindo o HPV para
  • 00:31:42
    outra pessoa então se se a menina
  • 00:31:43
    utiliza preservativo então ela reduz a
  • 00:31:46
    chance de ter o HPV que reduz pode
  • 00:31:48
    estourar né pode eh pegar por outros
  • 00:31:51
    meios né a pessoa não colocar direito
  • 00:31:53
    estourar enfim
  • 00:31:54
    eh mas diminui a situação então tem a
  • 00:31:57
    questão de tá exposto a alguma coisa ou
  • 00:31:58
    não então uso de preservativo é uma
  • 00:32:00
    variável independente uma variável que
  • 00:32:02
    explica ou que pode ser um fator que
  • 00:32:04
    explique o câncer de colo de outro né e
  • 00:32:07
    o câncer de mama né daí pode estar
  • 00:32:09
    relacionado com algum com alguns outros
  • 00:32:10
    fatores genéticos e tudo mais mas assim
  • 00:32:13
    variável dependente é aquela que depende
  • 00:32:15
    de um outro fator para acontecer né tem
  • 00:32:17
    a variável independente é aquela que
  • 00:32:20
    pode estar associada a uma doença né de
  • 00:32:23
    forma a aumentar o risco da pessoa
  • 00:32:25
    adquirir a doença ou não a gente pode
  • 00:32:27
    pensar por exemplo eh um filtro solar um
  • 00:32:30
    filtro solar ele vai contribuir para
  • 00:32:34
    diminuir a incidência de pessoas com
  • 00:32:36
    financeir de pele então é um fator que
  • 00:32:38
    diminui um fator de proteção enquanto a
  • 00:32:41
    pessoa não usar o filtro solar é um
  • 00:32:43
    fator de risco para ela adquirir a
  • 00:32:45
    doença mas isso a gente vai ver lá na
  • 00:32:46
    frente quando tratar de
  • 00:32:49
    epidemiologia e aqui pensando em
  • 00:32:51
    variável em análise porque sempre quando
  • 00:32:52
    a gente pensa numa numa pesquisa a gente
  • 00:32:55
    tem que ter uma variável que vai ser
  • 00:32:56
    analisada eh pensando aí no termo
  • 00:32:58
    variável então a gente falou de variável
  • 00:33:00
    no sentido de essa variável ser uma
  • 00:33:02
    variável quantitativa ou qualitativa e
  • 00:33:04
    as suas subdivisões e ali na sequência
  • 00:33:07
    eu falei da variável pensando em ela ser
  • 00:33:08
    uma variável dependente ou independente
  • 00:33:11
    e aqui é a variável em análise que vai
  • 00:33:12
    ser aquela variável que vai ser
  • 00:33:14
    utilizada numa pesquisa então ó é a
  • 00:33:17
    característica de interesse que é medida
  • 00:33:19
    essa é a variável em análise de uma dada
  • 00:33:22
    amostra se a pessoa né trabalhar com uma
  • 00:33:25
    amostra ou de uma população se se a
  • 00:33:27
    pessoa trabalhar com a população toda
  • 00:33:29
    essa variável ela pode ter resultados
  • 00:33:31
    numéricos ou não não é numérico se ela
  • 00:33:33
    for lá eh quantitativa
  • 00:33:37
    ou não numérico se ela for uma
  • 00:33:40
    qualitativa né nesse caso aqui eu trouxe
  • 00:33:43
    um exemplo bem simples né é o índice de
  • 00:33:44
    placa bacteriana nos grupos um e dois
  • 00:33:46
    antes depois da escovação então grupo um
  • 00:33:50
    escova grupo dois dedeira isso pensando
  • 00:33:53
    na escovação de crianças que não tem nem
  • 00:33:55
    dente tá os dentes estão saindo ainda né
  • 00:34:00
    eh então índice de placa bacteriana
  • 00:34:02
    pensando nessas duas situações daí eu
  • 00:34:05
    tenho aqui ó
  • 00:34:07
    antes um grupo de crianças e depois
  • 00:34:12
    então eu tenho lá ó antes de escovar as
  • 00:34:15
    os grupos estavam com essa quantidade de
  • 00:34:17
    placa com esse índice de placa
  • 00:34:19
    bacteriana depois de escovar estavam com
  • 00:34:21
    esse índice então notem que a escova
  • 00:34:24
    utilizando a
  • 00:34:25
    escova a o índice de placa bacteriana
  • 00:34:28
    foi de 3.2 para 01 e na dedeira foi de
  • 00:34:31
    3.26 para 0,59 então se você pensar em
  • 00:34:34
    termos numéricos parece que a escoba
  • 00:34:36
    teve um maior desempenho do que a
  • 00:34:38
    dedeira né
  • 00:34:42
    eh então notem que eu isso aqui eu
  • 00:34:45
    queria mostrar para vocês o quê que qual
  • 00:34:47
    que é a variável que tá sendo analisada
  • 00:34:49
    aí ó a placa bacteriana qual que é a
  • 00:34:52
    variável dependente placa bacteriana
  • 00:34:55
    qual que é a variável independente a
  • 00:34:57
    vacinação então a vacinação pode ser um
  • 00:34:59
    fator que aumente ou diminui o risco de
  • 00:35:01
    desenvolver placa bacteriana então por
  • 00:35:04
    isso que ele é tratado com uma variável
  • 00:35:05
    independente a escovação aqui no caso
  • 00:35:07
    ela tá sendo medida em termos de escova
  • 00:35:10
    e também de dedeira então nós temos duas
  • 00:35:13
    formas de escovar escovar com escova e
  • 00:35:15
    escovar com dedeira pensando nas
  • 00:35:17
    crianças pequenas então queria que vocês
  • 00:35:19
    entendessem aqui que variável dependente
  • 00:35:22
    é aquela que é uma variável resposta ela
  • 00:35:23
    depende de um outro né de uma outra
  • 00:35:26
    variável que essa que é um que é um
  • 00:35:28
    fator que exposto né essa variável
  • 00:35:30
    dependente exposta esse essa variável
  • 00:35:32
    independente ela pode aumentar ou
  • 00:35:33
    diminuir o risco de desenvolver
  • 00:35:35
    determinado tipo de agravo ou
  • 00:35:37
    doença e qual que é um dos principais
  • 00:35:40
    problemas que a estatística encontra
  • 00:35:41
    pessoal
  • 00:35:43
    representatividade que aquilo que eu
  • 00:35:44
    falei né a questão
  • 00:35:46
    da do quão representativa é uma amostra
  • 00:35:50
    se eu tô trabalhando com uma amostra que
  • 00:35:52
    é uma parte do da população quão
  • 00:35:54
    representativa é essa amostra né tá
  • 00:35:58
    então eu tenho todas as informações que
  • 00:35:59
    eu preciso todos os grupos que eu
  • 00:36:00
    preciso para trabalhar então notem que a
  • 00:36:03
    representatividade é um fator que tá
  • 00:36:04
    relacionado ao tipo de amostragem que é
  • 00:36:06
    realizado e na verdade na seleção dessa
  • 00:36:09
    amostra que é escolhida busca-se sempre
  • 00:36:12
    trazer eh características que
  • 00:36:15
    são observáveis na população uma espécie
  • 00:36:18
    de
  • 00:36:19
    proporcionalidade né então trabalho com
  • 00:36:22
    proporções se eu tenho lá 30% da
  • 00:36:24
    população que é de um tipo então na
  • 00:36:25
    amostra eu pego 30% daquele tipo na da
  • 00:36:28
    dentro da minha amostra se eu tenho uma
  • 00:36:30
    outra população pensando em raças né
  • 00:36:32
    então eu tenho 30% da raça A 20% da raça
  • 00:36:34
    B 50% da raça C então na hora de pegar
  • 00:36:37
    minha amostra eu uso essa
  • 00:36:39
    proporcionalidade 30% da amostra vai ter
  • 00:36:41
    a raça A 20% a raça B e 50% a raça C né
  • 00:36:46
    e pensando o número de de indivíduos que
  • 00:36:47
    eu quero para dentro da minha
  • 00:36:49
    amostra e né uma questão importante
  • 00:36:52
    dentro da da amostragem a gente vai ver
  • 00:36:55
    que eles tem a amostragem aleatória e
  • 00:36:57
    não aleatória né ou probabilística ou
  • 00:36:59
    não probabilística
  • 00:37:00
    então em caso de desconhecimento da
  • 00:37:03
    composição da população deve utilizar
  • 00:37:04
    sempre algum critério de aleatoriedade
  • 00:37:06
    para não haver tendência para que essa
  • 00:37:08
    amostra não seja tendenciosa que você
  • 00:37:11
    escolhe as pessoas que vão estar
  • 00:37:12
    representando a não ser que você queira
  • 00:37:14
    um tipo de pesquisa que seja
  • 00:37:16
    tendenciosa porque se a amostra é
  • 00:37:18
    tendenciosa o que acontece é que as
  • 00:37:19
    conclusões que você vai chegar elas são
  • 00:37:21
    inconsistentes então você não consegue
  • 00:37:23
    chegar naquilo que você quer é se você
  • 00:37:26
    pensar em em questões estatísticas as
  • 00:37:29
    amostras
  • 00:37:32
    tendenciosas elas não podem ser
  • 00:37:33
    utilizado estatisticamente elas pod elas
  • 00:37:36
    servem para alguns tipos de amostragem
  • 00:37:38
    que não podem ser utilizados de maneira
  • 00:37:39
    estatística conforme a gente vai ver ao
  • 00:37:40
    longo da nossa aula ainda hoje e um
  • 00:37:43
    outro problema usual dentro dessa
  • 00:37:44
    questão da estatística dos levantamentos
  • 00:37:47
    dos dados é a fidedignidade professor
  • 00:37:49
    que palavrão é esse fidedigno
  • 00:37:51
    fidedignidade remete a fiel né ao quão
  • 00:37:55
    fiel são os dados né essa amostra a
  • 00:37:57
    população ou são os dados levantados
  • 00:37:59
    dessa amostra então é a precisão ou
  • 00:38:02
    qualidade dos dados né o quão preciso
  • 00:38:05
    esses dados foram coletados né será que
  • 00:38:07
    que o aparelho que foi coletado esses
  • 00:38:09
    dados ali foi um aparelho que tava bem
  • 00:38:11
    calibrado né então ó houve falta de
  • 00:38:14
    precisão será que colocaram três pessoas
  • 00:38:16
    diferentes para medir a mesma coisa cada
  • 00:38:17
    um mediu de um jeito entendeu de um
  • 00:38:19
    jeito a maneira de medir mediu de
  • 00:38:21
    maneira diferente isso interferi nos
  • 00:38:22
    resultados né são coisas que a gente tem
  • 00:38:24
    que avaliar para que os dados sejam mais
  • 00:38:26
    fiéis à realidade o mais fidedigno à
  • 00:38:30
    realidade então ó lá falha nos
  • 00:38:32
    instrumentos de afedição problemas nos
  • 00:38:34
    questionários que são passados para os
  • 00:38:36
    para as pessoas porque às vezes a pessoa
  • 00:38:39
    fica com vergonha de responder alguma
  • 00:38:40
    pergunta você pergunta lá porque você
  • 00:38:42
    bebe quantos litros de água quantas
  • 00:38:43
    copos servir por semana né a pessoa às
  • 00:38:46
    vezes dependendo do local que ela tá e
  • 00:38:47
    qual que a pesquisa tá sendo feita ela
  • 00:38:49
    fala menos ou ela fala mais enfim
  • 00:38:52
    dependendo da maneira como a pergunta é
  • 00:38:54
    feita por um questionário você afeta a
  • 00:38:57
    resposta do aluno da do
  • 00:38:59
    pesquisado e isso vai afetar os teus
  • 00:39:03
    resultados e a falha humana né como
  • 00:39:06
    mencionei às vezes uma pessoa mede de um
  • 00:39:07
    jeito outra pessoa mede o outro então
  • 00:39:09
    isso tudo todas essas informações que
  • 00:39:11
    estão aqui ó vão interferir na fida
  • 00:39:13
    dignidade no quão fiel eh esses dados
  • 00:39:16
    foram coletados são para representar os
  • 00:39:19
    meus dados e e eu tomar decisões a
  • 00:39:21
    partir desses dados isso que é
  • 00:39:23
    importante e portanto diante dessas
  • 00:39:25
    questões é sempre bom né importância da
  • 00:39:27
    colé de dados um bom questionário
  • 00:39:29
    utilizando aí perguntas abertas e
  • 00:39:30
    fechadas porque você vai as fechadas são
  • 00:39:32
    muito mais fáceis de você trabalhar
  • 00:39:34
    porque aquela que você fala você bebe
  • 00:39:36
    sim ou não o pessoal marca um X rápido
  • 00:39:39
    né pergunta aberta com que eh em qual o
  • 00:39:44
    local que você vai beber né então a
  • 00:39:46
    pessoa tem que escrever um texto colocar
  • 00:39:47
    alguma coisa com que frequência daí com
  • 00:39:49
    que frequência dá para você fazer uma
  • 00:39:50
    pergunta fechada né qual tipo
  • 00:39:54
    de em que situações você bebe né então
  • 00:39:57
    você tem que criar lá um tipo
  • 00:40:00
    de respostas n tô levando a questão de
  • 00:40:02
    bebida e alguma coisa nesse sentido
  • 00:40:04
    pensando aí
  • 00:40:05
    na eh como isso a gente pode colocar uma
  • 00:40:09
    coisa bem simples do dia a dia pessoal
  • 00:40:11
    que gosta de sair à noite gosta de fazer
  • 00:40:12
    aí alguma alguma bagunça aí no período
  • 00:40:15
    da noite aí pensando aí trazer isso para
  • 00:40:17
    nossos para nosso trabalho aqui cuidado
  • 00:40:20
    na hora de coletar informações né não
  • 00:40:22
    adianta uma metodologia perfeita e um
  • 00:40:24
    bom planejamento se na hora de coletar
  • 00:40:25
    os dados houver alguma influência do
  • 00:40:27
    investigador aqui é a questão da amostra
  • 00:40:28
    tendenciosa por isso é muito bem tem que
  • 00:40:31
    ser muito bem pensada a maneira de
  • 00:40:32
    elaborar os questionários
  • 00:40:34
    e as pessoas que foram contratadas para
  • 00:40:36
    desenvolver os questionários ou para
  • 00:40:37
    desenvolver a pesquisa ela deve passar
  • 00:40:39
    por um bom treinamento porque se não
  • 00:40:41
    houver treinamento ela pode fazer as
  • 00:40:43
    coisas do jeito que ela acha que é certo
  • 00:40:45
    e não houver uma padronização então nós
  • 00:40:47
    temos quatro pessoas fazendo a mesma o
  • 00:40:49
    mesmo trabalho só que cada um fazendo de
  • 00:40:50
    um jeito diferente então deve haver um
  • 00:40:52
    treinamento deve haver uma padronização
  • 00:40:54
    para que as coisas aconteçam da melhor
  • 00:40:56
    forma
  • 00:40:57
    possível e vantagem do levantamento por
  • 00:40:59
    amostragem né um custo menor menor tempo
  • 00:41:02
    e objetivos mais
  • 00:41:04
    amplos vantagem do levantamento para
  • 00:41:06
    amostragem ao invés de levantar toda a
  • 00:41:08
    população pessoal né por que que eu
  • 00:41:10
    levanto faço uma amostra e não a uma
  • 00:41:12
    população como um todo né então é mais
  • 00:41:15
    vantajoso porque é mais barato mais mais
  • 00:41:17
    rápido eh situações para trabalho com
  • 00:41:21
    amostras então é interessante né
  • 00:41:25
    população muito grande né populações
  • 00:41:27
    pequenas elas eh
  • 00:41:31
    proporcionam eh maior facilidade para
  • 00:41:33
    coletar só que tem a suas as suas
  • 00:41:36
    restrições de paraas inferências
  • 00:41:38
    estatísticas né e na verdade quando eu
  • 00:41:40
    tenho eh populações muito grandes é
  • 00:41:43
    muito difícil de coletar então tem que
  • 00:41:44
    trabalhar com amostras mais restritas né
  • 00:41:46
    às vezes um outro tipo de problema que a
  • 00:41:48
    gente tem dificuldade de acesso então
  • 00:41:49
    para mim chegar em tal lugar é muito
  • 00:41:50
    complicado então trabalhar como um grupo
  • 00:41:51
    que não precisa de uma um uma amostra de
  • 00:41:55
    um dado grupo sem que eu precise eh
  • 00:41:58
    fazer ao adentrar esse tipo de local que
  • 00:42:00
    tem uma dificuldade maior de acesso e
  • 00:42:02
    tudo mais e também dependendo da
  • 00:42:04
    população como um todo se tem um grande
  • 00:42:06
    número de variáveis ser levantadas isso
  • 00:42:07
    vai afetar o trabalho e a conclusão que
  • 00:42:10
    você vai chegar então é importante levar
  • 00:42:12
    em consideração esses tópicos aí para
  • 00:42:14
    conseguir desenvolver um bom
  • 00:42:16
    planejamento e agora pra gente finalizar
  • 00:42:18
    nossa aula de hoje pensando aí nos tipos
  • 00:42:19
    de amostragem eh nós temos dois tipos
  • 00:42:22
    probabilística considera os elementos de
  • 00:42:23
    de uma população tem a mesma
  • 00:42:26
    probabilidade de compor a amostra né
  • 00:42:28
    quais são os tipos de amostragem
  • 00:42:29
    probabilística casual simples
  • 00:42:32
    sistemática estratificada e por
  • 00:42:35
    conglomerados amostragem simples né
  • 00:42:38
    então cada elemento é selecionado de
  • 00:42:39
    maneira aleatória como eu tenho lá uma
  • 00:42:42
    empresa com 5.000 empregados e eu desejo
  • 00:42:44
    selecionar 100 então eu faço um sorteio
  • 00:42:47
    e pego 100 pessoas e é com essas 100
  • 00:42:49
    pessoas que eu vou fazer a minha
  • 00:42:50
    pesquisa essa é uma um tipo de
  • 00:42:52
    amostragem casual simples ou aleatória
  • 00:42:55
    simples um outro exemplo tá aí ó
  • 00:42:57
    população de estudo é composta por
  • 00:42:59
    pacientes de um hospital 500 pessoas
  • 00:43:01
    considere que o pesquisador almeja a
  • 00:43:03
    desenvolver uma pesquisa com 10% da
  • 00:43:05
    população portanto 50 pessoas apenas
  • 00:43:08
    eh para tanto ele realizará um sorteio
  • 00:43:10
    simples dos 50 pacientes que comporão
  • 00:43:12
    amostra ou seja ele tem 500 ele vai
  • 00:43:14
    fazer um sorteio pegar 50 e fazer a
  • 00:43:16
    pesquisa com esse 50 nesse caso o
  • 00:43:18
    desenho que tá aqui né então eu tinha 12
  • 00:43:21
    pessoas dessas 12 eu filtrei quatro né
  • 00:43:24
    minha amostra é de quatro pessoas das 12
  • 00:43:26
    dentro desse grupo então para uma
  • 00:43:28
    amostragem aleatória
  • 00:43:29
    simples a sistemática pessoal então na
  • 00:43:33
    sistemática eu tenho que seguir um
  • 00:43:35
    sistema como que isso funciona vamos
  • 00:43:37
    pensar no mesmo experimento então tenho
  • 00:43:39
    lá 5.000 empregados eu quero os mesmos
  • 00:43:41
    100 empregados só que eu vou ordenar os
  • 00:43:44
    empregados o primeiro é selecionado e os
  • 00:43:45
    outros serão escolhidos somando 15 a
  • 00:43:47
    ordenação então por exemplo eu escolhi o
  • 00:43:50
    candidato um depois eu vou escolher o
  • 00:43:51
    candidato 16 depois o 31 depois o 46
  • 00:43:54
    depois o 61 então há um sistema eu tenho
  • 00:43:58
    que escolher o primeiro e a partir desse
  • 00:43:59
    eu escolho de 15 em 15 né então essa é
  • 00:44:02
    uma mostr uma amostra aleatória
  • 00:44:04
    sistemática porque no caso anterior eu
  • 00:44:07
    eu poderia escolher dos 100 dos 5.000 eu
  • 00:44:10
    poderia escolher os eh 50 primeiros
  • 00:44:13
    nesse caso não pode ser os 50 primeiros
  • 00:44:15
    pensando que os 50 primeiros foram
  • 00:44:16
    sorteados tá pessoal não foi eu que
  • 00:44:18
    escolhi os 50 houve um sorteio mas
  • 00:44:20
    poderia ser o 50 nesse caso não pode ser
  • 00:44:22
    os 50 primeiros tem que ser esses eh
  • 00:44:26
    havendo esse sistema de 15 em
  • 00:44:28
    15 então aqui um exemplo bem simples ó
  • 00:44:31
    então eu tenho aí ó 3 6 9 13 indivíduos
  • 00:44:35
    né então desses três indivíduos então eu
  • 00:44:37
    escolho ó o indivíduo um de três em três
  • 00:44:40
    ó o indivíduo 4 o indivíduo sete então
  • 00:44:43
    eu tenho aqui ó o 1 o 4 o
  • 00:44:47
    7 o 10 e o 13 né então escolhi de três
  • 00:44:52
    em três ouve aí essa amostragem
  • 00:44:54
    sistemática a estratificada pessoal é
  • 00:44:56
    aquela que você cria extratos né você
  • 00:44:59
    cria extratos dentro da população e o e
  • 00:45:01
    o tamanho dos extratos ele deve ser
  • 00:45:03
    proporcional ao tamanho da população
  • 00:45:05
    então se um extrato classe C tem 60% da
  • 00:45:08
    população então dentro do extrato eu
  • 00:45:10
    tenho que ter a classe C pensando na
  • 00:45:12
    amostra tá pessoal então se eu pensei lá
  • 00:45:14
    em 5.000 60% representa eu quero coletar
  • 00:45:20
    50 60% 50 são 30 né então eu tenho que
  • 00:45:24
    pegar 30 da classe C e fazer esse
  • 00:45:26
    sorteio né então é uma amostragem
  • 00:45:28
    estratificada então é criado o extrato
  • 00:45:30
    então notem aqui que daí eu tenho um
  • 00:45:33
    extrato né eu tenho grupos aí ó eh de
  • 00:45:36
    pessoas então tenho dois grupos então
  • 00:45:37
    vou pensar que eu tenho um grupo aqui ó
  • 00:45:40
    e um grupo aqui e por que a
  • 00:45:42
    proporcionalidade aqui notem que eu
  • 00:45:44
    tenho 12 indivíduos e aqui eu tenho nove
  • 00:45:47
    indivíduos então portanto ó eu escolhi
  • 00:45:50
    quatro indivíduos aqui e três indivíduos
  • 00:45:52
    aqui pensando na minha pesquisa ó lá os
  • 00:45:54
    indivíduos escolhidos são esses que
  • 00:45:55
    estão aqui ó 1 2 3 4 e aqui 1 2 3 então
  • 00:46:02
    notem que houve uma estratificação eu
  • 00:46:04
    tenho os verdinhos os e os laranjadinhos
  • 00:46:07
    ou vermelhos como queiram aí e notem que
  • 00:46:09
    eu tenho 12 verdes e nove amarelos
  • 00:46:11
    portanto eu escolhi quatro na amostra
  • 00:46:13
    certificada quatro de de verde porque
  • 00:46:15
    tem maior quantidade proporção e três do
  • 00:46:17
    vermelho né então por proporção ficou
  • 00:46:20
    quatro de um três do outro
  • 00:46:22
    e por fim a amostragem por
  • 00:46:25
    conglomerados né então tá relacionado
  • 00:46:27
    com a proximidade física aqui eu posso
  • 00:46:29
    pegar por exemplo e coletar uma amostra
  • 00:46:31
    de um grupo de pacientes do hospital A
  • 00:46:33
    que moram na mesma rua né então pensando
  • 00:46:36
    por conglomerado por
  • 00:46:38
    bairro daí aqui ó eu tenho aí ó eh cinco
  • 00:46:42
    grupos né então eu tenho ó um grupo dois
  • 00:46:45
    grupos três grupos quatro grupos cinco
  • 00:46:49
    grupos e desses grupos na verdade tenho
  • 00:46:52
    cinco grupos com três pessoas cada e na
  • 00:46:54
    verdade o conglomerado né a mostrar
  • 00:46:57
    conglomerado eu escolhi para participar
  • 00:46:58
    da
  • 00:46:59
    pesquisa de maneira aleatória esses dois
  • 00:47:02
    grupos então foram aqueles que foram
  • 00:47:04
    selecionados pensando na proximidade
  • 00:47:06
    então tá pensando em conglomerados né
  • 00:47:07
    pensando na proximidade
  • 00:47:09
    dos física desses membros aí então é uma
  • 00:47:12
    outra maneira de estar trabalhando com a
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    amostragem essas amostragens são
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    chamadas de probabilísticas então aqui
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    tem um resumo né do que ela tem
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    inclusive uma figura que tá na
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    na no na apochtila de vocês então
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    amostragem simples ó sorteio simples um
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    exemplo sortear 5% a população de de 100
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    pessoas portanto sortear cinco pessoas
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    dessa dessa 100 amostragem sistemática
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    então defineção do sistema amostra
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    composta por 25 casas e um intervalo
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    definido de cinco em cinco então eu
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    coleto lá a primeira casa depois a sexta
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    casa depois a 11ª casa a 16ª a 21ª e
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    assim por diante né então há um sistema
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    amragem estratificada né a subdivisão de
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    grupos então a população composta por
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    1000 pessoas sendo 800 homens 800 homens
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    200
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    mulheres então eu quero coletar 10% de
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    1000 pessoas 10% de 1000 pessoas são 100
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    pessoas dessa 100 pensando em
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    proporcionalidade 80 homens que são 80%
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    da população e 20 mulheres porque são
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    20% da população e por fim a mostragem
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    por conglomerados tá relacionado a esses
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    clusters em uma cidade então sorteia-se
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    um bairro dentro dos conglomerados como
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    eu mostrei para vocês né dentro dos
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    grupos lá
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    e pra gente fechar tem a amostragem não
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    probabilística que é aquela que não tem
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    a necessidade de um de alguma eh amostra
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    ser escolhida aleatoriamente então eu
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    posso fazer aí amostragem por
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    acessibilidade ou por conveniência uma
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    amostragem por julgamento ou intencional
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    ou uma amostragem por cotas então aí o
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    resumo delas também que tá na apostila
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    amostragem por conveniência né a
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    aplicação de questionários é uma escola
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    para levantamento de dados
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    os elementos a partir do alcance do
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    pesquisador então eu posso pegar dentro
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    da escola amostragem por julgamento
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    então um pesquisador ele passa a
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    integrar um grupo de pesquisas de um
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    laboratório em específico para
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    compreender que o laboratório tem
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    condições e expertizes em sua área de
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    interesse então ele vai lá e quer
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    confirmar se isso acontece né julgamento
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    do
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    pesquisador e a questão de fixar cotas
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    amostragem por cotas então define
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    proporções e cotas para então depois de
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    definir essas proporções e cotas fazer
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    as coletas de dados então notem que não
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    não é próprio não aqui é mais
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    tendenciosa a nossa a nossa amostragem
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    aqui eu escolho né por conveniência ou
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    por julgamento ou por cotas quais são as
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    pessoas que vão estar participando desse
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    dessa amostragem lembrando que sempre
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    quando eu falo em amostragem vocês têm
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    que pensar naquela figura da população e
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    lá da população eu tô extraindo uma
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    amostra então a maneira de eu tá a
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    escolhendo essa amostra é o que nós
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    vimos agora então pode ser a
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    probabilística lá amostra casual simples
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    amostra estratificada amostra por
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    conglomerados né ou a não probabilística
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    amostra por conveniência amostra por
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    julgamento ou ainda amostra por cópas ok
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    pessoal com isso fechamos hoje a nossa
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    primeira aula que é a aula que tratou da
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    visão geral da bioestatística onde nós
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    vimos um pouco aí sobre como coletar os
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    dados o que que é estatística o que é
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    bioestatística e por fim como que né nós
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    temos a população temos uma amostra e
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    como eu extraio essa amostra da
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    população considerando os diferentes
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    tipos de amostragem ok então com isso
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    vamos lá fechamos a nossa primeira aula
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    e agora vamos dar início à nossa segunda
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    grande abraço eu vejo na próxima aula
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