Capítulo 5 Pensamento estatístico
5.1 População
5.1.1 O que é população?
População — ou população-alvo — refere-se ao conjunto completo sobre o qual se pretende obter informações.47,65
População é metodologicamente delimitada pelos critérios de inclusão e exclusão do estudo.47
Em estudos observacionais, inicialmente as características geográficas e/ou demográficas, por exemplo, definem a população a ser estudada.47
Em estudos analíticos, a população é inicialmente definida pelos objetivos da pesquisa e, posteriormente, as observações são realizadas na amostra.47
5.1.2 O que é representatividade e por que ela importa?
Representatividade refere-se ao grau em que uma amostra reflete com fidelidade as características da população de referência.65
Mesmo com uma amostra menor que o ideal, a inferência estatística ainda pode ser válida se a representatividade for mantida, embora com menor precisão e poder estatístico.65
Amostras não representativas comprometem a validade da inferência estatística, mesmo quando o tamanho da amostra atende aos requisitos de poder da análise.65
5.2 Amostra
5.2.1 O que é amostra?
Em pesquisa científica, utilizam-se dados de uma amostra de participantes (ou outras unidades de análise) para realizar inferências sobre a população.66
5.2.2 Por que usar dados de amostras?
Estudos com amostras, em vez de censos, são preferíveis por diversas razões, dentre elas: questões éticas; limitações orçamentárias; desafios logísticos; restrição de tempo; e tamanho populacional desconhecido.65
Dados de uma amostra de tamanho suficiente e características representativas podem ser utilizados para inferência sobre uma população.60
Em geral, amostras de tamanhos maiores possuem médias mais próximas da média populacional e menores variâncias.60
5.3 Unidade de análise
5.3.1 O que é unidade de análise?
A unidade de análise (ou unidade experimental) de pesquisas na área de saúde geralmente é o indivíduo.67
A unidade de análise também pode ser a instituição em estudos multicêntricos (ex.: hospitais, clínicas) ou um estudo publicado em meta-análise (ex.: ensaios clínicos).67
5.4 Amostragem
5.4.1 O que é amostragem?
- Amostragem é o processo pelo qual se seleciona uma parte de uma população para constituir a amostra que será efetivamente estudada.65
Figura 5.1: Representação esquemática da amostragem: seleção de uma população para a amostra.
5.4.2 Quais métodos de amostragem da população são usados?
O método de amostragem é geralmente definido pelas condições de viabilidade do estudo, no que diz respeito a acesso aos participantes, ao tempo de execução e aos custos envolvidos, entre outras.47
Amostragem não-probabilística ou intencional: Bola de neve, Conveniência, Participantes encaminhados, Proposital.47,65
Amostragem probabilística: Simples, Sistemática, Multiestágio, Estratificada, Agregada.47,65
5.4.3 O que é erro de amostragem?
Erro de amostragem é a variação natural entre os resultados obtidos a partir de uma amostra e os resultados que seriam obtidos caso toda a população fosse examinada.65
Erro de amostragem reflete o grau de incerteza inerente à generalização de uma amostra para a população.65
Figura 5.2: Representação esquemática do erro de amostragem: seleção de várias amostras independentes de uma população.
Figura 5.3: Representação esquemática da amostragem de uma população para a amostra.
5.5 Reamostragem
5.5.1 O que é reamostragem?
- Reamostragem é um procedimento que cria vários conjuntos de dados sorteados a partir de um conjunto de dados real — a amostra da população — sem a necessidade de fazer suposições sobre os dados e suas distribuições.66
5.5.2 Por que utilizar reamostragem?
Quando se dispõe de dados de apenas 1 amostra, as diversas suposições que são feitas podem não ser atingidas.66
Procedimentos de reamostragem produzem um conjunto de observações escolhidas aleatoriamente da amostra, igualmente representativo da população original.66
Procedimentos de reamostragem permitem estimar o erro-padrão e intervalos de confiança sem a necessidade de tais suposições, sendo, portanto, um conjunto de procedimentos não-paramétricos.66
5.5.3 Quais métodos de reamostragem podem ser realizados?
Bootstrap: Cada iteração cria uma nova amostra do mesmo tamanho da original a partir de seleções aleatórias das observações reais.66
Com bootstrap, algumas observações podem aparecer mais de uma vez, enquanto outras podem não ser selecionadas.66
Figura 5.4: Representação esquemática da reamostragem de uma amostra.
5.6 Subamostragem
5.6.1 O que é subamostragem?
- .REF?
Figura 5.5: Representação esquemática da subamostragem de uma amostra.
5.7 Superamostragem
5.7.1 O que é superamostragem?
- .REF?
Figura 5.6: Representação esquemática da superamostragem de uma população.
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,