Tipos de Estudo, Variáveis e Bioestatística

Hipóteses e Tipos de Estudo

1º Passo de uma pesquisa: Definição das Hipóteses.

• Hipótese de Nulidade (H0): Hipótese probanda ou de igualdade. Indica que os resultados são iguais.
• Hipótese Alternativa (H1): Indica que os resultados são diferentes.

Tipos de erro em um teste de hipóteses devem ser considerados durante a análise.

Classificação dos Tipos de Estudo

1. Coorte: Observa-se a Exposição → Doença. A população é selecionada no momento da exposição. Mede o Risco.
2. Caso-Controle: Observa-se a Doença → Exposição. A população já sofreu a exposição. Mede a Chance (Odds Ratio).
3. Transversal: Exposição e desfecho são coletados simultaneamente. São "instantâneos" da situação de saúde (Causa-Efeito). A medida obtida é a Prevalência.
4. Séries de Caso / Relatos de Caso: Não englobam grandes amostras. São estudos iniciais que geram hipóteses, sendo importantes no estudo de doenças raras.

Incidência vs. Prevalência

• Incidência: Casos novos.
• Prevalência: Casos existentes (influenciada por curas e óbitos).

Erros Metodológicos e Vieses

Alterações nas frequências dos agravos à saúde podem ocorrer por:

• Acaso: Erro aleatório. Sempre vai existir, mas minimiza-se com amostras maiores.
• Vieses (Erro Sistemático): Medidas desviadas do seu valor real.
  • Seleção: Diferenças entre os indivíduos selecionados.
  • Aferição: Erro na coleta. Ex: Proxy (meio indireto para obter variáveis, como a Pressão Arterial).
  • Confusão: Interferência na relação entre causa e efeito.

Estatística: Descritiva e Inferencial

• Estatística Descritiva: Descrição dos dados do estudo.
• Estatística Inferencial: Generalização dos resultados da amostra para a população (exige representatividade).

Variáveis e Níveis de Mensuração

Variável: Qualquer objeto que possa ser mensurado. Índice: Combinação de duas ou mais variáveis (Ex: IMC).

Classificação das Variáveis:

• Qualitativa: Atributos não numéricos.
  • Nominal: Sem hierarquia (Ex: Sexo, Raça, Grupo Sanguíneo).
  • Ordinal: Segue uma intensidade/hierarquia (Ex: Grau de edema, Classe social).
• Quantitativa: Valores numéricos.
  • Contínua: Medidas decimais (Ex: Peso = 70,2kg, Altura).
  • Discreta: Números inteiros/contagem (Ex: Nº de filhos, Nº de cigarros/dia).

Relação de Causalidade:

• Independente: A Causa.
• Dependente: O Efeito (altera-se em função da independente).

Níveis de Mensuração (Escalas)

1. Nominal: Apenas atributos (Ex: Telefone, Sexo).
2. Ordinal: Ordem e intensidade (Ex: Grupos de tratamento escalonados).
3. Intervalar: Intervalos iguais, mas o zero é relativo (Ex: Temperatura em Celsius).
4. Razão: Zero absoluto, permite operações matemáticas (Ex: Peso, Idade).

Prática: Classificação de Variáveis

Exercício 1:

• Sexo: Qualitativa Nominal
• Altura (medida): Quantitativa contínua
• Pressão Arterial (medida): Quantitativa contínua
• Pressão Arterial (Alta/Baixa): Qualitativa
• Número de filhos: Quantitativa discreta
• Idade (anos): Quantitativa discreta

Exercício 2 (Escalas):

• Idade: Razão
• Raça: Nominal
• Telefone: Nominal
• Temperatura corporal: Intervalar
• Grupos de tratamento (Controle a Fármaco): Ordinal

Descrição de Variáveis e Medidas de Tendência Central

• Qualitativas: Descritas por Percentuais (Frequência/Prevalência).
• Quantitativas: Descritas por Moda, Média ou Mediana.

Medidas Principais:

• Moda: Dado que predomina na distribuição.
• Média: Tendência central para distribuições simétricas. Deve vir acompanhada do Desvio-padrão (raiz quadrada da variância).
• Mediana (P50): Divide a distribuição ao meio. Ideal para distribuições assimétricas. Deve vir acompanhada do Intervalo Interquartílico (Q1 e Q3).

Cálculo da Mediana: 1º Ordenar os dados. 2º Aplicar a fórmula: Posição = (n + 1) / 2.

Exemplo: PA sistólica (85, 90, 100, 120, 180). Posição = (5+1)/2 = 3ª observação. Mediana = 100.