1 / 100

autorização saída alunos

Fundamentos e pesquisa

vilsonstollmeier
Télécharger la présentation

autorização saída alunos

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Fundamentos da Bioestatística Prof. Dr. Juliano van Melis

  2. Objetivos • Aprender que a estatística ajuda a responder as suas perguntas; • Entender o que são parâmetros a serem utilizados nos testes estatísticos; • Ser apresentado às distribuições de probabilidade e suas inferências; • Conhecer as 3 formas de trabalhos estatísticos: – Exploração – Teste de Hipóteses – Predição

  3. Experimentação científica http://www.spaceelevatorblog.com/media/GalileosBalls.jpg  Ciência no Séc. XVI ↓ Ciência a partir do Séc. XX Amostragem? Repetições? Modelo nulo? Significância?

  4. Conceitos básicos Estatística - Em Deus nós confiamos. Para o todo resto são necessários dados.W. E. Deming - Todos os modelos são errados, mas alguns são úteis.George Box - Existem três tipos de mentiras: as boas mentiras, as más mentiras e as estatísticas.Benjamin Disraeli - Estatísticas são como bikinis. O que eles relevam é sugestivo, mas o que eles escondem é vital.Aaron Levenstein - Estatística é usada da mesma maneira que um poste por um bêbado: para suporte, não como iluminação.Vin Scully

  5. Objetivos da Estatística TESTE DE HIPÓTESES EXPLORAÇÃO PREDIÇÃO PROBABILIDAD PROBABILIDAD https://virtualschooling.files.wordpress.com/2010/02/statistics-education-research-day1.jpg PARÂMETROS ES ES

  6. Distribuições de Probabilidades Um aspecto constante no estudo da Natureza é a inconstância das formas existentes. (John Smith)

  7. Distribuições de Probabilidades •A representação da variabilidade e diversidade é um aspecto fundamental nas ciências da vida 0.20 0.5 0.20 0.4 0.15 0.15 0.3 0.10 0.10 0.2 0.05 0.05 0.1 x ±s x ±s x ±s 78 % 66 % 78 % 0.00 0.00 0.0 8 8 10 10 12 12 14 14 16 16 18 18 20 20 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 0 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 12 14 14 x x x Imagens:Bioestadística. U. Málaga.

  8. Distribuições de Probabilidades https://ecomaths.files.wordpress.com/2011/12/pcture2.png

  9. Distribuições de Probabilidades mais utilizadas Variáveis discretas (contagens/finito) •Poisson (λ) •Binomial (p, n) Variáveis contínuas (infinito) •Normal (μ,σ) Distribuições dependentes de graus de liberdade •t de Student •Qui-quadrado

  10. Poisson Probabilidades Transformações

  11. Probabilidades Transformações Poisson

  12. Probabilidades Transformações Qui-Quadrado

  13. Probabilidades Transformações

  14. Parâmetros • Média/Esperança • Desvio padrão e Variância

  15. 0.3 0.3 0.2 0.2 x± s 0.1 x ±2s 95 % 0.1 x±s 71 % x ± 2s 94 % 66 % 0.0 0.0 -3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 -3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 x±s 70 % x ± 2s 94 % 0.1 x± s 68 % x ±2s 94 % 0.0 0.0 -3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 -3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3 Bioestadística. U. Málaga.

  16. Apuntada 0.8 0.6 0.4 Aplanada 2.0 0.2 x± s 1.5 82 % 0.0 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 1.0 0.5 x±s Apuntada como la normal 57 % 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 0.4 0.4 0.6 0.6 0.8 0.8 1.0 1.0 0.3 Bioestadística. U. Málaga. 0.2 0.1 x± s 68 % 0.0 -3 -3 -2 -2 -1 -1 0 0 1 1 2 2 3 3

  17. Conceitos básicos POPULAÇÃO: conjunto absoluto do seu objeto de estudo, que apresenta ao menos uma característica em comum. Dela se obterá um PARÂMETRO. PARÂMETRO: Quantidade numérica que caracteriza uma população. PARÂMETRO ESTATÍSTICO: É referente à AMOSTRA

  18. Conceitos básicos AMOSTRA: Subconjunto de sua população. Obs: Arredondamento A última casa refere-se a um valor não “certo”

  19. Paramétricos Utilizam parâmetros das distribuições de probabilidade. Por exemplo: Distribuição normal (μ,σ) Testes Não-Paramétricos Não utilizam parâmetros, então são testes que não precisam seguir a normalidade dos dados.

  20. ORGANIZAÇÃO CONCLUSÕES CONCLUSÕES

  21. Como são os seus dados? Qualitativos? •Ordinais •Nominais Quantitativos? •Discretas •Contínuas QUAL É O SEU OBJETIVO?

  22. Conceitos básicos Método Científico DEFINIÇÃO DO TEMA - OBJETIVO Métodos de Amostragem PLANEJAMENTO DA PESQUISA Estatística Descritiva e Analítica EXECUÇÃO DA PESQUISA – Coleta dos dados Background teórico ANÁLISE e INTERPRETAÇÃO DOS DADOS CONCLUSÃ O RESULTADOS Apresentação dos dados e testes

  23. Exploração de dados • Construção de tabelas – Dados Brutos – Parâmetros • Construção de gráficos – Observação – Explicação

  24. Aspectos básicos TABELAS - Toda tabela deve ser simples, clara e objetiva ; - Toda tabela deve ser autoexplicativa; - Nenhuma célula deve ficar em branco; - Deve ser mantida a uniformidade de casas decimais.

  25. Aspectos básicos TABELAS • Qualquer tipo de variável (qualitativa/quantitativa) • Conceitos: Linhas e Colunas • Fundamental para se criar os gráficos

  26. Tabulação dos dados Organização dos dados OpenOffice MS Office Google Sheets

  27. Exemplo

  28. Tabela Dinâmica

  29. Tabela Dinâmica

  30. Tabela Dinâmica

  31. Tabela Dinâmica

  32. Tabela Dinâmica

  33. Tabela Dinâmica

  34. Tabela Dinâmica

  35. Medidas de Tendência Central - Resumo Análise e Interpretação dos dados • Média: Valores razoavelmente homogêneos • Mediana: Valores heterogêneos • Moda: Quando ocorrem muitas repetições

  36. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Aluno A: 6; 7; 6; 7 Aluno B: 3; 9; 4; 10 VariânciaA = (6-6,5)+(7-6,5)+(6-6,5)+(7-6,5) = 0 VariânciaB = (3-6,5)+(9-6,5)+(4-6,5)+(10-6,5) = 0

  37. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Aluno A: 6; 7; 6; 7 Aluno B: 3; 9; 4; 10 VariânciaA = (6-6,5)²+(7-6,5)²+(6-6,5)²+(7-6,5)² VariânciaB = (3-6,5)²+(9-6,5)²+(4-6,5)²+(10-6,5)²

  38. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Aluno A: 6; 7; 6; 7 Aluno B: 3; 9; 4; 10 VariânciaA = 1 VariânciaB = 37

  39. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Aluno A: 6; 7; 6; 7 Aluno B: 3; 9; 4; 10 /4 VariânciaA = 1 /4 VariânciaB = 37

  40. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Aluno A: 6; 7; 6; 7 Aluno B: 3; 9; 4; 10

  41. Análise e Interpretação dos dados Medidas de Dispersão Variância (S² ou σ2) e Desvio Padrão (S ou σ) Populacional: σ2 Amostral:

  42. Regras –Estética • Eixos semelhantes. –Ordem • Abscissas (Horizontal): valores aumentam da esquerda pra direita • Ordenadas (Vertical): valores aumentam de baixo para cima –Informação • Nomes dos eixos e variáveis (com escala) –Autoria • Fonte dos dados Gráficos

  43. Representações Gráficas – Sugestões O que você gostaria mostrar? Composição

  44. O que você gostaria mostrar? Representações Gráficas – Sugestões Comparação

  45. > plot( data.frame( x,y,z))   Comparações múltiplas no R, entre as variáveis x, y e z

  46. O que você gostaria mostrar? Representações Gráficas – Sugestões Distribuição

  47. Fonte: Rodrigo A.S. Pereira (USP-Ribeirão Preto)

More Related