Pesquisa quantitativa Aspectos relacionados a ética Uma base para compreender os aspectos de...
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Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
Estatística Saúde
ética
?Ramo da matemática
Ramo da medicina/ biologia
Ramo da filosofia
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Como a saúde entrou nessa?
Por que a ética apareceu nessa história?
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
• a maioria dos cientistas (só os que pararam para pensar nisso) reconhece quatro métodos para se chegar a verdade:
i. Indutivo
ii. Dedutivo
iii. Hipotético dedutivo
iv. Dialético
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
indutivo dedutivo
condições gerais
conclusões particulares
condições particulares
conclusões gerais
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Tem por objetivo levar a conclusões mais amplas do que as premissas que lhes deram origem
Tem 3 elementos fundamentais – observação dos fenômenos; descoberta (ou não) de relação entre eles; generalização da relação
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Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Principais inferências:
• da amostra p/a população
• da população p/a amostra (desta mesma população)
• da amostra p/a amostra• preditiva padrão• preditiva estatística• preditiva singular
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Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
De onde saiu a pesquisa “quantitativa”?
Pensamento indutivo
Como garantir que as generalizações são confiáveis?
Quem garante que os resultados do meu experimento/pesquisa podem ser generalizados?
A Estatística !
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Estatística
Por meio de diversas técnicas matemáticas, foram criados e desenvolvidos os chamados “testes de hipótese”, cuja função é identificar a probabilidade de uma determinada hipótese ser aceita ou rejeitada.
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Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
Teste de hipótese
Não há erro
Erro tipo I
Erro tipo II Não há erro
“realidade”
Experimento
Aceita rejeita
Aceita
rejeita
Erro tipo I – nível de significância ou α
Erro tipo II ou β
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Teste de hipótese
Portanto, aplicar um teste estatístico e concluir a partir da significância observada quer dizer:
• tenho pelo menos 95% de chances de acertar ao afirmar que “X” é diferente de “Y”
Na prática dizemos que:
• “X” é diferente de “Y”
Sempre que aparecer a expressão cabalística p < 0,05
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Teste de hipótese
Portanto, aplicar um teste estatístico e concluir a partir da significância observada quer dizer:
• tenho menos de 95% de chances de acertar, ao afirmar que “X” é diferente de “Y”. É melhor não afirmar nada.
Na prática dizemos que:
• “X” é igual a “Y”
Sempre que aparecer a expressão cabalística “n-s”
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
“uma ferramenta para o pensamento e para a prática da ciência; um meio e não um fim”
descritiva inferencial
Bioestatística
testa hipóteses
“tira” conclusões
organiza dados
descreve frequências
amostras experimentos
Bioestatística
Ensaios clínicos e laboratoriais
Estudos populacionais/ epidemiológicos
Transversais e longitudinais
Ensaios experimentais
Noções de Amostragem
Amostra - parcela de uma população, que deve ser representativa das características deste universo com um mínimo de discrepâncias.
Amostragem - técnica utilizada para obtenção de amostras representativas.
Classificação de amostras
P rob ab ilís t icas N ã o-p rob ab ilís t icas
A m os tras
permitem generalizarpermitem generalizaras conclusõesas conclusões
válidas apenas paraválidas apenas para o estudo da qual faz parteo estudo da qual faz parte
Classificação de amostras
• voluntáriosvoluntários• intencionalintencional• fácil acessofácil acesso
Não-probabilísticasAmostras
Tipos de amostras probabilísticas
Amostra aleatória ou “ao acaso” - mais simples de se obter, mais sujeita a erros. Indicada para dados homogêneos.
Amostra sistemática - indicada para populações finitas.
Amostra estratificada - mais complexa, indicada para dados pouco homogêneos ou para obtenção de variáveis que se pretende analisar em uma população.
Amostra casual simples (aleatória):
Todos os elementos da população tem igual chance de pertencer à amostra.
Processo de sorteio dos elementos amostrais na população.
Amostra sistemática:Amostra sistemática: Utiliza uma ordenação natural existente Utiliza uma ordenação natural existente nos elementos da população, que tem nos elementos da população, que tem tamanho conhecido.tamanho conhecido.
Os elementos são definidos através de Os elementos são definidos através de intervalos regulares na população, com intervalos regulares na população, com sorteio do primeiro.sorteio do primeiro.
Amostra estratificada:Amostra estratificada:
A população é dividida em subgrupos A população é dividida em subgrupos homogêneos, e o sorteio da amostra é homogêneos, e o sorteio da amostra é conduzido em cada um dos grupos.conduzido em cada um dos grupos.
Os subgrupos (estratos) servem para Os subgrupos (estratos) servem para garantir a representatividade das garantir a representatividade das
características que se deseja estudarcaracterísticas que se deseja estudar..
Principais elementos da amostra
Nível de confiança - Significa que os resultados de uma amostra tem esta probabi- lidade de ocorrer, em caso de repetição da amostra. Os níveis mais usados são os de 95% e 99%.
Erro amostral - Indicam a margem de erro prevista, quando comparados os resultados. Em pesquisas na área médica, geralmente variam de 2% a 5%
Principais elementos da amostra
Probabilidade de ocorrência do fenômeno - obtida através de estudo piloto ou de dados existentes na literatura. É um estimador que presume a diferença máxima entre os resultados da população e da amostra.
Para dados discretos: p-q = 100 Para dados contínuos : X - x
Vantagens da amostra
custo menor resultado em menor tempo objetivos mais amplos dados mais fidedignos
TAMANHO DA AMOSTRA: variável discreta
2
2
0
)(ePQzn
Nnnn
0
0
1
2
2
0
)(ePQzn
Nnnn
0
0
1
N => TAMANHO DA POPULAÇÃOP => PROPORÇÃO DE CASOSQ => 100-P
e => ERRO AMOSTRALentre 2 e 5% - definido pelo
pesquisador
z => 1,96 para 95% 2,58 para 99%
TAMANHO DA AMOSTRA: variável contínua
2
22
0 )( xxszn
Nnnn
0
0
1
Nnnn
0
0
1
N => TAMANHO DA POPULAÇÃOs => VARIABILIDADE CONHECIDA
(X-X) => PRECISÃO DESEJADAdiferença considerada mínima
significantedefinido pelo pesquisador
z => 1,96 para 95% 2,58 para 99%
2
22
0 )( xxszn
EXEMPLOS:
Considerando uma prevalência conhecida de 20% para sobrepeso e obesidade, calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e precisão de 4%.
Considerando uma prevalência conhecida de 20% para sobrepeso e obesidade, calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e precisão de 4%.
Z = 1,96 P = 20 Q = 80 E = 4%
(1,962 x 20 x 80) / 42 =
3,84 x 1600 / 16 =
384
EXEMPLOS:
Considerando uma população de 18.000 alunos na UFSC, calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e 0,5 mg de precisão, para investigar os valores de hemoglobina. O desvio padrão de uma amostra piloto foi de 3 mg.
Considerando uma população de 18.000 alunos na UFSC, calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e 0,5 mg de precisão, para investigar os valores de hemoglobina. O desvio padrão de uma amostra piloto foi de 3 mg.
Z = 1,96 s = 3 (x-x) =
0,5
(1,962 x 32) / 0,52 =
3,84 x 9 / 0,25 =
138,2
E a ética?
As situações mais comuns, parcialmente definida pelos aspectos quantitativos, são:
1. Planejar uma amostra muito grande (e afetar pessoas desnecessariamente)
2. Planejar uma amostra muito pequena (e afetar pessoas inutilmente)
E a ética?
Planejar uma amostra muito grande, do ponto de vista metodológico, é um pecado venial.
Amostras maiores trazem resultados mais consistentes (aumentam o grau de confiabilidade das pesquisas)
Não se deixa de testar uma hipótese por “excesso” de amostra, exceto se não se conseguir colher os dados de maneira decente
E a ética?
Planejar uma amostra muito pequena, do ponto de vista metodológico, é um pecado venial, mas pode se tornar mortal.
Amostras pequenas podem impedir a assunção de significância estatística
Pode-se deixar de testar uma hipótese por “falta” de amostra
Técnicas de coleta de dados
Indireta Pesquisa documental
Obtida de fontes primárias
Pesquisa bibliográfica
Obtida de fontes secundárias
Direta Observação Entrevista Questionário Formulário Medidas de opinião e
atitudes
Dados obtidos pela própria pesquisa, em geral no momento e/ou local em que ocorre
Técnicas diretas
Questionário: “série ordenada de perguntas, respondidas sem interferência do pesquisador;“
• vantagens – economia, alcance, anonimato, comparabilidade, interpretação
• desvantagens – incompreensão, não-resposta, distorções do instrumento
• sequência operacional:
• elaboração
• pré-teste
• escolha do tipo*(abertas, fechadas) e da ordem de perguntas
• avaliação da distorções
Técnicas diretas
Questionário:
* Os tipos de perguntas tem outras classificações, conforme sua intenção
- com mostruário- de avaliação- de fato- de ação- de intenção- de opinião- pergunta-teste
Técnicas diretas
Formulário:• forma mista, entre o questionário e a entrevista, geralmente visando maior complexidade nas respostas.
• vantagens e desvantagens – as mesmas dos modelos anteriores
Medidas de opinião e atitudes:• caracterizados por tentativa de mensuração das respostas, por meio de escalas.
• principais escalas
• de ordenação – pontos, classificação direta, pares
• de intensidade
• de Lickert
Técnicas diretas
Exame clínico/ físico/psicológico:• procedimentos sistematizados
• protocolos bem discutidos e pré-testados
• calibração prévia
Lógica da calibração
Precisão validade
Precisão validade
Precisão validade
Precisão validade
Técnicas diretas
As técnicas de coletas de dados podem interferir nos aspectos de uma pesquisa:
1. geralmente, são pecados mortais;
2. Os problemas mais comuns ocorrem
a. na formulação das perguntas (planejamento)
b. no treinamento dos aplicadores (planejamento)
c. no preenchimento das respostas (execução)
d. na tabulação das respostas (execução)
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética
Estatística Saúde
ética
Mais aplicadaMais efetiva
Mais consistente
Comitês e pesquisadores mais conscientes e engajados