Medicina Preventiva

Bioestatística: o que é, principais aprendizados e dicas para estudar para provas

Bioestatística: o que é, principais aprendizados e dicas para estudar para provas

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A bioestatística é uma disciplina que combina os princípios da estatística com aplicações na área das ciências biológicas e da saúde. Ela desempenha um papel fundamental na coleta, análise e interpretação de dados relacionados a fenômenos biológicos, médicos e de saúde.

A principal finalidade da bioestatística é fornecer métodos e ferramentas que ajudem os pesquisadores e profissionais da área a tirar conclusões a partir de dados complexos e variáveis.

Quais os principais objetivos da bioestatística?

Alguns dos principais objetivos da bioestatística incluem:

  • Descrição de dados
  • Inferência estatística
  • Análise de associações
  • Modelagem estatística
  • Previsão e análise de tendências

Descrição de dados

Envolve a organização e a apresentação de dados em tabelas, gráficos e medidas resumo, como:

  • Médias
  • Medianas
  • Desvios padrão
  • Entre outros

Essa etapa é importante para entender a distribuição dos dados.

Inferência estatística

A bioestatística utiliza métodos estatísticos para fazer inferências sobre uma população com base em uma amostra representativa.

Isso inclui a realização de testes de hipóteses e intervalos de confiança para tirar conclusões sobre parâmetros desconhecidos.

Análise de associações

Muitas vezes, os pesquisadores na área da biologia e saúde desejam investigar a relação entre diferentes variáveis.

A bioestatística fornece ferramentas para analisar associações e correlações entre variáveis, como o que é útil em estudos epidemiológicos, por exemplo.

Modelagem estatística

Modelos estatísticos são usados para representar fenômenos complexos em termos de variáveis explicativas.

Isso é particularmente importante em pesquisas biológicas e de saúde, onde os fatores que afetam os resultados podem ser multifacetados.

Previsão e análise de tendências

A bioestatística também pode ser usada para fazer previsões com base em dados históricos e para identificar tendências ao longo do tempo.

Esse estudo é crucial em pesquisa epidemiológica e estudos de longo prazo.

Como estudar para uma prova de bioestatística?

Estudar para uma prova de bioestatística requer uma abordagem organizada e focada, especialmente porque a disciplina envolve conceitos estatísticos complexos. Contudo, existem algumas etapas e estratégias que podem ajudá-lo a se preparar eficazmente.

O primeiro passo é revisar materiais de aula, como notas de aula, slides e livros didáticos. É preciso entender os conceitos-chave abordados no curso.

A prática é fundamental em bioestatística. Dessa forma, resolver exercícios e problemas relacionados aos tópicos que serão abordados na prova é essencial. Use os exemplos do livro didático e busque exercícios adicionais online.

Quais os temas mais cobrados em uma prova de bioestatística?

Os principais temas para estudar bioestatística podem variar dependendo do nível da prova. No geral, os seguintes tópicos são muito cobrados:

  • Introdução à estatística
  • Probabilidade: conceitos fundamentais de probabilidade e distribuições de probabilidade, incluindo a distribuição normal
  • Amostragem: técnicas de amostragem, como amostragem aleatória simples
  • Inferência estatística: testes de hipóteses, intervalos de confiança
  • Aplicações em pesquisa biomédica e epidemiologia: exemplos de estudos clínicos e epidemiológicos e uso da bioestatística na avaliação de tratamentos e identificação de fatores de risco
  • Ética na pesquisa: questões éticas relacionadas à coleta e análise de dados em pesquisas biomédicas e de saúde

Pratique questões de provas sobre bioestatística

Aproveite para praticar e ver como esse tema é cobrado nas provas de residência médica!

Questão 1

UFSC – HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DA UFSC, 2023

A bioestatística aplica os métodos estatísticos à solução de problemas biológicos. Assinale a alternativa que traz um conceito INCORRETO.

a) Dados são as informações (numéricas ou não) obtidas de uma unidade experimental ou de observação.

b) Amostra é todo conjunto de unidades experimentais (ou observacionais) que apresenta uma ou mais características em comum.

c) Variável quantitativa discreta é aquela em que os dados podem apresentar somente determinados valores, em geral, números inteiros.

d) Variáveis categóricas são aquelas que fornecem dados de natureza não numérica, mesmo que os dados possam ser codificados numericamente.

e) Parâmetro é o valor que resume, na população, a informação relativa a uma variável.

Resposta comentada da questão

lguns conceitos de bioestatística aparecem comumente em provas e estão presentes nessa questão. Vamos aproveitar para revisar um pouco sobre variáveis.

  • Variáveis quantitativas: são quantidades, simples assim. Números que representam alguma quantidade
  • Contínuas: incluem valores fracionários. Ex.: peso, temperatura
  • Descontínuas (ou discretas): não incluem valores fracionários. Ex.: frequência cardíaca
  • Variáveis qualitativas (categóricas): não são quantidades, são características
  • Ordinais: há ordem entre as categorias. Ex.: escolaridade.

Parâmetro é uma descrição numérica de uma característica populacional. A resposta é a alternativa B.

Questão 2

(HCPA – HOSPITAL DE CLÍNICAS DE PORTO ALEGRE, 2023) A figura abaixo apresenta resultados de duas pesquisas clínicas: estudo A e estudo B, que avaliam a eficácia de um mesmo tratamento hipotético sobre o desfecho morte por covid-19. A linha pontilhada significa a estimativa-ponto, e a linha contínua, a nulidade. Com base na figura, é possível afirmar que:

a) O estudo A evidenciou que o tratamento pode piorar o desfecho principal

b) O estudo B descartou o benefício do tratamento

c) Estudo B provavelmente tem menor tamanho amostral do que o estudo A

d) os estudos têm resultados divergentes

Resposta comentada da questão sobre bioestatística

O estudo A tem um resultado que demonstra benefício, e um intervalo de confiança mais estreito, todo incluído acima do ponto de nulidade da associação. Ou seja, o estudo A demonstra benefício com intervalo de confiança que corrobora esse benefício.

O estudo B, que avalia a eficácia do mesmo tratamento, encontra o mesmo resultado, mas tem um intervalo de confiança mais largo, que atravessa o ponto de nulidade da associação. Ou seja, o estudo B demonstra benefício, mas tem um intervalo de confiança que não permite afirmar que esse benefício é significativo.

Geralmente, quanto maior a amostra de um estudo, mais estreito é o seu intervalo de confiança, com valores que se aproximam daquele encontrado no estudo. Por isso, como os dois estudos avaliam o mesmo tratamento, podemos deduzir que o estudo B avaliou uma amostra menor do que o estudo A. Resposta: alternativa C.

Questão 3

(UNICAMP – FACULDADE DE CIÊNCIAS MÉDICAS DA UNICAMP, 2023) Um levantamento feito em uma amostra aleatória de estudantes dos cursos de graduação da Unicamp, para estudar o Índice de Massa Corporal (IMC) nesse grupo, identificou média=21Kg/m2 com desvio-padrão=3Kg/m2 e erro-padrão=0,5Kg/m2, PODEMOS DIZER, COM 95% DE CERTEZA (T-CRÍTICO=1,96), QUE A VERDADEIRA MÉDIA DO IMC NESSA POPULAÇÃO ESTÁ ENTRE:

a) 15,12 e 26,88

b) 18,00 e 24,00

c) 20,02 e 21,98

d) 20,50 e 22,15

Resposta comentada da questão

A média de IMC da amostra avaliada foi 21. Sabemos o desvio-padrão da amostra, mas se quisermos considerar qual a inferência que devemos fazer para a população geral, devemos lembrar da curva de Gauss e da distribuição normal. O enunciado traz o T-crítico de 1,96. Com 1,96 desvio-padrão para cada lado teremos 95% da amostra, e é esse intervalo que a questão está pedindo. Ou seja, se formos extrapolar para a população, qual o intervalo de confiança que contém 95% da amostra avaliada?

Deveríamos, para calcular os limites inferior e superior desse intervalo, fazer o seguinte cálculo:

  • Limite inferior = média (21) – 1,96 x desvio-padrão da amostra
  • Limite superior = média (21) + 1,96 x desvio-padrão da amostra

Esse seria o cálculo para avaliar o intervalo de confiança da amostra. Na estatística inferencial, entretanto, temos que fazer diferente. Em outras palavras, para construir uma inferência do que esperamos na população geral, o cálculo é outro. Ao invés de usarmos o desvio-padrão, usaremos o erro-padrão, que o enunciado nos diz que é 0,5. Assim, teremos o seguinte: Limite inferior = 21 – 1,96 x 0,5 = 21 – 0,98 = 20,02. Limite superior = 21 + 1,96 x 0,5 = 21 + 0,98 = 21,98. Intervalo = 20,02 – 21,98. Resposta: Alternativa C.

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