Pesquisa quantitativa Aspectos relacionados a ética

1. Ramo da filosofia Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento

2. 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?

3. 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: • Indutivo • Dedutivo • Hipotético dedutivo • Dialético

4. 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”? indutivo dedutivo

5. 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

6. 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 • 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

7. A Estatística ! 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 Como garantir que as generalizações são confiáveis? Quem garante que os resultados do meu experimento/pesquisa podem ser generalizados?

8. Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento 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.

9. Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento Teste de hipótese “realidade” Aceita rejeita Erro tipo I – nível de significância ou α Erro tipo II ou β Aceita rejeita Experimento

10. Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética 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

11. Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética 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”

12. Bioestatística “uma ferramenta para o pensamento e para a prática da ciência; um meio e não um fim” descritiva inferencial organiza dados descreve frequências testa hipóteses “tira” conclusões Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética

13. Bioestatística amostras experimentos Ensaios clínicos e laboratoriais Estudos populacionais/ epidemiológicos Ensaios experimentais Transversais e longitudinais

14. 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.

15. Classificação de amostras permitem generalizar as conclusões válidas apenas para o estudo da qual faz parte

16. Amostras Classificação de amostras Não-probabilísticas • voluntários • intencional • fácil acesso

17. 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.

18. Amostra casual simples (aleatória): • Todos os elementos da população tem igual chance de pertencer à amostra. • Processo de sorteio dos elementos amostrais na população.

19. Amostra sistemática: Utiliza uma ordenação natural existente nos elementos da população, que tem tamanho conhecido. Os elementos são definidos através de intervalos regulares na população, com sorteio do primeiro.

20. Amostra estratificada: A população é dividida em subgrupos homogêneos, e o sorteio da amostra é conduzido em cada um dos grupos. Os subgrupos (estratos) servem para garantir a representatividade das características que se deseja estudar.

21. 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%

22. 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

23. Vantagens da amostra custo menor resultado em menor tempo objetivos mais amplos dados mais fidedignos

24. TAMANHO DA AMOSTRA: variável discreta

25. N => TAMANHO DA POPULAÇÃO P => PROPORÇÃO DE CASOS Q => 100-P e => ERRO AMOSTRAL entre 2 e 5% - definido pelo pesquisador z => 1,96 para 95% 2,58 para 99%

26. TAMANHO DA AMOSTRA: variável contínua

27. N => TAMANHO DA POPULAÇÃO s => VARIABILIDADE CONHECIDA (X-X) => PRECISÃO DESEJADA diferença considerada mínima significante definido pelo pesquisador z => 1,96 para 95% 2,58 para 99%

28. EXEMPLOS: • Considerando uma prevalência conhecida de 20% para sobrepeso e obesidade, calcular o tamanho da amostra para 95% de confiança e precisão de 4%.

29. 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

30. 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.

31. 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

32. E a ética? • As situações mais comuns, parcialmente definida pelos aspectos quantitativos, são: • Planejar uma amostra muito grande (e afetar pessoas desnecessariamente) • Planejar uma amostra muito pequena (e afetar pessoas inutilmente)

33. 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

34. 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

35. Indireta Pesquisa documental Obtida de fontes primárias Pesquisa bibliográfica Obtida de fontes secundárias Direta Observação Entrevista Questionário Formulário Medidas de opinião e atitudes Técnicas de coleta de dados Dados obtidos pela própria pesquisa, em geral no momento e/ou local em que ocorre

36. 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

37. Técnicas diretas Questionário: • com mostruário • de avaliação • de fato • de ação • de intenção • de opinião • pergunta-teste * Os tipos de perguntas tem outras classificações, conforme sua intenção

38. 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

39. Técnicas diretas • Exame clínico/ físico/psicológico: • procedimentos sistematizados • protocolos bem discutidos e pré-testados • calibração prévia

40. Precisão validade Precisão validade Precisão validade Precisão validade Lógica da calibração

41. Técnicas diretas • As técnicas de coletas de dados podem interferir nos aspectos de uma pesquisa: • geralmente, são pecados mortais; • Os problemas mais comuns ocorrem • na formulação das perguntas (planejamento) • no treinamento dos aplicadores (planejamento) • no preenchimento das respostas (execução) • na tabulação das respostas (execução)

42. Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Mais consistente Comitês e pesquisadores mais conscientes e engajados