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Ramo da filosofia. Pesquisa quantitativa Aspectos relacionados a ética. Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento . Pesquisa quantitativa Aspectos relacionados a ética.
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Ramo da filosofia Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Uma base para compreender os aspectos de ligação entre estes campos de conhecimento
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: • Indutivo • Dedutivo • Hipotético dedutivo • Dialético
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
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
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
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?
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.
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
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
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”
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
Bioestatística amostras experimentos Ensaios clínicos e laboratoriais Estudos populacionais/ epidemiológicos Ensaios experimentais Transversais e longitudinais
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 permitem generalizar as conclusões válidas apenas para o estudo da qual faz parte
Amostras Classificação de amostras Não-probabilísticas • voluntários • intencional • fácil acesso
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: 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.
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.
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
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%
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%
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: • Planejar uma amostra muito grande (e afetar pessoas desnecessariamente) • 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
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
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: • com mostruário • de avaliação • de fato • de ação • de intenção • de opinião • pergunta-teste * Os tipos de perguntas tem outras classificações, conforme sua intenção
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
Precisão validade Precisão validade Precisão validade Precisão validade Lógica da calibração
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)
Pesquisa quantitativaAspectos relacionados a ética Mais consistente Comitês e pesquisadores mais conscientes e engajados