Iniciação à Pesquisa Científica em Saúde/ REPOSITÓRIO DE EXERCÍCIOS RESOLVIDOS/ Exercício 3: Peso neonatal III

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Questão - Peso neonatal III[editar | editar código-fonte]

Em uma maternidade, um estudo foi conduzido a partir de uma amostra aleatória simples de 335 nascimentos. O peso do bebês foi representado nos histogramas abaixo, separados por sexo. Analise os gráficos e responda:

Histograma de frequência - peso ao nascer de bebês do sexo feminino.png

Sexo feminino (n=169): média 3054,3 ± 479,4 gramas

Histograma de frequência - peso ao nascer de bebês do sexo masculino.png

Sexo masculino (n=166): média 3114,3 ± 475,8 gramas

Sobre um bebê de 790 gramas do sexo feminino (Z-escore= -4,7 desvios-padrão) , que acaba de nascer nesta maternidade, podemos AFIRMAR, comparativamente ao histograma de frequência do estudo:

a) Que ele é um bebê típico desta população.

b) Que este bebê tem peso < 95%, em comparação aos avaliados no estudo.

c) Que não é possível compará-lo ao peso dos bebês do sexo feminino do estudo.

d) Que ele tem peso correspondente ao percentil -4,7 para esta população.

Resposta da questão:[editar | editar código-fonte]

IMAGEM 1: Definição de curva de Gauss: gráfico de distribuição normal de um determinado conjunto de dados, que representa uma função com propriedades peculiares. É inteiramente descrita por seus parâmetros de média e desvio padrão.
IMAGEM 2: Representação simplificada da amostra obtida, cujo peso médio é de 3054g, com respectivos desvios-padrões (±479g). Seta vermelha indicando onde a RN de 790g se encaixaria na curva.

TEORIA:

CURVA DE GAUSS: É um gráfico de distribuição normal de um determinado conjunto de dados e representa uma função que possui propriedades peculiares. A aplicação desta função em estatísticas é fundamental, pois define a probabilidade de ocorrência de certos eventos. Esta distribuição de probabilidades é definida pelo gráfico representado na Imagem 1 (ao lado). Como se trata de distribuição de probabilidade contínua, a área que fica entre a curva e o eixo das abscissas representa a probabilidade. Essas áreas são divididas pelo desvio-padrão em torno da média.


O conceito de "Distribuição normal", portanto, é o ponto fundamental do exercício. Para analisar os dados a partir daí, deve-se assumir que a variável PESO em RN (em ambos sexos) tende para distribuição normal e simétrica em torno da média. Assume-se então que Curva de Gauss é efetiva para demonstrar os valores do enunciado.

Dado que: peso do sexo Feminino tem média (µ) de 3054g e desvio padrão (σ ou DP) é de 479g, criou-se uma curva específica (Imagem 2), onde foram colocados os valores:

  • µ
  • µ ± 479 (1DP)
  • µ ± 958 (2DP)
  • µ ± 1437 (3DP)
  • µ ± 1916 (4DP)

Representou-se, em verde no gráfico, o peso esperado para cada escore z possível (logo se vê que a RN de 790g está realmente entre o escore -4 e -5, como dito anteriormente).

A área abaixo da curva é a representação dos percentis para cada escore z. Por definição, cada escore z delimita um percentil diferente, que é padronizado e cujo significado é:

  • ±1DP: 68% da amostra está contida nesses limites de DP
  • ±2DP: 95,4% da amostra está contida nesses limites de DP (indivíduos nesta faixa são chamados de típicos).
  • ±3DP: 99,7% da amostra está contida nesses limites de DP
  • ±4DP: 99,994% da amostra está contida nesses limites de DP




A resposta é a LETRA B


Resolução:

a) Que ele é um bebê típico desta população.

FALSO: Considerando que: o conceito estatístico de “indivíduo típico de uma população” deva se encaixar nos valores de -2DP e +2DP (95,44% da população) e a bebê em questão está em -4,7DP, ela não é típica dessa população, e sim, atípica.


b) Que este bebê tem peso < 95%, em comparação aos avaliados no estudo.

VERDADEIRO: Se essa RN do estudo possui escore z = -4,7DP, isso significa que seu peso é < 99,994%. Assim sendo, ela também está incluída nos que tem peso < 95%. Portanto, ela se encaixa no percentil proposto pela alternativa e, inclusive, o ultrapassa.


c) Que não é possível compará-lo ao peso dos bebês do sexo feminino do estudo.

FALSO: A análise de que o peso dessa bebê é muito aquém do esperado para essa população (790g, escore z=-4,7DP) já é uma forma de comparação entre os pesos dos bebês. Mesmo sendo extremamente atípico, esse peso encontrado pode ser comparado com qualquer outro peso possível de ser encontrado na amostra (por exemplo, caso exista um bebê cujo escore z>4, a comparação entre eles ainda é válida e pode ser realizada, bem como com todos outros indivíduos da população do estudo). Desde que existam indivíduos representados na curva, a comparação entre eles sempre poderá existir quando se fala de uma variável comum entre eles, como é o caso do peso dos RN.


d) Que ele tem peso correspondente ao percentil -4,7 para esta população.

FALSO: Escore z e percentil são dados diferentes. Nesse caso, o escore z da bebê é -4,7DP. Isso significa que seu percentil, segundo a curva gaussiana de distribuição normal, é a área abaixo da curva referente aos desvios-padrões de 4,7 que, em percentil, é próximo de 99,994 (tendendo a 100).

Indexadores do tema deste exercício[editar | editar código-fonte]

Estatística descritiva

A distribuição normal (Gaussiana)

Síntese numérica de um conjunto de dados

Bibliografia utilizada[editar | editar código-fonte]

(1) MEDRONHO, Roberto de Andrade. Epidemiologia. 2ª ed. Rio de Janeiro: ATHENEU, 2008.

(2) Laboratório de Estatística e Geoinformação da Universidade Federal do Paraná. Distribuição normal. Consultar em <http://leg.ufpr.br/~silvia/CE701/node36.html>. Acesso em 15 de junho. 2016

(3) Portal Action. Distribuição normal. Consultar em <http://www.portalaction.com.br/probabilidades/62-distribuicao-normal>. Acesso em 15 de junho. 2016

(4) Portal da Universidade de Massachussets. Engenharia: Medidas de tendência central. Consultar em <https://www.eecis.udel.edu/~portnoi/classroom/prob_estatistica/2007_1/lecture_slides/aula02.pdf>. Acesso em 15 de junho. 2016

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