1. Descritiva: coleta, organização e apresentação de dados. Resume e descreve características observáveis.

2. Probabilística: estudo de fenômenos aleatórios. Baseia-se na teoria das probabilidades.

3. Inferencial: realiza generalizações a partir de amostras.

1. Análise crítica: interpretação correta de dados e estudos permite identificar erros e vieses em pesquisas da área.
2. Independência: compreensão de métodos estatísticos garante maior autonomia nas análises de pesquisa.
3. Análise estatística: aplicação adequada de técnicas estatísticas aprimora a confiabilidade e precisão dos resultados.

• São características de uma população (amostra) em estudo, possível de ser medida, contada ou categorizada.
• Assumem diferentes valores, dependendo da pessoa, situação ou tempo.
• Um e apenas um resultado por respondente.
• Queremos descobrir como e por que elas podem variar, se elas se relacionam com outras variáveis.

Classifica as unidades em classes ou categorias em relação à característica representada, não estabelecendo qualquer relação de grandeza ou de ordem.

📌 Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio.

Existe algum tipo de ordem para as diferentes categorias na escala, mas não há intervalos iguais entre pontos adjacentes na escala.

📌 Exemplos: avaliação do atendimento, grau de escolaridade, classe social, faixa etária.

• Dicotômica ou binária: 2 categorias
• Politômica: 3+ categorias

• Discreta: os valores são necessariamente números inteiros.
• Contínua: quando podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo e, portanto, podem ser expressas como decimais.

• Pesquisa de levantamento (survey)
• Procurando por diferenças
• Delineamentos correlacionais
• Causalidade

• Delineamento entre grupos
  Avaliar diferenças entre as médias de grupos distintos.

  📌 Diferença do tempo de recuperação entre um grupo que experimenta um novo tratamento e outro que segue um tratamento padrão.

• Delineamento dentre grupos
  Comparar o mesmo grupo de elementos sob condições distintas.

  📌 Avaliar diferenças de crescimento de um mesmo grupo de plantas sob luz solar e luz artificial.

Como uma variável pode se alterar à medida que a outra muda?

• Experimental
  O pesquisador controla as variáveis independentes (causa, fatores, tratamentos) de tal forma a obter a variável dependente (efeito, variável resposta).

• Observacional
  O pesquisador não pode controlar uma variável independente e nem proceder a aleatorização das unidades amostrais. Não há “intervenção” do pesquisador.

• As unidades de análise são grupos (populações de países, regiões ou municípios, por exemplo) ao invés de indivíduos.
• Pode ser feito comparando-se populações em diferentes lugares ao mesmo tempo ou comparando-se a mesma população em diferentes momentos.

• As medidas de exposição e efeito (condição de saúde) são realizadas ao mesmo tempo.
• Os dados são coletados individualmente e incluem informações relativas ao:
  • Sujeito da pesquisa e do ambiente em que vive no momento da pesquisa;
  • Podem ser relatos de dados retrospectivos (ex.: vacinação, exposições pregressas).

• Inclui pessoas com o desfecho de interesse e um grupo controle (não afetados pelo desfecho).
• Os investigadores coletam dados sobre a ocorrência da doença em um determinado momento no tempo e sobre a ocorrência de exposições em algum momento no passado.
• São longitudinais e retrospectivos (busca, no passado, uma determinada causa (exposição) para a doença ocorrida).

• Também chamados de longitudinais ou de incidência, iniciam com um grupo de pessoas livres da doença, classificados em subgrupos, de acordo com a exposição a uma causa potencial da doença ou desfecho sob investigação.
• As variáveis de interesse são especificadas e medidas, e a coorte inteira acompanhada com o objetivo de ver se o surgimento de novos casos do desfecho insvestigado difere entre os grupos, conforme a presença ou não de exposição.