Videoaula 04 – Faixas de referência: curva de Gauss ou percentis?

Quando usar média ± 2 DP e quando usar percentis

Pergunta guia

Como decidir se uma faixa de referência deve ser baseada na curva normal ou em percentis?

Tempo sugerido

12 a 15 minutos

Objetivo da videoaula

Ao final desta videoaula, o aluno deverá diferenciar situações em que o método da curva de Gauss é adequado daquelas em que o método dos percentis é mais apropriado.

8. Quando a curva normal não é adequada?

A distribuição normal é muito útil, mas nem toda variável observada na prática se ajusta bem a esse modelo.

Variáveis com forte assimetria, distribuição descontínua ou presença de valores extremos podem exigir outro tipo de abordagem.

Exemplos:

• triglicerídeos;
• tempo de internação;
• marcadores inflamatórios;
• consumo alimentar;
• número de episódios clínicos;
• número de irmãos;
• contagens em geral.

Nesses casos, o pesquisador pode considerar:

1. uso de mediana e percentis;
2. testes não paramétricos;
3. modelos específicos para contagem ou assimetria;
4. transformações, como logaritmo, raiz quadrada, inverso ou potência.

Atenção

Não devemos forçar o uso da curva normal quando os dados claramente não se ajustam a esse modelo. A escolha da técnica estatística deve respeitar o comportamento empírico da variável.

9. Faixas de referência

Faixas de referência são intervalos utilizados para indicar a região em que se espera encontrar a maior parte dos valores de uma população de referência.

Na Saúde e Nutrição, elas aparecem em exames laboratoriais, parâmetros antropométricos e indicadores clínicos.

Atenção

Faixa de referência não é sinônimo absoluto de saúde ou doença. Ela indica uma região esperada em determinada população de referência. A interpretação clínica exige contexto.

10. Método da curva de Gauss

Quando a variável apresenta distribuição aproximadamente normal, podemos construir uma faixa de referência aproximada por:

$$\bar{x} \pm 2s$$

em que $\bar{x}$ representa a média amostral e $s$ representa o desvio-padrão amostral.

Ou seja:

$$\begin{aligned} LI &= \bar{x} - 2s \\ LS &= \bar{x} + 2s \end{aligned}$$

em que $LI$ é o limite inferior e $LS$ é o limite superior da faixa de referência.

Esse intervalo contém, aproximadamente, 95% dos valores esperados sob normalidade.

Exemplo

Se a glicemia tem média de 92 mg/dL e desvio-padrão de 9 mg/dL:

$$\begin{aligned} LI &= 92 - 2(9) = 74 \ \text{mg/dL} \\ LS &= 92 + 2(9) = 110 \ \text{mg/dL} \end{aligned}$$

Interpretação:

Considerando distribuição aproximadamente normal, espera-se que cerca de 95% dos indivíduos da população de referência apresentem glicemia entre 74 e 110 mg/dL.

11. Método dos percentis

Quando a variável é assimétrica, contém valores extremos ou não se ajusta bem ao modelo normal, usa-se o método dos percentis.

Para uma faixa central de 95%, utilizam-se:

$$P_{2,5} \leq X \leq P_{97,5}$$

em que $P_{2,5}$ representa o percentil 2,5 e $P_{97,5}$ representa o percentil 97,5.

Comentário do professor

O método dos percentis é muito útil para variáveis assimétricas, como triglicerídeos, tempo de internação, consumo alimentar e alguns marcadores inflamatórios.

Fechamento da videoaula

A boa análise estatística começa respeitando o comportamento da variável.