A estimativa das populações é a base para todos os estudos científicos em epidemiologia. Trata-se de um conjunto de técnicas e métodos estatísticos aplicados nos estudos epidemiológicos.
Para entender como iniciar um estudo na área epidemiológica, deve-se ter conhecimento dos conceitos utilizados para a escolha adequada dos métodos de pesquisa.
Recenseamentos
São operações de alto custo e que ocorrem a cada período de tempo relativamente longo, ou seja, do anos anteriores ou posteriores. O objetivo é coletar dados de forma constante para a estimativa das populações estudadas.
Sensos
Necessidade de conhecer a população de uma área, para quaisquer planejamentos ou avaliações de programas de saúde. Por exemplo, crescimento de uma população (nascimentos, mortes e imigração).
Obtém-se informações de como a população cresce em progressão aritmética (se,por exemplo, há aumento do mesmo número de indivíduos a cada ano) ou então se a população cresce em progressão geométrica.
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A estimativa das populações pode ser, intercensitária, ou seja, quando a estimativa localiza-se entre os dois censos, pós -censitária, quando pretende a estimativa localiza -se após o segundo censo, ou pré- censitária, quando a estimativa localiza-se antes do primeiro censo.
A população pode ser estimada pelos seguintes métodos: Métodos natural, Métodos aritmético, Métodos geométrico.
Métodos da estimativa das populações
Método natural
É somar a cifra do último censo. Portanto, o aumento determinado por nascimentos somado à imigração e subtrair a diminuição ocasionada por óbitos somados à emigração (aplicável em áreas onde os registros de nascimentos e óbitos sejam confiável).
Método aritmético
Aumento do mesmo número de indivíduos a cada ano, ou seja, o crescimento é constante.
Método geométrico I
Quando o pressuposto básico da população cresce a uma razão constante por ano.
Método geométrico II
Equivalente ao método geométrico I, com a vantagem de não utilizar logaritmo – calcular o crescimento médio anual, a média entre as populações dos dois censos e a taxa de crescimento anual.
Método geométrico III
Alternativa, pode-se aplicar uma fórmula em substituição ao último método.
Os métodos pode apresentar vantagens e desvantagens:
- Método aritmético: o crescimento populacional é linear.
- Método geométrico: o crescimento é curvilíneo.
Para estimativas intercensitárias, o método aritmético apresenta resultados mais elevados. Já para as estimativas pré-censitárias e pós-censitárias o método geométrico é que apresenta resultados mais elevados.
Amostragem
Selecionar uma amostra a partir de uma população tem como objetivo de estudar alguma característica, de modo que os resultados obtidos na amostra possam ser generalizados para a população de origem.
População
Conjunto total de unidades existentes em determinado lugar em um determinado tempo que possuem características em comum as quais se deseja estudar.
Amostra
Subconjunto com número geralmente reduzido de unidades obtidas, de modo a representar a população de origem. A diferença entre a população e a amostra é o tamanho, ou seja, o número de unidades. A amostra, o número de unidades, se chama “tamanho da amostra” representado por “N” nas fórmulas estatísticas da estimativa das populações.
Inferência estatística
Processo da estimativa das populações pelo qual se examina uma amostra. Ou seja, obtém-se informações válidas para a população da qual a amostra foi obtida.
Amostra representativa de uma população: é preciso que todas as características dessa população estejam representadas na amostra, principalmente as variações nas unidades de amostragem – pode ser um indivíduo ou pode ser um grupo de indivíduos (ex.: lotes, galpões, rebanhos etc.)
Finalidades da amostragem
Amostragem pode ser empregada em várias situações relacionadas à sanidade animal.
Um uso comum de amostragem na área de saúde animal é na determinação de parâmetros populacionais, principalmente na determinação de uma taxa, como, por exemplo, quando se deseja conhecer a prevalência de determinada infecção em determinada população.
Amostragem
É utilizada na estimativa das populações, para detectar se uma característica está presente ou não na população, como procedimento de amostragem para a realização de estudos epidemiológicos. E tem como propósito a verificação se existe associação entre a ocorrência de uma enfermidade e a exposição a fatores de risco.
Tipos de amostra
Probabilística: (chamada aleatória) é aquela em que todas as unidades da população tem a mesma probabilidade de serem selecionadas.
Não probabilística: é aquela em que nem todas as unidades tem a mesma chance de fazerem parte da amostra (ex.: voluntários, amostra intencional – amostra apenas de adultos -, amostra prontamente acessível, rebanhos de mais fácil acesso proprietários mais receptivos etc.
Vantagens do uso de amostragem:
- Baixo custo;
- Maior rapidez da informação;
- Melhor detalhamento dos dados;
- Economia de espaço e de pessoal;
- Melhor qualidade dos resultados devido ao melhor treinamento de um grupo mais reduzidos de pessoas;
- Possibilidade de recrutar pessoal mais preparado;
- Possibilidade de estudar um problema;
- Controle de vacinas;
- Controle de alimentos em conserva, etc
Limitações do uso de amostragem: Não proporciona informações certas de todos os elementos da população. Bem como, dificuldades técnicas, pois demanda participação de especialistas.
Erros que provêm de amostragem: discrepância entre o valor obtido com um amostra e o valor que seria obtido caso fossem examinadas todas as unidades da população.
O uso de métodos de amostragem probabilística permite controlar o erro de amostragem de forma satisfatória. Visto que, uma vez que é possível estabelecer o tamanho necessário da amostra a fim de manter o erro dentro dos limites desejados.
Erros que não provêm da amostragem: Erro de medida, erro de não resposta, erro de processamento e erro de seleção das unidades.
O aumento no tamanho da amostra resulta em redução no erro de amostragem, mas não no erro de não amostragem, o qual pode até aumentar com o aumento no tamanho da amostra.
- Erro de medida: erros que se originam da dificuldade de analisar o material do estudo como: objeto a ser medido, instrumento ou os métodos usados e influencia do observador.
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- Objeto a ser medido: quando as condições em que se verificam as medições não são iguais para todos. Ex.: pesagem de bovinos em diferentes condições de alimentação pode levar a resultados diferentes.
- Instrumento de medida: má calibração de um aparelho que aponta sistematicamente medição acima ou abaixo da verdadeira ou não possui um grau de ajuste que permita uma observação exata.
- Observador: aquele que faz a medição da característica analisada.
- Erro de não resposta: Erro de resultado da análise em algumas das unidades incluídas na amostra. São apreciáveis, principalmente quando se trata de entrevista ou inquérito feito por meio postal.
As razões de não resposta podem estar associadas a falha na localização de algum elemento a ser incluído na amostra; incapacidade de proporcionar a informação requerida, recusa em participar da pesquisa.
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- Efeito da não resposta: um erro difícil de medir. As substituições não resolvem o problema básico da não resposta, apenas aumentam o tamanho da amostra na parte da população disposta a colaborar com a pesquisa que está sendo realizada.
- Erro de processamento: são informações deliberadamente falsas proporcionadas por entrevistas, como registros errados, codificação equivocada, manipulados de forma deficiente ou então omitidos.
Delineamento da amostragem para estimativa de taxas
Para estabelecer uma população-alvo, calcula-se o tamanho da amostra, ou seja, o número de unidades a serem examinadas. Depois determina-se o método de seleção das unidades que farão parte da amostra e então a forma de estimar o parâmetro, ou seja, a taxa populacional.
Variação da população
Quanto maior a variação da população quanto a característica pesquisada, mais unidades devem ser examinadas para que se conheça o valor populacional.
Precisão da estimativa
É a diferença que se admite entre o valor obtido na amostra e o valor verdadeiro populacional.
Relação inversa entre precisão e tamanho da amostra: precisão alta significa admitir diferença pequena entre o valor da amostra e o valor populacional.
Precisão alta resulta em aumento no tamanho da amostra, com consequente aumento nos custos. Precisão muito baixa diminui a utilidade dos resultados.
Nível de confiança (1-alfa): representa a probabilidade de que a estimativa seja verdadeira. Tem relação direta com o tamanho da amostra, ou seja, quanto maior o nível de confiança maior o numero de unidades a serem examinadas.
Tamanho da população: tem relação direta com o tamanho da amostra.
Recursos: Se não há recursos para obter e examinar amostra de tamanho suficiente para obter a precisão desejada, é preciso analisar se o resultado obtido terá utilidade.
Métodos de seleção das unidades
Amostragem aleatória simples
Unidade a serem examinadas são selecionadas da população por um procedimento aleatório. Vários recursos podem ser utilizados, como tabela de numero aleatório, bolas de loteria, programas de computador etc.
É preciso que todas as unidades tenham uma identificação.
Trata-se de um procedimento adequado quando:
- A população não varia muito quanto à característica estudada;
- Não se sabe da existência de subpopulação entre as quais há diferença marcantes quanto a característica estudada;
- A população não é muito grande;
- É possível obter uma lista completa com todos os elementos que compõem a população.
Amostragem sistemática
Exige que as unidades componentes da população estejam em uma certa ordem de posição, como filas, fichas, bovinos passando por um brete, vacas acorrentadas no estábulo, carcaças na linha de processamento em um abatedouro etc.
Para operar esses procedimentos, são seguidos os seguintes passos:
- Ordenar as unidades em uma lista ou em uma posição;
- Determinar o tamanho da amostra (n);
- Estabelecer o intervalo de seleção (N/n);
- Determinar o número de arranque , que corresponde a um numero sorteado aleatoriamente entre 1 e intervalo de seleção;
- Examinar a unidade com o número inicial sorteado
- Examinar as unidades somando o intervalo de seleção ao numero anterior analisado, até completar a amostra.
Amostragem estratificada
Quando é possível dividir a população em partes de acordo com critérios diversos, por exemplo, geográfico, sexo, idade, tamanho de rebanho, finalidade da produção etc.
Os estratos podem ter ou não o mesmo número de unidades e devem excluir -se mutuamente, isto é, a unidade que faz parte de um estrato não faz de outro.
Vantagens da amostragem estratificada: Redução do tamanho da amostra para um mesmo grau de precisão e a garantia de representação adequada na amostra de todas as partes da população.
Amostragem por conglomerados
Situações em que a população está formada por unidades que se distinguem por características secundárias (tamanho, idade, sexo etc), mas que se apresentam agrupadas no espaço ou no tempo.
diferença entre estratificado e conglomerado: Estrato é homogêneo internamente, mas um difere do outro. Já conglomerado é heterogêneo internamente no que diz respeito à característica investigada, além disso os conglomerados não diferem muito entre si.
Estimativa do parâmetro
A estimativa do valor populacional da taxa por ponto, é recomendável calcular o intervalo de confiança que, dentro do nível de confiança estabelecido, que deverá conter o valor populacional.