1. Análise bivariada
2. variáveis
2.1. são as formas de se organizar como os números, geralmente distintos, que caracterizam uma coleta de dados.
2.2. No contexto da análise exploratória de dados, o número de variáveis sendo definidas define a análise em univariada, bivariada ou multivariada
3. Tabulação de variáveis com poucos valores
3.1. é elaborado a partir da contagem das observações em cada uma das categorias.
3.2. Frequência absoluta simples:
3.2.1. indica o número de observações de cada variável;
3.3. Frequência percentual simples
3.3.1. indica o percentual (%) das observações em determinada categoria, ela pode ser calculada dividindo cada frequência absoluta pelo total e multiplicando por 100, veja explicação abaixo da tabela;
3.4. Frequência percentual acumulada:
3.4.1. corresponde à frequência percentual de uma categoria com as frequências percentuais anteriores. Detalhes também mostrados abaixo da tabela.
3.5. OBS: Os dados podem também ser expressos em uma tabela por meio da frequência percentual acumulada, que corresponde à soma da frequência percentual de uma categoria com as frequências percentuais anteriores.
4. Representação Gráfica
4.1. Os diagramas gráficos representam os padrões de forma fácil e eficiente, além de serem claros e simples.
4.2. tipos de gráfico utilizados são:
4.2.1. Gráfico de setores ou barras
4.2.1.1. Empreender um determinado número de categorias, é projetado em um círculo, de um determinado número de votos, em algumas vezes, como
4.2.2. Gráfico de colunas
4.2.2.1. É o gráfico representado por retângulos verticais de grande amplitude, indicado para variáveis qualitativas
4.2.3. Gráfico de barras
4.2.3.1. O gráfico formado por retângulos horizontais de larguras iguais, representando uma intensidade de um atributo
4.2.4. Gráfico de linhas
4.2.4.1. As imagens são temporais onde são melhor representadas
4.3. Polígono de frequências
4.3.1. Esse tipo de gráfico é semelhante ao histograma. No entanto, ao contrário do histograma, nenhum segundo começa e termina de acordo com o início e fim dos momentos numéricos, nenhum polígono de frequências, cada ponto na parte superior da figura corresponde ao ponto médio de cada intervalo
4.4. Relação entre duas categorias
5. População e amostra
5.1. É necessário determinar as excessivas de elementos que são impossíveis de acessar.A quantidade total dos elementos que serão foco de um estudo é o que chamamos, em estatística, de população
5.2. Amostragem e técnicas de amostragem
5.2.1. Estudos epidemiológicos relacionados com o desempenho ou o desempenho, como o efeito de certas variáveis na vida como um todo ou em seus subgrupos e prévios como as etapas: elaboração de uma problemática relacionada a algum aspecto da saúde; planejamento de coleta de dados e sua coleta; organização e análises de dados; interpretação sobre o resultado do estudo
5.3. Amostragem no Contexto Epidemiológico
5.3.1. São feitas de tal maneira que os padrões observados nos resultados uma fonte de alguma característica quantitativa da população como um todo.
5.3.1.1. critérios para seleção das amostras de estudo, visando ao aumento da representatividade em relação à população de interesse; definição do tamanho amostral; uso e importância da aleatorização; e evitar/minimizar perdas e viés de seleção.
5.4. Os resultados foram obtidos com uma amostragem, sendo assim, relacionado a parâmetros da população. Há uma variável quantitativa da população, baseada em variáveis, que também podem ser quantitativas ou qualitativas
5.4.1. as conclusões da amostra para a população como um todo, ou seja, a probabilidade da estimativa obtida refletir o parâmetro populacional, usa-se um conjunto de técnicas denominadas inferência estatística
5.4.1.1. Inferência estatística opera com duas técnicas principais: intervalos de confiança e testes de hipótese
5.5. Aleatorização
5.5.1. Definitivamente, mesmo sendo uma fração da população total, é necessário eleger como amostras para o estudo. Pra evitar vieses (erros)
5.6. Amostragem aleatória simples
5.6.1. faz-se uma lista de todos os ossentes que compõem uma população de interesse (número total de N), enumerados de 1 a N, para que seja feito um meio aleatório de escolha
5.7. Amostragem aleatória estratificada
5.7.1. É dividida em subgrupos denominados estratos. Como uma população é heterogênea e pode ter uma série de variáveis a partir de uma região em que é permitida a existência de uma organização igualitária de bairros, regiões, municípios ou classes, por ser interessante para o estudo?
6. Histograma
6.1. Representa uma distribuição de frequência para dados numéricos com muitos valores distintos. É representado por colunas justapostas, sendo que as alturas das colunas são proporcionais às frequências dos valores. Horizontalmente, cada barra do histograma inicia e termina conforme o início e fim dos intervalos numéricos (ou classes).
6.2. Os formatos mais conhecidos dos histogramas são:
6.2.1. Simétrico: quando os valores estão concentrados centralmente e como frequências diminuem conforme o afastamento da classe. Forma uma figura que se apresenta como um montanha com os parecidos (o gráfico anterior na figura 20 é um exemplo).
6.2.2. Há, consequentemente, como frequências decrescem à esquerda. O lado esquerdo do histograma se estende mais que o direito. Forma uma figura com a sua opinião sobre a montanha, com o lado esquerdo e mais distante e mais comprido que o lado direito
6.2.3. Assimétrico à direita: o oposto do assimétrico à esquerda. O lado direito do histograma se estende mais que o esquerdo. Forma uma figura que se apresenta como uma montanha que tem o lado direito menos íntimo e mais comprido que o lado esquerdo.
6.2.4. truncado: quando há censura dos dados, ocasionando uma maior concentração de valores de um lado com a queda das freqüências. Ocorre quando o conjunto de dados não tem zeros, por exemplo. Forma uma figura com uma montanha de montanha, ou seja, um dos lados é abrupto como um desfiladeiro
6.2.5. Multimodal: quando há mais de uma classe com valores máximos. Ocorre mais de uma barra maior entre as barras, sendo estas separadas por barras menores. Forma uma figura de uma montanha com os dois ou mais picos.