Resumo.docx

Proposta para curso de extensão Título: METODOLOGIAS ESTATÍSTICAS APLICADAS A DADOS DA SAÚDE UTILIZANDO O SOFTWARE R: ANÁLISE DESCRITIVA E EXPLORATÓRIA DE DADOS Proponente: Daniele de Brito Trindade Colaboradores: Iago Maciel da Silva Ana Paula Malheiros Knopp Discentes voluntários: Andresa Gissely Alkmim Barbosa da Silva Luzia Almeida Couto Jéssica Souza Coqueiro Valor da inscrição: GRATUITO Público-Alvo: DOCENTES, DISCENTES, PESQUISADORES E PROFISSIONAIS DA ÁREA DE SAÚDE. Número de vagas: 40 Sugestão de datas para o curso: de 06/12 a 13/12 (as aulas práticas serão divididas em duas turmas de 20 alunos) Período: Tarde Atribuições do IF Baiano  Produzir e registrar os certificados do curso de extensão.  Impressão dos cartazes.  Divulgação do evento.  Inscrição dos alunos.  Lista de presença.  Carro oficial para deslocamento das alunas. Atribuições da UNIFG  Espaço para a realização das aulas teóricas e práticas.  Produzir a arte para a divulgação do evento.  Divulgação do evento.  Impressão das apostilas coloridas (44 apostilas teóricas com 42 páginas e 44 apostilas práticas com 35 páginas).  Lanche para a docente e as monitoras durante o curso.

OBSERVAÇÕES IMPORTANTES: Unidade de locação da ministrante do curso: IF Baiano – Campus Guanambi Para ganhar o certificado, o aluno deve participar de 75% do curso.

DESCRIÇÃO DO CURSO DE EXTENSÃO Resumo do curso O tratamento de dados e uso de ferramentas estatísticas é uma necessidade recorrente a quem lida com muitas informações e precisa organizá-las e apresenta-las de forma coerente. Desta forma, o Curso de Extensão METODOLOGIAS ESTATÍSTICAS APLICADAS À DADOS DA SAÚDE UTILIZANDO O SOFTWARE R: ANÁLISE DESCRITIVA E EXPLORATÓRIA DE DADOS tem por objetivo disponibilizar à comunidade formada por docentes, discentes, profissionais e pesquisadores da área de saúde a retomada ou construção de conceitos básicos de estatística e a apresentação do software para analisar dados. É notório que a Estatística está presente em diversas áreas do conhecimento e, é essencial na formação dos profissionais, nesse contexto, faz-se importante que todos tenham, no mínimo, conhecimento dos conceitos básicos para que as análises dos dados sejam realizadas com coerência e efetividade para que os resultados possam contribuir de forma significativa para a comunidade na qual os trabalhos estão inseridos. Propomos um curso de extensão de 20 horas para (re) conhecimento e discussão de conceitos básicos apresentados na análise descritiva e exploratória de dados, bem como, apresentar um software estatístico para analisar dados oriundos de trabalhos científicos, denotado por R. O programa oferece uma variedade de técnicas gráficas e estatísticas, modelos lineares e não lineares, testes estatísticos, classificação, entre outros. A ferramenta inclui um gerenciador de dados e armazenamento, operadores para cálculos em exibições (matrizes em particular), uma coleção de ferramentas para análise de dados, facilidades para exibição de dados e recursos de programação para os usuários avançados. O curso terá como público-alvo docentes, discentes, profissionais e pesquisadores da área de saúde que visem utilizar o R como ferramenta gratuita e de reconhecimento mundial para realizar a análise descritiva e exploratória de dados, uma vez que, os demais softwares com eficiência similar são pagos e restritos a profissionais e Instituições que adquirem as licenças. JUSTIFICATIVA A obtenção e gestão de dados e informações, possui um papel crucial na era do conhecimento. Compreender e poder utilizar métodos e ferramentas estatísticas em pesquisas acadêmicas, ou em gestões administrativas, significa otimizar o tempo e o uso de recursos, além de aperfeiçoar a apresentação e visualização dos resultados, para enfim, tomar boas decisões. Assim, a Estatística está presente no cotidiano de todos e é necessária para a compreensão de vários experimentos em diversas áreas do conhecimento. Os trabalhos científicos, por sua vez, requerem conhecimentos em Estatística, pois a coleta e análise de dados são etapas em que tanto os alunos e quanto os professores apresentam maiores dificuldades. Dentre as várias alternativas de tratamento de dados estatisticamente, o uso de softwares gratuitos, como o R, constitui uma opção valorosa enquanto um ambiente que possibilita o uso de diversas técnicas

estatísticas, permitindo ao usuário sumarizar os dados, construir gráficos, ajustar modelos e fazer análises de diagnósticos, por exemplo. Desta forma, é importante que docentes, discentes, pesquisadores e profissionais da área de saúde desenvolvam um entendimento básico de como planejar um experimento aleatório, analisar os dados, tabular e construir gráficos para auxiliar na interpretação dos resultados e generalizar através da inferência estatística. Sob essa perspectiva, a proposta do curso é popularizar os conceitos básicos de estatística utilizando de forma eficaz o software R para analisar os dados provenientes, especialmente, de pesquisas científicas. OBJETIVOS Geral Promover discussões teóricas dos conceitos e da metodologia inicial da Estatística Básica e oferecer instruções para o uso do software R como ferramenta para análise dos dados. Específicos   

(RE) conhecer as noções e conteúdos básicos de estatística essenciais para análise estatística de dados. Estimular a capacidade de interpretação de dados estatísticos e análise crítica de informações. Utilizar o Programa Estatístico R como instrumento para análise dos dados.

METODOLOGIA O curso será composto por 14 aulas teóricas com conteúdo expositivo e terá 6 horas de atividades práticas. Será limitado a 40 vagas, dado que o acompanhamento em aulas práticas para um número maior de alunos afetaria a qualidade do curso. Destacamos na proposta do Curso que a análise descritiva e exploratória de dados é fundamental para verificar o comportamento das variáveis aleatórias discretas e contínuas. Inicialmente, será feita uma revisão de conteúdos com foco na análise descritiva, ao passo que, de forma dialogada, se estabeleça uma sondagem acerca dos conhecimentos prévios e pré-requisitos relacionados a esta abordagem. Os conteúdos serão apresentados de forma contextualizada e exemplificada, onde será possível classificar variáveis (quantitativa discreta ou contínua; qualitativa nominal ou ordinal), verificar distribuições de frequências das variáveis, tabular os dados e construir gráficos, além de calcular as medidas de tendência central das variáveis quantitativas: média, moda e mediana, e as medidas de dispersão: desvio padrão, variância e coeficiente de variação. Em um segundo momento, será feita a apresentação do R enquanto um software gratuito para elaboração de gráficos e computação estatística. Após instruções teóricas, os participantes serão incentivados à prática, aplicando uma simulação de dados em um estudo relacionado à sua área de atuação. As ferramentas disponibilizadas pelo software incluem um gerenciador de dados e armazenamento, operadores para cálculos em exibições (matrizes em particular), uma coleção de ferramentas para análise de dados, facilidades para exibição de dados e recursos de programação para os usuários avançados.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 1. Classificação das variáveis a. Variáveis qualitativas i. Nominal ii. Ordinal b. Variáveis quantitativas i. Discreta ii. Contínua 2. Séries estatísticas a. Tipos de séries estatísticas b. Representação tabular c. Representação gráfica 3. Distribuições de frequências a. Dados brutos e Rol b. Distribuição de frequências c. Variáveis qualitativas d. Variáveis quantitativas e. Representação gráfica f. Ramo-e-folhas 4. Medidas de posição a. Média i. Simples ii. Ponderada b. Moda i. Cálculo da moda para variáveis discretas ii. Cálculo da moda para variáveis contínuas iii. Cuidados no uso da moda c. Separatrizes i. Mediana ii. Quantis, decis, e centis d. Relação entre as medidas de tendência central 5. Medidas de dispersão a. Absolutas i. Amplitude total ii. Amplitude semi-interquartílica ou desvio quartil iii. Desvio médio iv. Variância v. Desvio padrão b. Relativas i. Coeficiente de variação 6. Análise descritiva e exploratória de dados utilizando o R a. Análise univariada b. Análise bivariada