Estatistica Basica para Saude Aula 1

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Consultoria e Cursos
Kaluce Gonçalves de Sousa Almondes
Doutora em Ciência dos Alimentos
Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP
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Estatística Básica para Saúde
Aula 01

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Conteúdo programático
1. Etapas de um levantamento estatístico.
2. Tipos de estudos e de variáveis.
3. Apresentação tabular e gráfica de dados.
4. Medidas de tendência central
5. Medidas de dispersão
6. Medidas de separação
7. Principais testes utilizados na estatística univariada -
programa R.

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Conceitos de bioestatística
Etapas de um levantamento estatístico
Tipos de estudos
Estatística descritiva
Agenda

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Conceitos de estatística
O que é
Estatística?
Conceitos e
métodos
científicos
- coleta;
- organização;
- descrição;
- análise;
- interpretação de dados
Conclusões
e decisões

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• Planejar a pesquisa e se preocupa
com o mecanismo da coleta de dados
Planejamento
e amostragem
• Organizar, apresentar e sintetizar
dados observados, sem pretensões de
tirar conclusões de caráter extensivo
Estatística
descritiva
• Inferi, induz ou verifica o
comportamento da amostra.
Estatística
inferencial

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 População
- É qualquer conjunto de elementos, tendo pelo menos uma
variável em comum.
- Ex.: Diabéticos do Brasil
 Amostra
- É qualquer subconjunto da população

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 INDIVÍDUOS
São os objetos descritos por um conjunto de dados, podendo ser
pessoas, animais ou objetos.
 VARIÁVEIS
É qualquer característica de um indivíduo e pode assumir valores
diferentes para indivíduos diferentes.
Brigitte, Baldi, Moore, 2014

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Etapas de um levantamento
estatístico
• Que indivíduos os dados descrevem?
• Quantos indivíduos aparecem nos dados?Quem?
• Quantas/quais variáveis os dados contêm?
• Em qual unidade de medida cada variável está registrada?O quê?
• Que propósitos têm os dados? Eles respondem a
perguntas específicas? As variáveis são adequadas aos
propósitos pretendidos?
• Desejamos tirar conclusões sobre outros indivíduos além
dos quais realmente temos informações?
Por quê?
1º - Planejamento

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Etapas de um levantamento
estatístico
2º - FORMULAÇÃO DA HIPÓTESE:
- Resposta antecipada do pesquisador, que a deduziu da revisão
bibliográfica;
- É enunciada sob a forma de uma afirmação, ainda que provisória.
3º - VERIFICAÇÃO DAS HIPÓTESES
- Realizada no decorrer da pesquisa
4º - DELINEAMENTO DA PESQUISA
- Compreende o planejamento detalhado da coleta de dados, da
realização do trabalho e da análise dos dados.

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Há comparação entre grupos?
Há intervenção ativa
do pesquisador?
Experimental Observacional
Não
Descritivo
Sim
Analítico
Sim Não
Por que a doença
ocorre nessas pessoas?
Será que alguma ação
aumenta a incidência
de uma doença?
Tipos de estudos
Fonte: Danilla Silva

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Estudos do Tipo
Experimental

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Depleção em
vitamina A
Repleção em dieta
regional - AM
Repleção em dieta
regional + pupunha
Repleção em dieta
regional + vitamina A
Dieta controle
Yuyama e Cozzolino, 1996
Estudo
Experimental
Objetivo: estudar o efeito da
suplementação com pupunha
(como fonte de vitamina A) e
verificar os efeitos na
repleção de animais
deficientes em vitamina A.

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200mg de sulfato
ferroso contendo
40mg de ferro
elementar
Pereira et al., 2007
Estudo Clínico
200mg de sulfato
ferroso contendo
10.000 UI de
palmitato de retinol
(1 UI = 0,3 mcg de
retinol)
Objetivo: avaliar a eficácia
da suplementação do
sulfato ferroso associada
ou não à vitamina A no
controle da anemia
ferropriva

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ENSAIOS CLÍNICOS
Tipos de ensaios clínicos
Controlados Não - Controlados
Randomizados
Não-
Randomizados
Cego Duplo
Cego

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Todos os pacientes recebem o mesmo tratamento e sua condição é
verificada antes do início e em vários momentos após o tratamento.
Antes Após
Endocardite Bacteriana
PENICILINA
Melhora ou não do estado
do paciente
Ensaio Clínico NÃO Controlado

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A distribuição do fator de intervenção fica a critério do pesquisador,
ele decide quem receberá o tratamento.
Grupo Controle
Grupo
Experimental
Ensaio Clínico Controlado

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O pesquisador distribui o fator de intervenção de forma aleatória
através de técnica de randomização.
Grupo Controle
Grupo
Experimental

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O paciente não sabe se recebe o tratamento ou o placebo (substância
de aparência, forma e administração semelhante ao tratamento que
está sendo avaliado, porém sem ter o princípio ativo do mesmo).
Placebo
Tratamento
testado
Os pacientes só sabem ao
fim do estudo
O pesquisador
sabe

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O paciente não sabe se recebe o tratamento ou o placebo (substância
de aparência, forma e administração semelhante ao tratamento que
está sendo avaliado, porém sem ter o princípio ativo do mesmo).
Nem os pacientes ...
... nem o
pesquisador sabe
Tratamento
testado
Placebo
Somente após a avaliação dos
resultados todos ficam sabendo

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Estudos do Tipo
Observacional -
Descritivo

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Características
Se restringem a descrever a distribuição das variáveis
existentes, sem se preocupar com relações causais ou outras
hipóteses;
Respondem a 5 perguntas básicas:
1. Qual o fenômeno em questão?
2. Quem apresenta o fenômeno em questão?
3. Em que condições o fenômeno apareceu?
4. Qual a frequência do fenômeno?
5. Onde o fenômeno apareceu?
Estudo descritivo

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Vantagens
• Contribuem para o planejamento;
• Pista para causalidade.
Desvantagens
• Baixa relevância;
• Dados incompletos;
• Relação causa/efeito não estabelecida.
Estudo descritivo

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Estudos do Tipo
Observacional -
Analítico

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População Amostra Expostos e
doentes
Expostos e
não doentes
Não expostos
e doentes
Não expostos
e não doentes
“causa” e “efeito” são detectados simultaneamente. Somente a
análise dos dados permite identificar os grupos de interesse.
Estudo Transversal

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573 crianças Excesso de peso e satisfeitas
com a imagem corporal
Excesso de peso e insatisfeitas
com a imagem corporal
Eutróficas e insatisfeitas com a
imagem corporal
Eutróficas e satisfeitas com a imagem
corporal
Coletados dados sobre insatisfação corporal (escala de imagem
corporal) e antropometria das crianças.
Estudo Transversal

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Casos
Controles
Identificam-se indivíduos com a doença (casos) e, para efeito
de comparação, indivíduos sem a doença (controles) -
PAREADOS
Quantifica a proporção de expostos nos grupos e investiga no
passado causas de diferenças entre as variáveis preditivas que
possam explicar motivo dos casos adoeceram e os controles não.
Expostos e
doentes
Não Expostos
e doentes
Expostos e
não doentes
Não expostos
e não doentes
Estudo caso-controle

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Casos
Controles
Casos – CA de mama – 25 a 75 anos diagnosticados entre 1978-1987
Controles – igual idade e admitidos no hospital neste período
A presença de histórico familiar de câncer de mama aumenta
o risco da doença em 8,84 vezes (OR).
Caso com histórico
familiar de CA
Caso sem histórico
familiar de CA
Controle com histórico
familiar de CA
Controle sem histórico
familiar de CA
Estudo caso-controle

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Expostos – Fumo
Não Expostos – não fumam
Câncer?
Os participantes são classificados em expostos ou não expostos a um
fator (ex.: fumo) e acompanhados por um tempo (as medidas podem
ser realizadas mais de uma vez em tempo diferente) para verificar a
incidência da doença (ex.: CA) ou condição relacionada à saúde.
Quem fuma
tem 2x mais
chance de ter
CA que quem
não fuma
Estudo Longitudinal - Coorte

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Classificação conforme
período e duração da
observação

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• T0 – sem CA
• 5 anos - Acompanhamento
• T1 – com CA
Tempo
- Acompanhamento Começa (Presente) => Termina (Futuro)
- Pcts seguidos para identificar eventos que não estavam presentes no início
ou que surgiram no futuro
Callou, 2014
Exemplo - Prospectivo

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• Duração – 20 anos
• Objetivo - conhecer as relações entre o estado nutricional
de gestantes, o peso do recém-nascido e seu crescimento
no primeiro ano de vida.
• Dados - obtidos nos prontuários de crianças atendidas em
um consultório pediátrico.
Siqueira et al., 1985
Altura e peso de filhos de
mães eutróficas na
gestação
mães desnutridas na
gestação
mães obesas na gestação
mães desnutridas na
gestação
>
>
Eventos investigados são ocorridos no passado
Resgata informações passadas para explicar o
presente
Exemplo - Retrospectivo

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Estatística
descritiva

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Tipos de variáveis
 Variável qualitativa ou categórica
Posiciona um indivíduo em um de diversos grupos ou categorias.
Ex.: Faixa etária
 Variável quantitativa
Assume valores numéricos para os quais operações aritméticas,
como adição e cálculo de médias, fazem sentido. Os valores de
uma variável quantitativa são usualmente registrados em uma
unidade de medida, como anos, meses ou dias.
Ex.: Idade

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Discreta – Ex.: número de filhos
Quantitativa
Contínua – Ex.: IMC
Nominal – Ex1.: Sem excesso de peso, Com excesso
de peso
Qualitativa Ex2.: Baixo peso, Eutrófico, Excesso de
peso, obesidade
Ordinal – Ex.: CA I, CA II, CA III
Tipos de variáveis

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Organização de dados
Exemplo
 100 indivíduos  perfil sócio-econômico, antropométrico
e lipídico
 15 variáveis (idade, sexo, peso, altura, IMC, escolaridade,
renda, álcool, fumo, exercício, CT, TG, LDL, VLDL)
100 respostas de cada variável  1500 dados

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Apresentação
Tabular de Dados
Elementos
Essenciais
Título  Indicação da natureza do fato estatístico observado,
fazendo referência ao local e ao tempo em que foi observado
Tabela 1. As 10 principais causas de morte nos Estados
Unidos, 2006.
Fonte: National Center for Health Statistics, 2006.
Variável
qualitativa
nominal

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Apresentação
Tabular de Dados
Elementos
Essenciais
Unidos, 2006.
Cabeçalho  São as indicações que especificam o conteúdo
das colunas

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Apresentação
Tabular de Dados
Elementos
Essenciais
Unidos, 2006.
Coluna indicadora  São as indicações que especificam o
conteúdo das linhas.

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Apresentação
Tabular de Dados
Elemento
Complementar
Unidos, 2006.
Fonte  É a entidade responsável pelos dados contidos na
tabela.

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Unidos, 2006.
Variável
qualitativa
nominal
Exploração de dados

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Gráficos para variáveis categóricas
Figura 1. As 10 principais causas de morte nos Estados
Unidos, 2006.
Gráfico de
barras

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Figura 1. As 10 principais causas de morte nos Estados
Unidos, 2006.
Gráfico de
barras

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Figura 2. As 10 principais causas de morte nos Estados Unidos, 2006.
Gráfico de
setores

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Fonte: Hospital X, 2014.
n % n % n %
Médica 300 15 200 8 500 11
Cirúrgica 800 40 1000 42 1800 41
Pronto Socorro 900 45 1200 50 2100 48
Total 2000 100 2400 100 4400 100
Particular INSS
Tipo de Internação
Clínica
Total
Tabela 2. Distribuição de pacientes internados segundo a clínica e
o tipo de internação. Hospital X, 2014
Percentual calculado
com o total das
colunas como 100%
Qual tipo de clínica recebeu a maior
proporção de internações
particulares?
Qual tipo de clínica recebeu a maior
proporção de internações pelo INSS?
Variável
qualitativa
nominal

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Figura 3. Distribuição de pacientes internados segundo a clínica e
%
15
8
40 4245
50
0
10
20
30
40
50
60
Particular INSS
Médica Cirúrgica Pronto Socorro
Gráfico de
barras

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Tabela 2. Distribuição de pacientes internados segundo a clínica e
n % n % n %
Médica 300 60 200 40 500 100
Cirúrgica 800 44 1000 56 1800 100
Pronto Socorro 900 43 1200 57 2100 100
Total 2000 45 2400 55 4400 100
Clínica
Tipo de Internação
TotalParticular INSS
Percentual calculado
com o total das linhas
como 100%
A clínica médica recebeu a maior proporção de internações
particulares ou pelo INSS?
A clínica cirúrgica recebeu a maior proporção de
internações particulares ou pelo INSS?
A clínica de pronto socorro recebeu a maior proporção de
internações particulares ou pelo INSS?
Variável
qualitativa
nominal

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Figura 4. Distribuição de pacientes internados segundo a clínica e
%
60
44 4340
56 57
0
10
20
30
40
50
60
70
Médica Cirúrgica Pronto Socorro
Particular INSS
Gráfico de
barras

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Dados brutos
Comprimento em pés de 44 tubarões brancos do
centro de estudos X, 2014
Variável
quantitativa
contínua
1 pé = 0,3048 m
18,7 pés = 5,7 m
9,4 12,1 12,2 12,3 12,4 12,6 13,2 13,2 13,2 13,2 13,5 13,6
13,6 13,8 14,3 14,6 14,7 14,9 15,2 15,3 15,7 15,7 15,8 15,8
16,1 16,2 16,2 16,4 16,4 16,6 16,7 16,8 16,8 17,6 17,8 17,8
18,2 18,3 18,6 18,7 18,7 19,1 19,7 22,8
18,7 12,3 18,6 16,4 15,7 18,3 14,6 15,8 14,9 17,6 12,1
16,4 16,7 17,8 16,2 12,6 17,8 13,8 12,2 15,2 14,7 12,4
13,2 15,8 14,3 16,6 9,4 18,2 13,2 13,6 15,3 16,1 13,5
19,1 16,2 22,8 16,8 13,6 13,2 15,7 19,7 18,7 13,2 16,8
Dados brutos em ordem crescente

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Gráficos para variáveis quantitativas
Histograma
Fonte: Centro de estudos X, 2014
Figura 4. Distribuição do número de tubarões brancos
segundo o comprimento em pés. Centro de estudos
X, 2014

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Exame de um histograma
• Simétrico
• AssimétricoForma
• É o que tem a maior frequência
• Até 15 pés (n = 18); Até 17 pés (n = 33)Centro
• A dispersão vai de 9,4 a 22,8 pés
• Só 1 tubarão < 11 pés
• Só 1 tubarão > 21 pés.
Dispersão
• Se situam à parte da distribuição em
• geral acima ou abaixo dela.
Valor
atípico

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Dispersão
Fonte: Centro de estudos X
Figura 5. Distribuição do número de tubarões brancos
segundo o comprimento em pés. Centro de estudos
X, 2014
5
10
15
20
25
0 10 20 30 40 50
Comprimentoempés
Indivíduos

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Dispersão
*
Legenda: * - IMC = 24,9 Kg/m2
Figura 6. Distribuição dos indivíduos de acordo com o
IMC e o sexo, UFPI 2014.
F - 158
M -79
F - 35
M - 65
Fonte: Almondes, 2014.
Mínimo  F = 13; M = 16
Máximo  F = 37; M = 38

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Média –
Soma de todos os valores de um conjunto de observações
dividido pelo número de observações
= x1 + x2 + x3 + ... + xn
n
 Exemplo:
Abaixo estão apresentados os consumos em grama de carboidrato
de 15 funcionários de uma UAN – Vamos calcular a média!!
234,83 269,45 129,30 137,23 303,67 247,52 370,16 520,23
168,78 307,31 196,95 325,50 286,99 299,65 263,10
Medidas de tendência central

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Média –
= 234,83 + 269,45 + ... + 263,10 = 270,71
15
 A média do consumo de carboidrato dos 15 funcionários da
UAN é de 270,71 g

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Mediana – M
Ponto do meio de uma distribuição
 A regra para o cálculo depende do nº de observações, se é par
ou ímpar
 Exemplo:
Abaixo estão apresentados os consumos em grama de carboidrato
de 15 funcionários de uma UAN – Vamos calcular a mediana!!
234,83 269,45 129,30 137,23 303,67 247,52 370,16 520,23
168,78 307,31 196,95 325,50 286,99 299,65 263,10

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Mediana – M
Número de observações ímpar
1º - observações em ordem crescente:
129,30 137,23 168,78 196,95 234,83 247,52 263,10 269,45
286,99 299,65 303,67 307,31 325,50 370,16 520,23
 2º - Localização da mediana = (n + 1)/2 = (15 + 1)/2 = 8º posição
 Ache a 8º posição na lista ordenada a partir do menor valor
 A mediana do consumo de carboidrato dos 15 funcionários da
UAN é de 269,45 g
M = 269,45

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Mediana – M
Número de observações par
1º - observações em ordem crescente:
129,30 137,23 168,78 196,95 234,83 247,52 263,10 269,45
286,99 299,65 303,67 307,31 325,50 370,16 384,20 520,23
 2º - Localização da mediana = (n + 1)/2  (16 + 1)/2 = 8,5
M é a média das duas observações centrais na lista ordenada
M = (269,45 + 286,99)/2  M = 278,22 g
 A mediana do consumo de carboidrato dos 16 funcionários da
UAN é de 278,22 g

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Comparação entre a Média e a Mediana
1º exemplo com 15 funcionários
129,30 137,23 168,78 196,95 234,83 247,52
263,10 269,45 286,99 299,65 303,67 307,31
325,50 370,16 520,23
 = 270,71 g M = 269,45 g
129,30 137,23 168,78 196,95 234,83 247,52
263,10 269,45 286,99 299,65 303,67 307,31
325,50 370,16 5200,23
 = 582,71 g M = 269,45 g

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Moda
Valor que se repete com mais frequência
Nem sempre existe, nem é única
Não é influenciada por valor atípico
Medidas de resumo
Nº de gestações prévias Nº de parturientes
0 40
1 35
2 20
3 5
4 3
Total 103
Tabela 01. Número de parturientes segundo
o número de gestações prévias.
Nº modal de
gestações
prévias = 0

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Identificação Peso (g) Resíduo Resíduo ao quadrado
1 64 1,25 1,5625
2 71 8,25 68,0625
3 53 -9,75 95,0625
4 67 4,25 18,0625
5 55 -7,75 60,0625
6 58 -4,75 22,5625
7 77 14,25 203,0625
8 57 -5,75 33,0625
9 56 -6,75 45,5625
10 51 -11,75 138,0625
11 76 13,25 175,5625
12 68 5,25 27,5625
62,75 0
Média Resíduo Resíduo ao quadrado
= (soma total)/nº de indivíduos = (valor do peso - média do peso) = resíduo x resíduo
𝑽𝒂𝒓𝒊â𝒏𝒄𝒊𝒂 =
Σ 𝑑𝑜 𝑟𝑒𝑠í𝑑𝑢𝑜 𝑎𝑜 𝑞𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑜
𝑛 − 1
𝑉𝑎𝑟𝑖â𝑛𝑐𝑖𝑎 =
888,25
12 − 1
𝑉𝑎𝑟𝑖â𝑛𝑐𝑖𝑎 = 80,75
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜 𝑝𝑎𝑑𝑟ã𝑜 = 80,75
𝑫𝒆𝒔𝒗𝒊𝒐 𝒑𝒂𝒅𝒓ã𝒐 = 𝑉𝑎𝑟𝑖â𝑛𝑐𝑖𝑎
𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑜 𝑝𝑎𝑑𝑟ã𝑜 = 8,986
Medidas de dispersão
Variância:
medida de
dispersão que
mostra quão
distantes os
valores estão da
média
Desvio padrão: é o
resultado positivo da
raiz quadrada da
variância

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Variância (s2) e desvio padrão (s)
 s mede a dispersão em torno da média e deve ser usado
apenas quando a média for escolhida como a medida de
centro.
 s é sempre zero ou maior que zero.
 s tem a mesma unidade de medida que as observações
originais.
 Assim como a média, s não é resistente.

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 Coeficiente de variação: mede a precisão (reprodutibilidade) do teste.
 É obtido a partir da média e desvio padrão (CV= DP/média X 100).
 Em geral, não devem ser maior que 5%.

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Medidas de separação
 Tercil (T)  3-quantis
 Quartil (Q)  4-quantis
 Quintil (QU)  5-quantis
 Decil (D)  10-quantis
 Duo-deciles (Dd)  12-quantis
 Percentil (P)  100-quantis

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 Quartis
1 2 3 4
0% 25% 50% 75% 100%
Q1/4 Q2/4
(Mediana)
Q3/4
Q2 > 50%
das observações
Q1 > 25%
das observações
Mediana das
observações à direita da
mediana geral
Mediana das
observações à esquerda
da mediana geral
Q3 > 75%
das observações
100/4 = 25%

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 Quartis – com observações ímpares
Exemplo - Grupo 1 - 19 indivíduos
Proteína (gramas/dia):
69,55 70,96 56,77 43,19 94,15 81,64 102,2 126,21 67,18 101,91
71,91 87,33 124,97 77,10 67,51 104,02 41,43 94,73 98,79
 1º) Localização da mediana = Q2 = (n + 1)/2 = (19 + 1)/2 = 10º posição
 Ache a 10º posição na lista ordenada a partir do menor valor
M = 81,64 = Q2
Proteína (gramas/dia) ordenada:
41,43 43,19 56,77 67,18 67,51 69,55 70,96 71,91 77,10 81,64
87,33 94,15 94,73 98,79 101,91 102,20 104,02 124,97 126,21

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 Quartis – com observações ímpares
41,43 43,19 56,77 67,18 67,51 69,55 70,96 71,91 77,10 81,64
87,33 94,15 94,73 98,79 101,91 102,20 104,02 124,97 126,21
 2º) Localização do Q1 ou Q3 = (n + 1)/2 = (9 + 1)/2 = 5º posição
Q1 está na 5º posição à esquerda da mediana geral na lista ordenada
Q2 está na 5º posição à direita da mediana geral na lista ordenada
Q1
Q3

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89,17 83,11 89,86 95,06 98,16 99,42 99,91 100,29 102,22 103,18
103,57 106,71 115,73 120,29 122,74 132,21 135,23 137,64 145,23 148,79
 Quartis – com observações pares
89,17 135,23 83,11 100,29 145,23 148,79 95,06 120,29 115,73 98,16
137,64 132,21 99,42 122,74 106,71 103,57 99,91 102,22 89,86 103,18
 1º) Localização da mediana = Q2 = (n + 1)/2  (20 + 1)/2 = 10,5
M = (103,18 + 103,57)/2  M = 103,38 g
M = 103,38 = Q2

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89,17 83,11 89,86 95,06 98,16 99,42 99,91 100,29 102,22 103,18
103,57 106,71 115,73 120,29 122,74 132,21 135,23 137,64 145,23 148,79
89,17 135,23 83,11 100,29 145,23 148,79 95,06 120,29 115,73 98,16
137,64 132,21 99,42 122,74 106,71 103,57 99,91 102,22 89,86 103,18
M = 103,38 = Q2
 2º) Localização do Q1 = (n + 1)/2  (10 + 1)/2 = 5,5
M = (98,16 + 99,42)/2  M = 98,79 g
Q1

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89,17 83,11 89,86 95,06 98,16 99,42 99,91 100,29 102,22 103,18
103,57 106,71 115,73 120,29 122,74 132,21 135,23 137,64 145,23 148,79
89,17 135,23 83,11 100,29 145,23 148,79 95,06 120,29 115,73 98,16
137,64 132,21 99,42 122,74 106,71 103,57 99,91 102,22 89,86 103,18
M = 103,38 = Q2
 2º) Localização do Q3 = (n + 1)/2  (10 + 1)/2 = 5,5
M = (122,74 + 132,21)/2  M = 127,48 g
Q1
Q3

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Máximo = 148,79
Q3 = 127,48
Q2 = 103,38
Q1 = 98,79
Mínimo = 83,11
Máximo = 126,21
Proteína (g/dia)
Mínimo = 41,43
Q1 = 67,51
Q3 = 101,91
Q2 = 81,64

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Valores atípicos
 Grupo 1:
Q1 = 67,51; Q3 = 101,91
AIQ = Q3 – Q1
AIQ = 101,91 – 67,51  AIQ = 34,4
Q1 − (1,5 × AIQ) = 67,51 – (1,5 x 34,4) = 15,91
Q3 + (1,5 × AIQ) = 101,91 + (1,5 x 34,4) = 153,51
 Grupo 2:
Q1 = 98,79; Q3 = 127,48
AIQ = Q3 – Q1
AIQ = 127,48 – 98,79  AIQ = 28,69
Q1 − (1,5 × AIQ) = 98,79 – (1,5 x 28,69) = 55,76
Q3 + (1,5 × AIQ) = 127,48 + (1,5 x 28,69) = 170,52

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Valores atípicos
O que fazer com valores atípicos?
 1º - Identificá-los e descobrir a razão da sua existência
- Popeye (1929)
- Espinafre com muito Fe > 10x couve
ou alface (1870)
- Fe do espinafre ~ Fe outros vegetais
verdes (1937)
 2º - Decidir se devem ser mantidos ou descartados  isso
depende do objetivo do trabalho
 3º - Se decidir mantê-los ou descartá-los  explicar

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Consultoria e Cursos
Kaluce Gonçalves de Sousa Almondes
Doutora em Ciência dos Alimentos
Faculdade de Ciências Farmacêuticas - USP
Estatística Básica
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