AULA 01 BIOESTAT VETER IMP

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24/05/2013 
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Universidade Federal do Piauí 
Centro de Ciências Agrárias 
Departamento de Planej e Polít Agrícola 
Disciplina: Bioestatística 
 Introdução 
 Importância 
 Conceitos básico 
 
 Profo Aécio Bezerra 
 E-mail: aecio@ufpi.edu.br 
 
 
 
 
TERESINA/CCA – 2013.1 
Prof. Aécio Bezerra - 
DPPA/CCA 
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1. INTRODUÇÃO 
A etimologia da palavra estatística, do 
latim status (estado) 
 Usada aqui para designar a coleta e 
a apresentação de dados de interesse 
do Estado 
Conceito popular - a palavra 
estatística evoca dados numéricos 
apresentados em quadros ou gráficos 
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1. INTRODUÇÃO 
 Desde a antiguidade vários povos já 
registravam o no de animais, no de 
nascimentos, no de habitantes, no de 
óbitos, faziam estimativas de riquezas... 
 Diariamente somos expostos a uma 
grande quantidade de informações 
estatísticas. 
 Dependendo da situação ora somos 
consumidores de informações 
estatísticas, ora precisamos produzi-las. Prof. Aécio Bezerra - DPPA/CCA 
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No século XVII, Godofredo Achenwall, 
batizou o nova ciência de “Estatística” 
Estatística – é a ciência que utiliza 
métodos adequados para coleta, 
organização, resumo, apresentação, 
análise, interpretação de dados e 
inferências estatísticas. 
Bioestatística – é a estatística aplicada 
às ciências médicas e biológicas 
1. INTRODUÇÃO 
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 A estatística é, hoje em dia , aplicável a 
qualquer ramo do conhecimento onde 
se manipulam dados. 
 É utilizada como ferramenta de 
trabalho em várias ciências 
 A estatística é uma ciências que está 
presente no cotidiano da sociedade 
humana 
1. INTRODUÇÃO 
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2. Divisões da Estatística 
2.1 Estatística Descritiva ou Dedutiva 
 Trata da coleta, organização, sumarização e 
apresentação de dados 
 Análise exploratória dos dados 
 Procura sintetizar um conjunto de dados, 
chegando a expressá-lo por um único 
elemento 
 Não tira conclusões de caráter mais 
genéricas sobre um grupo maior Prof. Aécio Bezerra - DPPA/CCA 
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2.2 Estatística Inferencial ou Indutiva 
 A partir da análise e interpretação de 
dados amostrais torna possível a 
extrapolação das conclusões para a 
população – Teoria da probabilidade 
 Permite tirar conclusões que transcendam 
os dados obtidos inicialmente (amostra) 
2. Divisões da Estatística 
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Dados Estatístico – são as informações 
numéricas obtidas de uma unidade 
experimental ou unidade de observação 
É a matéria prima para aplicação do método 
estatístico 
Unidade Experimental e Unidade de 
Observação – são a menor unidade a fornecer 
uma informação (um dado) 
Experimentos – U.E. 
Levantamentos – U.O. 
3. Dados 
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4. População e Amostra 
4.1 População – conjunto de todos os 
indivíduos ou objetos sobre os quais 
desejamos realizar estudos e que apresentam 
pelo menos uma característica em comum 
(Depende do objetivo do estudo) 
 Alunos CCA 
 Aluno de Medicina Veterinária 
Alunos do 10 período 2013 de Medicina 
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3. População e Amostra 
 Rebanho bovino do NE 
 Rebanho bovino de Teresina 
 Bovinos da raça Nelore em Teresina 
 Os elementos da população - (N) 
 a) Finita b) Infinita 
 
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3. População e Amostra 
3.2 Amostra – é um subconjunto finito da 
 população 
 Os elementos da amostra – (n) 
 Os dados da amostra vão embasar as 
conclusões sobra aquela população 
 Para que as inferências sejam válidas é 
necessário que a amostra seja 
representativa da população 
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3. População e Amostra 
 * Possua as mesmas características 
básicas 
 * Ser extraída por processos 
adequados 
 A amostra É EXAMINADA com o 
propósito de tirarmos conclusões sobre a 
essa população 
 Quando todos os elementos da 
população são investigados temos 
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POPULAÇÃOPOPULAÇÃO 
AMOSTRAAMOSTRA 
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AMOSTRA 
É UMA CÓPIA REDUZIDA É UMA CÓPIA REDUZIDA 
PORÉM FIEL, DAPORÉM FIEL, DA 
POPULAÇÃOPOPULAÇÃO 
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4. Parâmetro e Estimativa 
(Estatistica) 
 
 4.1 Parâmetro – é uma medida numérica que 
descreve uma característica da população 
 
 
4.2 Estimativa - é uma medida numérica que 
descreve uma característica da amostra 
 
população da média : população da variância:2
alpopulacion padrão desvio :
amostra da média :X
amostra da variância:2s
amostra da padrão desvio :s
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4. Parâmetro e Estimativa 
(Estatistica) 
 
2 
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 
 
S2 
 
X 
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Parâmetro 
(Populacional) 
Estimativa 
(Amostral) 
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5. Variáveis 
 São as características observadas ou 
medidas (mensuradas) em cada elemento 
da população ou da amostra – EU ou UO. 
 Peso do animal (kg) 
 Produção de leite (kg animal-1) 
 Teor de proteína do leite (%) 
Teor de gordura na carne (%) 
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5. Variáveis 
 Produção de carne (Mg) 
 Índice de conversão alimentar 
 Peso de bezerros ao nascer (kg) 
 A taxa de mortalidade 
 A variável apresenta diferentes 
valores (variações) quando sujeitas 
a mensurações sucessivas. 
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5. Variáveis 
5.1 Classificação das Variáveis 
5.1.1 Variáveis Qualitativas – quando os valores 
são expressos por qualidade, atributos, marcas ou 
categoria – Não numérica – Cor , Sexo, Raça,... 
a) Nominal – quando não existe ordenação das 
possíveis realizações 
Cor da pele: branca, amarela, preta, parda 
Raças bovinas: guzerá, gir, nelore, caracu, pantaneiro 
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5. Variáveis 
Raças caprinas: 
 
 
 Saanen Moxotó Boer 
 
 
 
 Alpina Canindé Anglo-nubiana 
 
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5. Variáveis 
b) Ordinal – apresentam uma possível 
ordenação de ocorrência 
Parentesco: 1º, 2º, 3º graus 
 1ª e 2ª mudas 1o, 2o , 3º ramos 
5.1.2 Variáveis Quantitativas – quando os 
valores são de caráter numérico 
a) Discretas – são obtidas por 
procedimentos de contagem 
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5. Variáveis 
 Assumem um número finito de valores 
ou variam num conjunto finito 
enumerável 
 No de animais, no de partos, OPG, no de 
filhos, no de alunos, ... 
b) Contínuas – são obtidas por 
procedimentos de mensuração 
 Peso, altura, distância, temperatura... 
 Variam em conjunto infinito não 
enumerável Prof. Aécio Bezerra - DPPA/CCA 
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Variável 
Qualitativa 
Quantitativa 
Nominal 
Ordinal 
Discreta 
Contínua 
5.1 Classificação das Variáveis5.1 Classificação das Variáveis 
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