2.1 Intervalos de Confiança

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Quando solicitamos o comando "FREQUENCIES" para uma variável como o sexo, por ex., o EpiInfo dá-nos os valores das percentagens de cada sexo e o Intervalo de Confiança de 95% para as mesmas percentagens.

Este intervalo de confiança só tem interesse se as percentagens em causa são de uma amostra seleccionada aleatoriamente de uma população mais vasta.

Por exemplo, suponhamos que a nossa base de dados "Experiência" (5 elementos em que 3 são homens e 2 são mulheres) representa uma amostra de todos os utentes dum serviço de saúde. Nesta amostra poderemos dizer que existem 60% (3/5=0,6) de homens e 40% (2/5=0,4) de mulheres. Mas será que as percentagens de cada sexo, em toda a população de utentes, são também estas? Nunca o saberemos ao certo com estes dados. No entanto, aplicando a prova que o EpiInfo aplica, poderemos acreditar com uma confiança de 95% que a percentagem de homens na população estará algures entre 14,7% e 94,7% e a percentagem de mulheres entre 5,3% e 85,3% [1].

Repare-se que neste caso os intervalos de confiança são muitíssimos dilatados, atendendo que a amostra em causa conta com apenas 5 elementos, pelo que o erro de amostragem é enorme.

É evidente que quanto maior for a nossa amostra, mais pequeno será o intervalo de confiança e por isso, mais provável será obtermos extrapolações precisas das verdadeiras percentagens da população.

Mas atenção: mesmo este intervalo não é uma certeza pois tem uma confiança de 95%, ou seja, há sempre uma probabilidade de 5% de a verdadeira percentagem estar fora destes limites...

É claro que, se as percentagens em causa forem calculadas tendo por base não uma amostra mas toda a população, os intervalos de confiança que o EpiInfo automaticamente vomita não têm significado absolutamente nenhum, pelo que devem ser ignorados. Um exemplo é quando um médico introduz os dados de todo o seu ficheiro clínico e depois quer saber a percentagem de cada sexo para o seu ficheiro. Se o resultado for 35% de mulheres, é mesmo 35% sem qualquer dúvida ou intervalo de confiança, pois ele quis saber a percentagem de mulheres do seu ficheiro que, neste caso, está totalmente informatizado.

Finalmente, tenha-se em atenção que se a amostra não é aleatória, também não será legítimo falar-se em intervalos de confiança para a população, porque aqui a amostra não será representativa de nenhuma população conhecida.

Parte 1 - metodologia básica da investigação

3.2  Estudos de caso-controlo

Bibliografia