EDITORIAL - Revista Sobrape

R. Periodontia - 21(1):7-9
e na coleta de dados, chega o momento da análise dos
mesmos. Basicamente, podemos dividir a análise estatística
em dois tipos: a análise estatística descritiva e a inferencial.
O pesquisador deve utilizar uma e/ou outra dependendo
do objetivo do estudo que foi realizado. Se a pergunta do
pesquisador envolve a descrição de um fenômeno qualquer,
deve-se realizar análise estatística descritiva. Caso a pergunta
da pesquisa envolva a associação entre duas ou mais variáveis,
deve-se realizar, também, a análise estatística inferencial.
Serão discutidas apenas algumas técnicas úteis para análise
descritiva
A análise estatística descritiva é fundamental para o
entendimento do que se pesquisou. Ela envolve a descrição de
freqüências, para as variáveis quantitativas e, especialmente,
para as categóricas. Para as variáveis quantitativas, cálculos
de medidas de tendência central e de variabilidade também
são utilizados.
Quando se estuda a frequência de pacientes com
periodontite por algum critério internacional qualquer, há
apenas duas possibilidades de respostas: ou o indivíduo
apresenta a doença ou não. Para este último exemplo, temos
uma variável categórica dicotômica. Em estudos descritivos,
nossa única opção é descrever a freqüência, geralmente em
termos percentuais, dos indivíduos com e sem periodontite.
Quadro 1
Indicação de algumas análises descritivas
Variável Exemplo Análise(s) indicada(s) Figuras indicadas
Categórica
Presença de
periodontite
Cálculo de proporção
Gráfico de barras
Gráfico de colunas
Gráfico de setor (pizza)
Tabelas
Quantitativa
Profundidade
de sondagem
Medidas de tendência central
Medidas de variabilidade
Testes de avaliação de normalidade
(KS e SW)
Histograma
Box-Plot
Gráfico Q-Q
Apresentações gráficas e tabelas podem ser úteis para
descrever frequências.
Quando se deseja descrever a profundidade de sondagem
periodontal em um sítio periodontal de um dente específico,
podem-se calcular as medidas de tendência central (média,
mediana, moda), bem como as medidas de variabilidade
(desvio-padrão, coeficientes de variação) e quartis, percentis,
dentre outros. Além dessas medidas é muito útil que se saiba
se a variável estudada apresenta ou não distribuição normal,
também chamada de gausssiana. Análises gráficas e testes
estatísticos (Testes de Kolmogorov-Smirnov - KS, Shapiro-Wilk
- SW) são utilizados para essa avaliação (Soares & Siqueira,
2002; Kim & Dailey, 2008). Vamos exemplificar um pouco,
para clarear esses conceitos. É bastante comum lermos
em artigos científicos que a profundidade de sondagem
média foi igual a 4,0 (±0,4) mm. A interpretação destes
resultados é importante para o entendimento do que se
estudou. Considerando que a distribuição dessa variável é
normal, aproximadamente 68% dos indivíduos apresentam
profundidade de sondagem entre 3,6 e 4,4 mm. Quando o
dobro do valor do desvio-padrão é adicionado e subtraído da
média, ou seja, de 3,2 a 4,8 mm, temos, aproximadamente,
95% dos pacientes do estudo.
Pode-se verificar, ainda, se a variável quantitativa
apresenta distribuição de Poisson ou Binomial. A utilidade
do desvio-padrão e da média é questionável, quando a
distribuição da variável não é gaussiana.
Quando a distribuição de uma variável quantitativa não é
normal, é interessante apresentar os valores mínimo, máximo
e os quartis. Quando se afirma que para a variável perda de
inserção periodontal, o primeiro quartil é igual a 2,0 mm, isso
significa que 25% dos pacientes apresentam até 2,0 mm
de perda de inserção periodontal. Se a mediana, sinônimo
de Segundo quartil, for igual a 3,5 mm, podemos afirmar
que metade dos indivíduos pesquisados perdeu até 3,5 mm
de inserção periodontal. Esse mesmo raciocínio vale para o
terceiro quartil e para os percentis, tercis etc.
Algumas apresentações gráficas são úteis para a
apresentação de uma variável quantitativa. Histograma e Q-Q
plot também permitem avaliar se há ou não distribuição normal
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