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Estimação de uma proporção


Problema: Estimar uma proporção referente à população de interesse. Geralmente em pesquisas clínicas esta proporção é a freqüência de um evento ou a prevalência de uma doença. A estimativa é calculada através da especificação pelo pesquisador da proporção suposta e da precisão desejada, que pode ser absoluta ou relativa.

Exemplo (precisão absoluta): Um pesquisador deseja estimar a prevalência de tuberculose em sua cidade entre crianças até 5 anos de idade. Ele supõe que a verdadeira taxa dificilmente excede 20% e deseja que a diferença entre a prevalência real e estimada seja de até 5%. A um nível de significância de 5% o resultado seria 246 pacientes.

Exemplo (precisão relativa): Se no exemplo acima, o pesquisador ao invés de arbitrar a precisão absoluta de 5%, optasse por uma precisão de 10% em relação à prevalência de 20%, sua precisão relativa seria de 10% (o que equivaleria a uma precisão absoluta de 2%).

Para realizar os cálculos o pesquisador deve informar:

Referências: Lwanga and Lemeshow (1991).


A parte fracionária do número deve ser separada por ponto ex: 5.21

Proporção na população: %

Precisão da estimativa:

Absoluta: %
Relativa: %

Nível de significância:


Proporção na população: é a proporção já conhecida de estudos anteriores ou de dados de literatura. Se não for possível obter informação sobre esta proporção, pode-se usar 0.5 que é a estimativa mais segura pois corresponde ao maior tamanho de amostra que pode ser calculado.

Precisão da estimativa: indica o quanto a estimativa deve se distanciar da verdadeira proporção. Em geral esta precisão é dada pela diferença entre a proporção da população e a que se pretende estimar e pode ser expressa diretamente em pontos percentuais (precisão absoluta) ou indiretamente em função da verdadeira proporção (precisão relativa).

Nível de significância: neste caso indica a porcentagem de casos na população que estarão fora do intervalo estimado para a proporção. Calcular uma estimativa a um nível de significância de 5% significa que a estimativa estará cobrindo 95% da população. No exemplo dado, se a prevalência de tuberculose fosse estimada por 0.16 +- 0.03, poderíamos dizer que, com 95% de confiança a verdadeira prevalência estaria entre 13% e 19%.

 


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