Tipos de dados

Saber identificar os tipos de dados de uma pesquisa é o primeiro passo antes de qualquer análise estatística. Sem isso, você corre o risco de escolher o teste errado ou interpretar um gráfico de forma equivocada. Nesta aula, você vai entender como classificar as variáveis que aparecem em estudos clínicos.

Por que classificar os tipos de dados

Cada variável coletada em uma pesquisa clínica, seja idade, sexo, pressão arterial ou desfecho de óbito, pertence a uma categoria específica. Essa classificação não é um detalhe teórico: ela determina quais testes estatísticos podem ser usados e como os resultados devem ser apresentados.

Se você errar essa classificação, pode acabar aplicando uma média onde só faria sentido uma proporção, por exemplo. Por isso, dominar os tipos de dados é uma base essencial para tudo que vem depois em bioestatística.

Dados categóricos (qualitativos)

Os dados categóricos, também chamados de qualitativos, representam características que podem ser divididas em grupos ou categorias.

Nominais

Nos dados nominais, as categorias não têm uma ordem natural entre si. Exemplos:

• Sexo (masculino, feminino)
• Tipo sanguíneo (A, B, AB, O)
• Presença ou ausência de uma doença

Ordinais

Já nos dados ordinais, existe uma hierarquia entre as categorias, mesmo que a distância entre elas não seja exatamente mensurável. Exemplos:

• Estadiamento de um câncer (I, II, III, IV)
• Intensidade da dor (leve, moderada, intensa)
• Classe funcional de insuficiência cardíaca (I a IV)

Dados numéricos (quantitativos)

Os dados numéricos, ou quantitativos, representam quantidades que podem ser medidas e expressas em números.

Discretos

Os dados discretos só podem assumir valores inteiros, contáveis. Exemplos:

• Número de filhos
• Número de internações no último ano
• Quantidade de comprimidos tomados por dia

Contínuos

Os dados contínuos podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, incluindo casas decimais. Exemplos:

• Peso corporal
• Altura
• Nível de glicemia

Como os tipos de dados guiam a análise estatística

Depois de identificar os tipos de dados, você consegue decidir corretamente:

• Dados categóricos costumam ser resumidos com frequências e proporções, e comparados com testes como qui-quadrado.
• Dados numéricos costumam ser resumidos com médias, medianas e desvios-padrão, e comparados com testes como teste t ou análise de variância.

Um erro comum

Um erro frequente é tratar variáveis ordinais como se fossem numéricas contínuas, aplicando médias diretamente. Embora isso apareça em alguns estudos, o ideal é usar medianas e métodos não paramétricos, mais adequados a esse tipo de dado.

Dominar os tipos de dados é uma habilidade que você vai usar em toda leitura crítica de artigo científico daqui em diante. É a base que sustenta a escolha de testes estatísticos, gráficos e até o desenho do estudo.

Assista a aula completa acima para ver exemplos práticos e continue para a próxima aula do módulo.