DATE STATISTICE.

CULEGERE DATE, SERII STATISTICE, TABELE, GRAFICE

Datele statistice sunt valorile variabilelor pe care elementele eşantioanelor le i-au în cadrul unui studiu
statistic. Scalele de măsură a datelor statistice sunt:

1. SCALA INTERVAL - folosită pentru măsurarea variabilelor cantitative continue, este o mulţime de
valori numerice dintr-un interval între care există relaţii de ordonare şi asupra cărora se pot efectua
operaţii matematice (diferenţă, sumă, medie). Exemple de scale interval: - valorile temperaturii
exprimate în grade Celsius; - valorile înălţimii exprimate în metri.

2. SCALA DISCRETA - folosită pentru măsurarea variabilelor cantitative discrete, este formată dintr-un
număr finit de valori numerice între care există relaţii de ordonare şi asupra cărora se pot efectua
operaţii matematice. Exemple de scale discrete: - nr. naşteri; - nr. operaţii.

3. SCALA NOMINALA - folosită pentru măsurarea variabilelor calitative nominale, este formată dintr-un
număr finit de valori nonnumerice între care nu există relaţii de ordonare. Exemple de scale nominale: -
rasă: alb, negru, galben, alta; - gen: masculin, feminin; - tip hipertensiune arterială: primară, secundară,
sistolică izolată, malignă, de sarcină.

4. SCALA ORDINALA - folosită pentru măsurarea variabilelor calitative ordonate, este o mulţime discretă
de valori între care există relaţii de ordonare, dar asupra lor nu se pot efectua operaţii matematice;
Exemple de scale ordinale: - stare de sănătate: slabă, medie, bună; - stadiu tumoare: 0, I, II, III, IV; - scor
Apgar (primit de nou născut în primele 60 secunde viaţă având la bază 5 parametrii: respiraţie, frecvenţă
cardiacă, reactivitate la stimuli, tonus muscular, aspect tegumente): 0, 1, 2, ..., 10.

Culegerea datelor
În studiile statistice la culegerea datelor se ţine cont de:

- obiectul şi tipul studiului;

- timpul alocat studiului;

- resurse materiale, financiare şi umane alocate;

- modalităţile de acces la date şi de alegere a subiecţilor (entităţilor);

- procedurile şi protocoalele folosite.

Culegerea datelor, în studiile biostatistice (epidemiologice), reprezintă o etapă importantă atât prin
volumul de resurse cât şi de timp alocat.

O clasificare a modalităţilor de culegera a datelor se poate face după criteriile: A. În funcţie de

populaţia cuprinsă în studiu:
 - de tip exhautiv: se culeg date despre toate entităţile populaţiei statistice ţintă. Acest tip de culegere
de multe ori nu se poate realiza deoarece costurile ar putea depăşi bugetul studiului (studii clinice) sau
conduc la distrugerea populaţiei (studii farma-biologice);

- de tip eşantion: se culeg date despre subiecţii unui eşantion reprezentativ al populaţiei ţintă;

B. În funcţie de durata culegerii datelor:

- de tip transversal: se aplică atunci când se culeg date despre subiecţi la un moment dat al studiului;

- de tip longitudinal: se aplică atunci când se culeg date despre subiecţi în mai multe momente succesive
ale studiului.

În practică se folosesc trei tipuri de culegere a datelor:

I. Culegerea de tip eşantion reprezentativ: prin acest procedeu se culeg date

pentru un număr reprezentativ de entităţi ale populaţiei ţintă, urmând ca
rezultatele să fie extrapolate.
Acest tip de culegere este folosit în studiile statistice descriptive şi analitice. Iniţial se stabilec
numărul de entităţi luate în studiu (talia eşantionului) în funcţie de populaţia ţintă, apoi datele sunt
culese şi înscrise într-un tabel ce va conţine rezultatele pentru unul sau mai multe seturi de
observaţii, pentru una sau mai multe caracteristici. Acest tip de culegere permite efectuarea celor
mai multe tipuri de calcule statistice, limitarea fiind dată de numărul subiectilor sau de gradul de
reprezentativitate al eşantionului.

II. Culegerea de tip expus-nonexpus: în cadrul acestui procedeu subiecţii

populaţiei sunt împărţiţi în două categorii: expuşi respectiv neexpuşi la
factorul de risc studiat. Astfel se poate urmări frecvenţa de apariţie a
factorului de risc la cele două categorii, neputându-se face comparaţii şi
calcule între cele două categorii.
III. Culegerea de tip caz-martor: în cadrul acestui procedeu subiecţii
populaţiei sunt împărţiţi în două grupe: caz (bolnavi) şi martor (indemni la
boală). Astfel, se stabileşte tipul de boală şi se studiază (în general
retrospectiv) prezenţa factorului de risc în apariţia sau evoluţia
îmbolnăvirii.

Serii statistice
O serie statistică este un şir de date (observaţii) ale uneia sau mai multor variabile despre entităţile unui
eşantion obţinute într-un studiu statistic. În funcţie de numărul de variabile studiate o serie poate fi:
- univariată cînd se observă o singură variabilă;

- bivariată cînd se observă două variabile;

- multivariată cînd se observă mai multe variabile.

Dacă variabilele sunt cantitative continue atunci seriile vor fi unidimensionale, bidimensionale respectiv
multidimensionale.

Seria statistică unidimensională X1, X2, ..., Xn reprezintă un şir de n valori pentru o variabilă cantitativă
definită pe un eşantion de talie m.

Exemple de serii statistice unidimensionale:

- valoare calcemiei pentru un eşantion de n subiecţi;

- valoarea tensiunii arteriale sistolice determinată la n indivizi;

- concentraţia de thiomersal a unui set de vaccinuri antigripale.

Seriile de date statistice în forma brută (în ordinea în care au fost culese) prezintă două neajunsuri
majore:

- cu cât numărul de date este mai mare cu atât ansamblul informaţiei este mai neclar;

- în acest format datele se pretează greu la calcule şi comparaţii.

Aceste incoveniente pot fi parţial sau total eliminate utilizând una sau mai multe
metode clasificate după două direcţii:
1. schimbarea modului de organizare şi prezentare al datelor prin folosirea:
- seriilor ordonate: valorile sunt organizate crescător sau descrescător putându-se observa uşor
repetiţiile şi determina limitele intervalului de valori;

- distribuţiilor: încadrarea datelor după modele teoretice;

- tabelelor: organizarea datelor se va face pe două direcţii (coloane şi linii) în funcţie de specificul
acestora;

- graficelor: oferă posibilitatea de prezentare a datelor într-o formă geometrică într-un sistem de axe de
coordonate;

2. calculul unor măsuri statistice:

- măsuri de centralitate: prezintă valorile în jurul cărora se grupează datele distribuţiei;

- măsuri de dispersie: indică gradul de apropiere sau depărtare a datelor individuale faţă de măsura de
centralitate;

- măsuri de asimetrie: indică direcţia şi ordinul de mărime al abaterii la simetrie. În funcţie de această
măsură distribuţia poate fi simetrică, asimetrică pozitiv (coada distribuţiei se plasează în partea pozitivă
a axei), asimetrică negativ (coada distribuţiei se plasează în partea negativă a axei);
- măsuri de boltire: indică magnitudinea vârfului distribuţiei.

Tabele
În studiile biostatistice, tabelul este principalul mod de prezentare a datelor statistice.
De aceea, tabelele sunt construite astfel încât să permită realizarea unei analize corecte. La realizarea
tabelelor se va ţine cont de:

- tabelul treuie să aibă titlu, care trebuie să fie la concis şi obiect;

- rândurile şi coloanele ce indică natura datelor sunt etichetate simplu şi precis;

- sunt incluse unităţile de măsură ale datelor;

- sunt precizate sursele de informare;

- este recomandat a se construi două sau mai multe tabele de dimensiuni mai mici sau mai simple în
locul unui tabel mare sau foarte detaliat;

- este de preferat să există linii sau coloane ce conţin medii sau totaluri;

- dacă sunt folosite abrevieri acestea se vor explica într-o locaţie separată;

- formatarea tabelelor trebuie să fie sugestivă.

DENUMIRE NR.CAZURI PROCENT

TRATAMENT [%]
1 1230 16.4
2 2120 28.3
3 900 12.0
4 3250 43.3
TOTAL 7500 100.0