UNICAMP/HC - Hospital de Clínicas da Unicamp - Campinas (SP) — Prova 2025
Em um estudo retrospectivo observacional, foram analisadas as medidas de pressão arterial sistólica de 240 indivíduos atendidos em uma Unidade Básica de Saúde, sendo obtidos os seguintes resultados: média=119,2mmHg; mediana=105mmHg; desvio-padrão=22,3mmHg; mínimo=98mmHg; máximo=175mmHg.O VALOR QUE MELHOR EXPRESSA O CONJUNTO DE DADOS É:
Distribuições assimétricas de dados → Mediana é a melhor medida de tendência central.
Quando a média e a mediana são significativamente diferentes, como neste caso (119.2 vs 105 mmHg), isso indica uma distribuição assimétrica dos dados. A mediana é mais robusta a valores extremos e, portanto, representa melhor o 'centro' dos dados em distribuições não normais.
A estatística descritiva é fundamental na medicina para resumir e apresentar dados de forma compreensível. Medidas de tendência central, como média, mediana e moda, e medidas de dispersão, como desvio-padrão e amplitude, fornecem um panorama inicial dos dados. A escolha da medida mais apropriada depende da natureza da distribuição dos dados. Em distribuições simétricas, a média, mediana e moda tendem a ser semelhantes, e a média é uma boa representação. No entanto, em distribuições assimétricas, onde os dados se concentram em um lado e possuem uma 'cauda' longa para o outro (muitas vezes devido a outliers), a média pode ser significativamente puxada por esses valores extremos. Nesses casos, a mediana, que é o valor central que divide os dados em duas metades iguais, torna-se uma medida mais robusta e representativa do valor típico. Para residentes, compreender a diferença entre média e mediana e saber quando aplicar cada uma é crucial para a interpretação correta de estudos clínicos e dados de pacientes. A análise da diferença entre média e mediana, juntamente com o desvio-padrão e a amplitude, permite uma avaliação mais precisa da variabilidade e do comportamento dos dados, evitando conclusões equivocadas baseadas apenas na média em cenários de assimetria.
A mediana é preferível quando os dados apresentam uma distribuição assimétrica ou contêm valores extremos (outliers), pois ela é menos sensível a essas distorções do que a média.
Uma distribuição assimétrica pode ser identificada quando a média e a mediana são significativamente diferentes, ou visualmente por meio de histogramas que mostram uma cauda mais longa para um dos lados.
O desvio-padrão mede a dispersão dos dados em torno da média. Um desvio-padrão alto, como no exemplo, indica que os valores estão amplamente espalhados, sugerindo heterogeneidade na amostra.
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