Questão de Biologia — Biologia como ciência — IBFC 2022
Biologia›Biologia como ciência
Código
qq749961
Banca
IBFC
Órgão
EBSERH
Ano
2022
Nível
Superior
Cargo
Biólogo
Em pesquisa clínica, o objetivo é fazer uma inferência sobre uma população, estudando uma amostra dessa população. Essa amostra tem que ser representativa da população alvo, e o número de participantes tem de ser adequado; deve ser grande o suficiente para que a probabilidade de encontrar diferenças entre os grupos por mero acaso seja baixa e para que a probabilidade de se detectar diferenças verdadeiras e clinicamente significantes seja alta; entretanto, esse número não deve ser excessivo, a fim de evitar o desperdício de recursos e a exposição de participantes a um risco desnecessário. Por isso, é fundamental realizar um cálculo amostral na fase de planejamento do estudo. Sobre o assunto exposto, analise as afirmativas abaixo.I. O cálculo do tamanho da amostra não é necessário em um projeto de pesquisa clínica. Não é necessário estabelecer, objetivamente, qual o número de indivíduos que necessitam ser estudados porque o tamanho ideal é sempre igual ou maior que 1000 indivíduos.II. Na realização de qualquer estudo, é praticamente impossível examinar todos os elementos da população de interesse.III. É errôneo pensar que, em caso de acesso a todos os elementos da população, haja mais precisão. Os erros de coleta e manuseio de um grande número de dados são maiores que as imprecisões quando se generalizam, via inferência, as conclusões de uma amostra bem selecionada. Em se tratando de amostra, a preocupação central é que seja representativa.Estão corretas as afirmativas.
AI e II, apenas
BI e III, apenas
CII e III, apenas
DI, II e III
EI, apenas
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GabaritoC — II e III, apenas
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Amostragem e cálculo do tamanho da amostra em pesquisa clínica
Gabarito: letra C — estão corretas apenas as afirmativas II e III. A afirmativa I é falsa porque o cálculo do tamanho da amostra é etapa essencial do planejamento de qualquer pesquisa clínica, e não existe um número fixo mínimo (como 1000 indivíduos) que valha para todos os estudos; o tamanho ideal depende de fatores como a variabilidade do desfecho, a magnitude do efeito esperado e os níveis de significância e poder estatístico adotados.
A questão trata de um princípio fundamental da bioestatística aplicada à pesquisa clínica: a inferência estatística. Como é inviável (ou impraticável) examinar toda a população de interesse, estuda-se uma amostra — um subconjunto representativo — e, a partir dela, generalizam-se as conclusões para a população. Para que essa generalização seja válida, a amostra precisa ser representativa (ou seja, refletir as características relevantes da população) e ter tamanho adequado: grande o suficiente para detectar diferenças reais (poder estatístico) e pequeno o suficiente para não desperdiçar recursos nem expor participantes a riscos desnecessários. O cálculo amostral é a ferramenta que equilibra esses dois extremos, e por isso é indispensável na fase de planejamento.
A afirmativa III traz um ponto contraintuitivo e muito cobrado: não é verdade que estudar a população inteira (censo) sempre garanta mais precisão. Na prática, os erros de coleta, digitação e manuseio de um volume enorme de dados podem superar a imprecisão amostral. Uma amostra bem selecionada, com técnica adequada, pode produzir estimativas mais confiáveis do que um censo mal executado. O que realmente importa é a representatividade da amostra, não o seu tamanho absoluto.
Cálculo amostral
1Por que é necessário
Poder estatístico (detectar diferenças reais)
Evitar riscos desnecessários
Evitar desperdício de recursos
2O que determina o tamanho
Variabilidade do desfecho
Magnitude do efeito esperado
Nível de significância (α)
Poder estatístico (1 − β)
3Censo vs. amostra
Censo nem sempre é mais preciso
Erros de coleta/manuseio em grande volume
Amostra representativa pode ser mais confiável
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Item I — ❌ Incorreto
A afirmativa I afirma que o cálculo do tamanho da amostra não é necessário e que o tamanho ideal é sempre igual ou maior que 1000 indivíduos. Isso é duplamente errado:
O cálculo amostral é obrigatório no planejamento de pesquisas clínicas, pois é ele que garante que o estudo tenha poder estatístico suficiente para detectar diferenças reais, sem expor participantes a riscos desnecessários.
Não existe um número mágico como 1000. O tamanho da amostra é calculado com base em parâmetros específicos de cada estudo: variabilidade do desfecho, diferença mínima clinicamente relevante, nível de significância (α) e poder estatístico (1 − β). Estudos com desfechos raros ou efeitos pequenos podem exigir muito mais que 1000; outros, com efeitos grandes e variabilidade baixa, podem precisar de menos.
Item II — ✅ Correto
A afirmativa II está correta: é praticamente impossível examinar todos os elementos da população de interesse na maioria das pesquisas. Isso ocorre por limitações de tempo, custo, acessibilidade e até por questões éticas (não se pode expor toda a população a um procedimento experimental). Por isso, a amostragem é a estratégia adotada: estuda-se uma parte representativa e faz-se a inferência para o todo.
Item III — ✅ Correto
A afirmativa III está correta e traz uma ideia importante: é errôneo pensar que o censo (estudar toda a população) sempre traz mais precisão. Os erros de coleta e manuseio de um grande volume de dados podem ser maiores do que a imprecisão amostral. Uma amostra bem selecionada, com técnica adequada, pode produzir estimativas mais confiáveis do que um censo mal executado. O que realmente importa é a representatividade da amostra, não o seu tamanho absoluto.
Conclusão: corretas apenas as afirmativas II e III → Gabarito: letra C.