Abstract:
RESUMO: Esta pesquisa tem como objetivo analisar e aplicar as técnicas estatísticas de detecção de desvios em banco de dados e aplicá-las em dados da Avaliação Externa do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB). Como estratégia, adotou-se nesta pesquisa, a técnica de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (DCBD), utilizando-se os cálculos estatísticos de mineração de banco de dados, as técnicas de avaliação e nível de significância do desvio-padrão, qui-quadrado, teste de razão de verossimilhança. Para as questões qualitativas, foram aplicados os testes do tipo qui-quadrado em todas as questões que apresentaram qualquer percentual de desvios, e depois foram definidos o nível de significância de cada resposta do tipo não sabe/não respondeu. Para as questões quantitativas, foram aplicados os testes de razão de verossimilhança para todas as questões que apresentaram qualquer percentual de desvios, bem como apresentaram desvios nos gráficos de box-splot. Os resultados dessa investigação, associados às avalições de pesquisadores do NESP-PI, possibilitaram a definição do padrão de respostas do banco de dados da avaliação externa do PMAQ-Brasil; os desvios encontrados nas questões quantitativas foram mais relevantes, após a análise dos especialistas. Mesmo após os testes de qui-quadrado e razão de verossimilhança, o total de questões qualitativas com desvios estatisticamente significativos foi de 5,17% e as questões quantitativas com desvios estatisticamente foram de 4,34 %. Entre outros aspectos, a técnica de mineração mostrou-se eficaz em encontrar desvios no banco de dados do PMAQ-Brasil, mas a avaliação de especialistas foi fundamental para a avaliação destes desvios. ABSTRACT: This research aims to analyze and apply statistical techniques to detect outliers in the database and apply them to data from the External Evaluation of the National Programme for Improving Access and Quality of Primary Care (PMAQ-AB). As a strategy, it was adopted in this research, the technique of Knowledge Discovery in Databases (KDD), using statistical calculations mining database, the valuation techniques and significance level of the standard deviation, chi-square, likelihood ratio test. For qualitative questions the chi-square type in all matters presented any percentage outliers were then applied and the level of significance of each type of response not know / no answer were defined. For quantitative questions the likelihood ratio tests for all matters presented any percentage of outliers and outliers in the graphs presented in box-splot were applied. The results of this investigation, researchers associated with the liaison officer of the NESP-PI, allowed the definition of the standard database of the external evaluation of the responses PMAQ-Brazil, the outliers found in the quantitative questions were more relevant, after expert analysis. Although after the chi-square and likelihood ratio, total qualitative questions with statistically significant deviations was 5.17% and quantitative questions with statistically significant deviations was 4.34%. Among other things, the mining technique has proved effective in finding deviations in the database PMAQ-Brazil, but the assessment of experts was critical to the evaluation of these deviations.
