Tamanho de amostra e estimativa de custo em levantamento epidemiológico de cárie dentária

O objetivo do presente estudo foi analisar como a prevalência e a distribuição da cárie dentária influenciam o tamanho da amostra em levantamentos epidemiológicos, e os custos para sua realização. Foram utilizados dados de levantamentos realizados em escolares de 12 anos em Bauru nos anos de 1976, 1984, 1990, 1994 e 2001, e em Piracicaba nos anos de 2001 e 2005. Os tamanhos amostrais foram dimensionados considerando-se a média e o desvio padrão obtidos, fixando-se erro amostral em 1%, 2%, 5% e 10%. Os custos foram estimados considerando material permanente, de consumo e recursos humanos. Verificou-se aumento no tamanho das amostras em ambos os municípios, variando de 119 em 1976 para 1.118 em 2001 em Bauru, e de 954 em 2001 para 1.252 em 2005 em Piracicaba, considerando-se um erro amostral de 10%. Considerando-se diferentes erros amostrais, verificou-se o custo para o levantamento, sendo que o mesmo depende do quanto o pesquisador se permite errar em relação ao verdadeiro valor da média da população. Conclui-se que a diminuição da prevalência da cárie dentária determinou o aumento no tamanho das amostras e a elevação dos custos para realização dos levantamentos.

Estimativa do índice de área foliar e temperatura em uma área de eucalipto

It is known that the presence of large masses of vegetation is a factor that can influence the microclimate of a region. In this paper we analyzed the correlation between leaf area index (LAI) and land surface temperature (LST), both estimated from remote sensing images from Landsat-5 TM in an area of eucalyptus plantation, and these estimates were compared to the observed data. The correlation between LAI and LST was not significant (16%), which indicates that there is no necessarily a direct influence of vegetation in the local temperature. The comparison between estimated and observed data shows that the application of remote sensing techniques in the estimative of interested variables is efficient, because the estimatives followed consistently the observed values.