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número de casos novos em determinado tempo 
Incidência= x base
número de pessoas sob o risco em determinado tempo
número de casos existentes da doença em um período de tempo
Prevalência= x base
número de pessoas na população durante o período de tempo
número de óbitos de menores de 1 ano de idade
Mortalidade TMI= x 1000
número de nascidos vivos
Letalidade 
A letalidade é entendida como o maior ou menor poder que uma doença tem de provocar a morte. Pode ser calculada pela relação entre os óbitos causados por um evento e o número de pessoas que foram acometidos pela doença. 
Surto
Surto é a ocorrência de dois ou mais casos epidemiologicamente relacionados. Alguns autores entendem o surto como a ocorrência de um fenômeno restrito a um espaço extremamente delimitado, como quartel, creche, festa. 
Pandemia
A pandemia é caracterizada como uma epidemia de larga distribuição geográfica, atingindo mais de um país ou continente.
Endemia. Uma doença é considerada endêmica quando acontece com muita frequência em um mesmo local. Tem duração contínua e restrita a uma
determinada área.
Epidemia
Epidemia é a ocorrência, em uma comunidade ou região, de casos de natureza semelhante, claramente excessiva em relação ao esperado. O conceito usado na epidemiologia diz que a epidemia é uma alteração, espacial e cronologicamente delimitada, do estado de saúde-doença de uma população, caracterizada pela elevação inesperada e descontrolada dos coeficientes de incidência de uma determinada doença.
Estatística Descritiva e Inferencial 
A Estatística, pode ser dividida em duas áreas: Descritiva e Inferencial. A área descritiva é mais simples, contemplando ferramentas de organização de dados e síntese de informação. 􀀑 􀀳􀁄􀁕􀁄􀀃 􀁆􀁄􀁏􀁆􀁘􀁏􀁄􀁕􀁐􀁒􀁖􀀃 􀁒􀀃 􀀦􀁒􀁈􀁉􀁌􀁆􀁌􀁈􀁑􀁗􀁈􀀃 􀁇􀁈􀀃 􀀬􀁑􀁆􀁌􀁇􀁲􀁑􀁆􀁌􀁄􀀃 􀁇􀁄􀀃 􀀪􀁕􀁌􀁓􀁈􀀃 􀀤􀀃 􀁑􀁒􀀃 􀀵􀁌􀁒􀀃 􀀪􀁕􀁄􀁑􀁇􀁈􀀃 􀁇􀁒􀀃 􀀶􀁘􀁏􀀃 􀁄􀁖􀀃 􀁖􀁈􀁊􀁘􀁌􀁑􀁗􀁈􀁖􀀃􀁌􀁑􀁉􀁒􀁕􀁐􀁄􀁯􀁽􀁈􀁖􀀃􀁖􀁭􀁒􀀃􀁑􀁈􀁆􀁈􀁖􀁖􀁩􀁕􀁌􀁄􀁖􀀝
􀁄􀀑􀀃􀀋􀀃􀀃􀀃􀀃􀀃􀀌􀀃􀀷􀁒􀁇􀁒􀁖􀀃􀁒􀁖􀀃􀁆􀁄􀁖􀁒􀁖􀀃􀁑􀁒􀁙􀁒􀁖􀀃􀁈􀀃􀁄􀁑􀁗􀁌􀁊􀁒􀁖􀀃􀁇􀁈􀀃􀀪􀁕􀁌􀁓􀁈􀀃􀀤􀀃􀁑􀁒􀀃􀀵􀀶 􀁈􀀃􀁑􀁾􀁐􀁈􀁕􀁒􀀃􀁇􀁄􀀃􀁓􀁒􀁓􀁘􀁏􀁄􀁯􀁭􀁒􀀃􀁇􀁒􀀃􀀵􀀶􀀃􀁈􀁛􀁓População e Amostra 
Uma população é o conjunto de elementos de interesse em um determinado estudo, que podem ser pessoas ou resultados experimentais, com uma ou mais características comuns. 
A Variável 
Uma variável é uma característica de uma população que difere de um indivíduo para o outro e do qual temos interesse em estudar. Cada unidade (membro) da população que é escolhido como parte de uma amostra fornece uma medida de uma ou mais variáveis, chamadas observações. 
Variáveis Quantitativas 
São aquelas que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos/quantidades. Podem ser contínuas ou discretas. 
Variáveis Qualitativas 
São aquelas que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos. Podem ser nominais ou ordinais.
Estatística Descritiva 
Tabelas de Frequência 
EXEMPLO 1:
􀁅􀀑􀀃􀀋􀀃􀀃􀀃􀀃􀀃􀀌􀀃􀀲􀀃􀁑􀁾􀁐􀁈􀁕􀁒􀀃􀁇􀁈􀀃􀁆􀁄􀁖􀁒􀁖􀀃􀁄􀁑􀁗􀁌􀁊􀁒􀁖􀀃􀁇􀁈􀀃􀀪􀁕􀁌􀁓􀁈􀀃􀀤􀀃􀁑􀁒􀀃􀀵􀀶 􀁈􀀃􀁑􀁾􀁐􀁈􀁕􀁒􀀃􀁇􀁄􀀃􀁓􀁒􀁓􀁘􀁏􀁄􀁯􀁭􀁒􀀃􀁇􀁒􀀃􀀵􀀶􀀃􀁈􀁛􀁓􀁒􀁖􀁗􀁄􀀃Tabela 1. Distribuição de frequências das raças de gatos atendidos na clínica em setembro 2018.
	Raça 
	Frequência 
	% 
	Abissínio 
	15 
	18,3 
	Persa 
	25 
	30,5 
	Himalaio 
	10 
	12,2 
	Siamês 
	32 
	39,0 
	Total 
	82 
	100 
Mediana (Md) 
Ordenados os elementos da amostra, a mediana é o valor que a divide ao meio, isto é, metade dos elementos da amostra são menores ou iguais a mediana e a outra metade é maior ou igual a mediana. 
Exemplo 1: Quando o tamanho da amostra é par 
Considere a quantidade de sódio (mg) em 9 marcas distintas de 1 litro de leite integral: 
90 92 95 90 95 94 90 90 91 
1º passo: Ordenar os dados em ordem crescente 
90 90 90 90 91 92 94 95 95 
2º passo: Encontrar a posição da mediana n+1 9+1
Como o tamanho da amostra é ímpar, o valor central estará na posição ,portanto, a posição da mediana será =5ºposição 
3º passo: localizar a mediana 2 2 
90 90 90 90 91 92 94 95 95 
Interpretação: metade das marcas de 1 litro de leite integral possuem menos que 91mg de sódio e metade, mas que 91mg de sódio.
Exemplo 2: Quando o tamanho da amostra é par 
Considere a quantidade de sódio (mg) em 10 marcas distintas de 1 litro de leite integral: 
90 92 95 90 95 94 90 90 91 93 
1º Passo: Ordenar os dados em ordem crescente 
90 90 90 90 91 92 93 94 95 95 
2º Passo: Encontrar a posição da mediana n 10
Como o tamanho da amostra é par, o valor central está na posição , portanto a posição da mediana será =5ºposição
􀁈 􀁑􀁾􀁐􀁈􀁕􀁒􀀃􀁇􀁄􀀃􀁓􀁒􀁓􀁘􀁏􀁄􀁯􀁭􀁒􀀃􀁇􀁒􀀃􀀵􀀶􀀃􀁈􀁛􀁓􀁒􀁖􀁗􀁄􀀃􀁄􀁒􀀃􀁕􀁌􀁖 2 2 
3º Passo: Localizar a mediana: como “n” é par devemos localizar os dois valores centrais, ou seja, a 5ª e a 6ª posição: 
90 90 90 90 91 92 93 94 95 95 
91+92
Sendo assim a mediana será: Md= = Md= 91,5mg
2 
Moda 
A moda é o valor que ocorre com maior frequência num conjunto de dados, ou seja, o valor mais comum. 
Exemplo: Considere as notas finais em Estatística de 10 alunos: 
8 7 6 8 7 2 5 7 7 7
Interpretação: a nota em Estatística que ocorreu com maior frequência foi de 7 pontos. 􀁐
Variância 
A variância é representada na população pelo símbolo 𝜎2 e na amostra pelo símbolo 𝑠2. Quanto maior for a variação dos valores do conjunto de dados, maior será a variância. A variância de uma amostra é a média dos quadrados dos desvios dos valores em relação à média. 𝑠2=Σ(𝑥−𝑥̅)²
𝑛−1 
Desvio-padrão 
O desvio-padrão é a raiz quadrada da variância. Esta medida expressa a variação média do conjunto de dados em torno da média, para mais ou para menos. 𝑠=√Σ(𝑥−𝑥̅)²
n - 1 
Exemplo: os dados abaixo se referem à quantidade de pessoas que apresentaram uma determinada virose e foram diagnosticados em uma amostra de 5 dias em um hospital. 
8 10 5 8 8 
Amostra: 5 dias 
Variável: quantidade de pessoas que apresentaram uma determinada virose 
Média: 𝑥̅=8+10+5+8+8 = 7,8 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎𝑠 
5
Interpretação: em média são diagnosticados ao dia 7,8 pessoas com essa virose
Desvio-padrão: 𝑠=√(8−7,8)²+(10−7,8)²+(5−7,8)²+(8−7,8)²+(8−7,8)²
5−1 
sendo assim, 𝑠=√(0,2)²+(2,2)²+(−2,8)²+(0,2)²+(0,2)²
4 
portanto, 𝑠=√0,04+4,84+7,84+0,04+0,044 
logo, 𝑠=√12,8=√3,2=1,8 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎𝑠 
4 
Interpretação: existe uma variação em torno da média de 1,8 pessoas 
Coeficiente de Variação (CV) 
O CV é a razão entre o desvio-padrão e a média de um conjunto de dados. Ele expressa a variação relativa (%) presente no conjunto de dados em relação à média. CV= s = x100 
x 
Quanto maior o CV, mais heterogêneos são os dados. EXEMPLO: CV = 1,8 x 100= 23,1% 
7,8 
Amostragem Probabilística 
É a designação dada a todos os métodos de amostragem que envolvem seleção aleatória dos elementos, atribuindo a cada elemento da população uma probabilidade de pertencer à amostra. Podemos destacar as seguintes técnicas de amostragem probabilística 􀀌􀀃􀀲􀁆􀁒􀁕􀁕􀁲􀁑􀁆􀁌􀁄􀀃􀁇􀁈􀀃􀁘􀁐􀁄􀀃􀁇􀁒􀁈􀁑􀁯􀁄􀀃􀁒􀁘􀀃􀁉􀁈􀁑􀁻􀁐􀁈􀁑􀁒􀀃􀁕􀁈􀁖􀁗􀁕􀁌􀁗􀁄􀀃􀁄􀀃􀁘􀁐􀀃􀁈􀁖􀁓􀁄􀁯􀁒􀀃􀁈􀁛􀁗􀁕􀁈􀁐􀁄􀁐􀁈􀁑􀁗􀁈􀀃􀁇􀁈􀁏􀁌􀁐􀁌􀁗􀁄􀁇􀁒
Amostra Aleatória Simples 
Equivale ao sorteio lotérico, em que todos os elementos da população têm iguais probabilidades de pertencer à amostra e todas as possíveis amostras têm iguais probabilidades de ocorrer. 
Amostra Aleatória Sistemática 
Consiste numa variação da amostra aleatória simples, que tem por objetivo facilitar a obtenção da amostra. Ela é feita, selecionando-se elementos em intervalos regulares (a cada dez ou vinte, por exemplo), partindo de um cadastro previamente organizado de acordo com um critério que não tenha relação com a variável de interesse. 
Amostra Aleatória Estratificada 
É indicada nos casos em que a população é muito heterogênea, ou seja, os elementos possuem características muito distintas entre si,
e isto interfere no fenômeno que desejamos investigar. Consiste em dividir a população em grupos (estratos) de tal forma que, dentro de cada estrato, os elementos sejam semelhantes e as diferenças ocorram entre os grupos. 
Amostra Aleatória por Conglomerados 
Este tipo de amostragem também trabalha com grupos, mas, ao contrário da estratificada, aqui os grupos já estão naturalmente formados, não por afinidade, mas por proximidade física. Dentro de cada grupo (conglomerado), podemos encontrar as mesmas diferenças que encontraríamos na população como um todo. A técnica consiste em sortear alguns grupos e, dentro deles, sortear alguns elementos para participar da pesquisa ou até mesmo investigar todos os elementos do grupo.
Amostragem Não Probabilística 
É o termo utilizado para designar todas as técnicas de seleção amostral que não envolvem mecanismos aleatórios, ou sorteios. Estas amostragens são extremamente comuns em pesquisas de opinião. Podemos citar algumas técnicas não probabilísticas. 
Amostra por Conveniência ou Acidental 
O pesquisador escolhe, de acordo com a sua conveniência, os elementos que serão investigados. Normalmente, a decisão do pesquisador fundamenta-se em um conhecimento profundo que ele tenha da população, de tal forma que ele possa definir quais elementos representam melhor esta população. 
Amostra por Cotas 
Tem como objetivo obter uma amostra que tenha características similares às da população. Para fazer isto, o pesquisador deve ter um bom conhecimento sobre a distribuição da população com relação a algumas características que podem interferir no seu estudo, por exemplo, qual o percentual da população com determinada faixa etária ou de determinada classe social..
Amostra de Voluntários 
Os elementos da população são informados sobre a realização da pesquisa e decidem fazer parte ou não do estudo. Na área da saúde este tipo de amostragem é muito utilizado, principalmente para testes de medicações ou de vacinas.
Estimação 
Primeiro precisamos entender dois conceitos: 
PARÂMETRO: Medida que caracteriza uma população (ex: média, desvio-padrão, proporção de elementos com uma característica, ...). 
ESTATÍSTICA OU ESTIMADOR: Medida que caracteriza uma amostra (ex: média, desvio-padrão, proporção de elementos com uma característica, ...). 
Intervalo de Confiança: Consiste em construir um intervalo em torno da estimativa por ponto, usando uma margem de erro. 􀁊
Conceitos Associados 
Nível de Confiança (1-α) 
É a probabilidade de que o intervalo realmente contenha o valor do parâmetro. Deve ser fixado pelo pesquisador. Os valores que são usados com maior frequência são 90%, 95% e 99%. 
Nível de Significância (α) 
É o complementar do nível de confiança, correspondendo a probabilidade de erro ao se fazer uma estimação. 
Erro Absoluto de Estimação (ε) 
É a margem de erro do intervalo. Corresponde à distância máxima que se admite, a um dado nível de confiança, entre o valor do parâmetro (desconhecido) e a estimativa obtida a partir da amostra.
Intervalo de Confiança para Proporção 
Para que este intervalo seja construído é necessário trabalharmos com uma amostra relativamente grande (n>30). O intervalo deve ser construído da forma: [p𝑝±e 𝜀] 
Onde: e=z.√p.(1-p)
𝑛 
Os valores de 𝑧 (normal padrão) mais utilizados são: 
Z 0,05 = 1,645 (para 90% de confiança) 
Z 0,025 = 1,96 (para 95% de confiança) 
Z 0,005 = 2,576 (para 99% de confiança 
Exemplo: 
Uma pesquisa foi realizada com uma amostra de 400 crianças residentes em uma determinada região do município de Porto Alegre, destas 48 já tiveram catapora. Construa um Intervalo de Confiança 95% para o verdadeiro percentual de crianças com catapora. 
População: é formada por todas as crianças de uma determinada região de Porto Alegre. 
Amostra: é composta pelas 400 crianças que foram pesquisadas. 
Variável: presença ou ausência de catapora, que é uma variável qualitativa 
Parâmetro a ser estimado: incidência de catapora na população, ou seja, o percentual de crianças da população que tiveram catapora. 
Calculando a respectiva incidência na amostra, obtemos p𝑝=48 = 0,12=12%. Portanto, estimamos que 12% das crianças desta já tiveram catapora. Esta é a estimativa por ponto. e 𝜀=1,96.√0,12(1−0,12) - Logo, 𝜀=1,96.√0,1056 – Portanto =1,96x√0,0003 -Sendo assim, 𝜀=1,96.0,0162=0,032 Ou seja =3,2% 
400 400
Esta é a margem de erro desta pesquisa. Agora sabemos que está próximo de 12%, no máximo 3,2% de distância desse valor.
Desta forma temos [12−3,2 𝑎𝑡é 12+3,2] logo, [8,8% 𝑎𝑡é 15,2%] 
Interpretação: podemos afirmar, com 95% de confiança, que entre 8,8% e 15,2% das crianças desta região (população) já tiveram catapora. 
Para calcularamos o coeficiente de incidência da gripe A no RS as seguintes informações são necessárias. O número de casos novos de gripe A no RS e número da população do RS exposta ao risco.
Podemos considerar que determinada doença configura-se como surto quando: Ocorrência de uma doença ou fenômeno restrita a um espaço extremamente delimitado.
Febere amarela: número de mortes aumentam 5x em uma semana. A situaçção é mais grave nos estados de SP 20casos e 11 mortes, MG 11casos e 7 mortes e RJ 3 casos e 1 morte. Em razão do aumento dos casos, a OMS classificou o conjunto do estado de SP de área de risco e recomendou aos viajantes se vacinarem. Considerando os 3 estados citados, a taxa de letalidade por febre amarela é de 55,9% 
Podemos considerar que determinada doença configura-se como surto quando: Ocorrêmcia de uma doença ou fenômeno restrita a um espaço extremamente delimitado
O índice que mensura o número de novos casos de uma doença em uma determinada população em um período de tempo estabelecido é: Incidência
􀁖􀀌􀀏􀀃􀀰􀁌􀁑􀁄􀁖􀀃􀀪􀁈􀁕􀁄􀁌􀁖􀀃􀀋􀀔􀀔􀀃􀁆􀁄􀁖􀁒􀁖􀀃􀁈􀀃􀀚􀀃􀁐􀁒􀁕􀁗􀁈􀁖􀀌􀀃􀁈 􀀵􀁌􀁒􀀃􀁇􀁈􀀃􀀭􀁄􀁑􀁈􀁌􀁕􀁒􀀃􀀋􀀖􀀃􀁆􀁄􀁖􀁒􀁖􀀃􀁈􀀃􀀔􀀃􀁐􀁒􀁕􀁗􀁈􀀌􀀑􀀃Pretende-se estimar o tempo médio populacional (min) de efeito de um analgésico. Uma amostragem feita com 35 pessoas mostrou média de 75 min e desvio padrão amostral de 12 min. Construa um intervalo de confiança de 95% para a média populacional de tempo de efeito deste analgésico. [70,9 até 79,1] min
5 animais foram alimentados com uma certa ração durante 10 dias e verificou-se o ganho de peso (Kg):
Construa um intervalo de confiança de 95% para o ganho médio de peso desses animais. [2,8 até 5,2] Kg 
Foi feita uma pesquisa com 450 adultos residentes da área rural, verificando que 36 adultos estavam desempregados. Estime, com 95% de confiança, a verdadeira proporção de adultos desempregados nessa região. [5,5% até 10,5%] 
Uma indústria afirma que a quantidade de monóxido de carbono no seu entorno não ultrapassa 250 ppm (partes por milhão). Para comprovar ou não sua hipótese foi selecionada uma amostra de 15 dias, observando, no entorno da empresa, uma quantidade média de monóxido de carbono de 300 ppm com um desvio padrão de 15 ppm. Analise os dados e conclua ao nível de significância de 5%: Zcal=12,91. Rejeitar Ho. Existe diferença significativa. A empresa polui mais do que o informado. 
38 % dos brasileiros assistem regularmente um programa de notícias na televisão. Você decide testar a alegação e indaga 75 adultos sobre esta questão. Destes, 33 respondem que assistem regularmente ao programa. Conclua com um nível de significância de 5%: Zcal=1,07. Aceitar H0. Existe diferença significativa. Menos de 38% dos brasileiros assistem regularmente um programa de notícias na televisão. 
De acordo com as normas, os elementos necessários que uma tabela de frequência deve apresentar, são: título, cabeçalho, corpo, rodapé e fonte
Em um estudo foi avaliada a eficácia de 2 soníferos, comparando as horas de sono frente as 2 terapias. Deseja-se testar se as médias observadas nas duas são estatatiscamente diferentes, assumindo-se um nível de significância de 5% conclua sobre os dados apresentados na tabela abaixo </: Rejeitar Ho. Com nível de significância
de 5%, podemos afirmar que a média de horas de sono difere signifivativamente.
O trabalho de pesquisa de um grande estudioso da área da saúde, foi estimar a prevalência de dislexia em crianças de até 6 anos, no ano de 2018, em escolas do RS. O tipo de estudo que deverá ser utilizado por este pesquisador: Estudo Transversal
Pretende-se estimar o tempo médio(min) de efeito de um anestésico. Uma amostragem feita com 36 animais mostrou média de 120min e desvio-padrão de 20min. Construir um intervalo de confiança 95% para o ganho médio de peso desses animais. Interprete o seu resultado: [113,2;126,8]
Em uma cidade do interior do RS ocorrem 20 casos novos de Gripe A em uma população de 100.000 habitantes, durante o período de 01/jan a 31/12 de 2018. A incidência anual de casos de gripe A nesta cidade é de: 20 por 100.00 habitantes por ano
Os dados a seguir representam as idades de uma amostra de 7 mulheres vítimas de feminicídio:26,7 25,4 21,9 20,5 21,8 24,6 24,5 sobre estes dados poderiamos afirmar que: Não existe moda para estes dados.
Um assistente social esta interessado em comparar o tempo médio necessário de tratamento de dependentes químicos até a alta entre 2 clínicas de reabilitação. Clínica 1 amostra de 15 dep. levou em média 2,6anos com variação 0,5anos. Já na clínica 2 amostra de 10 dep. o tempo foi 2,3 com variação de 0,8anos. Teste I=1,05. Ao analisar os dados ao nível de 5% conclui-se: Existe diferença significativa para o tempo de tratamento entre as clinicas 1 e 2. Observa-se que este tempo é superior para a clínica 2.
A ocorrência simultânea de número constante de casos, sem ultrapassar a média e dentro de uma área geográfica e em certo período de tempo, pode ser definida dentro das dinâmicas de ocorrência de doenças como um: Endemia
Uma pesquisa realizada por um hospital teve como objetivo verificar o tempo de internação de pacientes na ala de cardiologia. Para a realização deste estudo foram investigados um grupo de 80pacientes internados nos últimos 6 meses. De acordo com as informações a variável investigada é: tempo de internação de pacientes na ala de cardiologia
Um estudo realizado com bovinos Nelore aos 210 dias de idade considerando uma amostra de 50 animais apresentou um peso médio de 186kg com um desvio-padrão 12kg. Construa e interprete o intervalo de confiança 95% para o peso médio de bovinos Nelore aos 210 dias de idade:[182,6; 189,4]kg
Um total de 20 crianças recém nascidas, filhas de mães dependentes, foram investigadas durante 5anos com objetivo de investigar a possibilidade de ocorrer algum tipo de problema neurológico. O tipo de pesquisa utilizado na pesquisa foi: Estudo de Coorte prospectivo.
Em uma investigação de hipertensão induzida por gravidez, mulheres com essa disfunção foi tratado com aspirina e outro grupo com placebo. 23 receberam aspirina e tem pressão média de 109mmhg e desvio padrão de 8mmhg, 24 com placebo e pressão de 111mmhg e média de 8mmhg. Ao nível de 5% de significância, considerando uma estatística de teste T=0,86 pode-se concluir que: Não podemos afirmar que mulheres tratadas com aspirina apresentam pressão sanguínea arterial média significativamente inferior ao grupo placebo. 
Em uma pesquisa que envolve análise estatística de dados variáveis investigadas podem ser classificadas em 2 tipos. Qualitativa e Quantitativas
Surto, epidemia e endemia: Qual a diferença? Surto acontece quando há o aumento repentino do número de casos de uma doença em uma região específica. Para ser considerado suto, o aumento de casos deve ser maior do que o esperado pelas autoridades. Epidemia se caracteriza quando um surto acontece em diversas regiões. Uma epidemia a nível municipal acontece quando diversos bairros apresentam uma doença. I e II
A estatística se caracteriza como o estudo de métodos para coleta, organizar, analisar e apresentar dados. Para isto se utiliza de diversos conceitos e definições importantes. Dos conceitos apresentados abaixo qual deles estaria INCORRETO: Não é possível em um conjunto de dados ocorrer mais de uma Moda.
Uma pesquisa foi realizada com uma amostra de 400 crianças de uma determinada região de PoA, destas, 48 já tiveram catapora. Determine o erro de estimação, utilizando uma confiança de 95% para o percentual de crianças com catapora: 3,2%
O número de famílias que procuram o setor do Serviço Social de uma rede de escolas particulares solicitando bolsas de estudo para seus filhos, são respectivamente: 231, 250, 272, 250, 269. A média, mediana, e moda para número de famílias que procuraram o setor de Serviço Social de uma rede de escolas particulares solicitando bolsas de estudo para seus filhos, são respectivamente: 254,4 e 250 e 250.

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