BIOESTATISTICA-E-ESTATISTICA-VITAL-1

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SUMÁRIO 
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................ 3 
2 A história da bioestatística ...................................................................... 4 
2.1 Estatística e bioestatística ................................................................ 6 
3 CONCEITOS E APLICAÇÕES DA ESTATÍSTICA ................................. 8 
3.1 População ...................................................................................... 10 
3.2 Amostra .......................................................................................... 11 
3.3 Amostragem ................................................................................... 12 
3.4 Variáveis estatísticas ...................................................................... 17 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................... 20 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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1 INTRODUÇÃO 
Prezado aluno! 
O Grupo Educacional FAVENI, esclarece que o material virtual é semelhante 
ao da sala de aula presencial. Em uma sala de aula, é raro – quase improvável - um 
aluno se levantar, interromper a exposição, dirigir-se ao professor e fazer uma 
pergunta, para que seja esclarecida uma dúvida sobre o tema tratado. O comum 
é que esse aluno faça a pergunta em voz alta para todos ouvirem e todos ouvirão 
a resposta. No espaço virtual, é a mesma coisa. Não hesite em perguntar, as 
perguntas poderão ser direcionadas ao protocolo de atendimento que serão 
respondidas em tempo hábil. 
Os cursos à distância exigem do aluno tempo e organização. No caso da 
nossa disciplina é preciso ter um horário destinado à leitura do texto base e à 
execução das avaliações propostas. A vantagem é que poderá reservar o dia da 
semana e a hora que lhe convier para isso. 
A organização é o quesito indispensável, porque há uma sequência a ser 
seguida e prazos definidos para as atividades. 
 
Bons estudos! 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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2 A HISTÓRIA DA ESTATÍSTICA E BIOESTATÍSTICA 
 
Fonte: grupoescolar.com 
Desde remota antiguidade, os governos têm se interessado por informações 
sobre suas populações e riquezas, tendo em vista, principalmente, fins militares e 
tributários. O registro de informações perde-se no tempo. Confúcio relatou 
levantamentos feitos na China, há mais de 2000 anos antes da era cristã. No antigo 
Egito, os faraós fizeram uso sistemático de informações de caráter estatístico, 
conforme evidenciaram pesquisas arqueológicas. Desses registros também se 
utilizaram as civilizações pré-colombianas dos maias, astecas e incas. É conhecido 
de todos os cristãos o recenseamento dos judeus, ordenado pelo Imperador 
Augusto. (MEMÓRIA, 2004) 
 
 
 
 
 
 
 
 
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A palavra Estatística tem origem na palavra Status, em latim, que significa 
Estado: essa atividade começou com a coleta de informação de interesse do Estado 
sobre população e economia. Essas informações eram coletadas objetivando o 
resumo de informações indispensáveis para os governantes conhecerem suas 
nações e para a construção de programas de governo. Censos são usados até os 
dias de hoje pelos governos para conhecer diversas características de suas 
populações. Durante a idade média, um dos registros de uso de dados estatísticos 
foi o levantamento que Carlos Magno mandou fazer das propriedades da Igreja 
Católica. (RODRIGUES, 2014) 
No ano de 2238 a.C. o Imperador da China Yao, ordenou que fosse feito o 
primeiro recenseamento com fins agrícolas e comerciais. Em 600 a.C. no Egito 
todos os indivíduos tinham que declarar todos os anos ao governo de sua província 
a sua profissão e suas fontes de rendimento, caso não a fizessem seria declarada 
a pena de morte. (BAYER et al, 2009) 
As primeiras pesquisas estatísticas aconteceram de forma irregular e 
destinavam-se aos administradores fiscais, policiais ou militares dos Estados, por 
isso é que no final do séc. XVIII a estatística ainda foi definida como o estudo 
quantitativo de determinados acontecimentos sociais, designados à informação dos 
homens de Estado. (MARTIN, 2001 apud RODRIGUES, 2014) 
O desenvolvimento da estatística teve origem nas aplicações, pois nenhuma 
disciplina tem interagido tanto com as demais disciplinas em suas atividades do que 
ela, dado que é por sua natureza a ciência do significado e do uso dos dados. Daí 
sua importância como instrumento auxiliar na pesquisa científica. (MEMÓRIA, 2004) 
 
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2.1 Estatística e bioestatística 
 
Fonte: medium.com 
Os pesquisadores de disciplinas relacionadas á saúde, utilizma uma grande 
variedade de ferramentas para entender os fenômenos que estão sendo estudados. 
Dentre essa ferramentas, a bioestatística possui importância fudamental. Ela 
desempenha um papel essencial na análise de dados coletados no contexto de 
testes químicos, bem como em estudos de outras áreas, como epidemiologia, 
política sanitária, saúde pública e familiar, saúde ambiental e ocupacional.(BLAIR, 
2013) 
Na definição mais formal de Estatística, ela é a parte da matemática em que 
se investigam os processos de obtenção, organização e análise de dados sobre 
uma população ou sobre uma coleção de seres quaisquer, bem como os métodos 
de tirar conclusões dessa análise e fazer predições com base nesses dados. É uma 
metogologia desenvolvida para a coleta, a classificação, a apresentação, e a 
interpretação de dados quantitativos e a utilização desses dados para a tomada de 
decisões.(CASTANHEIRA, 2020) 
 
 
 
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No caso da Bioestatística, ela é um ramo mais amplo da Estatística, que trata 
principalmente de ciências biológicas e disciplinas médicas e relacionadas à saúde. 
Ela computa e investiga os dados e as leis da epidemiologia, da demografia, da 
natalidade, da incidência de enfermidades e da mortalidade humana, além da 
estatística vital.(BLAIR, 2013; CASTANHEIRA, 2020) 
Mais do que dados, a estatística nos oferece a oportunidade de olhar para as 
informações fornecidas, de maneira crítica, e analisá-las a partir disto. Ela é aplicada 
à area da saúde em diversos contextos, desde diagnósticos com base no 
levantamento de ocorrências, até a comprovação da eficácia de medicamentos e 
outros dados importantes. Nas ciências biológicas e na medicina veterinária não é 
diferente.Oferece ainda a possibilidade de análise e interpretação de informações 
sobre medicamentos, equipamentos, avaliação de protocolos e artigos 
científicos.(PARENTI,2018) 
Há também a estatística vital, que ocorre quando se coletam dados utilizando 
como meio, os regsitrso civis de uma população, onde encontram-se informações 
sobre nascimentos, mortes, casamentos, divórcios e demais eventos vitais dessa 
população. (CASTANHEIRA, 2020) 
Conforme descrito pelo IBGE (2015): 
Existem, no Brasil, dois grandes sistemas sobre Estatísticas Vitais. Um, de 
responsabilidade do IBGE, consiste nas Estatísticas do Registro Civil, que 
reúne informações sobre os nascidos vivos, casamentos, óbitos e óbitos 
fetais informados pelos Cartórios de Registro Civil de Pessoas Naturais e 
cujos resultados constituem importante instrumento para o 
acompanhamento da evolução da população brasileira, sobretudo nos 
períodos intercensitários, quando tais estatísticas se tornam 
imprescindíveis para estudos demográficos mais aprofundados. O outro, 
criado pelo Ministério da Saúde, reúne os registros administrativos do 
Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - Sinasc e do Sistema de 
Informação sobre Mortalidade - SIM, os quais provêm dados não só para 
o acompanhamento e a análise do perfil epidemiológico, como também 
para a orientação da gestão da saúde e a construção de políticas nesta 
área. 
 
 
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3 CONCEITOS E APLICAÇÕES DA ESTATÍSTICA 
 
Fonte: revistacomtempo.com. Diversos métodos e técnicas vêm sendo utilizados e desenvolvidos há muito 
tempo para permitir atender a características singulares dos dados e às 
necessidades dos usuários finais. Esses métodos estatísticos habitualmente são 
classificados como descritivos ou inferenciais. (MASCHIETTO, 2021) 
A estatística é uma ferramenta da ciência de dados que se divide em três 
grandes áreas (SILVA; GRAMS; SILVEIRA, 2018 apud SANTOS,): 
 Estatística descritiva; 
 Inferência estatística; 
 Estatística probabilística 
 
Estatística descritiva 
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise de dados e tem por 
objetivo descrever os dados observados. 
 
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Na sua função de descrição dos dados, esta tem as seguintes atribuições: 
a obtenção, organização, redução e representação dos dados estatísticos de 
forma a auxiliar a descrição do fenômeno observado. (PAULA, 2019) 
A estatística descritiva está ligada à análise inicial dos dados. A partir do 
seu uso, é possível avaliar como as observações se distribuem, onde estão 
concentradas e como estão em termos de associação e dispersão (ZABALA, 2020 
apud SANTOS, 2020) 
Ela descreve os dados, sejam eles de uma amostra ou de uma população. 
Pode incluir (FERREIRA, 2005) 
 verificação da representatividade ou da falta de dados; 
 ordenação dos dados; 
 compilação dos dados em tabela; 
 criação de gráficos com os dados; 
 calcular valores de sumário, tais como médias; 
 obter relações funcionais entre variáveis. 
Inferência estatística 
A estatística inferencial, o segundo tipo de procedimentos em estatística, 
preocupa-se com o raciocínio necessário para, a partir dos dados, se obter 
conclusões gerais. 
O seu objetivo é obter uma afirmação acerca de uma população com base numa 
amostra. Estas inferências ou generalizações podem também ser de dois tipos: 
estimações ou decisões (testes de hipóteses) (FERREIRA, 2005) 
Estatística probabilística 
A palavra probabilidade deriva do Latim probare (provar ou testar). 
Informalmente, provável é uma das muitas palavras utilizadas para eventos 
incertos ou conhecidos, sendo também substituída por algumas palavras como 
“sorte”, “risco”, “azar”, “incerteza”, “duvidoso”, dependendo do contexto. (CUORE, 
2009) 
 
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3.1 População 
A população é o termo que os estatísticos usam para descrever um grande 
conjunto de unidades que têm algo em comum. Na área de saúde, a população 
pode ser constituída por pacientes ou por animais, mas também pode ser 
constituída por radiografias, por prontuários, por necropsias, por contas 
hospitalares, por certidões de óbito. (VIEIRA, 2011) 
Ela é o objeto de estudo e pode ser constituído por coisas ou pessoas. Por 
exemplo, ao realizar um estudo na população de mosquitos transmissores da 
dengue, ou na população de certa região para análise do grupo sanguíneo, ou na 
população de gestantes de certa maternidade para determinação de óbitos fetais, 
ou na população feminina de certa empresa para determinação de percentual de 
mulheres hipertensas. A população pode ser finita ou infinita: (BLAIR, 2013) 
 
FINITA INFINITA 
São consideradas como populações 
menores. 
São consideradas com grandes 
populações. 
É aquela que há tantos elementos que 
é impossível acessar todos eles. 
 
A população se refere ao grupo mais amplo de análise, como, por exemplo, 
todos os homens entre 50 e 60 anos com diabetes do tipo 2. Porém, sabemos que 
fazer uma pesquisa com uma população tão ampla se torna inviável. Então, cria-se 
um “subgrupo”, que chamamos de amostra. Esta opção permite que se faça a 
mesma análise em um grupo menor, desde que estabelecidos parâmetros de 
seleção. (PARENTI, 2018) 
 
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Fonte: vestmapamental.com.br 
3.2 Amostra 
É uma parte ou um subconjunto representativo de uma população, isto é, é 
um conjunto de elementos extraídos da população. Os dados de observação 
registrados na amostra fornecem informações sobre a população. O processo pelo 
qual são tiradas conclusões sobre a população, com base nos resultados obtidos 
na amostra, refere-se à inferência estatística vista na definição. (COSTA, 2011) 
Como por exemplo, as pressões sanguíneas dos alunos de uma determinada 
turma na universidade, constituiriam uma amostra. Nas amostras, são obtidas as 
estatísticas, que são denominadas de estimativas. Portanto, toda a análise 
estatística será inferida a partir das características obtidas da amostra. É importante 
que a amostra seja uma representatividade da população, ou seja, que as suas 
características sejam, geralmente, as mesmas que as do todo. Em resumo, a 
amostra é um subconjunto finito e representativo de uma população. (BLAIR, 2013; 
COSTA, 2011) 
 
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Fonte: guiadaengenharia.com 
As amostras são ferramentas usadas por pesquisadores,ao invés de 
trabalhar com toda a população, devido aos seguintes fatores: (VIEIRA, 2011) 
 Custo e demora dos censos 
 Populações muito grandes 
 Impossibilidade física de examinar toda a população 
 Comprovado valor científico das informações coletadas por 
meio de amostras 
3.3 Amostragem 
É a coleta das informações de parte da população chamada amostra 
mediante métodos adequados de seleção dessas unidades. Amostragem é 
considerada uma técnica especial de escolher amostras, de forma a garantir o 
acaso na escolha. Assim, cada elemento da população tem a mesma chance de ser 
escolhido, o que garante à amostra um caráter de representatividade da população. 
Existem técnicas adequadas para recolher amostras, de forma a garantir (tanto 
quanto possível) o sucesso da pesquisa e dos resultados. (COSTA, 2011) 
 
 
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A amostra aleatória ou probabilística é constituída por n unidades retiradas 
ao acaso da população. Em outras palavras, a amostra aleatória é obtida por 
sorteio. Logo, toda unidade da população tem probabilidade conhecida de pertencer 
à amostra. Para obter uma amostra aleatória, é preciso que a população seja 
conhecida e cada unidade esteja identificada por nome ou por número. Os 
elementos que constituirão a amostra são escolhidos por sorteio. (VIEIRA, 2011) 
Uma amostra aleatória pode ser: 
• simples 
• estratificada. 
 
Amostra aleatória simples 
A amostra aleatória simples é obtida por sorteio de uma população constituída 
por unidades homogêneas para a variável que irá ser estudada. 
 
Amostra aleatória estratificada 
A amostra aleatória estratificada é usada quando a população é constituída por 
unidades heterogêneas para a variável que se quer estudar. Nesse caso, as 
unidades da população devem ser identificadas; depois, as unidades similares 
devem ser reunidas em subgrupos chamados estratos. O sorteio é feito dentro de 
cada estrato. 
 
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Fonte: adaptado de Vieira, 2011 
Há outra categoria de amostra, chama de semiprobabilística. A constituição 
dessa amostra é feita por n unidades extraídas da população por procedimento 
parcialmente aleatório. A amostra semiprobabilística, possui três tipos: 
 amostra sistemática 
 amostra por conglomerados; 
 amostra por quotas. 
 
Amostra sistemática 
A amostra sistemática é constituída por n unidades retiradas da população 
segundo um sistema preestabelecido. 
 
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Amostra por conglomerados 
A amostra por conglomerados é constituída por n unidades tomadas de alguns 
conglomerados. O conglomerado é um conjunto de unidades que estão 
agrupadas, qualquer que seja a razão. 
 
Amostra por quotas 
A amostra por quotas é constituída por n unidades retiradas da população 
segundo quotas estabelecidas de acordo com a distribuição desses elementos na 
população. A idéia de quota é semelhante à de estrato, com uma diferença básica: 
você seleciona a amostra por julgamento e depois confirma as características das 
unidades amostradas. 
A amostragem por quotas não é aleatória, embora muitos pensem que é. A 
grande vantagem é ser relativamente barata. Por esta razão,é muito usada em 
levantamentos de opinião e pesquisas de mercado. 
 
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Fonte: Adaptado de Vieira, 2011. 
 
AMOSTRA NÃO-PROBABILÍSTICA OU DE CONVENIÊNCIA 
A amostra não-probabilística ou de conveniência é constituída por n unidades 
reunidas em uma amostra simplesmente porque o pesquisador tem fácil acesso 
a essas unidades. Assim, o professor que toma os alunos de sua classe como 
amostra de toda a escola está usando uma amostra de conveniência. 
 
Fonte: Adaptado de Vieira, 2011. 
 
 
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3.4 Variáveis estatísticas 
Representam o atributo ou característica que se pretendem estudar em uma 
população ou amostra e são divididas em dois tipos: qualitativas e quantitativas. 
(COSTA,2011) 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS 
Variável que assume como possíveis valores qualidade ou atributos. Dividem-se 
em: 
Variáveis nominais: quando não 
existe ordenação nos atributos. 
Exemplo: A cor dos olhos, cor da 
pele, estado civil, cidade natal, 
marcas de carro, sexo, etc. 
Variáveis ordinais: quando os códigos 
numéricos podem agir como categorias 
ou ordenações. Como sugere o nome, 
elas envolvem variáveis que representam 
algum elemento de ordem. 
Uma classificação em anos pode ser um 
bom exemplo, assim como a faixa etária 
dos indivíduos. 
Exemplo: Grau de satisfação da 
população brasileira com relação ao 
trabalho de seu presidente (valores de 0 
a 5, com 0 indicando totalmente 
insatisfeito e 5 totalmente satisfeito). 
Escolaridade (ensino fundamental, 
médio e superior), mês de observação 
(janeiro, fevereiro e março...), grau de 
satisfação (escala de 0 a 5). 
A resposta é expressa através de 
“palavras”. 
 
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS 
São características que podem ser medidas em escala qualitativa, ou seja, 
apresentam valores numéricos que fazem sentido. 
 
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Variáveis contínuas: são aquelas 
que podem assumir qualquer valor 
num certo intervalo (contínuo) da reta 
real. Essas variáveis, geralmente, 
provêm de medições. 
Exemplo: A altura dos alunos é uma 
variável contínua, pois teoricamente, 
um aluno poderá possuir altura igual a 
1,70m, 1,71m, 1,711m, 1,712m 
(medições: peso, estatura, etc.). 
Variáveis discretas: são aquelas que 
podem assumir apenas valores inteiros 
em pontos de uma reta. É possível 
enumerar todos os possíveis valores da 
variável. 
Exemplo: Número de alunos de uma 
escola, número de mensagens em um e-
mail, etc. 
A resposta é expressa em “valores 
numéricos”. 
 
 
Fonte: Costa, 2011 
 
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4 DADOS E CONJUNTO DE DADOS 
 
Fonte: archivioradiovaticana.va 
Quando registra-se os resultados de observações, medições, contagens, 
levantamentos ou experimentos, os resultados passam a ser chamados de dados. 
Pode-se atribuir símbolos, letras ou números a seres ou objetos para mostrar 
informações sobre as características que estão sendo observadas, contadas, 
medidas ou respondidas.(RODRIGUES, 2014) 
Conforme definição de Larson e Farber(2010), dados são infomações que 
vêm de observações, contagens, medições ou respostas, são os valores da variável 
que é registrado quando o pesquisador vai a campo e faz contagens ou entrevistas, 
ou quando consulta outras fontes de dados.(apud RODRIGUES, 2014) 
Os dados são as informações obtidas de uma unidade experimental, ou seja, 
de uma observação, podendo ser numéricas ou não. Por exemplo, na frase: O 
homem tem 51 anos e é obeso; há os seguintes dados – 51 anos e obeso. Em 
resumo, os dados são observações obtidas de um fenômeno ou resultado de 
alguma medição, como gênero, estatura, idade e circunferência de cintura. 
(CALLEGARI-JACQUES,2009 apud LIRANI, 2020) 
Todos os dados gerados e analisados por meio de diferentes instrumentos 
são chamados de conjunto de dados. Assim, a coleta dos dados é a fase inicial, em 
 
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que se acumulam documentos e informações referentes ao assunto. Estes 
documentos e estas informações devem ser agrupados e organizados de forma que 
facilitem o acesso e a análise. (PARENTI, 2018) 
4.1 Coleta de dados 
Quanto à forma de obtenção de dados, há a coleta direta e a coleta indireta: 
(ASSUMPÇÃO, 2019) 
 Coleta direta: é realizada no local da ocorrência. O pesquisador faz uma visita 
ou envia um instrumento de consulta para obter a informação. 
A coleta direta também pode ser entendida como aquela feita quando há 
elementos informativos de registro obrigatório, como casamento, nascimento, 
óbito, entre outros. Além disso, os dados podem ser coletados pelo próprio 
pesquisador por meio de questionários, censo demográfico, etc. 
Os dados resultantes da coleta direta são chamados de dados primários. 
Coleta indireta: ocorre quando os dados são obtidos por consulta a documentos 
existentes, como relatórios, anuários, teses, artigos, entre outros. Ou seja, essa 
coleta ocorre quando se utilizam elementos conhecidos e/ ou que dizem respeito 
a outros fenômenos relacionados com o fenômeno estudado. 
Os dados nessa coleta são chamados de secundários, devido ao fato de 
já terem passado por um tratamento estatístico. 
 
A coleta de dados pode ser realizada de diversas maneiras e a opção deve 
ser feita a partir do tipo de pesquisa a realizar e dos objetivos que se quer atingir. 
Por exemplo, em uma pesquisa bibliográfica, buscam-se as informações em fontes 
como documentos, livros, filmes, documentários, jornais, revistas e outras fontes 
que forneçam informações confiáveis. (PARENTI, 2018) 
Os instrumentos utilizados para a coleta de dados, incluem a entrevista, a 
observação, o formulário, a triangulação e a pesquisa documental, entre outros. 
 
21 
 
Entrevista: Ela é um encontro entre duas pessoas em que uma delas obtém 
informações a respeito de determinado assunto por meio de uma conversação de 
natureza profissional (MARCONI; LAKATOS, 2007 apud ASSUMPÇÃO, 2019) 
Esta técnica permite uma interação entre o entrevistado e o entrevistador, o 
que pode ser muito interessante para atender aos objetivos de pesquisas que se 
dediquem a assuntos que perpassem a vida pessoal, ou os detalhes que podem 
passar despercebidos em questionários, devido a respostas mais objetivas. Por isto, 
as entrevistas são muito utilizadas nas áreas sociais, humanas e biomédicas.( 
PARENTI, 2018) 
 
Fonte: ASSUMPÇÃO, 2019 
Observação: É uma técnica de coleta de dados que se utiliza da observação 
de determinados aspectos da realidade (MARCONI; LAKATOS, 2007). Com base 
em Marconi e Lakatos (1996) e Selltiz, Wrightsman e Cook. (1965), pode-se concluir 
que a técnica de observação tem diversas modalidades, aplicáveis de acordo com 
as circunstâncias.(apud ASSUMPÇÃO, 2019) 
A observação se adéqua a todas as ciências. Podem ser organizadas de 
maneira que o observador realize seu trabalho a partir de um evento cotidiano ou 
provocado. Em qualquer caso, o observador não deve interferir na situação 
observada, pois poderia alterar os resultados. As ciências biomédicas, químicas, 
 
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físicas e outras costumam utilizar intensamente essa prática de coleta de dados, 
dependendo dos objetivos a que a pesquisa se propõe. (PARENTI, 2018) 
Formulários: também podem ser aplicados e representam uma combinação 
entre questionários e entrevistas. A sua vantagem é que as perguntas são feitas por 
um entrevistador (que lê e assinala as respostas), eliminando as desvantagens do 
questionário. (ASSUMPÇÃO, 2019) 
Triangulação: Ela significa olhar para o mesmo fenômeno, ou questão de 
pesquisa, a partir de mais de uma fonte de dados. Informações advindas de 
diferentes ângulos podem ser usadas para corroborar, elaborar ou iluminar o 
problema de pesquisa. Limita os vieses pessoais e metodológicos e aumenta a 
generalização de um estudo (DECROP, 2004 apud AZEVEDO et al, 2013). 
Segundo Yin (2001 apud ASSUMPÇÃO, 2019), a triangulação fundamenta-
se na lógica de utilizar várias fontes de evidências. A utilização de várias fontes na 
coleta de dados é uma necessidade e, aomesmo tempo, um ponto forte muito 
importante para estudos de caso, principalmente 
A triangulação pode combinar métodos e fontes de coleta de dados 
qualitativos e quantitativos (entrevistas, questionários, observação e notas de 
campo, documentos, além de outras), assim como diferentes métodos de análise 
dos dados: análise de conteúdo, análise de discurso, metodos e técnicas 
estatísticas descritivas e/ou inferenciais, etc (AZEVEDO et al, 2013). 
Pesquisa documental: recorre a fontes mais diversificadas e dispersas, sem 
tratamento analítico, tais como: tabelas estatísticas, jornais, revistas, relatórios, 
documentos oficiais, cartas, filmes, fotografias, pinturas, tapeçarias, relatórios de 
empresas, vídeos de programas de televisão, etc. A pesquisa documental é um tipo 
de pesquisa que utiliza fontes primárias, isto é, dados e informações que ainda não 
foram tratados científica ou analiticamente. (FONSECA, 2002). 
4.2 Análise de dados 
Relacionadas à análise dos dados, há a sua tabulação e a sua categorização. 
(ASSUMPÇÃO, 2019): 
 
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Tabulação 
A tabulação é a contagem das respostas codificadas 
dos dados coletados em uma pesquisa. Ou seja, é a 
maneira ordenada de dispor os resultados numéricos 
para facilitar a leitura e a análise. 
Categorização Assim como a tabulação, a categorização serve para 
analisar dados. Ela é definida como o agrupamento de 
dados considerando o que há de comum entre eles. 
 
A análise de conteúdo é um “[...] conjunto de técnicas de análise das 
comunicações [...]” (BARDIN, 1977, p. 30 apud ASSUMPÇÃO, 2019) que tem por 
objetivo enriquecer a leitura e ultrapassar as incertezas, extraindo conteúdos por 
trás da mensagem analisada. 
Após a coleta dos dados, os mesmos deverão ser analisados. De acordo com 
o tipo de pesquisa que está sendo realizada, a forma de coleta e, posteriormente, 
de análise e interpretação dos dados será diferente. a abordagem escolhida 
(qualitativa, quantitativa ou mista) vai interferir no processo de análise. De maneira 
quantitativa, o pesquisador analisa os dados coletados, e qualitativamente pode 
avaliá-los com mais precisão e criticidade. (CASTRO, 2020) 
O processo de análise de dados é composto pelos seguintes componentes: 
(BORDIN, 2021) 
 propósito; 
 questões; 
 coleção de dados; 
 procedimentos de análise de dados e métodos; 
 interpretação e identificação de descobertas; 
 escrita, criação de relatórios e disseminação; 
 avaliação 
 
A análise de dados pode ser abordada de duas formas: linear ou cíclica. 
ABORDAGEM LINEAR 
 
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Na abordagem linear para a análise de dados, o trabalho é feito por meio dos 
componentes em ordem, do início ao fim. Uma das vantagens dessa abordagem 
é que ela é estruturada e organizada, tendo em vista que os passos desse 
processo são arranjados em uma ordem fixa. Além disso, essa conceptualização 
linear do processo facilita o aprendizado. Entretanto, uma das desvantagens da 
natureza passo a passo da abordagem é que ela pode limitar o poder da análise 
(RICHMOND, 2006 apud BORDIN,2021) 
ABORDAGEM CÍCLICA 
Já a abordagem cíclica oferece muito mais flexibilidade para a natureza da 
tomada de decisão e inclui mais e diferentes tipos de decisões a serem tomadas. 
Nessa abordagem, diferentes componentes do processo podem ser trabalhados 
em momentos diferentes e em sequências diferentes, contanto que tudo seja 
finalizado ao final. Uma das vantagens dessa abordagem é que o foco de trabalho 
não precisa ser concentrado em apenas uma etapa do processo. 
4.3 Dados qualitativos 
Os dados qualitativos são, por definição, caracterizados por palavras ou 
categorias, sendo relativamente simples a forma de os organizarmos. Como por 
exemplo, de dados qualitativos os obtidos pelas seguintes questões: (FERREIRA, 
2011) 
 
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Fonte: Ferreira, 2011 
Para realizar a organização desses tipos de dados, o mais comum é calcular 
o número de respostas em cada catergoria. E, seguidamente, a percentagem 
correspondente. Um exemplo a ser utilizada é a tabela de uma via, conforme 
exemplo abaixo. 
 
Fonte: Ferreira, 2011 
Os dados qualitativos, são representados de uma forma verbal ou narrativa. 
Esses tipos de dados são coletados por meio de grupos de foco, entrevistas, 
questionários abertos e outras situações menos estruturadas. Uma forma mais 
simples de pensar em dados qualitativos é pensar em dados qualitativos na forma 
de palavras. (BORDIN, 2021) 
 
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Geralmente, a análise e preparação para dos dados qualitativos, ocorrem da 
seguinte forma: 
Conhecer os dados: já que boa parte dos dados qualitativos é palavra, é 
importante conhecer esses dados para começar a buscar padrões ou fazer 
observações sobre esses dados. Isso também inclui a transcrição dos dados. 
Revisitar os objetivos da análise: revisitar os objetivos da análise e identificar 
as questões que podem ser respondidas com os dados coletados. 
Desenvolvimento de um framework: também conhecido como codificação ou 
indexação, é aqui que são definidos conceitos, ideias mais abrangentes 
comportamentos ou frases, e designados códigos para eles. Essa codificação é 
útil para a estruturação e a rotulação dos dados 
Identificação de padrões e conexões: uma vez que os dados foram codificados, 
o analista pode começar a definir temas, procurando as respostas mais comuns 
para as perguntas, a identificar os dados ou padrões que podem ser respondidos 
e a encontrar áreas que podem ser mais bem exploradas. 
Fonte: adaptado de Bordin, 2021 
Dentre os diversos métodos existentes para a análise desses dados, alguns 
são mais conhecidos e utilizados: 
1. Análise de conteúdo é um método de tratamento de dados coletados que visa 
à interpretação de material de caráter qualitativo, assegurando uma descrição 
objetiva e sistemática dos conteúdos. A análise de conteúdo, segundo Minayo 
(2001 apud CASTRO, 2020), é a expressão mais comumente usada para 
representar o tratamento dos dados de uma pesquisa qualitativa. 
2. Análise de narrativa: esse método é utilizado para analisar conteúdo de 
diversas fontes, como entrevistas, observações de campo ou pesquisas. 
(BORDIN, 2021) 
3. Análise do discurso: Segundo a descrição de Orlandi (2003 apud CASTRO, 
2020): 
A análise de conteúdo [...] procura extrair sentidos dos textos, respondendo 
à questão: o que este texto quer dizer? Diferentemente da análise de 
conteúdo, a Análise do Discurso considera que a linguagem não é 
 
27 
 
transparente. Desse modo ela não procura atravessar o texto para 
encontrar um sentido do outro lado. A questão que ela coloca é: como este 
texto significa? 
4. Teoria fundamentada: refere-se ao uso de dados qualitativos para explicar por 
que determinado fenômeno ocorreu. Faz isso por meio do estudo de uma 
variedade de casos similares, em diferentes configurações, e utilizando os 
dados para derivar explicações causais. (BORDIN, 2021) 
 
 
4.4 Dados quantitativos 
Existem dois processos elementares de organizarmos os dados 
quantitativos: são eles a criação de tabelas de distribuição de frequências 
agrupadas e não agrupadas. (FERREIRA, 2011) 
Dados quantitativos são dados que precisam passar por uma etapa de 
preparação, que serve para converter dados brutos em algo que possa fazer sentido 
e ser lido. Inclui, grosso modo, as seguintes etapas: (BORDIN, 2021) 
 
28 
 
1. Validação de dados: o propósito da validação de dados é descobrir se os 
dados são ou não validos para a análise, se são dados consistentes e não 
tendenciosos. 
2. Edição de dados: nessa etapa, os dados são corrigidos por possíveis 
problemas, dados são normalizados e uma limpeza dos dados é feita. 
3. Codificação dos dados: nessa etapa, os dados devem ser agrupados e 
devem receber valores. 
 
Para construir uma distribuição de frequências não agrupadas apenas temos 
de listar, numa coluna, todos os valores distintos da variável e, numa segunda 
coluna,as contagens das frequências de cada valor. (FERREIRA, 2011) 
 
Fonte: Ferreira, 2011 
 
 
 
29 
 
5 FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO 
 
Fonte: universodoslivros.com.br 
O método estatístico, diante da impossibilidade de manter as causas 
constantes, admite todas essas causas presentes variando-as, registrando essas 
variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada 
uma delas. Nele é impossível manter as causas ou fatores constantes, assim sendo 
deve-se admitir os valores dessas variáveis e analisá-los, procurando determinar 
qual é a influência que cada fator apresenta no resultado final. (COSTA, 2011) 
Dentre as fases do método estatístico, estão: 
 
30 
 
 
Fonte: COSTA, 2011 
5.1 Definição do problema 
 
Fonte: colaborae.com.br 
A escolha do tema é o primeiro passo em um trabalho científico e um dos 
mais difíceis. Isso porque existem muitos temas para a pesquisa e a escolha pode 
ser decisiva para a carreira profissional. Assim, “o tema de uma pesquisa é qualquer 
assunto que necessite melhores definições, melhor precisão e clareza do que já 
existe sobre o mesmo” (CERVO & BERVIAN, 2002 apud OLIVEIRA, 2011). 
 
31 
 
Nessa fase, deve-se definir com clareza o que se que pesquisar, qual o tema 
e qual o objetivo que será alcançado. Deve-se saber exatamente aquilo que se 
pretende pesquisar, que é o mesmo que definir corretamente o problema. (COSTA, 
2011) 
5.2 Delimitação do problema 
Nessa fase, deve-se definir onde será realizada a pesquisa, bem como o 
local, tipo de pessoas ou de coisas, em que momento, entre outros. 
CASTANHEIRA, 2020) 
Após a escolha e a delimitação do tema, o próximo passo é a transformação 
do tema em problema. “Problema é uma questão que envolve intrinsecamente uma 
dificuldade teórica ou prática, para a qual se deve encontrar uma solução”. (CERVO 
& BERVIAN, 2002 apud OLIVEIRA, 2011) 
 
 
Fonte: Costa, 2011 
Segundo Lakatos & Marconi (1992 apud OLIVEIRA,2011), para ser 
considerado apropriado, o problema deve ser analisado sobre os seguintes 
aspectos de valoração: viabilidade, relevância, novidade, exeqüibilidade e 
oportunidade. 
5.3 Planejamento para a obtenção dos dados 
Nessa fase, defini-se como pretende-se obter os dados, ou seja, com que 
métodos ou ferramentas seão utilizados na pesquisa. Será utilizado um 
questionário, uma entrevista? Quem irá realizá-lo? (CASTANHEIRA, 2020) 
 
32 
 
Consiste em planejar o modo como serão realizadas as fases seguintes, 
determinando o objetivo da pesquisa e os métodos que serão utilizados. São 
também definidas as características da amostra, o método de aquisição e de 
processamento de dados.( COSTA, 2011) 
5.4 Coleta de dados 
É uma fase operacional. É o registro sistemático de dados, com um objetivo 
determinado. Após a definição do problema a ser estudado e o estabelecimento do 
planejamento da pesquisa, o passo seguinte é a coleta de dados, que pode ser de 
dois tipos. (COSTA, 2011) 
https://www.ufsm.br/app/uploads/sites/413/2018/11/04_estatistica.pdf 
página 32 
https://files.cercomp.ufg.br/weby/up/567/o/Manual_de_metodologia_cientific
a_-_Prof_Maxwell.pdf 
 
 
https://www.ufsm.br/app/uploads/sites/413/2018/11/04_estatistica.pdf
 
33 
 
6 ESTATÍSTICA VITAL 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
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