MEP II

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METODOLOGIA 
DE ESTUDO E 
PESQUISA-MEP 
MEP II
AULA INTRODUTÓRIA 
Conceituar e exemplificar os seguintes termos. 
1-Epidemiologia 
2-Causalidade 
3-Inferência 
4-Risco 
5-Endemia, epidemia, pandemia e surto 
1-Epidemiologia 
Conceito:Epidemiologia pode ser definida como a ciência que estuda o processo saúde- doença em 
coletividades humanas, analisando a distribuição e os fatores determinantes das enfermidades, danos à saúde 
e eventos associados à saúde coletiva, propondo medidas específicas de prevenção, controle ou erradicação de 
doenças e fornecendo indicadores que sirvam de suporte ao planejamento, administração e avaliação das 
ações de saúde.O estudo sobre o que afeta a população. 
Exemplo: investigação de agentes etiológicos, fatores de risco; avaliação do impacto do saneamento para 
diminuir parasitoses na comunidade. 
2-Causalidade 
Conceito:Influência da causa sobre o efeito; relação entre causa e efeito. 
Exemplo:O aparecimento de dengue em uma região está associada ao índice de água parada como foco para 
o mosquito aedes aegypt. 
3-Inferência (Questão norteadora do projeto)
Conceito:Inferência é uma dedução feita com base em informações ou um raciocínio que usa dados 
disponíveis para se chegar a uma conclusão. 
Exemplo:Diagnóstico médico com base na anamnese/exame físico. 
4-Risco 
Conceito:Probabilidade de insucesso em função de um acontecimento eventual cuja ocorrência não depende 
exclusivamente da vontade dos interessados. 
Exemplo:Médico que aceita uma carga horária excessiva põe em risco a saúde do paciente por exaustão. 
5- Endemia, epidemia,pandemia e surto 
1. Endemia 
• Conceito:Doença frequente nos habitantes de uma região ou localidade.
• Exemplo:Malária e dengue no Piauí.
2. Epidemia 
• Conceito:Uma epidemia é quando ocorrem surtos em várias regiões. Ou seja, quando há ocorrência 
excedente de casos de uma doença em determinados locais geográficos ou comunidades, e que vão se 
espalhando para outros lugares além daquele em que foram inicialmente identificados. 
• Exemplo:Dengue e ebola. 
3. Pandemia 
• Conceito:Doença de disseminação mundial. 
• Exemplo:COVID e Gripe espanhola. 
4. Surto 
• Conceito:Acontece quando há o aumento repentino do número de casos de uma doença em uma região 
específica. 
• Exemplo:Gripe,Sarampo e varíola.
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MEDICINA BASEADA EM 
EVIDÊNCIAS 
O QUE É EVIDÊNCIA CIENTÍFICA? 
Todas as informações obtidas 
sistematicamente( planejadas, avaliadas, 
organizadas) para o uso de tomada de decisões 
sobre o tratamento de um paciente. 
Por definição, é a integração da melhor evidência 
científica com a experiência clínica e os desejos 
individuais do paciente. 
TRÍADE IMPORTANTE: 
Evidências: são as pesquisas clinicamente relevantes, 
especialmente aquelas centradas em pacientes e que 
prezam pela acurácia de testes diagnósticos, pelo 
poder de marcadores prognósticos e pela eficácia e 
segurança de procedimentos terapêuticos e 
preventivos. 
Experiência clínica: é a capacidade de colocar em 
prática habilidades clínica e experiências anteriores 
para identificar rapidamente o estado de saúde de 
cada paciente, seu diagnóstico, seus riscos 
individuais e os benefícios de intervenções 
potenciais. 
Desejos do paciente: incluem nosso entendimento e 
nosso reconhecimento da individualidade de cada 
ser humano, com preferências e expectativas únicas 
que ele traz à consulta médica e que devem ser 
integradas e respeitadas numa decisão clínica. 
VALORES DO PACIENTE + EXPERIENCIA CLÍNICA + 
MELHORES EVIDENCIAS DE PESQUISA= MBE 
ORIGEM 
Originou-se do movimento da epidemiologia 
clínica anglo-saxônica, iniciado na Universidade 
McMaster no Canadá no início dos anos noventa. 
É definida em termos genéricos como o “processo 
de sistematicamente descobrir, avaliar e usar 
achados de investigações como base para decisões 
clínicas” (Evidence Based Medicine Working 
Group, 1992). 
TIPOS E NÍVEIS DE EVIDÊNCIA 
I- Evidência forte de, pelo menos, uma revisão 
sistemática (metanálise) de múltiplos estudos 
randomizados controlados bem delineados; 
II- Evidência forte de, pelo menos, um estudo 
randomizado controlado bem delineado, de 
tamanho adequado e com contexto clínico 
apropriado; 
III- Evidência de estudo sem randomização, com 
grupo único, com análise pré e pós–coorte, séries 
temporais ou caso- controle pareados; 
IV- Evidência de 
estudos bem delineados 
não-experimentais, 
realizados em mais de 
um centro de pesquisa; 
V- Opiniões de 
autoridades respeitadas, 
baseadas em evidência 
clínica, estudos 
descritivos e relatórios 
de comitês de expertos 
ou consensos (Drummond & Silva, 1998) 
COMO SE PRATICA A MBE? 
Primeiro é necessário a elaboração de uma 
pergunta clínica relevante é passível de respostas.
(Estratégia pico). 
Determinada a pergunta inicia-se o processo da 
busca de informações de qualidade adequadas para 
respondê-la. 
Uma vez encontrada as informações é necessária 
avaliá-las criticamente para determinar sua 
validade,sua importância e sua aplicabilidade a um 
pacientes individual ou ao cenário clínico. 
COMO SE ELABORA UMA BOA PERGUNTA CLÍNICA? 
Estratégia PICO. 
P:população 
I:intervenção 
C:Comparação 
O:efeito 
Ex:O teste ELISA tem melhor valor preditivo 
positivo que o Wetern-Blot para rastreamento 
populacional da AIDS? 
A pergunta tem os quatro elementos básicos: 
Pacientes: população geral; 
Intervenção: ELISA; 
Comparador: Western-Blot; 
Outcome: valor preditivo (ou seja, proporção de 
pacientes com resultado positivo que desenvolverão 
AIDS). 
Depois de elaborada a pergunta é preciso classificá- 
la. As perguntas que mais fazemos podem ser 
colocadas em quatro categorias básicas, que são: 
Diagnóstico: nessa classe estão as perguntas que 
buscam saber se um teste diagnóstico aumenta a 
chance de determinado paciente ter ou não uma 
patologia previamente escolhida. 
Etiologia: aqui estão as perguntas direcionadas 
para saber a causa de uma doença ou estado 
clínico. 
Prognóstico: nessa categoria estão as perguntas 
sobre a evolução de uma doença ou de um estado 
clínico. 
Tratamento: são as mais utilizadas no dia a dia e 
questionam se determinada intervenção é superior 
a outra.
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ao
ELEMENTOS DE UM 
PROJETO DE PESQUISA 
• Elementos pré-textuais 
• Elementos textuais 
• Elementos pós-textuais 
ELEMENTOS PRÉ-TEXTUAIS 
Capa 
• Nome da instituição de ensino. 
• Nome do curso. 
• Nome dos alunos. 
• Título e subtítulo (se houver). 
• Local e ano. 
Título 
• Sintetiza o conteúdo do tema. 
• Emana dos objetivos da pesquisa. 
• Pode comportar um subtítulo (OPCIONAL) 
• Ex:TÍTULO(em negrito):subtítulo 
Folha de rosto 
• Nome dos autores. 
• Título e subtítulo (se houver). 
• Nota explicativa sobre  o estudo. 
• Nome do orientador e co-orientador (se houver). 
• Local e Ano. 
Sumário 
• A palavra sumário deve ser centralizada; 
• Caixa alta /negrito/ fonte Times ou Arial/ 12; 
• A subordinação dos itens do sumário deve ser 
destacada pela apresentação tipográfica utilizada 
no texto; 
• Os indicativos das seções (se houver) devem ser 
alinhados à esquerda. 
ELEMENTOS TEXTUAIS 
• Introdução 
• Referencial Teórico 
• Métodos 
• Cronograma 
• Orçamento 
ELEMENTOS PÓS TEXTUAIS 
• Referências Bibliográficas 
• Apêndices 
• Anexos 
Introdução 
• Delimitação da temática 
• Objeto do Estudo 
• Questão norteadora/Hipótese/Questão de 
partida 
• Objetivos (Geral e Específicos) 
• Justificativa e Relevância  
Ordem para aparecer no trabalho: 
1 INTRODUÇÃO 
1.1 Contextualização do tema 
•Visão clara e simples do assunto a ser trabalhado 
1.2 Objeto do estudo 
1.3 Questão norteadora/hipótese/questão de 
partida 
1.4 Objetivos do estudo 
1.5 Justificativa e Relevância do estudo 
2 REFERENCIAL TEÓRICO 
• Descrever em capítulos o tema a ser pesquisado 
• Discutir a temática por meio da leitura de artigos 
e livros científicos 
• Pesquisas atuais (publicações dos últimos 5 anos) 
• Considerar também publicaçõesem outro idioma 
• Os parágrafos devem ser conectados 
• Não repetir o mesmo autor por mais de 2 
parágrafos seguidos 
3 MÉTODOS 
3.1- Tipo de Estudo: 
3.2- Local: 
3.3-Participantes: abordagem qualitativo 
3.3-População/Amostra: abordagem quantitativo 
3.4-Coleta de dados: Período, Técnica/
Instrumentos utilizados 
3.5-Análise dos dados: Método de análise/
Programa utilizado 
3.6-Aspectos éticos e Legais: Res. 466/12- 
510/2016 
3.7- Riscos e como minimizar/Benefícios diretos 
(participantes) indireto (serviço, comunidade, 
politicas públicas, ciência). 
4 CRONOGRAMA: Definir as datas de todas as 
fases 
5 ORÇAMENTO : Definir os custos de toda a 
pesquisa 
REFERÊNCIAS : Listar todos os autores citados 
no projeto 
APÊNDICES : Elaborar o instrumento da coleta 
de dados 
ANEXOS: Anexar todos os impressos exigidos pelo 
CEP
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MEDIDAS DE TENDÊNCIA 
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL 
• Média: A média de um conjunto de dados é 
encontrada somando-se todos os números do 
conjunto de dados e então dividindo o resultado 
pelo número de valores do conjunto. 
• Mediana: A mediana é o valor do meio quando 
o conjunto de dados está ordenado do menor 
para o maior. 
• Moda: A moda é o número que aparece mais 
vezes em um conjunto de dados. 
MEDIDAS DE DISPERSÃO 
• Amplitude: Amplitude total ou máxima é a 
diferença entre o maior e o menor valor de um 
conjunto de dados. 
• Variância : A variância da amostra é 
aproximadamente a média das diferenças ao 
quadrado entre cada uma das observações de um 
conjunto de dados. 
• Desvio padrão: O desvio padrão de uma 
amostra (representado pela letra S) é definido 
como sendo a raiz quadrada da variância da 
amostra. 
• Ao iniciar as análises de um agrupamento de 
dados, a média permite que se estabeleça um 
juízo sobre tal conjunto. Porém, não permite 
avaliar a dispersão, principalmente para conjunto 
de dados mais numerosos. 
• Coeficiente de variação: O coeficiente de 
variação dá uma ideia da precisão de um 
experimento ou da dispersão de um conjunto de 
dados. É definido como o quociente entre desvio 
padrão e a média, multiplicado por 100. 
MEDIDAS DE SEPARATRIZES 
• Separatrizes são valores da distribuição que a 
dividem em partes quaisquer. 
• A mediana, apesar de ser uma medida de 
tendência central, é também uma separatriz de 
ordem 1/2, ou seja, divide a distribuição em duas 
partes iguais. 
• Existem outras separatrizes. 
As mais comumente usadas são: 
Quartis – dividem a distribuição em quatro partes 
iguais, de ordem 1/4. 
Decis – dividem a distribuição em 10 partes iguais, 
de ordem 1/10. 
Centis – dividem a distribuição em 100 partes 
iguais, de ordem 1/100. 
Quartis 
Os quartis são os 3 pontos que dividem a série em 
quatro partes iguais. 
Q1 – primeiro quartil – separa os 25% dos valores 
mais baixos da distribuição dos resultantes 75%. 
Q2 – segundo quartil – coincide com a mediana, 
separa os 50% dos valores mais baixos dos 50% dos 
valores mais altos da distribuição. 
Q3 – terceiro quartil – separa os 75% dos valores 
mais baixos da distribuição dos 25% dos valores 
mais altos. 
Q4- quarto quadril- representa a porção 100% do 
valores de distribuição. 
Decis 
Os decis são os nove pontos que dividem a 
distribuição em 10 partes iguais. 
Centis ou percentis 
Os percentis são os 99 valores que dividem a 
distribuição em 100 partes iguais, abrangendo, cada 
um, 1% do número total da distribuição.
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ESTUDOS ESTATÍSTICOS DESCRITIVOS 
APLICADOS À EPIDEMIOLOGIA 
EPIDEMIOLOGIA 
Epi=Sobre 
Demo=População 
Logos= Estudo 
Conceito: É a ciência que estuda o 
processo saúde doença em coletividades 
humanas, analisando a distribuição e os 
fatores determinantes das enfermidades, 
danos à saúde e eventos associados à saúde 
co le t iva , proporc ionando medidas 
específicas de prevenção, controle ou 
erradicação de doenças e fornecendo 
indicadores que sirvam de suporte ao 
planejamento, administração e avaliação 
das ações de saúde. 
TIPOS DE ESTUDO 
Existem várias formas de classificar uma 
pesquisa, mas a maioria tem em comum o 
método aplicado para desenvolver a 
pesquisa. 
Classificação geral considerando : a 
modalidade, os objetivos e a forma de 
abordagem. 
QUANTO A MODALIDADE DA PESQUISA 
Exploratória: Tem por objetivo a 
caracterização inicial do problema e 
constitui a primeira etapa de toda a 
pesquisa científica. 
Teórica: Tem por objetivo ampliar os 
fundamentos teóricos, definir leis mais 
amplas, estruturar sistemas e modelos 
teóricos, relacionar hipóteses. 
Aplicada: Tem como objetivo investigar, 
confirmar ou rejeitar hipóteses sugeridas 
pelos modelos teóricos. 
De campo: Observa os fatos e como eles 
ocorrem, permite separar e controlar as 
variáveis, além de perceber e estudar as 
relações estabelecidas. 
Experimental: Determina um objeto de 
estudo, seleciona variáveis capazes de 
influenciá-lo, define as formas de controle e 
de observação dos efeitos que cada variável 
produz no objeto. 
Bibliográfica: Recupera o conhecimento 
científico acumulado sobre o tema/
problema. 
QUANTO AOS OBJETIVOS DA PESQUISA 
Exploratória : Proporcionar mais 
familiaridade com o problema. 
Descritiva: Tem como objetivo a 
d e s c r i ç ã o d a s c a r a c t e r í s t i c a s d e 
determinada população ou fenômeno. 
Explicativas: Que tem como propósito 
identificar fatores que determinam ou 
contr ibuem para a ocorrência de 
fenômenos. 
QUANTO A ABORDAGEM DA PESQUISA/NATUREZA 
Quantitativa: Caracterizam-se pela 
utilização de números e medidas estatísticas 
que possibilita descrever populações e 
fenômenos, e verificar a existência de 
relações entre variáveis. 
Qualitativa : Caracterizam-se pela 
utilização de dados qualitativos, com o 
propósito de estudar a experiência vivida 
das pessoas e ambientes sociais complexos, 
sugando perspectiva dos próprios atores. 
Mi stos : U t i l i z am proc ed im en to s 
quantitativos e qualitativos. 
ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS 
Podem ser classificados em observacionais 
ou experimentais. 
Ambos os estudos analisam se existem 
associações entre um determinado fator, 
comparando grupos. 
Observacional: Não existe intervenção 
direta(apenas observa) 
Experimental: Existe intervenção direta. 
DELINEAMENTO 
Experimental: Manipula a variável 
independente do grupo controle( os que 
n ã o r e c e b e m t r a t a m e n t o s ) ; 
rondomização(aleatório). 
Quase experimental: Manipula a 
variável independente mas sem grupo 
controle ou randomização. 
Não-experimental: Sem manipulação de 
variável independente. 
PESQUISAS EXPERIMENTAIS: PROPRIEDADES 
Manipulação: O pesquisador precisa 
fazer alguma coisa para manipular pelo 
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menos uma das características dos 
elementos estudados. 
Controle : O pesquisador prec i sa 
introduzir um ou mais controles na situação 
experimental , sobretudo criando um grupo 
controle. 
Distribuição aleatória: A designação 
dos elementos para participar dos grupos 
experimentais e de controle deve ser feita 
aleatoriamente. 
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POPULAÇÃO, AMOSTRA E 
AMOSTRAGEM 
Estatística: Conjunto que permite, de forma 
sistemática, organizar, descrever, analisar e 
interpretar dados de estudos ou experimentos, 
realizados em qualquer áreas do conhecimento. 
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise de 
dados e tem por objetivo descrever os dados 
observados. 
Inferência estatística 
Processo de obter conclusões confiáveis sobre uma 
população geral, baseando-se em uma amostragem 
de dados. 
População Amostra 
50.000 ——————— 200 
População: É o conjunto de elementos que tem 
pelo menos uma característica em comum. 
Amostra: É qualquer subconjunto formado por 
elementos extraídos de uma dada população. 
Exemplo 1: Em uma pesquisa sobre a opinião dos 
brasileiros sobre o isolamento social, foram 
entrevistados 90 mil brasileiros. 
População: Todos os brasileiros. 
Amostra: 90 mil brasileiros entrevistados.Exemplo 2: Gastos públicos com internações 
hospitalares para tratamento da covid-19 no Brasil 
em 2020. 
População: Pacientes internados. 
Amostra: População com COVID. 
Amostragem: São os critérios para se escolher 
uma amostra. 
• Amostragem aleatória simples: Seleção de 
amostra de modo que cada membro de uma 
população tenha igual probabilidade de ser 
incluído. Os objetos nesta amostra são escolhidos 
aleatoriamente e cada membro tem exatamente a 
mesma probabilidade de ser escolhido. 
• Por exemplo, se um reitor de uma universidade 
gostaria de coletar feedback dos alunos sobre sua 
percepção dos professores e nível de educação. 
Todos os 1000 alunos da universidade poderiam 
fazer parte dessa amostra. Destes, define-se que 
quaisquer 100 alunos podem ser selecionados 
aleatoriamente para fazer parte desta amostra 
representando os demais membros da população. 
• Amostra por conglomerados: A população é 
dividida em grupos (conglomerados ou clusters) 
com base em sua localização geográfica. Os 
grupos são mutuamente homogêneos, mas 
internamente heterogêneos.Estes conglomerados 
podem ser ruas, bairros ou empresas, por 
exemplo e são assumidos como heterogêneos. 
• Amostra estratificada: Consiste em dividir a 
população em subgrupos (estratos) que 
demonstrem uma homogeneidade maior que a 
homogeneidade da população toda, ou seja, 
consiste em dividir a população em subgrupos 
mais homogêneos (estratos), de tal forma que haja 
uma homogeneidade dentro dos estratos e uma 
heterogeneidade entre os estratos.A definição dos 
estratos pode ser de acordo com sexo, idade, 
renda, grau de instrução, etc. 
• Ex.: Aplicar um questionário de satisfação sobre 
os serviços prestados por uma agência bancária 
em 10 clientes de um banco de dados de 100 
pessoas. Verifica-se que das 100 pessoas 30% são 
mulheres e 70% são homens. Delimita-se que dos 
10 clientes a serem entrevistados 3 devem ser 
mulheres e 7 homens. Dizemos, neste caso, que o 
sexo é a variável de estratificação, ou que a 
população foi estratificada por sexo. 
• Amostragem sistemática: Seleção dos 
participantes de modo que toda a pessoa em uma 
posição de ordem, em uma lista ou estruturas de 
amostragem é escolhida. 
• Ex: A cada 20 pessoas 2 serão escolhidas. 
• A m o s t r a g e m i n t e n c i o n a l o u p o r 
conveniência: Seleção dos participantes mais 
prontamente disponíveis como sujeitos do estudo 
(próprio julgamento do pesquisador). 
• Participantes favoráveis ao tema da pesquisa. 
• Amostragem de bola de neve: Seleção dos 
par t ic ipantes at ravés da indicação ou 
recomendação dos participantes anteriores. 
• Ex: Caso deseje-se avaliar a saúde mental de 
usuários de cocaína, o pesquisador poderia 
identificar a primeira pessoa a ser avaliada que, 
em seguida, indicar ia outras poss íve i s 
participantes. 
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INCIDÊNCIA X PREVALÊNCIA 
INCIDÊNCIA: 
- Frequência com que surgem  novos casos  de 
uma doença num intervalo de tempo. 
- Indica se as medidas em saúde pública estão 
sendo efetivas. 
PREVALÊNCIA 
- Número de casos existentes de uma doença 
em um dado momento (casos novos e velhos). 
- Para medir a prevalência os indivíduos são 
observados uma única vez. 
Fatores que influenciam a taxa de 
prevalência: 
-Número de óbitos. 
-Novos episódios de uma doença. 
-Mudança de localização (ex:enfermo muda de 
cidade). 
A prevalência é útil para: 
-Análise de demanda por assistência à saúde. 
-Planejamento de ações e administração de serviços 
em saúde. 
QUESTÕES PARA FIXAÇÃO: 
1-Durante os estágios de IESC II os alunos de 
medicina verificaram que em determinada área de 
abrangência de uma equipe da Estratégia Saúde da 
Famí l ia , moravam e eram e fe t ivamente 
acompanhadas, em 2021, um total de 4.622 pessoas 
adultas (idade entre 20 e 59 anos). Ao verificar os 
registros de casos de Hipertensão Arterial Sistêmica 
(HAS) existentes nessa população, os alunos 
identificaram que, no mesmo ano, havia 1.248 
hipertensos. Devemos calcular a prevalência ou a 
incidência? Qual a importância dessa informação? 
Resposta: Deve-se calcular a prevalência, uma vez 
que é analisado os numerosos casos existentes de 
hipertensão arterial no período. A importância 
encontra-se na tomada de medidas em saúde que 
possam minimizar a quantidade de doentes a partir 
do planejamento de ações efetivas e preventivas. 
P= (1248/4622) x100=27% 
2- No ano de 2021 moravam em Teresina 580.166 
idosos (pessoas com 60 anos de idade ou mais). 
Nessa população foram diagnosticados 160 novos 
casos de tuberculose no mesmo ano.Já em 2020, a 
população era de 507.205 idosos e surgiram 157 
casos novos da doença. Qual a medida que deve ser 
calculada? Quando o risco de ter tuberculose foi 
maior em Teresina, em 2020 ou em 2021? 
Resposta: Incidência; I (2020)= 157/507205 
x100= 0,03% ; I (2021)= 160/580166 x100= 
0,02%. ; O risco da tuberculose foi maior no ano de 
2020. 
3)Na zona rural de Teresina em 31/12/2020 
haviam 470 casos de Diabetes. No ano de 2021, 
foram diagnosticados 60 novos casos dessa doença 
entre os habitantes desta localidade, verificou-se 
também que neste ano, 8 pessoas diabéticas 
mudaram-se para a referida zona rural e 55 foram 
a óbito pela doença. A população estimada da zona 
rural de Teresina é de 300.000 pessoas. Com base 
nessas informações responda: 
a) Qual a incidência de Diabetes na zona rural de 
Teresina em 2021? 
Resposta:I(2021)=(60+8/300000+8-55)x100= 
0,022%. 
b) Qual a prevalência dessa doença em 
31/12/2020? 
Resposta:P= (470/300000)x100=0,15% 
C) Qual a prevalência dessa doença em 
31/12/2021? 
Re s p o s t a : P = ( 4 7 0 + 6 0 + 8 - 5 5 / 3 0 0 0 0 0 ) x 
100=0,16%. 
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ANÁLISE ESTATÍSTICAS 
VARIÁVEIS: 
São as qualidades observáveis na população 
(atributos ou características). 
TIPOS DE VARIÁVEIS 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS 
• Conhecidas como variáveis categóricas. 
• As informações são agrupadas em categorias que 
atribuem, nome ou qualidade as observações. 
• Não tem significado numérico. 
• Pode ser: Nominal ou ordinal. 
Nominal:Valores que expressam atributos, sem 
nenhum tipo de ordem. 
Ex:Cor dos olhos, sexo, estado civil, tipo sanguíneo, 
presença ou ausência. 
Ordinal: Valores que expressam atributos, porém 
c o m a l g u m t i p o d e o r d e m o u g r a u . 
Ex:Escolaridade(1°,2°,3° graus), estágio da doença 
(inicial, intermediário, terminal), mês de observação 
(janeiro, fevereiro,…, dezembro), classe social. 
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS 
• São informações numéricas. 
• Originadas de uma contagem ou através de 
medidas (quantificáveis). 
• Pode ser: Discreta ou contínua. 
Discre ta:Representa dados provenientes de 
contagem, ou seja, é expressa por número inteiro. 
Ex:Número de filhos, quantidade de computadores, 
número de animais, número de consultas. 
Contínua: Representa dados provenientes de uma 
medida, ou seja, é expressa por número real (inteiro 
ou não). 
Ex: Massa, idade, altura, temperatura, volume. 
ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS 
ESTUDO OBSERVACIONAL 
1-ESTUDOS DESCRITIVOS 
• Descrevem a realidade. 
• Informam sobre a distribuição de eventos da 
população (um perfil, características de uma 
população específica,aspectos etiológicos, 
fisiopatológicos e epidemiológicos de uma 
doença). 
• Não se destinam a explicá-la ou nela intervir. 
• Relato de caso: Um indivíduo. 
• Série de casos: Grupo pequeno de indivíduos. 
RELATO DE CASO 
• Descrição detalhada de um ou alguns casos 
clínicos, geralmente de um evento clínico raro ou 
uma nova intervenção. 
• A série de casos é um estudo com maior número 
de participantes (mais de 10) e pode ser 
retrospectivo ou prospetivos. 
Fatores positivos: Colaboram com o delineamento 
de casos clínicos. 
Limitações: 
• Avaliam acontecimentos passados; 
• Não possuem grupos de comparação; 
• Os resultados se aplicam somente aquele paciente 
ou grupo de participantes específicos. 
2-ESTUDOS ANALÍTICOS 
• Observação da realidade, sugerindo hipóteses apartir de medidas de associação entre diferentes 
fatores. 
• Parte-se de um fator de exposição em busca de 
uma associação a um evento denominado 
desfecho. 
• Tipos: Estudos transversais, estudos de coorte, 
estudos de caso controle e estudos ecológicos. 
1-Estudos transversais 
• São estudos que visualizam a situação de uma 
população em um determinado momento(menor 
período de tempo). 
• Utilizado para avaliar se existe relação entre as 
variáveis. 
• Avalia a prevalência das doenças. 
Estudo Intervenção direta
Observacional Não existe
Experimental Existe
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MEEREEN
Prevalência/incidência 
Medem a frequência da ocorrência das doenças em 
determinado tempo e espaço. 
Estudos de incidência: Medem quantas pessoas 
ficaram doentes(novos casos)-longitudinal. 
Estudos de prevalência: Medem quantas pessoas 
estão doentes (casos novos e velhos)-transversal 
Fatores positivos: 
• Fácil desenvolvimento. 
• Baixos custos. 
• Utilizado para avaliar e planejar programas de 
controle de doenças. 
Atenção: Não contribuem para identificar doenças 
raras. 
2-Estudo de coorte 
• O pesquisador, após distribuir os indivíduos como 
expostos e não expostos a um fator em estudo, 
segue-os durante um determinado período de 
tempo para verificar a incidência de uma doença 
ou situação clínica entre os expostos e não 
expostos. 
• O parâmetro a ser estudado é a presença ou não 
da doença. 
• Compara-se a proporção dos que ficaram doentes 
dentre os expostos, e a proporção dos que ficaram 
doentes entre os não expostos. 
• Prospectivo e observacional. 
Fatores positivos: 
Permite calcular o risco relativo (RR) e estabelece 
etiologia e fatores de riscos sendo apropriado para 
descobrir incidência e a história natural de uma 
condição de saúde. 
Atenção:São demorados e podem ser caros. 
RR=Probabi l idade do indivíduo exposto 
desenvolver a doença. 
3-Caso controle 
• Estudo de grupos semelhantes(população de 
riscos). 
• Compara doentes ver sus não doentes, 
retrospectivamente, considerando a exposição e 
possível fatores de risco a que a amostra de 
doentes foi exposta. 
Fatores positivos: 
Útil para a identificação de fatores de riscos e 
doenças raras ou novas e para a exposição de 
fatores prognósticos de doenças com longo período 
de latência. 
Ex: Fatores de risco para a não amamentação. 
Observação: 
Prospectivo: Do presente para o futuro. 
Retrospectivo: Do passado para o presente. 
Estudos ecológicos 
• Descreve as diferenças entre uma população em 
um determinado espaço e tempo ou em um 
mesmo tempo, comparando a ocorrência da 
doença entre grupos de pessoas (população de 
países, regiões ou municípios). 
• Avalia como o contexto social e ambiental podem 
afetar a saúde de grupos populacionais. 
Fatores positivos: 
Rápido e barato, podem avaliar efeitos contextuais. 
Atenção: É dependente de bons sistemas de 
informação (dados estatísticos), e não é possível 
associar a exposição e doença no nível individual. 
Exemplo:Características epidemiológicas da frente 
amarela no Brasil, 2019-2021. 
ESTUDO EXPERIMENTAL 
ENSAIO CLÍNICO RANDOMIZADO 
• Os participantes do estudo são distribuídos 
aleatoriamente para apl icação de uma 
intervenção (ex: tratamento farmacológico) 
comparada a outra intervenção (ex:tratamento 
placebo). 
• Os grupos são acompanhados por um período de 
tempo e analisados por desfechos específicos, 
definidos no início do estudo. 
Fatores positivos: 
Ideal para a avaliação de intervenções terapêuticas. 
Atenção: Pode, possuir custos elevados e serem 
demorados, por vezes, impossíveis de se realizar por 
questões éticas, casos raros ou de período 
prolongado de acompanhamento. 
ESTUDOS PRIMÁRIOS 
São pesquisas originais, em que os dados colhidos 
ou variáveis observadas e analisadas no estudo 
estão relacionadas a aplicação de intervenção ou 
observações. 
Ex: relato de caso, estudos de prevalência, ensaios 
clínicos, estudos de coorte e estudos de caso 
controle. 
ESTUDOS SECUNDÁRIOS 
Utilizam os estudos que já existem(publicados) para 
selecionar as melhores evidências. 
Buscam estabelecer conclusões a partir dos estudos 
primários com um resumo ou sistematização dos 
dados encontrados, que são comuns à estes estudos. 
Ex: Revisão sistemática, narrativa, integrariva, 
metanalises, avaliação de tecnologia, avaliação 
econômica, guias de pratica clínica. 
PESQUISAS EPIDEMIOLÓGICAS 
Resumo: 
Prospectivo: Pretendem testar alguma hipótese ou 
causa de uma abordagem anterior. 
Retrospectivo: Procura, chegar a conclusões 
verdadeiras analisando o que aconteceu antes. 
Descritivos: Avaliam a frequência e distribuição 
das doenças nas populações, em relação as variáveis 
pessoa, local e tempo. 
Ecológico: Realizado em populações. 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
Longitudinal: Descreve a experiência de um 
paciente ou grupo de pacientes com diagnóstico 
semelhante. 
Transversal ou prevalência: Eles estudam 
simultaneamente a exposição e a doença em uma 
população bem definida em um determinado 
momento. 
Analítico: Avalia os determinantes do estado de 
saúde ou doença verificando ou rejeitando as 
hipóteses geradas por estudos descritivos com o 
objetivo de identificar os fatores de risco ou 
proteção de uma doença. 
Observacionais: São de natureza estatística e 
demográfica , não havendo intervenção do 
pesquisador, limitando-se a mensurar variáveis 
definidas no estudo. 
Coorte: Os indivíduos são identificados com base 
na ausência ou presença de exposição a 
determinado fator. Neste momento, todos estão 
livres da doença de interesse e são acompanhados 
por um período de tempo para observar a 
frequência do aparecimento do fenômeno de 
interesse. 
Caso-controle: Identifica pessoas com uma 
doença ou outra variável de interesse que são 
estudadas e as compara com um grupo de controle 
apropriado que não tem a doença. 
Experimentais: São utilizados para avaliar a 
eficácia de diferentes terapias, atividades 
preventivas ou para avaliação de atividades de 
planejamento e programação em saúde, com 
desenho aleatório.
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
INDICADORES DE SAÚDE 
O QUE SÃO E QUAL A IMPORTÂNCIA? 
Os indicadores de saúde são usados como 
ferramenta para identificar, monitorar, avaliar ações 
e subsidiar as decisões do gestor. Através deles é 
possível identificar áreas de risco e evidenciar 
tendências. 
As principais modalidades de indicadores 
de saúde são: 
• Mortalidade / sobrevivência 
• Morbidade / gravidade / incapacidade 
• Nutrição / crescimento e desenvolvimento 
• Aspectos demográficos 
• Condições socioeconômicas 
• Saúde ambiental 
• Serviços de saúde. 
INDICADORES: 
1- Taxa de mortalidade geral 
2- Taxa de mortalidade infantil 
3- Taxa de mortalidade materna 
4- Taxa de letalidade 
5- Taxa de natalidade. 
TAXA OU COEFICIENTE GERAL DE MORTALIDADE 
(CGM) 
O coeficiente geral de mortalidade, ou taxa de 
mortalidade geral, refere-se a toda população e não 
ao total de óbitos. É calculado dividindo-se o total 
de óbitos, em determinado período, pela população 
calculada para a metade do período. 
MORTALIDADE INFANTIL 
A taxa, ou coeficiente de mortalidade infantil, é 
uma estimativa do risco de morte a que está 
exposta uma população de nascidos vivos em 
determinada área e período, antes de completar o 
primeiro ano de vida.A taxa de mortalidade infantil 
é calculada por meio da seguinte equação: 
MORTALIDADE MATERNA 
A mortalidade materna é um indicador utilizado 
mundialmente como referência de desenvolvimento 
e qualidade de vida. É calculado a partir do 
número de óbitos maternos por nascidos vivos de 
mães residentes em determinado espaço geográfico 
e no ano considerado. 
TAXA DE NATALIDADE 
É calculado a partir do número de nascidos vivos 
pela população total residente em um determinado 
espaço geográfico e na metade do período 
considerado. 
TAXA DE LETALIDADE 
Taxa de letalidade ou coeficiente de letalidade é a 
proporção entre o número de mortes por uma 
doença e o númerototal de doentes que sofrem 
dessa doença, ao longo de um determinado período 
de tempo. 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
RISCO RELATIVO E ODDS RATIO 
RELEMBRAR 
• Epidemiologia: Área que estuda a distribuição 
das doenças ou dos agravos à saúde na população 
e seus fatores determinantes. 
• Prevalência: Fração de um grupo de pessoas 
que possuem determinada condição clínica em 
um momento específico do tempo. Casos novos e 
existentes. 
• Incidência : Fração de um grupo que 
inicialmente não apresenta uma doença e a 
desenvolve após algum tempo. Dessa maneira, 
refere-se aos novos casos da condição clínica. 
• Risco: Possibilidade da ocorrência de eventos 
adversos, tais como doenças ou transtornos. 
FATORES DE RISCOS 
Termo amplo e muito utilizado em epidemiologia e 
bioestatística para apresentar algumas medidas 
estatísticas que verificam a associação entre situação 
de exposição, contextuais, psicológicas ou 
atitudinais e possíveis desfechos clínicos. 
As condições de exposição formam as variáveis 
independentes, enquanto o desfecho forma a 
variável dependente. 
Exemplo: 
Fumar = exposição= variável independente (causa) 
Câncer de pulmão= desfecho= variável dependente 
(efeito) 
MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO 
Os resultados obtidos por tais medidas indicam a 
força e a direção da associação entre as variáveis e 
são consideradas o tamanho do efeito. 
Principais medidas utilizadas para estimar 
fatores de risco: 
• Risco Atribuível ou Diferença de Riscos (RA) - 
Estudo de coorte 
• Risco Relativo ou Razão de Riscos (RR) - Estudo 
de coorte 
• Odds Ratio ou Razão de Chances (OR) - Estudos 
de caso-controle 
RISCO ATRIBUÍVEL (RA) (OU DIFERENÇA DE RISCOS) 
• Definição: Verifica o excesso da ocorrência do 
desfecho entre os expostos em comparação aos 
não-expostos. 
• Onde se usa: Estudos de incidência 
(longitudinais). Ex: Estudo de coorte. 
• Interpretação: Medida absoluta, se 0 não há 
diferença, valores acima de 1 são fatores de risco, 
valores abaixo de 1 são fatores de proteção. 
RISCO RELATIVO (RR) (OU RAZÃO DE RISCOS) 
• Definição: Verifica quantas vezes a ocorrência 
do desfecho entre os expostos difere em 
comparação aos não-expostos. 
• Onde se usa: Estudos de incidência 
(longitudinais). Ex: Estudo de coorte. 
• Interpretação: Medida relativa, se 1 não há 
diferença, valores acima de 1 são fatores de risco, 
valores abaixo de 1 são fatores de proteção. 
ODDS RATIO (OR) (OU RAZÃO DE CHANCES) 
Definição: Verifica a chance de ter sido exposto a 
um determinado fator entre aqueles que 
apresentaram um desfecho comparando aos que 
não apresentaram o desfecho. 
Onde se usa: Estudos de prevalência. Ex: Caso-
controle. 
Interpretação: Medida relativa, se 1 não há 
diferença, valores acima de 1 são fatores de risco, 
valores abaixo de 1 são fatores de proteção. 
TABELA DE CONTINGÊNCIA 
RA = (incidência de desfechos nos expostos) - 
(incidência de desfechos nos não expostos) 
RR = (incidência de doença nos expostos)/
(incidência de doença nos não expostos) 
OR = chance do evento no grupo de exposição (a/
b) dividida pela chance do evento 
no controle ou grupo sem exposição (c/d). Assim, a 
razão de chances é (a/b) / (c/d)
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
INTERVALO DE CONFIANÇA 
O QUE É? 
• Medida de imprecisão do verdadeiro tamanho do efeito na população de interesse estimado na população 
de estudo. Essa imprecisão ocorre em virtude do erro amostral causado pela subamostragem da população 
de interesse. 
• Esse parâmetro de população desconhecido é encontrado através de um modelo de amostra calculado a 
partir dos dados recolhidos. 
• O intervalo de confiança representa a incerteza do tamanho do efeito na população de origem, e não na 
população de estudo. 
• Exemplo: a média de uma amostra recolhida x ̅ pode ou não coincidir com a verdadeira média 
populacional μ. Para isso, é possível considerar um intervalo de médias amostrais onde esta média 
populacional possa estar contida. Quanto maior este intervalo, maior a probabilidade de isso ocorrer. 
• O intervalo de confiança é expresso em porcentagem, denominadas por nível de confiança, sendo 90%, 
95% e 99% as mais indicadas. 
QUAL A RELEVÂNCIA DE UM INTERVALO DE CONFIANÇA? 
• O intervalo de confiança é importante para indicar a margem de incerteza (ou imprecisão) frente a um 
cálculo efetuado. 
• Esse cálculo usa a amostra do estudo para estimar o tamanho real do resultado na população de origem. 
• O cálculo de um intervalo de confiança é uma estratégia que considera a amostragem de erro. 
• A dimensão do resultado do seu estudo e seu intervalo de confiança caracterizam os valores presumíveis 
para a população original. 
• Quanto mais estreito for o intervalo de confiança, maior é a probabilidade da porcentagem da população 
de estudo representar o número real da população de origem dando maior certeza quanto ao resultado do 
objeto de estudo. 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
ESTUDOS ESTATÍSTICOS 
INFERENCIAIS 
ESTATÍSTICAS 
Conjunto de técnicas que permite, de forma 
sistemática, organizar, descrever, analisar e 
interpretar dados oriundos de estudos ou 
experimentos, realizados em qualquer área do 
conhecimento.A estatística descritiva é a etapa 
inicial da análise de dados e tem por objetivo 
descrever os dados observados. 
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA 
Processo de obter conclusões confiáveis sobre uma 
população geral, baseando-se em uma amostragem 
de dados. 
TESTE DE HIPÓTESE 
• Procedimentos estatísticos provenientes de uma 
amostra aleatória (probabilidade). 
• Objetiva avaliar parâmetros desconhecidos de 
uma população. 
• Consiste em verificar, a partir das observações de 
uma amostra, se uma afirmação (denominada 
hipótese) sobre a distribuição de uma ou mais 
variáveis de determinada população em estudo é 
verdadeira ou não. 
• Ex: A altura média dos estudantes de medicina é 
de 1,65m. 
• Procedimento de tomada de decisão sobre 
hipóteses envolvendo a população 
•   Há uma conexão entre testes de hipóteses e 
intervalos de confiança 
• Estimação de parâmetros, com teste estatístico de 
hipóteses e com intervalo de confiança são 
fundamentais na análise de dados 
• Importante: Hipóteses são sempre afirmações 
sobre a população ou distribuição sobre estudo – 
Não são afirmações sobre a amostra! 
• Não sabemos com certeza sobre a verdade ou 
falsidade de uma hipótese 
• Só se pudermos examinar toda a população. 
• O procedimento de teste de hipóteses deve ser 
desenvolvido considerando a probabilidade de 
alcançar uma conclusão errada. 
FORMULAÇÃO DE HIPÓTESES 
• São formulados duas hipóteses 
- Hipótese Nula = H0 
- Hipótese Alternativa = H1 
NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA DE UM TESTE 
A probabilidade de se cometer um erro do tipo I. 
O nível de significância é especificado antes de se 
aplicar o teste. 
Usualmente seus valores são 1% ou 5%. 
Estruturação: 
•Estabelecer H0 de modo que ela especifique um 
valor exato do parâmetro 
•Selecionar uma amostra aleatória 
•Calcular uma estatística de teste a partir dos dados 
amostrais 
•Tomar uma decisão a respeito de H0. 
ERROS TIPO I E II 
OBS: É preferível dizer "não se rejeita H0 ", ou 
"não há evidência suficiente para rejeitar H0 “, do 
que "aceita-se H0 “ 
PROCEDIMENTO GERAL PARA TESTE DE HIPÓTESES 
• A partir do contexto do problema, identifique o 
parâmetro de interesse 
• Estabeleça a hipótese nula H0. 
• Estabeleça uma hipótese alternativa adequada, 
H1. 
• Escolha um nível de significância, α. 
• Determine uma estatística de teste apropriada 
• Estabeleça a região de rejeição para a estatística 
• Calcule a estatística de teste observada 
• Decida se H0 deve ou não ser rejeitada e conclua 
no contexto do problema 
• Uma vez que o experimento tenha sido planejado 
(passos de 1 a 4), são requeridas as seguintes 
etapas: 
- Especificar a estatística de teste a ser usada 
- Especificar a localização da região crítica 
(bilateral, unilateral inferior, unilateral 
superior) 
- Especificar os critérios de rejeição(o p-valor 
no qual a região deveria ocorrer)
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
VALOR DE P 
• Definido pela probabilidade de se obter um valor 
da estatística de teste maior ou menor igual 
encontrado. 
• As pesquisas adotam níveis de significância de 5% 
(p > ou =0,05) (limite de erro) 
• O valor de p indica a probabilidade de se 
observar uma diferença tão grande ou maior do 
que foi observada pela hipótese. 
• O valor de  p  representa a probabilidade de a 
diferença detectada entre os grupos analisados ter 
ocorrido ao acaso, não aos fatores que estão 
sendo estudados. 
• Assim: 
• – Um  pequeno  valor de  p  (p ≤ 0,05, ou seja, 
probabilidade menor ou igual a 5%): indica que 
há uma  pequena  probabilidade de que a 
diferença observada entre os grupos seja ao 
acaso, então, você considera que  há  diferença 
significativa entre os grupos. 
• – Um  grande  valor de  p  (p > 0,05, ou seja, 
probabilidade maior que 5%): indica que há 
uma  grande  probabilidade de que a diferença 
observada entre os grupos seja ao acaso, então, 
você considera que não há diferença significativa 
entre os grupos. 
• Exemplo:Imagine que um pesquisador testou a 
eficiência de dois tratamentos e observou que a 
média do tratamento “A” foi maior que a média 
do tratamento “B”, e que após realizar as análises 
estatísticas adequadas, o pesquisador encontrou 
um valor de p=0,3. O que isso significa? 
• Resposta:Significa que a chance dessa diferença 
entre as médias ser devido ao acaso (e não um 
efeito dos tratamentos) é de 30%. Ou seja, se o 
pesquisador afirmar que as diferenças entre as 
médias ocorreram por causa dos tratamentos, ele 
tem 30% de chances de estar enganado. 
TESTE DE HIPÓTESE 
• Procedimentos estatísticos provenientes de uma 
amostra aleatória (probabilidade). 
• Objetiva avaliar parâmetros desconhecidos de 
uma população. 
• Consiste em verificar, a partir das observações de 
uma amostra, se uma afirmação (denominada 
hipótese) sobre a distribuição de uma ou mais 
• variáveis de determinada população em estudo é 
verdadeira ou não. 
• Não sabemos com certeza sobre a verdade ou 
falsidade de uma hipótese. (Só se pudermos 
examinar toda a população). 
• O procedimento de teste de hipóteses deve ser 
desenvolvido considerando a probabilidade de 
alcançar uma conclusão errada. 
• São formulados duas hipóteses 
- Hipótese Nula = Ho 
- Hipótese Alternativa = Hi 
• Hipótese nula (ou da nulidade), geralmente 
representada por H0, que é a hipótese natural 
colocada à prova. 
• H i p ó t e s e a l t e r n a t i v a , g e r a l m e n t e 
representada por H1 ou HA, que é a hipótese 
alternativa à hipótese colocada à prova. 
• Observação: O pior erro é o tipo II. 
• Observação: Quanto menor o valor de p, 
rejeita-se a hipótese nula. 
REGRAS DE DECISÃO 
• Valor P. A força de evidência em apoio de uma 
hipótese nula é medida pelo valor P. Suponhamos 
que a estatística de teste é igual a S . O valor P é 
a probabilidade de se observar uma estatística de 
teste tão extrema quanto  S  , assumindo que a 
hipótese hipotética é verdadeira. Se o valor P for 
menor que o nível de significância, rejeitamos a 
hipótese nula. 
• Região de aceitação. A  região de aceitação é 
um intervalo de valores. Se a estatística de teste 
estiver dentro da região de aceitação, a hipótese 
nula não será rejeitada. A região de aceitação é 
definida de modo que a chance de fazer um erro 
Tipo I seja igual ao nível de significância.
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
ANÁLISE DE DADOS 
QUALITATIVOS 
> Investiga valores, crenças, representações, 
hábitos, atitudes e opiniões, 
> Objetiva compreender / interpretar. 
Compreender: "Exige a capacidade de se colocar 
no lugar do outro, tendo em vista que, como seres 
humanos, temos condições de exercitar esse 
entendimento". 
ANALISE DOS DADOS UMA BOA ANALISE 
QUALITATIVA DEPENDE 
- Compreensão dos termos que fundamentam a 
pesquisa; 
- Objeto de estudo e questão norteadora; 
- Instrumento de coleta; 
- Estratégias utilizada na coleta dos dados; 
- Experiência e da capacidade de aprofundamento 
do pesquisador 
ORGANIZAÇÃO 
1-Tipo de pesquisa 
2-Técnica de coleta e análise de dados 
3-Corrente Teorico- Metodológica 
TIPOS DE PESQUISA 
- Pesquisa-ação 
- Fenomenológica 
- Hermenêutica Filosófica 
- História Oral 
- Etnográfica 
- Pesquisa documental 
TRIÂNGULAÇÃO 
- Dados 
- Teoria 
- Investigadores 
- Métodos 
COLETA DE DADOS 
- Documentação indireta (bibliografica) 
- Observação direta intensiva (Observação) 
- Observação direta extensiva (questionário ou 
formulário) 
ANÁLISE DOS DADOS 
-OBJETIVO: Classificar e codificar observações 
feitas e os dados obtidos. 
-ANALISAR; significa buscar sentido mais 
explicativo dos resultados da pesquisa. 
TÉCNICAS DE ANÁLISE DOS DADOS 
• Lexical 
• Software 
• Documental 
• Análise de conteúdo 
• Temática 
• Discursos 
ETAPAS PARA ANÁLISE 
1-ORGANIZAR E PREPARAR OS DADOS 
- Transcrição das entrevistas; 
- Releitura do material, 
- Organização dos relatos; 
- Organização dos dados de observação, 
2-LER TODOS OS DADOS - obter um sentido 
geral das informações e refletir: 
- Que ide ias foram apresentadas pe los 
participantes? 
- Qual as semelhanças/diferenças das ideias? 
- Qual é a impressão geral? 
3-CODIFICAÇÃO - organizar materiais em 
grupos, antes de dar algum sentido. Segmentar as 
frases em categorias. 
- Agrupar em tópicos similares - agrupar em 
colunas, 
- Agrupar os tópicos em códigos; 
- Fazer uma redação descritiva para os tópicos 
encontrados e faça a nomeação em categorias; 
- Faça uma abreviação para cada categoria e 
ponha os códigos em ordem alfabética/
numérica, 
- Faca uma análise preliminar; 
- Se necessário recodifique os dados 
PARA ANÁLISE DAS FALAS 
- Transcrição das falas, 
- Organização dos relatos, 
- Organização dos dados de observação; 
- Verificar o que se repetiu nas falas; 
- Registrar o que mais foi representativo nas falas, 
- Dar nome - categorizar (dar conceitos), nomear 
com frases, 
- Considerar o objeto e objetivos do estudo. 
FINALIDADES DA FASE DE ANÁLISE 
- Visa a compreensão dos dados. 
- Busca a confirmação ou não dos pressupostos. 
- Procura responder às questões do estudo. 
- Ampliar o conhecimento sobre o assunto 
estudado.
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
ORGANIZAÇÃO DE DADOS 
• Importante na realização de um estudo. 
• Evidencia diversos aspectos do assunto ou 
fenômeno. 
• Permite tirar conclusões sobre o tema pesquisado. 
CONCEITOS IMPORTANTES: 
• Dados brutos; 
• Rol; 
• Frequência simples ou absoluta; 
• Frequência relativa. 
DADOS BRUTOS 
• Dados que não tiveram qualquer tratamento, ou 
seja, não foram organizados após a coleta. 
• Esses dados prat icamente não t razem 
informações sobre a variável que está sendo 
analisada. 
ROL 
• Ordenação dos dados coletados na amostra, em 
ordem crescente ou decrescente. 
FREQUÊNCIA SIMPLES OU ABSOLUTA 
• A frequência é o total de vezes que um 
acontecimento se repete. 
• Representação = fi 
FREQUÊNCIA RELATIVA 
• Obtida dividindo-se a frequência simples ou 
absoluta de cada acontecimento pelo número 
total dos acontecimentos. 
• fr= fi N x 100 
APRESENTAÇÃO DOS DADOS EM TABELAS 
Os elementos essenciais são: 
• Título; 
• Cabeçalho; 
• Coluna indicadora; 
• Corpo; 
Os elementos complementares são: 
• Fonte; 
• Notas. 
ELEMENTOS ESSENCIAIS 
• Cabeçalho: no cabeçalho é especificada a 
natureza do conteúdo de cada coluna. Ele fica 
logo abaixo do título, centralizado na coluna. 
• Coluna indicadora: divisão da tabela em 
sentido vertical. Especifica a natureza do 
conteúdo de cada linha. 
• Corpo: conjunto de linhas e colunas com os 
dados. 
• Título da Tabela: Colocado na parte superior 
da tabela. Ele deve ser preciso, indicando a 
natureza do fato sob estudo, as variáveis 
analisadas, o local e o período relacionado ao 
fato. 
ELEMENTOS COMPLEMENTARES 
• Fonte: indicativo da instituição, pesquisador ou 
pesquisadores responsáveis pela publicação ou 
fornecimento dos dados. Ela deveficar no rodapé 
da tabela e ter o tamanho da letra inferior ao 
tamanho da letra do texto.Serve como indicativo 
para consultas posteriores. 
• Notas: utilizadas para algum esclarecimento 
sobre as informações que constam na tabela. São 
colocadas no rodapé da tabela, logo após a 
fonte.São numeradas ou expressas por meio de 
símbolos gráficos (ex.: asterisco*). 
GRÁFICOS 
• Representação visual dos dados 
• Facilitam sua exploração e interpretação 
• Para utilizar 
• Conhecer as variáveis do estudo (Quantitativas ou 
Qualitativas?) 
Decidir seu objetivo 
• Visualizar uma única variável? 
• Relacionar duas ou mais variáveis? 
VARIÁVEL 
• Base da analise descritiva é a frequência 
• Para visualizar uma única variável qualitativa 
• Existem gráficos para frequência absoluta e 
relativa 
VARIÁVEL - QUALITATIVA (GRÁFICO DE BARRAS OU 
COLUNAS) 
• Frequência absoluta (n) 
• Distância entre as barras = 
metade da largura 
• Eixo vertical é usado para 
apresentar os rótulos da variável 
categórica. 
• Para cada categoria, uma barra 
horizontal é desenhada para 
representar a frequência (absoluta ou relativa) da 
categoria. 
• Uma decisão importante é como ordenar as 
categorias (como o gráfico é feito para revelar as 
frequências das categorias, a melhor opção é 
apresentar as categorias em ordem de 
frequência). 
GRÁFICO DE BARRAS 
EMPILHADAS OU JUSTAPOSTAS 
• Cores ou padrões diferentes 
são usados para diferenciar as 
barras das várias categorias. 
• Os rótulos das categorias 
podem ser apresentados 
junto das barras ou na 
forma de uma legenda. 
GRÁFICO DE SETORES 
• Comparar as frequências 
relativas (%) 
• As % somam 100% 
• Indicar os valores absolutos (n) 
• Não utilizar mais que 5 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
categorias 
• Controverso: Dificuldade de definir com precisão 
cada fatiada 
• Não se deve ser separada as fatias 
• Usados para mostrar como um todo se divide em 
partes. 
• São úteis quando apenas uma variável categórica 
é medida / observada, se houver poucas categorias 
(<6). 
VARIÁVEL - QUANTITATIVA E QUALITATIVA 
GRÁFICO DE BARRAS 
•Qualitativa: uma barra para cada categoria; 
•Quantitativa: distribuição representada pela média 
e desvio padrão; 
• Utilizada para distribuições normais; 
• Distância entre as barras = metade de 
sua largura. 
GRÁFICO DE CAIXAS 
• Representações da distribuição com a mediana, 
quartis e limites 
• Representa bem vários de tipos de distribuição 
• Representação gráfica do esquema de cinco 
números, com alguns detalhes adicionais. 
• Permite visualização rápida do centro, dispersão 
e (as)simetria dos dados, mais eventual presença 
de valores atípicos. 
• Muito útil para comparar dados de vários grupos. 
BARRAS AGRUPADAS 
• Uma região para cada categoria de uma das 
variáveis 
• Em cada região uma barra para cada categoria da 
outra variável 
• Frequência absoluta (n) 
GRÁFICO DE DISPERSÃO 
• Cada variável em um eixo 
• Cada ponto representa um individuo na posição 
que representa seus resultados 
• A linha de regressão centraliza a relação entre as 
duas variáveis 
• OS resultados estão dispersos ao redor da linha, 
regridem a ela. 
GRÁFICO DE LINHAS 
• Enfatiza relações temporais 
• Uma linha para cada categorias (não usar mais 
que 4) 
• Evite usar linhas pontilhadas 
PRINCÍPIOS GERAIS 
• Os dados devem destacar-se claramente do 
"fundo" da figura. 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
• Evite o "lixo gráfico" (qualquer coisa que chame 
mais atenção do que os dados que se quer mostrar). 
• Inclua rótulos e descrições (metadados) 
adequados: 
a) Título, conteúdo ou objetivo do gráfico; 
b)O que cada eixo, fatia de torta, barra, etc. 
representa; 
C)Escalas legíveis e adequadas; 
d) Fonte dos dados usados para fazer o gráfico. 
Dados podem ser de dois tipos principais: 
- Dados categóricos (qualitativo) 
- Dados numéricos (quantitativo) 
• O tipo dos dados condiciona de maneira central 
os tipos de gráficos disponíveis para sua 
representação. 
• Um erro comum é usar gráficos inadequados ao 
tipo dos dados que se quer representar. 
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
PESQUISA 
DOCUMENTAL 
• A 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. (FONSECA, 2002, p. 32). 
• 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. 
• A pesquisa documental tem objetivos específicos e 
pode ser um rico complemento à pesquisa 
bibliográfica. 
• Os documentos analisados podem ser atuais ou 
a n t i g o s , e p o d e m s e r u s a d o s p a r a 
contextualização histórica, cultural, social e 
econômica de um lugar ou grupo de pessoas, em 
determinado momento da história. 
• Por essa razão, é um tipo de pesquisa bastante 
utilizado nas ciências sociais e humanas. 
• Além disso, permite fazer análises qualitativas 
sobre determinado fenômeno, mas também é 
possível fazer análises quantitativas, quando se 
analisam bancos de dados com informações 
numéricas, por exemplo. 
DIFERENÇA ENTRE PESQUISA DOCUMENTAL E 
BIBLIOGRÁFICA 
• A pesquisa documental trilha os mesmos 
caminhos da pesquisa bibliográfica, não sendo 
fácil por vezes distingui-las. 
• A pesquisa bibliográfica utiliza fontes 
constituídas por material já elaborado, 
constituído basicamente por livros e artigos 
científicos localizados em bibliotecas. 
• Enquanto a pesquisa documental utiliza 
fontes primárias, ou seja, dados e informações 
que ainda não foram tratados científica ou 
analiticamente. 
ETAPAS DA PESQUISA DOCUMENTAL 
• Fundamentalmente, são necessárias três etapas 
para a realização de uma boa pesquisa 
documental, quais sejam: a pré-análise, a 
organização do material e análise dos dados 
coletados, veja: 
1. Pré-análise 
• Primeiramente, na fase de pré-análise, o 
pesquisador definirá quais são os objetivos da 
pesquisa documental, ou seja, quais perguntas 
pretende responder a partir da análise dos dados. 
• Neste sentido, é possível nessa etapa elaborar 
hipóteses a serem confirmadas ou descartadas ao 
longo da pesquisa. 
• Algumas das principais ações principais desta 
análise são: traçar objetivos, elaborar o plano de 
trabalho, identificar fontes de dados e formular 
hipóteses a serem confirmadas ou rejeitadas ao 
final do trabalho. 
2. Organização do Material 
• Essa fase visa facilitar a interpretação dos dados, 
em especial, quando o volume de informações for 
alto. 
• Nesse momento, é interessante definir categorias 
que sejam pertinentes aos objetivos do trabalho e 
até mesmo criar fichas documentais para registrar 
as constatações sobre cada material analisado. 
• Para tanto, deve-se pensar em: 
- Colher a bibliografia para análise: classificação e 
numeração de cada unidade de acordo com os 
critérios definidos no projeto 
- Fichamentos para reunir informações sobre o 
documento, como o conteúdo relevante e onde 
poderá ser encontrado 
3. Tratamento dos dados 
• Ao final da pesquisa, já com as fontes organizadas 
e classificadas, é o momento de fazer a análise das 
informações. 
• Neste sentido, as interpretações dos dados irão 
confirmar ou rejeitar as hipóteses definidas e 
contribuir para a solução do problema de 
pesquisa. 
• Assim, deve-se analisar cada um dos materiais, 
fazer inferências comparando com informações 
comprovadamente verdadeiras para realizar a 
interpretação das análises e extrair conclusões de 
forma lógica.
Maria Vitória de Sousa Santos - MED 35
ÉTICA NA PESQUISA 
COMITÊ DE ÉTICA EM PESQUISA (CEP) 
Resolução 466/2012- Conselho nacional de saúde 
Resolução 1510/2016- Ciências sociais 
Resolução 466/2012-CNS 
Normatiza a pesquisa envolvendo seres humanos-
pesquisa que individual ou coletivamente tenha 
como participante o serhumano, em sua totalidade 
ou padres dele, e o envolva de forma direta ou 
i n d i r e t a , i n c l u i n d o o m a n e j o d e s e u s 
dados ,informações ou materiais biológicos. 
Resolução 510/2016 
Dispõe sobre as normas aplicáveis a pesquisa em 
ciências humanas e sociais cujos procedimentos 
metodológicos a utilização de dados diretamente 
obtidos com os participantes ou de informações 
identificáveis ou que possam acarretar riscos 
maiores do que os existentes na vida cotidiana. 
TERMOS OBRIGATÓRIOS 
TCLE : Termo de consentimento l ivre e 
esclarecido: anuência do participante da pesquisa 
após esclarecimento sobre a natureza da pesquisa, 
justificativa, objetivos, métodos, potenciais 
benéficos e riscos. 
TALE: Termo de assentimento livre e esclarecido: 
anuências do participante da pesquisa- criança, 
adolescente ou indivíduos impedidos de forma 
temporária ou não de consentir, na medida de sua 
compreensão e respeitadas suas singularidades, 
após esclarecimento sobre a natureza da pesquisa, 
justificativa, objetivos, métodos,potenciais 
benefícios e riscos. 
TCUD: Termo de consentimento de utilização de 
dados para pesquisa envolvendo uso de prontuários 
este documento deve ser apresentado estando 
devidamente preenchido e obrigatoriamente 
contemplado com as assinaturas de todos os 
pesquisadores, bem como a numeração do seu RG. 
Resolução 510/2016 
Art 9- são direitos dos participantes 
I- ser informado sobre a pesquisa. 
II- Desistir a qualquer momento de participar da 
pesquisa,sem qualquer prejuízo. 
III- ter sua privacidade respeitada 
IV- ter garantida a confidencialidade das 
informações pessoais. 
V- decidir se sua identidade será divulgada e quais 
são dentre as informações que forneceu as que 
podem ser tratadas de forma pública. 
VI- ser indenizado pelo dano decorrente de 
pesquisa nos termos da lei 
VII- o ressarcimento das despesas diretamente de 
sua participação na pesquisa. 
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