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Isabela Munhoz Peixer 
Aula 01 
Conceitos Básicos 
Epidemiologia; Ciência que estuda o processo saúde-
doença em grupos humanos, em determinado lugar e 
determinado período de tempo 
Causalidade; Relação de causa e efeito. A ideia de 
causalidade remete a uma noção de direção, 
causando, promovendo, sendo motivo do outro 
evento. 
Inferência; inferir é deduzir um resultado, por lógica, 
com base na interpretação de outras informações. 
Risco; é a possibilidade de danos à dimensão física, 
psíquica, moral, intelectual, social, cultural ou 
espiritual do ser humano, em qualquer fase de uma 
pesquisa e dela decorrente 
Epidemia; é a elevação brusca, inesperada e 
temporária da incidência de determinada doença 
Pandemia; descreve uma situação em que uma 
doença infecciosa ameaça simultaneamente muitas 
pessoas pelo mundo. Não tem ligação com a 
gravidade da doença, mas pela abrangência 
geográfica. 
Endemia; refere-se a uma doença habitualmente 
presente naquela área geográfica. É uma doença que 
se manifesta com frequência e somente em 
determinada região, de causa local. A Febre Amarela, 
por exemplo, é considerada uma doença endêmica da 
região norte do Brasil. 
Surto; é uma ocorrência epidêmica, porém 
controlada e que dura pouco/ grupos limitados. Como 
uma intoxicação alimentar de um restaurante 
 
Estatística descritiva 
O que é estatística descritiva? 
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise de 
dados e tem por objetivo descrever os dados 
observados 
Introdução; do mais geral para o mais específico para 
se situar sobre o assunto 
Métodos; Estudo observacional e descritivo (descreve 
o que tem), retrospectivo (casos que aconteceram no 
passado), do tipo séries de casos (estudaram todos 
os casos presentes) 
Variáveis avaliadas; Sociodemográfica, 
antecedentes epidemiológicos, atendimento e 
diagnóstico. 
Calcularam o período de encubação 
Incidência; Casos novos de uma doença 
Estatística descritiva; fazer a descrição dos dados 
que você tem, frequência, medidas (média e 
mediana). 
Resultados; 
Mediana – divide em 50% 
Quartil – divide em 25% (eu acho) 
Amostra; É uma fatia do total, recolho uma amostra 
de um grupo inicial 
Transversal – Coletaram uma vez 
Diferença entre estudo descritivo (descreve o que 
encontrou) e no estudo de estatística inferencial ele 
extrapola nos valores, pega o que você tem e 
compara se você tivesse feito com grupos maiores 
(Não medi os 100 grupos, mas através da estatística 
é permitido dizer quanto eu teria encontrado se 
tivesse avaliado os 100 grupos) (PERGUNTAR SE ESTÁ 
CERTO) 
Aula 02 
Conceitos Básicos 
População; Conjunto que está num mesmo 
agrupamento– a população do Brasil (essa população 
tem características parecidas, observadas juntas, 
unidas por esse conceito de serem brasileiros, é algo 
que unifica esse grupo). Porém, não tem necessidade 
de ser um grupo tão grande, outro exemplo são os 
estudantes de medicina do UNIDEP como uma 
população em relação a todos os estudantes do 
Brasil. (NÃO SEI SE ESTÁ CERTO) 
 
Amostragem; seleção, técnica usada para selecionar 
as pessoas para usar na minha amostra. 
Amostra; uma fatia da população que eu quero usar 
na minha pesquisa. 
Ex; População de Pato Branco (todo mundo), quais 
destes são alunos do UNIDEP (amostra). 
Inferência; inferir é deduzir um resultado, por lógica, 
com base na interpretação de outras informações. 
 
Parâmetro; é uma medida que descreve certa 
característica dos elementos da população. É um 
número que resume a grande quantidade de dados 
que podem derivar do estudo de uma variável 
estatística. 
Erro amostral: é a diferença entre uma estatística e 
o parâmetro que se quer estimar. 
Erro amostral tolerável: o quanto o pesquisador 
admite errar nas avaliações dos parâmetros de 
interesse. 
Como diminuir o erro amostral; a população ser 
maior 
Em populações maiores o erro amostral é mais fácil 
de ocorrer 
Amostra menor acaba fazendo com que se tenha um 
erro maior 
 
 
Estimativa; me permite fazer a inferência, avalia 
aproximadamente um parâmetro – Extrapolar o que 
a minha amostra diz para que eu abranja o que a 
população quer 
Por que Amostragem? 
1. Economia – Em geral é mais barato realizar o 
levantamento de somente uma parte da população 
2. Tempo – Dentro da programação da pesquisa não 
haveria tempo para pesquisar toda a população (caso 
seja grande) 
3. Confiabilidade dos Dados – quanto se pesquisa um 
número reduzido de elementos, pode-se dar mais 
atenção em casos individuais evitando erro nas 
respostas 
4. Operacionalidade – é mais fácil de fazer operações 
em pequena escala 
 
Censo; pesquisa de alta precisão em que vão de porta 
em porta a cada 10 anos 
Técnicas de Amostragem 
Probabilística; Todas as pessoas ali dentro do grupo 
têm a mesma chance de compor a amostra, todos vão 
ter chance igual. Forma estatística de fazer a seleção 
da minha amostragem 
Não probabilística; não tem fundamentação 
estatística (não há a mesma chance de serem 
selecionados). O que sustenta essa seleção não é 
estatística. É mais fácil e barata 
Probabilística 
Amostragem aleatória Simples; sortear nomes, 
números, 
Amostragem estratificada proporcional; o número de 
elementos sorteados em cada estrato é proporcional 
ao número de elementos existentes no estrato. 
Baseado em proporções de cada turma, por exemplo. 
Amostragem por conglomerados ou grupos; grupos 
formados ou cadastrados por população (NÃO 
ENTENDI) 
Amostragem por etapas; quando a população se 
compõem de unidades que podem ser subdivididas- 
EX; País, estados, municípios etc. 
Não probabilística; 
Amostragem por acessibilidade ou conveniência; são 
selecionados os disponíveis para participar 
Amostragem por Tipicidade; típico de um local (NÃO 
ENTENDI) 
Amostragem por intencionalidade; quero saber 
exatamente o que aquele grupo pensa. Para 
pesquisas de cunho explicativo, ó que interessa é 
garantir a variabilidade de seus integrantes em 
relação a determinadas características. 
Amostragem bola de neve: um participante inicial 
indica outros possíveis participantes. E assim por 
diante. 
Amostragem por saturação: não há definição inicial 
de tamanho da amostra. Conforme as entrevistas 
ocorrem, nada de novo surge e a amostra é 
encerrada. 
Fórmula para o tamanho mínimo da amostra 
 
 
Viés 
Distorção ou tortuosidade na maneira de observar, de 
julgar ou de agir. 
Controlar Viés; Viés é como se fosse um ‘’tipo de erro’’ 
na minha pesquisa. É necessário descartar esse viés 
para confiar no nosso resultado 
Viés = leva uma interpretação equivocada dos 
resultados 
Principais tipos de Vieses (erros 
sistemáticos) 
Viés de Seleção; é um tipo de erro que ocorrer na 
forma de como as pessoas são selecionadas. 
Algumas pessoas têm mais chances de serem 
selecionadas em uma amostra (por exemplo 
selecionar pacientes em hospitais) 
Viés de Aferição; Quando a gente mede algo entre 
grupos que são bem diferentes/ quando os métodos 
de aferição são diferentes entre os grupos de 
pacientes. 
Viés de sobrevivência (ou viés de 
incidência/prevalência); em um estudo transversal 
ou de casos e controles, quando se estudo casos 
prevalentes ao invés de incidentes, qualquer 
característica associada com a sobrevivência será 
mais comum entre os casos. 
•Exemplo: Em uma determinada população, a AIDS 
tem maior incidência entre pessoas de baixo nível 
socioeconômico. No entanto, o tempo de 
sobrevivência é maior entre pessoas de alto nível 
socioeconômico. 
Viés de não-resposta; ocorre quando pessoas que 
fazem parte da amostra do estudo não respondem o 
questionário. Geralmente, esse problema ocorre por 
dois motivos diferentes: 
 As pessoas realmente não querem e não 
têm interesse em participar da pesquisa; 
 Não foi possível entrar em contato com o 
respondente em potencial. 
Viés de recordação; Tendênciamaior de indivíduos 
com a doença lembrarem de eventos e experiências 
relacionadas com a exposição. 
Viés de registro: Indivíduos com doenças mais graves 
tendem a ter registros mais completos sobre 
exposições e, portanto, pode-se encontrar uma maior 
associação nesses casos. 
Viés de verificação; Tendência a uma investigação 
mais detalhada pelo desfecho em sujeitos expostos 
do que naqueles não-expostos a determinados fator. 
Viés de confusão ou confundimento; pode aumentar 
ou reduzir uma associação observada entre 
exposição e doença. (Por exemplo, um estudo sobre 
vitaminas e sua capacidade de proteger contra 
eventos cardiovasculares se as pessoas tomam 
vitaminas provavelmente tem um estilo de vida 
saudável). 
Viés de amostragem; quando os pacientes em um 
estudo não são como outros pacientes com a 
condição. 
Viés de migração; ocorre quando alguns pacientes 
abandonam o estudo durante o seguimento e são 
sistematicamente diferentes daqueles que 
permanecem. Se os abandonos são aleatórios não há 
viés. 
•uma possibilidade é o abandono por causa do 
prognóstico. 
Viés de Perdas de Acompanhamento; pessoas que 
deixaram de ser acompanhadas são diferentes das 
que ficaram na pesquisa. Trabalhadores 
participantes de uma coorte trabalhadores de uma 
indústria e são demitidos do trabalho – saem da 
coorte. 
Viés do trabalhador sadio (viés de auto-seleção): 
Indivíduos com uma determinada característica 
(ligada à doença ou à exposição) podem ter maior 
probabilidade de entrar em um estudo. Exemplo: Em 
muitos estudos de saúde ocupacional, descobre-se 
que os trabalhadores têm menor morbi-mortalidade 
(ou melhores condições de saúde/dieta) do que a 
população geral da mesma idade e sexo. Isto se deve 
ao fato de que para se obter e manter um emprego é 
necessário estar relativamente saudável. 
Viés de hospitalização; Pacientes com uma 
determinada característica podem ser 
hospitalizados mais frequentemente do que 
pacientes sem esta característica. Isto pode levar à 
conclusão errada de que a característica seja um 
fator de risco quando não o é, ou ainda exagerar o 
efeito de um verdadeiro fator de risco. 
•Exemplo: Crianças pobres com pneumonia são 
hospitalizadas mais frequentemente do que crianças 
ricas com a mesma doença, pois o tratamento 
domiciliar é demasiadamente caro para as 
primeiras. 
Viés do instrumento; um instrumento de medida pode 
fornecer resultados inadequados para um subgrupo 
de pacientes. 
•Exemplo: Medir a tensão arterial com um aparelho 
comum em pessoas obesas leva a uma 
superestimativa dos níveis tensionais. 
 
Viés de não-resposta; ocorre quando pessoas que 
fazem parte da amostra do estudo não respondem o 
questionário. Geralmente, esse problema ocorre por 
dois motivos diferentes: 
 As pessoas realmente não querem e não 
têm interesse em participar da pesquisa; 
 Não foi possível entrar em contato com o 
respondente em potencial. 
Viés de recordação e de memória é a mesma coisa? 
Qual a diferença entre viés de migração e de perda 
de acompanhamento? 
Viés do entrevistador/observador; ocorre quando as 
ações de um investigador intencionalmente ou 
involuntariamente afetam os resultados de um 
estudo. Exemplo: O entrevistador sabe que assistir 
televisão pode aumentar o consumo de alimentos 
gordurosos e isso pode ocasionar aumento da 
obesidade. Ao encontrar uma criança obesa, se esta 
não relata assistir televisão, o entrevistador insiste, 
tentando obter uma resposta positiva. 
CAUSALIDADE REVERSA 
A causalidade reversa ocorre quando a exposição 
muda como resultado da doença. Pode ocorrer em 
estudos transversais e de casos e controles. 
•Exemplo: Um estudo transversal mostra que 
pessoas que fazem exercício regularmente têm 
maior prevalência de obesidade (a obesidade foi na 
verdade o que levou estas pessoas a fazerem 
exercício). 
Aula 03 
Tipos de estudo 
Abordagem; 
•qualitativa; análise de discursos e documentos 
•quantitativa; utiliza uma metodologia baseada em 
números, métricas e cálculos matemáticos 
Bibliográfico; é o levantamento ou revisão de obras 
publicadas sobre a teoria que irá direcionar o 
trabalho científico. 
Exploratório; tem como objetivo explorar 
possibilidades e cenários que ainda não foram 
descobertos. 
Epidemiológicos; O objetivo do pesquisador é definir 
elementos de tal forma que o desenvolvimento da 
pesquisa seja rápido, de baixo custo e simples de 
operacionalizar. 
 
Estudo de intervenção ou experimental; São os 
desenhos, individuais ou agregados, onde o 
investigador introduz algum elemento crucial para a 
transformação do estado de saúde dos indivíduos ou 
grupos participantes do estudo. 
Visa testar hipóteses etiológicas ou avaliar eficácia 
ou efetividade de procedimentos diagnósticos, 
preventivos ou terapêuticos 
 
•este tipo de pesquisa, geralmente realizada em 
laboratórios, os pesquisadores controlam as 
condições que irão prevalecer na investigação. 
•as variáveis independentes são manipuladas e os 
efeitos dessa manipulação são observados em um ou 
mais grupos 
 
-Pode ser de dois tipos; 
•randomizado; as intervenções são distribuídas 
aleatoriamente, sem nenhuma intervenção externa 
•não randomizado; há um grupo intervenção e um 
grupo controle, mas a designação dos participantes 
para cada grupo não se dá de forma aleatória, mas 
por conveniência do pesquisador. 
 
Estudo Observacional; 
Um estudo observacional é caracterizado por seu 
método estatístico e demográfico, não tem a 
intervenção do pesquisador. 
 
Dividido em Analítico e Descritivo; 
 
Analítico; aqueles delineados para examinar a 
existência de associação entre uma exposição e uma 
doença ou condição relacionada à saúde. 
 
Tipos de estudo analítico; 
• Ecológico; 
-Te areás maiores definidas 
-Sem contato com as pessoas 
-São dados agregados 
-Pode avaliar uma intervenção 
-Não pode ser visto de forma individual 
-Barato e rápido 
 
• Estudo transversal; 
-Um momento só 
- Medir a prevalência de doenças 
- Monitorar tendências temporais em doenças 
ou fatores de risco 
 
- Vantagens: 
• Medem prevalência; 
• Doenças comuns; 
• Úteis para planejamento de saúde; 
• Rápidos e baratos 
 
 
• Estudo de coorte; 
É um tipo de estudo em que um grupo de pessoas 
com algo em comum é acompanhado ao longo de 
um período de tempo para observar a ocorrência de 
um desfecho. 
 
- Podem ser de dois tipos: 
• prospectivo; (estudo de coortes concorrentes); 
• retrospectivo (estudo de coorte histórica). 
 
- Vantagens: 
• Possível estudar várias doenças; 
• Possível estudar exposições raras; 
• Pode-se calcular a incidência. 
 
- Desvantagens: 
• Frequentemente demoram vários anos; 
• Pode-se estudar poucas exposições; 
• Logisticamente difíceis; 
 
•Estudo de caso-controle; 
É a comparação entre grupo de indivíduos com a 
doença de interesse com (um) grupo (s) de indivíduos 
sem a doença, no que se refere à exposição 
(exposições) suspeita (s). 
 
- Finalidade: quantificar fatores que ocorram com 
maior (ou menor) frequência nos casos do que nos 
controles. 
 
- Seleção dos grupos de comparação com 
similaridade: 
• Idade; 
• Gênero; 
• Raça; 
• Condição socioeconômica, e outras. 
 
- Vantagens: 
• Possível estudar vários fatores de risco; 
• Possível estudar doenças raras; 
• Em geral não requer grande número de indivíduos; 
• relativamente rápido; 
• relativamente barato. 
 
- Desvantagens: 
• Seleção de controles: difícil; 
• Cálculo de incidência e prevalência: não é possível. 
 
Caso-controle x Coorte 
- Exemplo: exposição a R-X e risco de leucemia 
• Coorte: indivíduos identificados a partir da 
exposição ou não a R-X; 
• Caso-controle: indivíduos identificados a partir de 
ter ou não leucemia. 
 
•Estudo ecológico; 
 
- Classificação: 
• Investigação de base territorial; 
• Estudos de agregados institucionais 
 
- Vantagens: 
• A possibilidade de examinar associações entre 
exposição e doença/condição relacionada na 
coletividade; 
• Facilidadede planejamento e implementação; 
• Baixo custo, rápida execução e simplicidade 
analítica; 
• Dados disponíveis: SIM, SINASC, IBGE etc.; 
• Mensuração da implantação de um novo programa 
de saúde ou uma nova legislação na melhoria das 
condições de saúde. 
 
Descritivo; têm por objetivo determinar a distribuição 
de doenças ou condições relacionadas à saúde, 
segundo o tempo, o lugar e/ou as características dos 
indivíduos. Ou seja, responder à pergunta: quando, 
onde e quem adoece? 
 
•Relato de caso; 
-Descreve a história medica de um paciente 
-Curta duração 
-Compreendido de forma fácil pelo público 
-Evidencia fraca 
Requer algo raro a ser relatado 
 
Variáveis 
Uma variável de pesquisa ou variável de estudo é um 
termo usado para se referir a qualquer tipo de 
relação de causa e efeito. 
Em termos gerais, uma variável representa um 
atributo mensurável que muda ao longo de um 
experimento, verificando os resultados. Esses 
atributos têm medidas diferentes, dependendo das 
variáveis, do contexto do estudo ou dos limites que 
os pesquisadores consideram. 
Tipos de variáveis; 
•Variáveis qualitativas; as variáveis qualitativas 
também são conhecidas como variáveis categóricas. 
Caracteriza-se por não usar valores numéricos, mas 
descreve os dados por categorias ou características 
sem uma ordem natural. 
Variáveis qualitativas podem ser: 
-Dicotômico: Esse tipo de variável permite apenas 
dois valores possíveis, por exemplo “sim ou não” 
“para cima ou para baixo”. 
-Politômica: Permitem a existência de vários 
valores, dos quais um pode ser selecionado e os 
outros omitidos. 
Variáveis quantitativas; As variáveis quantitativas 
são numéricas, ou seja, representam uma 
quantidade mensurável. 
As variáveis quantitativas são classificadas como: 
-Discreta: são as variáveis que não permitem o uso 
de valores intermediários ou decimais. 
-Contínua: Neste tipo de variáveis podem ser 
encontrados valores intermediários. 
Aula 04 
Medidas de tendência central 
Média aritmética; Soma dos valores dividida pelo 
número de valores observados. 
Mediana; o valor que divide a distribuição ao meio, 
deixa 50% de um lado e 50% de outro. 
Moda; é o dado mais frequente de um conjunto 
Medidas separatrizes 
São números que dividem a sequência ordenada de 
dados em partes que contêm a mesma quantidade de 
elementos da série. 
Além da mediana, as outras medidas separatrizes 
são: quartis, quintis, decise percentis. 
Quartis; ao dividir a série ordenada em quatro partes, 
cada uma ficará com seus 25% de seus elementos. 
Os elementos que separam estes grupos são 
chamados de quartis. 
Quintis; se dividirmos o conjunto em 5 partes, cada 
uma ficará com 20% dos elementos. 
Percentil; os centisou percentis, dividem a série 
ordenada em 100 partes iguais, contendo cada uma 
delas 1/100, ou seja, 1% das observações. 
 
Medidas de dispersão 
 
Variância; é uma medida de dispersão que mostra o 
quão distante cada valor desse conjunto está do 
valor central (médio). 
Quanto menor é a variância, mais próximos os 
valores tão da média; mas quanto maior ela é, mais 
os valores estão distantes da média. 
 
Desvio Padrão; O desvio padrão é uma medida que 
expressa o grau de dispersão de um conjunto de 
dados. Ou seja, o desvio padrão indica o quanto um 
conjunto de dados é uniforme. 
Quanto mais próximo de 0 for o desvio padrão, mais 
homogêneo são os dados. 
Aula 05 
Incidência 
Medidas de frequência; são a incidência e a 
prevalência do ponto de vista epidemiológico 
 
Incidência; Frequência de casos novos de uma certa 
doença, em uma certa população, em um espaço de 
tempo – SÃO CASOS NOVOS 
 
São os casos novos, não pode ter visto uma população 
uma vez, no mínimo ver duas vezes a população, porque 
na primeira vez não existiam casos e na segunda sim. 
 
É uma medida dinâmica 
Casos novos = Incidência 
Tempo zero – pessoas sadias e o Tempo Final – caso 
novo 
 
Incidência por pessoa-tempo 
•Incidência por pessoa-tempo; é quanto tempo cada 
pessoa esteve em risco de adoecer, até ela adoecer. 
Quanto tempo cada pessoa levou para adoecer desde 
a minha primeira medição. 
 
Taxa de Incidência; (ou densidade da incidência) 
mostra essa frequência de casos novos de uma 
doença dividida por uma unidade tempo 
 
 
 
 𝑇𝐼= 𝑰 (𝑵.𝒅𝒆 𝒄𝒂𝒔𝒐𝒔 𝒏𝒐𝒗𝒐𝒔) 
 𝑷𝑻 (𝒒𝒏𝒕.𝒅𝒆 𝒑𝒆𝒔𝒔𝒐𝒂 𝒕𝒆𝒎𝒑𝒐) 
 
Multiplica-se por 10, por 100, por 1000, por 10000 – 10 
elevado a N sempre 
Temos 2 tipos de população 
Fechada – uma certa quantidade de pessoas que eu 
acompanho e essa população sempre diminui 
conforme o tempo passa, conforme elas morrem e 
não estou incluindo novas (sempre diminui conforme 
o tempo passa) 
 
Aberta – pessoas sempre podem ser incluídas, 
pessoas podem sair, mas novas nasce, migram, etc. 
 
Incidência Cumulativa ou Risco; 
Forma mais fácil de calcular; utilizado em 
populações fechadas 
É diferente da taxa incidência porque se divide pela 
quantidade de pessoas em risco no início do meu 
estudo 
Número de casos novos de uma certa doença em um 
certo período de tempo e local dividido pelo número 
de pessoas sem a doença no início do estudo (ou seja, 
elas estavam em risco) 
 
𝑰𝑪= 𝑁° 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑚 𝑢𝑚 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 
 𝑁° 𝑑𝑒 𝑝𝑒𝑠𝑠𝑜𝑎𝑠 𝑠𝑒𝑚 𝑎 𝑑𝑜𝑒𝑛ç𝑎 𝑜𝑢 
 𝑒𝑚 𝑟𝑖𝑠𝑐𝑜 
 
Razão entre a probabilidade da doença e 
da não doença; geralmente usa-se a incidência 
cumulativa 
 
Taxa de Ataque; outra forma de calcular incidência 
pensado em epidemias ou surtos. 
 
TA = Quantidade de pessoas afetadas 
(casos) /Número de pessoas exposta 
 
Usada para coisas muito pontuais em um espaço 
pequeno de tempo; surtos 
 
Prevalência 
 
É estática mas é usada em doenças longas? 
Prevalência é definida como a proporção de uma 
população que tem a doença em um determinado 
momento. Estudos transversais são comumente 
utilizados para realizar este tipo de estudo. É uma 
medida estática. 
Mostra a quantidade de casos na população 
 
 
 SEMPRE X 10 ELEVADO A N (10, 100, 1000, 10000...) 
 
•Se a incidência aumenta e/ou a duração de uma 
doença é grande – maior é a prevalência 
 
•Incidência baixa, poucos casos novos entram ano a 
ano, mas as pessoas conseguem viver 30, 40 anos 
com a doença. 
Prevalência Alta (as pessoas passam muito tempo 
doentes ficam ‘’armazenadas’’ na caixinha) 
 
Prevalência - Doenças mais longas 
 
Letalidade 
Quantidade de pessoas que morrem de uma doença 
dividido pela quantidade de pessoas com essa 
doença 
 
 
Mortalidade 
Quantidade de óbitos pela população, geralmente 
multiplicado por 1.000 
 
 
Aula 06 
Medidas de associação 
Razão; é a divisão de uma quantidade pela outra, não 
há relação especifica entre o numerador e o 
denominador 
Proporção; tipo de razão naquelas que o numerador 
está incluído no denominador (expressão em 
porcentagem %) 
 
Pesquisas Epidemiológicas buscam relação de causa 
e efeito; RELAÇÃO CAUSAL 
 
Desfecho; aquilo que acontece e é do nosso interesse, 
que estamos investigando 
 
Fator de Risco; Exposição, aumenta o risco de se 
chegar em um desfecho 
 
Risco; Probabilidade de ter aquele desfecho 
 
Medidas de associação; expressam a relação entre 
exposição e desfecho (doença, óbito, etc). É a razão 
entre grupos expostos ao risco que ficaram doentes 
e grupos não expostos que também ficaram doentes. 
(ESTA CERTO ?) 
 
Risco Absoluto 
O risco absoluto é a probabilidade da doença 
acontecer na população que eu estou estudando e 
esse valor é igual ao da incidência. 
 
Risco Relativo ou Razão de Risco (RR) 
Indica quantas vezes a ocorrência do desfecho é 
maior nos expostos do que aqueles entre os não 
expostos 
 
 
 
Passíveis de interpretação 
•RR = 1 quer dizer que a exposição não faz diferença, 
estar exposto ou não, não faz diferença NÃO HÁ 
ASSOCIAÇÃO 
 
•RR > 1 = a incidência quer dizer que nos expostos ela 
foi maior do que osnão expostos ASSOCIAÇÃO DE 
RISCO 
 
•RR < 1 = estar exposto diminuiu o aparecimento da 
doença ASSOCIAÇÃO DE PROTEÇÃO 
 
Risco Atribuível (RA) 
Mesmo que uma parte da população não seja 
exposta, alguns vão apresentar a doença. Portanto, 
pra saber quanto o risco causou a MAIS do que já 
teria é preciso ver o risco atribuível. 
 
A incidência nos expostos – a Incidência nos não 
expostos (menos) = um risco adicional 
 
 
Chance de adoecer; é uma medida do tipo razão, onde 
o numerador (probabilidade de adoecer) não está 
contido no denominador 
 
Risco; é uma medida de frequência tipo proporção, 
onde o numerador está contido no denominador 
(probabilidade). O risco e a chance são conceitos 
diferentes, porém, relacionados 
 
 
 
Medidas de associação em caso controle 
 
É parecido com o RR só que em vez de risco nesse 
usasse chance 
 
Vantagens 
•pode ser estimada diretamente de um caso-controle 
(e no RR isso nunca é possível) 
•tem propriedades estatísticas que permitem a 
aplicação de diversas técnicas. 
 
Razão de prevalência (RP) 
•em estudo transversal 
 
RP=Prevalência nos expostos/ prevalência nos não 
expostos 
 
Aula 07 
 
 Intervalo de Confiança 
Intervalo de Confiança = Conceito de Precisão 
Erro Amostral = erro na composição da amostra 
 
 
Aula 08 
HIPÓTESES DE UM TESTE ESTATÍSTICO 
Queremos saber se o dado que conseguimos com 
nossa amostra pode ser usado para estimar o 
parâmetro da população 
 
Sempre define 2 hipóteses: 
 
•H0 = Hipótese da não diferença, não há diferença, 
hipótese nula 
 
•H1 = Hipótese da diferença, há diferença, hipótese de 
trabalho 
 
•quem diz se será H0 ou H1, é o resultado do teste (o 
valor de P) 
 
•quanto menor o meu valor de P é maior a evidência 
para rejeitar o H0 
 
•sempre resolve usando o H0 como referência 
 
•Nível de Significância (Alfa) = é o valor que o 
pesquisador escolhe como erro, probabilidade de 
erro, do erro tipo alfa específico -> rejeitar o H0, mas 
H0 ser verdadeiro. Geralmente 5% de valor de 
significância 
 
P > Alfa – Aceito H0 
P = ou < Alfa – Rejeito H0 
P = ou > a Alfa - Rejeito H0 
 
Valor de P= A probabilidade de eu fazer isso e errar 
 
O valor-p é sempre obtido de uma amostra, enquanto 
o nível de significância é geralmente fixado 
antes da coleta dos dados. 
 
Nível de significância e compara o valor de P com o 
Alfa – porque precisamos saber se esse valor e essa 
interpretação no ponto de vista estatístico são 
confiáveis 
 
2 tipos diferentes de erro: Erro Tipo I (alfa) e II (beta) 
 
•Erro Tipo I (Alfa) – rejeitei o H0, mas na verdade ela 
é verdadeira 
•Erro Tipo II (Beta) – quando a hipótese nula é aceita, 
aceitamos H0, mas ela devia ser rejeitada. 
 
Aula 09 
Tipos de Variáreis 
 
A variável é a característica de interesse que é 
medida em cada elemento da amostra ou população, 
podendo ter resultados numéricos ou não. 
 
Dividido em Qualitativa e Quantitativa 
 
•Qualitativa -> Não expressa números, expressa 
classificação. 
 
•Quantitativa -> Expressa números 
 
Variável Qualitativa 
 
•nominais – é o nome, separam as coisas em 
categoria, só define. Ex. Cor dos olhos, sexo, estado 
civil. 
•ordinais – coisas que se pode pôr em ordem, nível 
de hierarquia. Existem uma ordem, sequencia. 
 
•binárias ou dicotômicas – Sim x Não; presente x 
ausente. Somente duas possibilidades. 
 
Variável Quantitativa 
 
•discreta – Valores inteiros sempre. Ex. quantidade 
de filhos, quantidade de leitos. 
•contínua – qualquer valor no intervalo dos reais, que 
podem ter vírgulas, não é mais só um número inteiro. 
Ex. Valores corporais, Taxa de glicose, massa 
corporal, altura, idade (em anos, meses, dias)