bioestatistica book

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PROFESSORAS
Dra. Izabel Galhardo Demarchi 
Me. Renata Cristina de Souza Chatalov
Bioestatística e 
Epidemiologia
FICHA CATALOGRÁFICA
C397 CENTRO UNIVERSITÁRIO DE MARINGÁ. 
Núcleo de Educação a Distância. DEMARCHI, Izabel Galhardo; 
CHATALOV, Renata Cristina de Souza. 
Bioestatística e Epidemiologia. 
Izabel Galhardo Demarchi, Renata Cristina de Souza Chatalov.
Maringá - PR: Unicesumar, 2021. Reimpresso em 2023. 
328 p.
“Graduação - EaD”. 
1. Bioestatística 2. Epidemiologia 3. Ciências Biológicas. EaD.
I. Título. 
CDD - 22 ed. 615 
CIP - NBR 12899 - AACR/2 
ISBN 978-65-5615-521-0
Impresso por: 
Bibliotecário: João Vivaldo de Souza CRB- 9-1679
Pró Reitoria de Ensino EAD Unicesumar
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de Recursos Digitais e Multimídia Fernanda Sutkus de Oliveira Mello Gerência de Planejamento Jislaine Cristina da Silva Gerência 
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de Produção Digital e Recursos Educacionais Digitais Diogo Ribeiro Garcia Supervisora de Produção Digital Daniele Correia 
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Coordenador de Conteúdo Sidney Edson Mella Junior Revisão Textual Meyre Aparecida Barbosa da Silva Editoração 
Matheus Silva de Souza Ilustração Bruno Cesar Pardinho, Geison Odlevati Ferreira Fotos Shutterstock. 
Tudo isso para honrarmos a 
nossa missão, que é promover 
a educação de qualidade nas 
diferentes áreas do conhecimento, 
formando profissionais 
cidadãos que contribuam para o 
desenvolvimento de uma sociedade 
justa e solidária.
Reitor 
Wilson de Matos Silva
A UniCesumar celebra os seus 30 anos de 
história avançando a cada dia. Agora, enquanto 
Universidade, ampliamos a nossa autonomia 
e trabalhamos diariamente para que nossa 
educação à distância continue como uma das 
melhores do Brasil. Atuamos sobre quatro 
pilares que consolidam a visão abrangente do 
que é o conhecimento para nós: o intelectual, o 
profissional, o emocional e o espiritual.
A nossa missão é a de “Promover a educação de 
qualidade nas diferentes áreas do conhecimento, 
formando profissionais cidadãos que contribuam 
para o desenvolvimento de uma sociedade 
justa e solidária”. Neste sentido, a UniCesumar 
tem um gênio importante para o cumprimento 
integral desta missão: o coletivo. São os nossos 
professores e equipe que produzem a cada dia 
uma inovação, uma transformação na forma 
de pensar e de aprender. É assim que fazemos 
juntos um novo conhecimento diariamente.
São mais de 800 títulos de livros didáticos 
como este produzidos anualmente, com a 
distribuição de mais de 2 milhões de exemplares 
gratuitamente para nossos acadêmicos. Estamos 
presentes em mais de 700 polos EAD e cinco 
campi: Maringá, Curitiba, Londrina, Ponta Grossa 
e Corumbá), o que nos posiciona entre os 10 
maiores grupos educacionais do país.
Aprendemos e escrevemos juntos esta belíssima 
história da jornada do conhecimento. Mário 
Quintana diz que “Livros não mudam o mundo, 
quem muda o mundo são as pessoas. Os 
livros só mudam as pessoas”. Seja bem-vindo à 
oportunidade de fazer a sua mudança! 
Aqui você pode 
conhecer um 
pouco mais sobre 
mim, além das 
informações do 
meu currículo.
Graduada em Engenharia Ambiental e Sanitária, Tecnolo-
gia Ambiental, com especialização em Gestão Ambiental 
e Mestrado em Engenharia Urbana. Docente desde 2012, 
nos cursos de Engenharia Civil e Engenharia Elétrica. 
No final de 2012 iniciou as atividades na educação à 
distância. Tem experiência com a disciplina de estatís-
tica há mais de 8 anos e vasta experiência na escrita de 
materiais nesta área. Além da área de Bioestatística, tem 
afinidade também pela área de tratamento de efluentes, 
resíduos sólidos e licenciamento ambiental.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/7312835687328748
Aqui você pode 
conhecer um 
pouco mais sobre 
mim, além das 
informações do 
meu currículo.
Doutora em Ciências da Saúde pela Universidade Esta-
dual de Marin gá-UEM (2015) e graduação em Farmácia 
(2005) com habilitação em Análises Clínicas (2006) pela 
Universidade Estadual do Oeste do Pa raná-UNIOESTE. 
Atualmente, é professora assistente na Universidade 
Estadual de Maringá. Tem experiência em Saúde Pú-
blica, Epidemio logia e Imunologia Clínica, desde 2009. 
Desenvolve projetos de pes quisa, extensão e de ensino 
nas áreas de Epidemiologia e Imunologia Clínica, com 
ênfase em doenças infecciosas.
Quando identificar o ícone de QR-CODE, utilize o aplicativo Unicesumar 
Experience para ter acesso aos conteúdos on-line. O download do aplicativo 
está disponível nas plataformas: Google Play App Store
Ao longo do livro, você será convidado(a) a refletir, questionar e transformar. Aproveite 
este momento.
PENSANDO JUNTOS
EU INDICO
Enquanto estuda, você pode acessar conteúdos online que ampliaram a discussão sobre 
os assuntos de maneira interativa usando a tecnologia a seu favor.
Sempre que encontrar esse ícone, esteja conectado à internet e inicie o aplicativo 
Unicesumar Experience. Aproxime seu dispositivo móvel da página indicada e veja os 
recursos em Realidade Aumentada. Explore as ferramentas do App para saber das 
possibilidades de interação de cada objeto.
REALIDADE AUMENTADA
Uma dose extra de conhecimento é sempre bem-vinda. Posicionando seu leitor de QRCode 
sobre o código, você terá acesso aos vídeos que complementam o assunto discutido
PÍLULA DE APRENDIZAGEM
Professores especialistas e convidados, ampliando as discussões sobre os temas.
RODA DE CONVERSA
EXPLORANDO IDEIAS
Com este elemento, você terá a oportunidade de explorar termos e palavras-chave do 
assunto discutido, de forma mais objetiva.
BIOESTATÍSTICA E EPIDEMIOLOGIA
Você já teve a curiosidade de conhecer um pouco mais sobre o que faz um profissional 
da área da saúde? Pensou? Me diga quais áreas você irá atuar: Diagnóstico, Medica-
mentos, Imagenologia, Alimentos, Industria, Epidemiologia, Área Ambiental? Você sabia 
que as técnicas utilizadas na área de Bioestatística e Epidemiologia poderão te ajudar 
em seu cotidiano, na maioria das tuas áreas de atuação? Você sabe como? 
Com os conhecimentos obtidos na disciplina de Bioestatística e Epidemiologia, você 
aplicará os conceitos destas áreas no campo da biologia e da saúde, sendo essencial 
para problematização, para o planejamento, coleta de dados, análise crítica e principal-
mente como ferramenta para auxílio da tomada de decisão e gestão de saúde.
Na disciplina da Bioestatística muitas vezes, você vai trabalhar com análise de dados, 
certo? Para isso é importante que você entenda como “tratar” esses dados provenien-
tes de uma pesquisa. Assim, sugerimos que você faça uma pesquisa no site do IBGE 
e veja quais são as regras para construir um quadro e uma tabela. Depois faça uma 
análise dos dados populacionais, e também, no painel de indicadores sobre a questão 
de saúde e saneamento do Brasil. Esta aproximação servirá de base para trabalharmos 
os conceitos da epidemiologia.
Você percebeu comoé fácil construir uma tabela a partir de dados fidedignos? É impor-
tante que você não se esqueça das regras específicas, pois delas dependem um bom 
resultado e interpretação adequada das informações levantadas. 
Neste estudo iniciaremos com a oportunidade de conhecer a origem da Bioestatística, 
sua definição, sua importância, bem como entender que as técnicas estatísticas são 
essenciais para uma pesquisa. Além disso, você vai compreender como fazer uma 
coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem, como construir tabe-
las e compreender suas regras. Vamos aprender também a elaborar gráficos e fazer 
sua leitura e interpretação. É fundamental entender como ocorre a análise dos dados 
oriundos de uma pesquisa para que se possa analisar situações quanto à frequência, 
incidência, ocorrências, dentre outras variáveis. Informações de como trabalhar com 
as medidas de posição, separatrizes, variabilidade podem ajudar em experimentos, em 
resultados e em possíveis situações que envolvam as incertezas, e são imprescindíveis 
para futura atuação profissional. Na parte de bioestatística, finalizamos com um as-
sunto muito importante para sua formação, a inferência estatística, que visa por meio 
de testes, analisar uma amostra e fazer projeções para a população. 
Na segunda parte deste livro estudaremos os princípios básicos de epidemiologia. 
Esta ciência traz ferramentas fundamentais para os profissionais de saúde, e possui 
interfaces com outras disciplinas, como a estatística, a geografia, a ecolo gia, a ética, a 
sociologia e a clínica. Inicialmente apresentaremos os conceitos, objetivos e perspectivas 
históricas da epidemiologia, incluindo a compreensão do processo saúde-doença, os 
fatores etiológicos (preditores), a causa lidade e as medidas preventivas. Na sequência 
estudaremos os métodos epidemiológicos utilizados para a compreensão da distribuição 
das doenças, a coleta de dados das populações/indivíduos, os indicadores de saúde e 
a estrutura e funções da Vigilância Epidemiológica. As medidas de frequência, preva-
lência e incidência serão detalhadas na Unidade III, permitindo que você compreenda 
a distri buição dos casos de acordo com a duração e tempo da doença. Além disso, 
também serão definidas e interpretadas nesta unidade as medidas de associação. Na 
Unidade IV, definiremos os desenhos de estudos epidemiológicos, compreendendo 
os principais estudos descritivos e analíticos. Serão apresentados os estudos do tipo 
transversal, caso-controle, coorte e ensaios clínicos humanos e não humanos (os ditos 
experimentais). Por fim, na última unidade mostraremos algumas das aplicações da 
epidemiologia na saúde, como a Epidemiologia Moderna, Genética, Ambiental, Clínica 
baseada em evidências, Social, e Hospitalar. Abordaremos também a aplicação da 
epidemiolo gia para o planejamento e gestão em saúde, que subsidiam as tomadas 
de decisões das políticas públicas ou privadas, para a avaliação dos serviços de saúde 
ofereci dos à população. 
Na prática, este conhecimento traz a você, futuro(a) profissional de saúde, um dife-
rencial. Você pode perceber que em seu campo profissional certamente utilizará a 
Bioestatística e Epidemiologia de várias maneiras, como por exemplo, para testar uma 
hipótese, para analisar condições determinantes a saúde da população, para conduzir 
experimentos científicos tecnicamente na análise de fenômenos e nas aplicações no 
campo das ciências biológicas, exatas e da saúde. 
Como você pode ter observado, os conhecimentos de Bioestatística e Epidemiologia são 
fundamentais na formação do profissional de saúde. Você já sabia de toda sua impor-
tância? Já conhecia suas aplicações? Podemos constatar que sem uma devida analisa e 
trabalho dos dados, somos apenas uma pessoa com opinião. Vamos mergulhar juntos 
no universo desta disciplina, para que você seja um profissional diferenciado. Vamos lá?
APRENDIZAGEM
CAMINHOS DE
1 2
43
5
13
71
41
117
VISÃO GERAL E 
PRINCÍPIOS DA 
BIOESTATÍSTICA
6 199
INDICADORES DE 
SAÚDE E A 
VIGILÂNCIA 
EPIDEMIOLÓGICA
MEDIDAS DE 
POSIÇÃO E 
DISPERSÃO
TABELAS E 
GRÁFICOS
CORRELAÇÃO 
REGRESSÃO LINEAR 
E INFERÊNCIA 
ESTATÍSTICA
EPIDEMIOLOGIA: 
DEFINIÇÃO, 
OBJETIVOS E 
PERSPECTIVAS 
HISTÓRICAS
155
7 225 8 255
PRINCIPAIS 
DESENHOS DE 
ESTUDOS 
EPIDEMIOLÓGICOS
MEDIDAS DE 
FREQUÊNCIA E 
DE ASSOCIAÇÃO
9 287
EPIDEMIOLOGIA 
APLICADA EM 
SAÚDE
1
Olá, aluno(a), esta unidade será essencial para sua trajetória profis-
sional na área da saúde. Por meio dela, você terá oportunidade de 
conhecer a origem da Bioestatística, sua definição, sua importância 
bem como entender que as técnicas estatísticas são essenciais para 
uma pesquisa, além disso, você compreenderá como fazer uma 
coleta de dados utilizando as principais técnicas de amostragem. 
Vamos lá?
Visão Geral e 
Princípios da 
Bioestatística
Me. Renata Cristina Souza Chatalov
14
UNICESUMAR
Ao iniciar a leitura deste material, você deve estar se perguntando, 
por que eu, futuro(a) profissional da saúde, preciso da Bioestatística? 
Qual a sua importância? Como ela pode influenciar minha vida? 
Será que realmente utilizarei a Bioestatística no meu dia a dia como 
profissional da saúde?
Para que possamos compreender, utilizaremos um exemplo bem 
amplo e possível para todos os profissionais da saúde. Imagine que 
você, já graduado em Ciências Biológicas, estará atuando em sala de 
aula como docente de disciplinas comuns à formação das futuras 
gerações de profissionais da saúde, é provocado por seus alunos a 
realizar um experimento. Isso mesmo, um experimento, no qual os 
alunos coloquem em prática o que estão aprendendo. Você tem uma 
ideia bem interessante, propondo aos seus alunos: vamos fazer uma 
pesquisa de campo? Rapidamente, os alunos ficam todos animados, 
com a possibilidade de fazer uma pesquisa de campo. Assim, você 
como professor da disciplina, inicia uma provocação com a sua 
turma, fazendo as seguintes perguntas: Qual será o problema de 
pesquisa? Quais serão os objetivos desta pesquisa? Porque faremos 
essa pesquisa? O que faremos com os resultados disso tudo? Qual o 
tema? Qual a relevância desse tema? Quanto custará? Aonde vamos?
Diante de tantas perguntas, as respostas que devem ser apresen-
tadas pelos estudantes parecem simples, contudo, para que a sua 
provocação seja efetiva e a reflexões dos discentes sejam significa-
tivas para a aprendizagem deles, será necessário, que os estudantes 
alcancem tais respostas, com base em um planejamento. Logo, antes 
de realizar o experimento com seus alunos, ter um planejamento de 
pesquisa e um método (como será feita a pesquisa) fazem-se neces-
sários. Mas como a bioestatística pode me ajudar com essa questão? 
Para isso, convido você a fazer a leitura do artigo intitulado 
Qual a importância da Bioestatística e da Epidemiologia na área 
da saúde? a fim de conhecer um dos exemplos para a aplicação da 
Bioestatística. Nesse artigo, você verá que 
a Bioestatística está presente em diversas 
áreas de nossa vida, entre elas, a Epide-
miologia. Nessa leitura, é evidenciada a 
relação da Bioestatística e da Epidemio-
logia em aspectos, como quantificação e 
análise dos eventos em saúde. Acesse o 
Qrcode a seguir:
15
UNIDADE 1
Sabemos que a dengue ainda é uma epidemia em várias regiões do mundo. Sendo assim, considere 
que você já é um profissional da saúde e está atuando na Secretaria de Saúde de seu município e deseja 
realizar um experimento a respeito dos casos de dengue em um dos bairros do município. Porém o 
bairro em questão possui 35 mil pessoas, segundo dados da prefeitura. Você tem o prazo de uma semana 
para fazer a pesquisa e dispõem de pouca mão de obra e poucos recursos financeiros. Neste contexto, 
você se questiona: como será possível fazer essa pesquisa? É aí que a Bioestatística pode ajudar. Uti-
lizando técnicas de estatística, como a amostragem, na qual você poderá selecionar algumas pessoas 
que farão parte da sua amostra, mas que seja representativa para toda populaçãodo bairro. Considere 
esta situação hipotética apresentada e, para que possamos nos ambientar com tal prática, que tal nos 
apropriarmos de uma das aplicações da Bioestatística e colocarmos a mão na massa? Vamos lá? Faça 
uma pesquisa com os membros de sua família, perguntando se eles têm tomado cuidado com ações 
preventivas contra dengue. 
Diante de tudo isso que discutimos até o momento, faça suas anotações em um Diário de Bordo. 
Aqui, neste espaço, você pode anotar suas primeiras impressões até o momento. Escreva os resultados 
de sua pesquisa com seus familiares, anotando, também, as dificuldades para realizar a pesquisa e os 
pontos a melhorar. Faça esta reflexão.
DIÁRIO DE BORDO
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UNICESUMAR
Até o momento, estudamos que o futuro profissional da saúde, usará a Bioestatística na prática, e que 
ela é fundamental para sua formação. Mas o que ela significa? Como podemos conceituá-la? A Bioesta-
tística é um ramo da estatística que traz aplicações no campo das Ciências Biológicas e da Saúde, sendo 
fundamental para problematização, planejamento, coleta de dados, crítica e sumarização dos dados, 
avaliação, análise e interpretação de todos os dados que resultam nas pesquisas de campo (RODRI-
GUES; LIMA; BARBOSA, 2017). Conhecer a Bioestatística é essencial para as áreas da: Epidemiologia, 
à Ecologia, à Psicologia Social e à Medicina baseada em evidência. 
Se a Bioestatística, porém, deriva da própria Estatística, como definir Estatística? Para Parenti, Silva 
e Silveira (2017, p. 13):
 “
Estatística é a ciência por meio da qual se faz inferências sobre um fenômeno aleatório 
específico com base em uma amostra relativamente limitada. A área de estatística tem 
duas subáreas: estatística matemática e estatística aplicada. A estatística matemática se 
preocupa com o desenvolvimento de novos métodos de inferência estatística e requer 
conhecimento detalhado de matemática complexa para a sua execução. A estatística 
aplicada envolve a aplicação dos métodos de estatística matemática em assuntos espe-
cíficos, como economia, psicologia e saúde pública.
Desde a Antiguidade, a estatística está presente na vida do homem. Ela é utilizada como fonte de dados, 
que, por sua vez, são dados ou teorias utilizadas para explicar uma informação de alguma coisa. Para 
Parenti (2018, p. 14):
17
UNIDADE 1
 “
É a ciência que tem por objetivo orientar a coleta, o resumo, a apresentação, a análise 
e a interpretação de dados. Apesar de estarmos habituados à análise de informações 
populacionais, principalmente quando tratamos de censos demográficos, ela também 
pode ser usada como fonte em outras ciências e, no nosso caso, especialmente nas 
ciências ligadas à vida e aos seres vivos.
Podemos observar que a estatística está voltada para problematização de estudos, coleta de dados, 
tabulação, apresentação e análise de dados.
No futuro, o pensamento estatístico será tão necessário para a cidadania eficiente como saber 
ler e escrever. 
(H. G. Wells) 
Depois que vimos o que significa a estatística e como ela pode ser útil em nossa vida, com um va-
lor importante para todos nós conheceremos suas duas vertentes. A estatística pode ser dividida 
em estatística descritiva e inferencial. A estatística descritiva, segundo Arango (2011), é a parte da 
estatística que é encarregada do levantamento, organização, classificação e descrição dos dados em 
tabelas, gráficos ou outros recursos visuais, além do cálculo de parâmetros representativos desses 
dados. Enquanto a estatística inferencial trata do ramo da estatística, que tem por intuito fazer 
afirmações a partir de dados observados, ou seja, fazer projeções para uma população com dados 
baseados em amostras.
Assim, mais do que dados, a estatística dá-nos oportunidade de olhar as informações coletadas, 
fazer análise de modo crítico e pode ser utilizada dentro da área das Ciências Biológicas e da Saúde 
em vários contextos, tais como levantamento de dados, diagnósticos, contagem de ocorrências, análise 
de dados pandêmicos, comprovação da utilização de medicamentos, entre outros (PARENTI, 2018). 
No nível da iniciação, a estatística não deve ser apresentada como um ramo da Matemática. A boa 
estatística não deve ser identificada com rigor ou pureza matemáticos, mas ser mais, estreitamente, 
relacionada com pensamento cuidadoso. Em particular, os alunos devem apreciar como a Estatística é 
associada com o método científico: “observamos a natureza e formulamos questões, cogitamos dados 
que lançam luz sobre essas questões, analisamos os dados e comparamos os resultados com o que tínha-
mos pensado previamente, levantamos novas questões e assim sucessivamente” (HOGG, 2001, p. 342).
Geralmente, um profissional da Estatística deve ter bons conhecimentos matemáticos, além de interpre-
tação para criação de novos métodos estatísticos. Por outro lado, Hogg (2001) apresenta-nos que a eficácia 
no ensino de estatística para acadêmicos de áreas não exatas dará-se conforme forem relacionados os 
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UNICESUMAR
conteúdos com as habilidades e as competências em questão bem como a utilização de exemplos voltados 
à área de formação. 
Sendo assim, a Bioestatística é uma ramificação da estatística aplicada que utiliza métodos estatísticos 
para problemas biológicos e médicos. Evidentemente, estas áreas da estatística se sobrepõem de alguma 
maneira. Em alguns casos, por exemplo, em razão de uma aplicação da Bioestatística, os métodos padrão 
não se aplicam e devem ser modificados. Nessas situações, os bioestatísticos empenham-se para desenvolver 
novos métodos.
Nas áreas das Ciências Biológicas e da Saúde, não é diferente, nestas áreas, cabe aos pesquisadores a 
avaliação dos dados, a interpretação de resultados e a análise das conclusões, com aplicações, por exemplo, 
em atividades desenvolvidas em determinado ambiente. Além disso, em tais áreas, a Bioestatística oferece 
a possibilidade de análise e interpretação de informações sobre medicamentos, equipamentos, avaliação 
de protocolos e artigos científicos (GLANTZ, 2014).
Uma boa maneira de aprender a Bioestatística e seu papel no processo de pesquisa é seguir o fluxo de 
uma pesquisa desde o início do estágio de planejamento até a conclusão, momento em que, geralmente, a 
pesquisa com os resultados alcançados é publicada.
Assim, a questão está em como direcionar o aprendizado da estatística de maneira que o profissional 
da área da saúde possa utilizar estes conceitos. Para isso, é importante que você conheça todas as etapas do 
método científico. 
O método científico é um conjunto de estratégias, ferramentas e ideias resultantes da expe-
riência humana e consequentes do acúmulo de saberes, que, estruturadas e sistematizadas, 
possibilitam alcançar um objetivo, que é responder a uma pergunta, afinal, toda pesquisa 
científica é baseada em uma pergunta.
Fonte: Parenti, Silva e Silveira (2017, p. 25).
A seguir, veremos alguns exemplos da utilização do método científico com perguntas, tais como:
• Qual é a incidência de dengue na cidade de São Paulo?
• Quantos casos da covid-19 ocorreram na cidade de Curitiba?
• Se uma pessoa consumir alimentos transgênicos, ela poderá elevar o risco de doenças gástricas? 
Uma Variável corresponde ao que estamos estudando, ela pode ser dividida em: qualitativa e quanti-
tativa. Uma variável qualitativa nominal é referente a um atributo, enquanto uma variável qualitativa 
ordinal refere-se a uma ordem, hierarquia. Por sua vez, uma variável quantitativa contínua refere-se a 
medições, e uma variável quantitativa discreta trata de contagem. 
19
UNIDADE 1
Figura 1 - Variável qualitativa x Variável quantitativa / Fonte: o autor.
Descrição da Imagem: a Figura 1 apresenta um fluxograma da Variável. Ela está dividida em duas variáreis: a qualitativa 
e a quantitativa. A variável qualitativa está dividida em nominal e ordinal. Para a variável qualitativa nominal temos 
uma característica única, e, na variável qualitativa ordinal, a hierarquia. Já a variável quantitativa discreta,trata-se de 
contagem e, para a variável quantitativa, contínua as medições.
Assim, o método científico nos traz maneiras para respondermos as perguntas que estão presentes em 
nossos estudos, e a estatística está presente em seus passos, que são: 
a) Fazer observações: nesta etapa da pesquisa, é preciso olhar a todas as variáveis ao redor do 
pesquisador, fazer anotações, investigação, definir o algo de sua pesquisa, delimitar sua pesquisa. 
b) Definir uma questão: nesta etapa do método científico, o pesquisador especificará o que quer 
saber em relação ao que está sendo estudado. É importante que a questão em si seja tangível. 
c) Formular uma hipótese: nesta etapa, o pesquisador irá fundamentar seu conhecimento 
prévio para explicar o fenômeno observado, direcionando para um parâmetro a ser estudado. 
Nesta etapa o pesquisador pode utilizar alguns testes estatísticos, tais como testes de hipóteses. 
d) Coletar dados: depois que são definidos e delimitados todos os critérios da pesquisa, será definido 
como serão coletados os dados, e nesta etapa, a estatística ajudará o pesquisador, pois, na prática, 
muitas vezes, ele utilizará amostras, e a estatística traz as maneiras de como fazer essas coletas. 
e) Analisar os dados: nesta fase, depois de coletar os dados, é preciso analisar os dados coletados, 
fazer a tabulação para apresentação em tabelas e gráficos. 
f) Conclusões: depois de passar por todas as etapas anteriores, o pesquisador faz sua conclusão 
do seu estudo, é importante observar que a estatística é uma ferramenta que ajudará na tomada 
de decisões. 
20
UNICESUMAR
Podemos observar com mais detalhes a seguir, na Figura 2:
Figura 2 - Etapas para a construção de uma pesquisa científica / Fonte: o autor.
21
UNIDADE 1
Assim, quando a Estatística é apresentada a um aluno de graduação, ele poderá perguntar: Se a Esta-
tística é essencial às pesquisas, ela é importante para quem quer atuar no meio científico? A resposta a 
este questionamento é sim. Em especial quando falamos em construção do conhecimento. Na prática, 
é preciso estudar sempre, estar atualizado, à medida que novos estudos, sobretudo, da sua área de in-
teresse ou atuação são divulgados. Nesse entendimento, um profissional que trabalha em sala de aula 
pode utilizar a pesquisa em sua área de atuação e se basear em conhecimentos estatísticos, para fazer 
uma publicação científica, por exemplo.
Assim, a estatística também tem função de auxiliar a pesquisa científica e precisa estar alinhada aos 
conhecimentos e ao objeto de estudo, como: estudar uma dada enfermidade, a ação de um medicamento, 
entre outros. Dessa maneira, a Bioestatística está relacionada aos segmentos de ciências da vida, como: 
Ciências Biológicas, Enfermagem, Ecologia, Saúde Pública, Saúde Coletiva, Epidemiologia, Genética, 
entre outros. Dessa forma, “um pesquisador, ao agrupar as informações de determinado estudo, nor-
malmente, ele trabalhará com os resultados provenientes de uma coleta de dados, como contagens, 
experimentos e outros” (PARENTI, 2018, p. 4). Esses dados são chamados de dados primários uma 
vez que o primeiro a ter acesso aos mesmos é o próprio pesquisador, ou a sua equipe. Considera-se 
que o pesquisador tenha trabalhado de forma a garantir um nível adequado de qualidade de dados e 
que as limitações dos mesmos sejam conhecidas.
São usuais, no entanto, nos estudos, os dados secundários provenientes de outras fontes, tais como: pu-
blicações de artigos em periódicos científicos, artigos ou comunicações em eventos científicos ou institutos 
de pesquisa e estatísticas. Como os dados secundários não foram obtidos, diretamente, pelo pesquisador e 
sua equipe, verifica-se que a qualidade deles pode estar prejudicada. Contudo, pelo menos nos exemplos de 
Descrição da Imagem: a Figura 2 apresenta as etapas para a construção de uma pesquisa científica. Apresenta-
mos a fase 1 - Fazer observações. Nesta fase, o pesquisador é motivado pela pesquisa e interessado em conhecer 
melhor o mundo em que vive. Faz a observação dos fatos, fenômenos, comportamentos e atividades e percebe 
que muitas coisas já são conhecidas e outras ainda não. Além disso, define o objeto de investigação, que é o alvo 
da sua pesquisa, o que ele deseja investigar de fato. Caso o objeto de estudo seja passível de mensurações, o 
pesquisador começa a perceber que a estatística vai ser bastante útil em seu processo de construção de conheci-
mento. Por exemplo: diante dos tempos atuais, um pesquisador quer saber a dinâmica do novo Corona vírus em 
uma cidade, para isso, o pesquisador deve compreender esse vírus, a partir de quantificações de novos casos da 
doença, número de internações hospitalares, número de óbitos, quanto foi gasto para controlar e prevenir. Na 
fase 2, apresentamos como definir uma questão. Nesta etapa, o pesquisador especificará o que quer saber em 
relação ao que está sendo estudado. O pesquisador define, pontualmente, sua pergunta de estudo e precisa ser 
bem objetiva, estabelecendo quem serão os sujeitos da pesquisa e se haverá comparações entre grupos. Trata-se 
de uma etapa essencial para que se possa escolher como será utilizada a estatística de análise de dados, que se 
será baseada principalmente na pergunta formulada e no desenho estabelecido. A seguir vem a fase 3 - Formular 
uma hipótese. Aqui o pesquisador fundamentará seu conhecimento prévio para imaginar o que poderia explicar 
o fenômeno observado, isto é, o que poderia responder àquela questão que já foi definida anteriormente. Caso 
essa hipótese seja direcionada a um parâmetro, aqui os testes estatísticos poderão ajudar o pesquisador. Coleta 
de dados está na fase 4. Nesta fase, depois de definidos todos os critérios que delimitarão a população, o pesqui-
sador deverá estabelecer como será feita a coleta de dados, e tem à disposição técnicas baseadas na estatística 
de amostragem para que possam auxiliar o pesquisador selecionar a amostra que representará essa população. A 
penúltima fase, a quinta fase é a Análise de dados. O pesquisador avalia os dados coletados na pesquisa, podendo 
extrapolar dados amostrais. Podem ser apresentados sob forma de tabelas e gráficos e técnicas estatísticas. Na 
última fase, que é a 6, temos a Conclusão. A partir das informações obtidas, o pesquisador pode fazer compara-
ções com estudos prévios fazendo reflexões sobre o estudo realizado por ele. Essas técnicas estatísticas podem 
orientar os pesquisadores nas tomadas de decisões.
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UNICESUMAR
fontes de dados secundários que foram mencionados, espera-se que a qualidade seja elevada. No caso de 
periódicos científicos, a qualidade está relacionada, normalmente, ao prestígio da publicação. É importante, 
que nesta jornada de construção e consolidação do saber e de sua trajetória acadêmica, você compreenda e 
internalize que a qualidade das informações presentes nos periódicos e nos artigos são de extrema impor-
tância. Não é necessário mencionar, aqui, o cuidado que se deve expressar com pesquisas e informações 
provenientes de fontes não confiáveis. Cabe mencionarmos os impactos e os perigos relacionados com a 
propagação de informações irreais, em especial no contexto da saúde. Provavelmente, você recebeu alguma 
corrente no WhatsApp, no início da pandemia do novo coronavírus, contendo alguma informação sem 
a devida indicação da fonte científica e que parecesse, no mínimo, duvidosa. Acertei? Isso aconteceu com 
grande parte da população e nos faz refletir sobre a problemática envolvida em tal prática. Nesse contexto, 
como profissionais da saúde, devemos, por obrigações éticas, pautar nossas decisões mediante a consulta 
de pesquisas confiáveis publicadas e divulgadas em periódicos com relevância e robustez científica. 
Para que possamos nos habituar à consulta de fontes confiáveis e de 
prestígio científico, o uso de plataformas específicas se faz necessá-
rio, como é o caso da plataforma Sucupira, que possibilita, por meio 
de sua ferramenta de consulta, verificar o Qualisdo periódico, pelo 
qrcode: Para acessar, use seu leitor de QR Code.
Para entendermos melhor a análise estatística, dois conceitos são primordiais ao entendimento da 
análise estatística de dados: população e amostra.
Uma população (N) refere-se a um conjunto de elementos que têm, pelo menos, uma característica 
em comum, como todos os acadêmicos dos cursos da área de saúde da UniCesumar. Uma popula-
ção pode ser composta de um número tão grande de elementos que, muitas vezes, não conseguimos 
quantificar. Nesse caso, dizemos que a população é de tamanho infinito. Supondo que faremos uma 
pesquisa para investigar hábitos alimentares dos funcionários de um hospital, podemos entender que 
nossa população (que estamos estudando) é finita, porque teremos o número de pessoas que trabalham 
neste hospital. No entanto, se tivermos como objetivo de pesquisa investigar os hábitos alimentares dos 
indivíduos adultos residentes em uma grande cidade, o tamanho populacional pode ser bastante amplo.
Quando temos um estudo em que usamos toda a população, denominamos censo. Entretanto, em 
boa parte dos estudos, a obtenção de todos os dados de todos os elementos da população pode ser 
inviável, devido às dificuldades de acesso aos indivíduos, o tempo para concluir a coleta das informa-
ções, os custos financeiros e entre outras limitações. Nesse caso, utilizam-se informações provenientes 
de uma amostra, ou seja, de uma parte da população. 
23
UNIDADE 1
Assim, podemos definir amostra (n) como sendo um subconjunto finito da população, isto é, uma 
parte representativa da população, por exemplo: se como população temos todos os alunos dos cursos 
de Saúde da UniCesumar, uma amostra seriam os alunos do primeiro ano do curso.
Uma característica importante da amostra que não podemos esquecer, é que ela seja representativa 
da população da qual foi retirada, isto é, deve ter características similares às daquela população. Uma 
amostra representativa é uma miniatura da população, como podemos observar na Figura 3. No en-
tanto uma amostra que não representa, adequadamente, a respectiva população é chamada enviesada 
ou tendenciosa.
Figura 3 - Seleção de uma amostra 
Um Censo refere-se a um levantamento ou registro estatístico de certa população, de acordo 
com alguns critérios, tais como: sexo, idade, religião, estado civil e profissão. No entanto esse 
conceito está relacionado com a definição clássica de Censo, ou seja, a ideia de Censo Demo-
gráfico. De acordo com a definição de população que foi dada anteriormente, que população 
é um conjunto de elementos com, pelo menos, uma característica em comum, a contagem 
populacional pode estar relacionada ao número de estabelecimentos industriais, rebanhos de 
animais, tamanho de propriedades rurais, número de estabelecimentos bancários etc. Esses cen-
sos são denominados: Censo Industrial, Censo Agropecuário e Censo Comercial e de Serviços.
(IBGE)
Descrição da Imagem: a figura apresenta dois círculos e, em cada círculo, existem grupos de indivíduos com 
diferentes características. O grupo maior é destinado à representação de uma população e está ao lado esquer-
do, enquanto o grupo menor que se refere à amostra e se posiciona à direita. Há uma seta que sai da população 
para a amostra, representando uma parcela da população, contudo, nesta amostra, observam-se características 
representativas da população.
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UNICESUMAR
Façamos, juntos, uma nova reflexão. Considere o seguinte cenário hipotético. Você objetiva realizar 
uma pesquisa para avaliar os hábitos relacionados à saúde dos habitantes adultos de uma cidade de 
porte médio e, para tanto, realizou a coleta de dados, por meio de entrevistas realizadas na praça de 
alimentação de um shopping Center do município em questão.
É importante considerar que, nesse caso hipotético descrito, a amostra selecionada, ou seja, o públi-
co presente na praça de alimentação de um shopping pode fazer com a que pesquisa não alcance seu 
objetivo de verificar os hábitos alimentares de uma população, direcionando você a uma conclusão 
errada sobre tais hábitos. E por que isso aconteceu? Porque não houve nenhum critério para a seleção 
desta amostra. 
Uma das formas de se garantir que a amostra seja representativa quanto à população, consiste 
na utilização de técnicas estatísticas, com as quais, ainda em nosso exemplo hipotético apresentado, 
poderíamos dividir a cidade em setores, em bairros, e para cada setor seria selecionado determinado 
número de habitantes para participarem da pesquisa. Dessa maneira, você conseguiria uma amostra 
mais representativa da população.
É preciso observar que, por mais cuidados que tenhamos na seleção dos elementos que farão parte 
da amostra, ela jamais será, perfeitamente, igual à população em todas as suas características, visto que 
ela é uma fatia da totalidade dos indivíduos. Entretanto uma estratégia importante para obtermos 
amostras tão representativas quanto possível consiste em usar os chamados planos probabilísticos, 
que, com base em técnicas estatísticas, definem como os indivíduos serão melhor selecionados para 
a composição da amostra.
Agora que já sabemos a definição de população e amostra, que tal analisar um exemplo para 
diferenciar, na prática, estes termos que estudamos? Vamos lá? Uma médica pediatra quer 
fazer uma análise estatística do uso de medicamentos homeopáticos por pacientes de um a três 
anos de idade. Ela deseja comparar os efeitos do uso destes medicamentos com os alopáticos. 
Os medicamentos homeopáticos são produzidos de forma diferente dos fitoterápicos, através 
de dinamização. Neste tipo de terapia, são, também, utilizados, além de princípios ativos de 
origem vegetal, outros de origem animal, mineral e sintética. Um tratamento homeopático não 
busca eliminar apenas os sintomas da doença, e sim estimular o organismo a se fortalecer. 
Logo, o tratamento homeopático é eficaz para curar o doente, e não apenas aliviá-lo. Já o tra-
tamento alopático busca, por meio de medicamentos de ação química, eliminar os sintomas 
e manifestações da doença por meio do chamado princípio dos contrários. Por exemplo: uso 
de laxantes na prisão de ventre.
Fonte: CRFESP (2019).
25
UNIDADE 1
Para que possamos avançar, considere o exemplo presente em nosso elemento #Explorando Ideias# 
apresentado anteriormente. Suponha que a médica inicia sua pesquisa definindo a população para 
estudo (todos os seus pacientes que se enquadrem na faixa etária apresentada). Depois disso, ela selecio-
nará dois tipos de amostras diferentes para oferecer a medicação ao paciente, assim terá como amostras:
• Amostra 1: que será composta pelos pacientes cujos pais optaram por medicamentos ho-
meopáticos. Sistematicamente, sua análise terá como indicador o número de vezes em que as 
crianças apresentaram alguma alteração na saúde no período de um ano bem como o tipo de 
doença que apresentaram.
• Amostra 2: será composta pelos pacientes cujos pais não utilizam medicamentos homeopáticos 
nos tratamentos indicados pela pediatra. 
Para dar continuidade em sua pesquisa, a médica realiza os registros e as verificações necessárias ao 
longo de um ano, de acordo com a proposta inicial da pesquisa, e, ao término deste prazo, ela poderá, 
por intermédio dos dados obtidos, verificar se a sua hipótese inicial foi comprovada, ou não. Assim, os 
dados poderão ser utilizados em desdobramentos da mesma pesquisa, ou provocar a necessidade de 
uma nova coleta de dados. A vantagem deste tipo de análise é que ele oportuniza ao profissional mais 
segurança na tomada de decisões, além de melhores e mais confiáveis argumentos junto aos pacientes 
e aos clientes e maior sucesso nas abordagens escolhidas.
Você pode estar se perguntando agora, mas, e na prática, como fica?
Um ganho para os profissionais das áreas de Biológicas e da Saúde consiste no conhecimento sobre 
diferentes experimentos de uma maneira mais clara e objetiva para obtenção de dados concretos que 
podem interferir na qualidade doseu trabalho. Façamos uma nova reflexão, com base em um novo 
cenário hipotético:
 “
Considere que um profissional da saúde trabalhe em dois laboratórios que ficam localiza-
dos em regiões distintas, porém, em uma mesma cidade. No laboratório 1, o profissional 
atende pacientes de baixa renda que quase não fazem consultas nem exames. Já no labo-
ratório 2 o mesmo profissional, atende pacientes que tem uma rotina elevada de consultas 
e exames. Assim, note que esse profissional consegue, ainda que intrinsicamente, analisar 
como está a frequência na procura de exames, em relação aos dois laboratórios e conse-
quentemente, em relação ás duas regiões da mesma cidade. Para tanto, esse profissional 
considera que a população será composta pelos pacientes do laboratório 1 e laboratório 
2, já a amostra será composta pelos pacientes que procuraram atendimento nos últimos 
6 meses. Caso queira verificar com detalhamento, descrição e por meio da Estatística, esse 
profissional poderá elaborar uma tabela para cada laboratório, para agrupar os dados 
que vão servir de parâmetro. Ao finalizar sua pesquisa, o profissional poderá analisar e 
levantar informações que lhe possibilitem concluir com propriedade estatística em qual 
dos laboratórios será necessário um maior estoque, mais colaboradores, dentre outras 
informações voltadas a gestão (PARENTI, 2018, p. 17-18). 
26
UNICESUMAR
De acordo com Parenti, Silva e Silveira (2017), o conceito de variáveis é 
referente a características individuais do que estamos estudando como 
unidade ou objeto de estudo, como: o gênero, o peso, a estatura. Dessa 
maneira, as variáveis representam quaisquer características que possam 
modificar o resultado da pesquisa. Em Bioestatística, assim como em 
Estatística, como já mencionado anteriormente que as variáveis estão 
classificadas em: quantitativas e qualitativas. Assim, as quantitativas 
são referentes a atributos que podem ser medidos ou mensurados, e as 
qualitativas somente a atributos (que não sejam numéricos). Retomando 
estes conceitos, dizemos que:
• Variáveis quantitativas: referentes a valores numéricos, por 
exemplo: peso, altura, número de espécies em uma floresta, nú-
mero de nascidos vivos em uma maternidade, enfim, as variáveis 
quantitativas se adequam às necessidades da pesquisa e repre-
sentam valores referentes ao universo pesquisado. Podem ser 
divididas em discretas ou contínuas. As variáveis quantitativas 
discretas são referentes a contagens ou números inteiros, como 
por exemplo: número de nascidos vivos em uma maternidade, 
número de óbitos de uma cidade. Também podem ser classifica-
das em contínuas, que são referentes a mensurações ou medidas, 
tais como: peso de uma pessoa, estatura de um indivíduo, entre 
outros.
• Variáveis qualitativas: referentes a atributos não mensuráveis, 
como gênero, etnia, entre outros. Podem ser divididas em no-
minais ou ordinais. Uma variável é qualitativa nominal quando 
temos, por exemplo, uma espécie. Já uma variável é qualitativa 
ordinal quando são referentes a atributos que podem ser clas-
sificados de acordo com uma hierarquia, como a prestação de 
um serviço, sendo do melhor ao pior.
As variáveis quantitativas e qualitativas são muito utilizadas em todos 
os tipos de pesquisas que usam dados estatísticos (CRESPO, 2009). A 
seguir, vejamos alguns exemplos que podem auxiliar no entendimento 
da finalidade e do conceito de cada uma, assim como as diferenças 
entre elas. Vamos supor que temos que fazer uma pesquisa que tenha 
por objetivo analisar a relação entre o hábito de fumar e o desenvol-
vimento de doenças pulmonares. Para essa pesquisa, fará-se presente 
uma série de variáveis diferentes com as quais poderemos trabalhar, 
tais como (Figura 4):
27
UNIDADE 1
Figura 4 - Análise das variáveis / Fonte: a autora.
Descrição da Imagem: a figura 4 apresenta as análises das variáveis. De cima pra baixo: Variáveis quantitativas 
discretas: analisar a relação entre o número de cigarros que são consumidos por dia por cada um dos pacientes 
com a idade de início do consumo de cigarros e a idade atual; Variáveis quantitativas contínuas: avaliar o peso 
dos pacientes bem como o estado de saúde; Variáveis qualitativas nominais: fazer uma relação entre o gênero 
dos investigados ao hábito de fumar; Variáveis qualitativas ordinais: fazer um registro quanto o grau/estágio da 
doença pulmonar que os pacientes se encontram, classificando-os em: inicial, intermediário e terminal.
Dessa forma, é fundamental e muito importante destacar qual será a variável que o pesquisador es-
colherá para analisar no seu objeto de estudo. Parenti, Silva e Silveira (2017) trazem-nos conceitos 
de pesquisa experimental, que objetivam identificar as relações entre duas variáveis. No método 
experimental, deve-se provocar variações na ocorrência de uma variável e verificar se ela é a causa de 
algum efeito em outra, por exemplo: podemos utilizar diferentes medicamentos para determinada 
doença e observar os seus resultados. Na pesquisa correlacional, não tem como provocar mudanças 
nas variáveis, assim, o pesquisador observa as alterações e seus efeitos, elencando as variáveis que serão 
observadas, por exemplo: avaliar os efeitos das alterações naturais de temperatura em determinado 
ambiente e nos seres que vivem ali. A pesquisa de levantamento tem variáveis não interferentes, 
como uma pesquisa eleitoral, que terá como universo a população da cidade, do estado ou do país. A 
amostra deve ser composta por número representativo de cada segmento da sociedade, por exemplo 
pessoas que podem votar que farão parte desta amostra. Existem, ainda, outros tipos de pesquisa que 
atendem às necessidades específicas de cada objeto de estudo e que terão suas características próprias, 
como os estudos de caso e as observações.
28
UNICESUMAR
Neste sentido, é relevante que o pesquisador tenha em mente: Qual é o meu objeto de pesquisa? Qual 
é meu público-alvo? Quais hipóteses desejo comprovar com a minha pesquisa? Que tipo de pesquisa 
se adéqua melhor ao meu objeto de estudo? Respondidas estas questões, o pesquisador pode pensar 
em quais metodologias poderá usar para sua investigação. Com a escolha da metodologia, virão as 
decisões sobre como tratar os dados estatísticos levantados, que tipos de questões deverão ser feitas, 
se os dados serão quantitativos ou qualitativos e, assim, sucessivamente.
Como você pôde perceber, falamos bastante do conceito de amostra. Mas por que esse conceito é 
tão importante dentro de uma pesquisa? Na prática, temos situações em que não se torna viável o uso 
de uma população, e o pesquisador precisa utilizar uma amostra. Mas quais são essas situações? De 
acordo com Barbetta (2014), as técnicas de amostragem são utilizadas quando temos:
1. Economia: geralmente, nas pesquisas, é muito mais econômico trabalharmos com amostra, ou 
seja, com uma pequena parcela da população, do que como um todo. Supondo que você precisa 
fazer uma pesquisa em um bairro que tem 25 mil pessoas, imagine o custo para entrevistar todas 
as pessoas que fazem parte da população deste bairro? Fica mais econômico selecionarmos 
uma amostra, ou seja, uma parte de moradores do bairro para fazer parte da entrevista, do que 
trabalharmos com 25 mil pessoas.
2. Tempo: muitas vezes, o pesquisador não tem tempo suficiente para estudar toda população, 
por exemplo, ele tem por objeto de pesquisa saber se as pessoas em um bairro fazem reciclagem. 
Nesse bairro tem 25 mil pessoas, e o pesquisador tem cinco dias para fazer a pesquisa, nesse 
caso, ele deverá recorrer a uma técnica de amostragem para dar continuidade à sua pesquisa. 
3. Confiabilidade e operacionalidade: quando o pesquisador precisa reduzir o número de 
elementos, na qual ele poderá dar mais ênfase aos casos individuais estudados. 
Para Barbetta (2014), entretanto, existem situações em que as técnicas de amostragens não são viáveis, 
tais como:
Ao decidir realizar uma pesquisa na área da saúde, é imprescindível que o pesquisadorconhe-
ça as normas estabelecidas pelo Conselho Nacional da Saúde por intermédio da Resolução 
Nº 01/88, de 13 de junho de 1988. Essas normas referem-se a questões éticas que envolvem 
pesquisas com seres humanos, em relação à dignidade, à adequação aos princípios éticos 
e científicos, à privacidade do indivíduo e aos possíveis riscos que o estudo possa acarretar.
Fonte: Brasil (1988, on-line).
29
UNIDADE 1
1. Quando a população pequena: nesse caso, quando a população é pequena, fica melhor estu-
dar todos os elementos do que uma parte apenas, imagine a situação: um professor tem quinze 
alunos em uma turma e quer saber quantos praticam a reciclagem em suas casas. Nesse caso, 
por se tratar de uma população pequena, vale a pena o professor trabalhar com todos seus 
quinze alunos, do que com uma parte deles apenas.
2. Quando a característica é de fácil mensuração: este caso ocorre por exemplo, quando a po-
pulação é de fácil acesso, e quando não compensa elaborar um plano de amostragem. Considere 
que um professor quer saber dentre os alunos de sua escola, quantos são a favor de participar 
da feira de ciências, para isso, ele pode entrevistar, ou colocar urnas na escola e incentivar a 
participação de todos na própria escola.
3. Necessidade de alta precisão: por exemplo, o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
(IBGE) faz o censo demográfico, a cada dez anos, para conhecer as características da popula-
ção brasileira. Nesse caso, a pesquisa é feita com toda população, e não com parte da amostra.
Segundo Arango (2011), um conceito importante que se deve ter em mente quando se trata de le-
vantamento de dados é o de que o sucesso nas conclusões tiradas acerca da população com base nas 
informações colhidas de uma ou mais amostras depende da criteriosa seleção desta(s). Dessa forma, se 
os dados forem mal coletados, certamente, carregarão suas distorções para qualquer análise que se faça 
deles. Toda pesquisa tem suas limitações, nos seus resultados, decorrentes da metodologia empregada 
na investigação. Para termos sucesso nas conclusões em uma pesquisa, é preciso ter a metodologia 
bem descrita bem como o passo a passo do estudo. 
Basicamente, existem dois tipos de validade, validade interna e validade externa. A validade 
interna diz se as conclusões de uma pesquisa são corretas para a amostra estudada. Essa va-
lidade é pré-requisito para a validade externa. A validade externa diz se as conclusões de uma 
pesquisa são aplicáveis à população da qual a amostra se originou ou a outras populações.
A limitação dos resultados de uma pesquisa científica deve ser discutida à luz dos possíveis erros 
metodológicos (vieses) que constituem ameaças à validade da pesquisa. Busca-se, então, um nível de 
confiança que é possível depositar nos resultados e conclusões a partir de uma análise criteriosa dos 
possíveis erros e suas causas. Chamamos de viés um erro sistemático (vício, distorção) e não intencional, 
proveniente de questões metodológicas. Existem dois fatores que influenciam no correto levantamento 
dos dados: a representatividade e a fidedignidade.
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UNICESUMAR
A representatividade é um fator associado à forma de amostragem. Assim, de uma maneira qual, 
quando selecionamos uma amostra, buscamos reproduzir as características observáveis da população. 
Este procedimento é conhecido como critério de proporcionalidade e, quando ele é considerado, diz-se 
que a amostra é representativa da população em questão. No entanto, para que isto seja possível, as 
características da população devem ser, previamente, conhecidas. Contudo a disponibilidade de in-
formações prévias sobre a estrutura populacional para um estudo nem sempre é a ideal, de forma que, 
normalmente, a fonte de informação acaba sendo um outro estudo ou dados estatísticos secundários, 
extraídos de institutos de pesquisa, por exemplo. 
Na falta de informações sobre a composição da população em estudo, trata-se de que a escolha 
seja a mais isenta possível, adotando-se algum critério de aleatoriedade (escolha ao acaso), como um 
sorteio (ARANGO, 2011). Todavia, quando os dados necessários para o conhecimento dos atributos da 
população estão disponíveis e são ignorados ou manipulados, a amostra resultante seria considerada 
tendenciosa. Conclusões e estimativas efetuadas com base nessa amostra não possuiriam consistência.
Para entender melhor este conceito, vejamos o exemplo: imagine um estudo feito por biólogos e 
biomédicos para verificar a incidência de Escherichia coli em determinado município. O exame da 
água é fundamental para distribuição, principalmente quando destinada ao consumo humano. Assim, 
parece claro que o estudo deverá ser realizado por amostragem domiciliar da água, pois seria inviável 
testar todos os domicílios. Supondo ainda que existem outras informações, como: a classificação das 
áreas geográficas (rural e urbana, por exemplo), a localização dos bairros, a população dos bairros e a 
taxa de atendimento com água tratada. Podemos observar o resultado com o exemplo de amostragem 
com as informações no Quadro 1.
Quadro 1 - Exemplo de amostragem com informações 
População (N) Número de Habitantes Taxa de Atendimento com Água Tratada
Rural 1.000 0%
Urbana 9.000 89%
Bairro A 2.000 100%
Bairro B 2.000 87%
Bairro C 5.000 80%
Fonte: adaptado de Arango (2011).
Com essas informações, uma amostra representativa da população de domicílios deveria observar que:
• Todos os locais sejam alcançados pela pesquisa, observando-se a distribuição geográfica (área 
urbana, com seus três bairros e área rural). Não sendo possível, por simples conveniência, efetuar 
a pesquisa somente em domicílios urbanos no bairro A.
• Seja considerada, nesse caso, a população de cada setor geográfico. A amostra deverá ser cons-
tituída de partes proporcionais idênticas às da população. Assim, 10% da amostra seriam cons-
tituídos por domicílios rurais, 20% do bairro A etc. Na falta das populações, poderiam ser 
empregados pesos para a constituição da amostra, de acordo com o pesquisador.
• Exista total aleatoriedade na escolha dos domicílios.
31
UNIDADE 1
Estes aspectos são importantes para evitar caracterizar a amostra como tendenciosa e, consequen-
temente, adquirir credibilidade, sem espaço para gerar conclusões duvidosas.
Outro aspecto que deve ser levado em conta no trabalho de levantamento de dados e cons-
tituição das amostras é o da fidedignidade dos dados ou das informações, relacionada com a 
precisão dos dados ou com a sua qualidade.
A falta de precisão pode ser ocasionada por vários motivos. De uma maneira geral, podemos 
ter as situações: equipamentos que não sejam aferidos corretamente, falta de calibração de equipa-
mentos, questionário mal elaborado (no caso de entrevistas, com perguntas tendenciosas) e falhas 
na hora da coleta. No primeiro caso, o uso de balança mal calibrada, réguas com defeito, coletor 
de amostra (de água, por exemplo) inadequado, amostras em mau estado de conservação pode 
causar erros nas medições. Existem, também, alguns exames laboratoriais, como os que implicam 
contagem e estão sujeitos à falha. Nesses casos, durante o levantamento dos dados da amostra, é 
recomendado, para minimizar as falhas, utilizar os mesmos aparelhos.
Já no segundo caso, existem informações que carregam grande margem de erro. Por exemplo, 
suponha que um questionário contenha a seguinte pergunta: Quanto tempo faz desde que você foi 
ao médico pela última vez? Mesmo que a pessoa entrevistada tenha boa vontade em responder e 
não esteja tencionando falsear a resposta, ela pode encontrar dificuldades em realmente precisar 
o tempo solicitado pela pergunta. A razão da resposta do entrevistado poder apresentar uma falha 
de informação é simplesmente o fato de que um conjunto de informações não é, devidamente, 
registrado e, para obtê-las, às vezes, não existe alternativa a não ser contar com a memória do en-
trevistado. Outro exemplo de uma questão que poderia suscitar erros seria: Já dirigiu embriagado?Tratando-se de um tema que, em boa parte dos casos, cria constrangimento ao entrevistado, ou 
ele pode falsear a sua resposta, exagerando ou escondendo a verdadeira informação. Pelos mais 
variados motivos, desde a precária memória em alguns casos, passando pelo medo e a própria 
fantasia do entrevistado, é comum a falta de precisão das respostas. Por este motivo, os questioná-
rios de levantamento de dados devem ser elaborados com extremo cuidado, evitando perguntas 
vagas ou que deem margem a respostas muito subjetivas. Naturalmente, seus resultados devem 
ser tomados com grande cautela.
Agora que já sabemos que a amostragem é importante nas pesquisas e que é utilizada na prática, 
conheceremos algumas técnicas estatísticas de amostragem. Já estudamos em nossa disciplina, 
que a população (N) refere-se ao universo da pesquisa, como sendo um conjunto de elementos 
que tenha pelo menos uma característica em comum (CRESPO, 2009). E a amostra (n) é uma 
parte da população. Por exemplo, ao utilizarmos como população todos os pacientes internados 
em determinado hospital, pode-se definir que serão parte da pesquisa apenas os internados em 
leitos ímpares ou os que permanecerem internados por mais de dois dias. O critério de escolha 
para a determinação da amostra seguirá as necessidades e os objetivos da pesquisa, desde que 
sejam imparciais, não tendenciosos e representativos da população. Para isso, deve-se definir a 
população que se busca e a característica investigada.
 
32
UNICESUMAR
As técnicas de amostragem podem ser divididas em probabilísticas e não probabilísticas. A amostra-
gem probabilística considera que todos os elementos da população tenham a mesma probabilidade 
(diferente de zero) de compor a amostra. A não probabilística é definida por elementos não aleatórios.
Uma amostragem probabilística é aquela em que todos os elementos da população tem a mesma 
chance de compor a amostra, podendo ser dividida em:
a) Amostragem casual simples ou aleatória simples: refere-se a um evento de seleção simples, 
como o caso de um sorteio. Para compreendermos por meio de exemplos, considere a população 
o total de pacientes que se consultam em um hospital X. Com o objetivo de investigar os tipos de 
patologias que os pacientes apresentam, um sorteio é realizado para direcionar os selecionados 
a um estudo clínico. Ao realizar um sorteio, compreendemos que a amostragem foi realizada 
de forma casual simples ou aleatória simples. Vejamos outro exemplo: a população de outro 
estudo é composta por pacientes de um hospital (500 pessoas), considere que o pesquisador 
almeja desenvolver uma pesquisa com 10% desta população, ou seja, a amostra será composta 
por 50 pacientes deste hospital. Para tanto, ele realizará um sorteio simples dos 50 pacientes 
que comporão a amostra, o que caracteriza uma seleção por amostragem casual simples. 
Na Figura 5, podemos observar um exemplo de um sorteio simples, de amostragem aleatória. No 
exemplo hipotético, temos doze pessoas, enumeradas de um a doze, considere que deste total obtere-
mos uma amostra composta por quatro pessoas. Considere que, após um sorteio simples, as pessoas 
selecionadas foram os indivíduos com os números: 2, 5, 8 e 11. Logo, estas pessoas passam a compor 
a amostra. 
A definição da amostra de uma pesquisa clínica é dividida em quatro fases:
• Critérios de inclusão: quais são as características necessárias para a participação do estu-
do. Por exemplo: no estudo de determinada patologia, estarão incluídos os pacientes que 
apresentam os sintomas há menos de cinco anos.
• Critérios de exclusão: quais características podem eliminar os candidatos ao estudo. No 
exemplo, estarão excluídos todos os pacientes que apresentam sintomas há mais de cinco 
anos.
• Escolha da técnica de amostragem: o que dependerá dos objetivos a que a pesquisa se 
propõe.
• Consentimento livre e esclarecido: em que o paciente ou sujeito participante da pesquisa 
afirma conhecer as condições e o seu desejo de contribuir.
Fonte: Pereira (2003).
33
UNIDADE 1
Figura 5 - Amostragem casual simples, sorteio simples 
Descrição da Imagem: a fi-
gura representa um sorteio 
simples no qual temos doze 
pessoas enumeradas de um 
a doze. Uma seta indica a rea-
lização de um sorteio no qual 
as pessoas sorteadas passam 
a compor a amostra. A nova 
composição da amostra se dá 
com os representantes da po-
pulação enumerados com os 
números 2, 5, 8 e 11.
b) Amostragem sistemática: os elementos são escolhidos a partir de um fator que se repete. Para 
que ocorra, a população deve estar ordenada de forma aleatória, como em uma lista ou fila. Por 
exemplo, a partir das fichas de consultas da mesma Unidade Básica de Saúde (UBS), retira-se 
a 15, depois a 30, a 45, e assim sucessivamente, até atingir um número de pacientes desejado, 
que deve ser proporcional ao número da população de pacientes atendidos. Ou define-se que 
a pesquisa se dará com os pacientes que estiveram em consulta no mês de maio. Para exem-
plificar, você pode observar a Figura 6, na qual temos treze pessoas em uma fila (ordenada). 
Considere que selecionaremos uma amostra composta por cinco pessoas. Para tanto, podemos 
utilizar a equação 1 a seguir:
n
NI=
Uma ferramenta importante para a realização de seleção de amostras aleatórias são os de-
nominados números aleatórios. Estes são números, compreendidos em um intervalo, cuja 
probabilidade de serem selecionados é igual, como em um sorteio. Em programas como o 
Excel®, a função geradora de números aleatórios permite definir o intervalo do sorteio e por 
tipo de número, inteiro ou real. Para isto utiliza a função ALEATORIO ou ALEATORIOENTRE, de-
pendendo da versão. No último caso, a função é acompanhada de um argumento que permite 
mudar o intervalo do sorteio. Por exemplo: ALEATORIOENTRE (a, b) sorteia números entre a e b.
(H. G. Arango)
34
UNICESUMAR
Em que:
I = intervalo 
N = População
n = amostra
Para isso, temos: 
5
13I=
Portanto, escolheremos (ou sortearemos) a primeira pessoa que comporá a amostra, e contará o in-
tervalo de 3 em 3. Supondo que determinamos que a primeira pessoa da fila será a primeira a compor 
a amostra, somaremos mais três, a próxima pessoa será a número 4, depois, somaremos mais 3, será a 
número 7, somamos mais 3 e teremos a pessoa na posição 10, e, por último, somamos mais 3 e teremos 
a pessoa na posição 13. Assim, a amostra torna-se sistemática, ou seja, foi definido por meio de um sis-
tema antes de selecionar a amostra, que esta será composta pelos indivíduos nas posições: 1, 4, 7, 10 e 13.
Figura 6 - Amostragem Sistemática 
Descrição da Imagem: na figura, temos a amostragem Sistemática em que se observa uma imagem composta 
por 13 pessoas, foi calculado, anteriormente, que o sistema será de 3 em 3, ou seja, sistematizado para a seleção 
dos indivíduos que estão na posição: 1, 4, 7, 10 e 13 que passam a compor a amostra.
c) Amostragem estratificada: será a amostragem escolhida quando a população estiver es-
tratificada. O tamanho dos estratos deve ser proporcional aos seus tamanhos na população 
de origem. Como a população de um hospital é composta por 500 pessoas, divididas em 200 
homens e 300 mulheres, supondo que o pesquisador, deseja 10% de uma amostra, assim, a 
amostra será composta por 50 pessoas, divididas em: 20 homens e 30 mulheres. Na Figura 7, 
temos um modelo de amostragem estratificada, em que os grupos foram divididos para, em 
seguida, serem selecionados uma amostra. 
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UNIDADE 1
Figura 7 - Amostragem Estratificada 
Descrição da Imagem: na figura, temos a amostragem estratificada, na qual temos um grupo de pessoas dividi-
das em dois grupos, o primeiro grupo composto doze pessoas, e o segundo grupo composto por nove pessoas. 
Descrição da Imagem: a figura 8 é composta por cinco grupos de três pessoas, sendo destacado dois grupos 
compostos por três pessoas. 
d) Amostragem por conglomerados: o agrupamento se dará por proximidade física, indepen-
dentemente de outras características,ou seja, por um conglomerado. Por exemplo: a amostra 
será composta por um grupo de pacientes do hospital A, que moram na mesma rua da unidade. 
Na Figura 8, você pode observar um exemplo de amostragem por conglomerados, supondo que 
há pessoas em locais diferentes, e você fez um sorteio com dois locais diferentes, sua amostra 
será composta por essas pessoas nestes locais diferentes. 
 
Figura 8 - Amostragem por conglomerados 
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UNICESUMAR
Temos um resumo das técnicas de amostragem probabilística com suas divisões bem como suas pala-
vras chaves e um exemplo. Podemos perceber que a amostragem probabilística (Figura 9), que se trata 
daquela amostragem que todos os elementos podem fazer parte da amostra é dividida em: amostra-
gem casual simples - sorteio simples; amostragem sistemática - definição de um sistema; amostragem 
estratificada - subdivisão de grupos e amostragem por conglomerados - territórios. 
Figura 9 - Resumo das técnicas de amostragem probabilística / Fonte: a autora.
Descrição da Imagem: na figura, temos um resumo da amostragem probabilística; primeiro temos a amostragem 
casual, que é um sorteio simples, como: Sortear 5% de uma população de 100 pessoas. Temos a amostragem 
sistemática, que é a definição de um sistema, e como exemplo temos: Amostra composta por 25 casas em um 
intervalo definido de cinco em cinco. Temos a amostragem estratificada composta pela subdivisão de grupos, e 
como exemplo temos: População composta por 1000 pessoas, 800 homens e 200 mulheres, definido 10%. Portanto, 
80 homens e 20 mulheres. Por fim, temos a amostragem por conglomerados, que é locais/cluster, como exemplo 
temos: em uma cidade sortear um bairro dentre todos os conglomerados. 
Além disso, a amostragem também pode ser não probabilística, isso significa que existe uma escolha 
deliberada dos elementos da amostra e, dependendo dos critérios do pesquisador, temos:
• Amostragem por acessibilidade ou por Conveniência: a seleção se dará a partir de elementos 
que estejam ao alcance do pesquisador. Essa amostragem não tem verdadeiro valor estatístico e 
serve mais como forma de buscar dados iniciais para a pesquisa, como a amostra ser composta 
por um grupo de dados formado com perguntas feitas a pessoas em um shopping da cidade. 
Na Figura 10, você pode observar que as pessoas participantes da amostra são selecionadas de 
acordo com os critérios estabelecidos pelo pesquisador.
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UNIDADE 1
Figura 10 - Amostragem por conveniência 
Descrição da Imagem: na figura, temos a amostragem por conveniência e temos um grupo de 15 pessoas, e a 
pessoa sorteando, por conveniência 5, pessoas destacadas na figura. 
• Amostragem por julgamento ou intencional: neste caso, a seleção ocorre a partir do julga-
mento do pesquisador, por exemplo, quando se quer fazer uma pesquisa com o intuito de se 
comprovar que o consumo de carne tem influência sobre a saúde das pessoas. Escolhe-se Porto 
Alegre - RS como base para a coleta da amostragem por se considerar que seja a capital onde 
mais se consome este alimento no Brasil.
• Amostragem por cotas: neste caso, oferece mais rigor à coleta, sendo que a fixação das cotas 
deve seguir critérios que caracterizam a amostra como representativa da população. No exemplo 
da carne, primeiro é feita uma análise da população de Porto Alegre e, depois, são definidas as 
proporções entre homens, mulheres, as faixas etárias e os estratos sociais. Em seguida, serão 
entrevistados um número de pessoas correspondente à proporcionalidade de cada um desses 
grupos. Dessa maneira, haverá uma amostragem significativa de toda a população da cidade.
Temos um resumo das técnicas de amostragem não probabilística (Figura 11) com suas divisões bem 
como suas palavras chaves e um exemplo. Podemos perceber que a amostragem por conveniência 
ou acessibilidade é aquela em que os elementos que comporão a amostra estão de fácil acesso do 
pesquisador; a amostragem por julgamento é aquela em que há interferência, ou seja, julgamento do 
pesquisador, e, na amostragem por cotas, as cotas são fixas pelo pesquisador, em seguida, é feita a coleta 
de dados que comporão a pesquisa. 
38
UNICESUMAR
Amostragem não 
probabilística
Amostragem por 
conveniência ou 
acessibilidade
Amostragem por 
julgamento
Amostragem por 
cotas
Elementos 
a partir do 
alcance do 
pesquisador
Julgamento do 
pesquisador Fixa cotas
Ex.: Aplicação de 
questionários/
entrevistas em 
uma escola para 
levantamentos de 
dados iniciais. 
Ex.: De�ne 
proporções e 
cotas, para então 
fazer a coleta de 
dados. 
Ex.: Um pesquisador 
passa a integrar um 
grupo de pesquisa 
de um laboratório 
em especí�co por 
compreender que o 
laboratório tem 
condições e 
expertise em sua 
área de interesse.
Figura 11 - Amostragem não probabilística / Fonte: a autora.
Assim podemos observar que as técnicas de amostragem podem ser muito úteis para os pesquisadores, 
Parenti, Silva e Silveira (2014) salientam que é importante que os investimentos em pesquisa possam 
ser ampliados, aproximando a teoria do cotidiano, e que o tipo de pesquisa e as ferramentas usadas em 
geral não requerem alto investimento, mas a geração de informações adequadas a respeito de doenças 
e tratamentos fará a diferença na vida de cada um. 
Dessa forma, podemos citar várias linhas de investimentos necessários nos dias de hoje, como o 
aumento da resistência bacteriana, a ausência de tratamentos eficazes para doenças endêmicas em países 
pobres, como a dengue, as pesquisas em saúde mental, entre outros. Os diferentes tipos de amostragem 
podem se mostrar bastante úteis no cotidiano dos profissionais da área biológica e da saúde, pois auxilia 
tanto na administração de consultórios e clínicas quanto na determinação de estratégias de tratamentos, 
medicamentos e outras. Dependendo dos objetivos propostos pela pesquisa, o desafio é determinar 
que tipo de amostragem escolher para que os dados obtidos sejam um reflexo real da investigação.
É possível perceber que as pesquisas, geralmente, requerem atenção especial dos profissionais da área 
biológica e da saúde tanto para atualização e frequente busca por alternativas e novos procedimentos 
quanto para alimentar a própria necessidade de busca. O médico, o enfermeiro, o farmacêutico, o biólo-
go, enfim, todos os profissionais dessa área devem estar atentos às possibilidades e aos conhecimentos 
desenvolvidos em pesquisas.
Descrição da Imagem: a 
Figura 11 apresenta-nos 
a amostragem não pro-
babilística, iniciando pela 
Amostragem por conve-
niência ou acessibilidade, 
que se trata de elemen-
tos a partir do alcance do 
pesquisador. Temos, por 
exemplo, a aplicação de 
questionários/entrevistas 
em uma escola para le-
vantarmos dados iniciais. 
Depois, a amostragem por 
julgamento, que se trata de 
julgamento do pesquisa-
dor. Temos como exemplo: 
um pesquisador supõe que 
o departamento de Biolo-
gia tem mais publicações e 
ele pesquisa lá a partir dis-
so. Por fim, a Amostragem 
por cotas, nas quais são fi-
xadas as cotas, por exem-
plo: define proporções e 
cotas para, então, fazer a 
coleta de dados. 
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UNIDADE 1
Você percebeu que a Bioestatística será bem aplicada em seu futuro profissional? Ao escolher as áreas 
das Ciências Biológicas e da Saúde verá que, para realizar uma pesquisa, será necessário entender o 
conceito de população (N) e amostra (n) bem como entender os meios de pesquisa e a técnica de 
amostragem que será utilizada. Como exemplo você pode fazer uma pesquisa com seus alunos em um 
colégio, com o objetivo de saber se eles praticam ou não a reciclagem. Mas, no momento em que for fazer 
essa pesquisa, se o colégio tem 5.000 alunos, e você tem um tempo curto para fazê-la, pode recorrer a 
uma técnica de amostragem que estudamos aqui nesta unidade, na disciplina de Bioestatística e fazer 
essa pesquisa com uma amostra representativa da população. Além disso, quando você vai a campo, 
por exemplo, fazer uma coleta de água em um rio para verificar a qualidade da água,ao retirar essa 
amostra de água (está utilizando uma técnica de amostragem) e ao leva-la ao laboratório para estudar 
parâmetros físico-químicos e microbiológicos, saindo o resultado, ao interpretar, você estará fazendo 
uma projeção da qualidade da água daquele rio, então, você utilizou a técnica de estatística inferencial. 
Você sabia que os professores da área das Ciências Biológicas e da 
Saúde podem contribuir para a conscientização e prevenção para 
saúde ao trabalhar educação ambiental em sala de sala de aula? Tra-
ta-se de um tema muito importante e que traz engajamento entre as 
turmas. Imagine que você fará um trabalho com seus alunos sobre 
caracterização de resíduos sólidos (lixo) e composição gravimétrica, 
para isso, existe uma norma específica, a NBR 10.007/2004, que traz 
vários métodos, e você pode fazer com seus alunos. Em nossa roda de 
conversa, traremos uma explicação dessa norma e como fazer o mé-
todo de quarteamento. Ouça e replique com seus alunos, vamos lá?
O artigo Desenho da Amostra da Pesquisa Nacional de Saúde 2013, 
publicado pela revista científica Epidemiologia Serviços de Saúde, no 
ano de 2015, aborda a questão da importância de um plano amostral, 
uma população alvo, e técnicas de amostragem bem como a con-
dução de uma pesquisa. O trabalho apresenta a forma como foram 
elaborados os questionários propostos na pesquisa, as técnicas de 
amostragem e a tabulação dos resultados oriundos da pesquisa. 
Recomendo a leitura para aprofundamento, por meio de um estudo científico dos aspectos 
que estudamos nesta unidade. Boa leitura! Para acessar, use seu leitor de QR Code.
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M
A
P
A
 M
EN
TA
L
Olá, aluno (a), chegamos à avaliação e, aqui, você fará um Mapa de Empatia que consiste em fazer 
a autoavaliação de uma forma mais divertida de tudo que foi estudado até agora nesta unidade. 
Vamos lá? Você se identificará e se perguntará como fará um mapa sobre as técnicas de estatística 
e amostragem. Vejamos, você poderá pensar em como estas informações tratadas nesta unidade 
como as técnicas de estatística poderão ajudar você em uma pesquisa, em que se tem as etapas 
de planejamento, coleta de dados, agrupamento dos dados (tabelas e gráficos) análise e avaliação 
podem ajudar em uma pesquisa científica, em sua vida profissional ou, até mesmo, em sala de 
aula. Também, verá como as técnicas de amostragem podem ajudar a trabalhar, corretamente, 
com uma amostra que seja representativa da população. Então, comece escrevendo seu nome, 
sua idade e preencha com comentários, tópicos ou perguntas sobre si mesmo dentro do quadro 
da empatia. E, no final, você verá o tanto de coisas que descobrirá sobre este tema proposto. 
Assim, utilize o Mapa de Empatia para refletir e se expressar nas questões a seguir: 
O que pensa e sente?
Qual a importância da Bioestatística para sua formação?
Como você pode aplicar isso tudo que você aprendeu em sala de aula?
O que vê?
O que você já viu em relação na prática utilizando técnicas estatísticas?
O que escuta?
O que você já tinha ouvido falar sobre Bioestatística?
Você já tinha ouvido falar em técnicas de amostragem?
Consegue entender suas importâncias nas pesquisas?
O que fala e faz?
O que você achou do conteúdo estudado até o momento? Faz sentido um futuro professor da 
área da Saúde ou da área das Ciências Biológicas estudar técnicas de Estatística? Quais são suas 
aplicações?
As dores
Quais são suas dificuldades?
Você acha que vem coisas mais difíceis na disciplina? 
Consegue entender como os conceitos e exemplos são essenciais para sua compreensão?
Os ganhos 
O que você ainda acha que tem que estudar para entender melhor a Bioestatística?
2
Olá, aluno(a), esta unidade será fundamental para sua futura atua-
ção profissional na área das Ciências Biológicas e da Saúde. Aqui, 
aprenderá a construir tabelas bem como compreenderá suas re-
gras. Além disso, aprenderá a elaborar gráficos e fará suas leitura 
e interpretação.
Tabelas e Gráficos
Me. Renata Cristina Souza Chatalov
42
UNICESUMAR
Para começarmos a nossa jornada nesta unidade, compartilharei 
uma experiência profissional para que possamos problematizar e, 
consequentemente, refletir. A primeira vez que participei de uma 
pesquisa de campo foi para fazer um diagnóstico para elaboração 
de um Plano de Gerenciamento de Resíduos Sólidos (PGRS), em 
uma empresa de revenda de peças para automóveis. Para aprovei-
tar ao máximo o tempo na empresa e a visita in loco, elaborei um 
check list bem simples que trazia informações sobre: tipo de resíduo, 
quantidade gerada (kg/mês) e como estava sendo feita a destinação 
final deste resíduo neste momento. 
Depois de fazer a visita, coletar os dados, foi preciso trabalhar 
nesses dados, afinal, não poderia entregar à empresa o check list 
em que fiz a coleta de dados. Assim, a partir dos dados coletados, 
elaborei uma tabela bem organizada dentro das normas da ABNT 
e também fiz um gráfico apontando o resíduo que era gerado em 
maior quantidade, assim, poderia indicar o que meu cliente poderia 
fazer para cumprir a legislação e minimizar os custos que ele tinha 
com a destinação final de resíduos. 
Agora que contei uma experiência vivenciada por mim, nesta 
situação apresentada, como você acredita que eu deveria ter traba-
lhado com dados a partir de coletas? Como eu deveria ter construí-
do uma tabela? E os gráficos?
Assim, os gráficos e as tabelas são as principais formas de 
apresentação dos resultados de uma pesquisa. Conhecer as re-
gras e as normas específicas que regem a construção de tabe-
las, além de aprender o passo a passo para sua construção é 
importante e imprescindível para a compreensão e, também, para 
orbitarmos neste universo estatístico e bioestatístico. É importante, 
também, compreendermos, corretamente, como construir e inter-
pretar gráficos. Podemos perceber que a Bioestatística pode ajudar 
com as regras e as etapas para a construção de uma tabela ou um 
gráfico. Sabemos que muitos alunos têm a dificuldade de lidar com 
tabelas e gráficos. 
43
UNIDADE 2
Para isso, convido você a fazer a leitura do artigo intitulado Análise e inter-
pretação de tabelas e gráficos estatísticos. A fim de utilizar dados interdisci-
plinares. Nesse artigo, você verá o ensino e a aprendizagem da Estatística bem 
como a utilização de procedimentos e conceitos. Acesse o qrcode a seguir:
Como apresentamos na Unidade 1, os dados sobre a dengue, daremos 
continuidade no mesmo exemplo, tudo bem? Sabemos que esta nossa situação 
é hipotética, e você, graduando (a) na área de Biológicas e da Saúde, que está 
atuando em sala de aula, quer fazer um experimento a respeito dos casos de dengue do seu bairro. 
Desta forma, faça uma pesquisa em forma de formulário com dez pessoas, que podem ser membros 
de sua família ou mesmo colegas de trabalho, contendo a seguinte pergunta: Você já teve dengue?, com 
isso, as possíveis respostas do seu formulário serão: ( ) Sim ou ( ) Não.
Organize estes dados com a quantidade de pessoas que responderam sim e a quantidade de pes-
soas que responderam não. Em seguida, construa uma tabela ou um gráfico, mediante os resultados 
desta pesquisa e, ao fazê-lo, você já estará utilizando mais uma técnica apresentada pela bioestatística. 
Diante disso, convido você, a fazer suas anotações em um Diário de Bordo, a fim de anotar suas 
primeiras impressões até o momento. Escreva os resultados de sua pesquisa, depois de fazer o gráfico 
ou a tabela, reflita sobre como você pode trabalhar essa questão em sala de aula ou em outra ocupação 
dentro do seu segmento de trabalho.
DIÁRIO DE BORDO
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UNICESUMAR
Em nosso encontro anterior, estudamos a importância da pesquisa e como a Bioestatística pode-nos 
auxiliar no planejamento, na coleta de dados, nas técnicas de amostragem. Mas, e depois, o que fa-
zemos com os dados? Eles podem ser apresentados sob forma de tabelas