Bioestatistica e epidemiologia

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Palavras dos autores
Olá! Meu nome é Roberto de Barros Silva. Sou Mestre em 
Patologia Experimental pela Faculdade de Medicina de 
Ribeirão Preto (FMRP-USP), Doutor pelo Departamento de 
Toxicologia da Faculdade de Ciências Farmacêuticas de 
Ribeirão Preto (FCRP-USP) e pela Kings College London 
(KCL) no Neurodegenerative Disease Research Group do 
Institute of Pharmaceutical Science, Holdgkin Building Guys 
Campus. Pós-doutor pelo Instituto de Biociências – Depar-
tamento de Genética e Biologia da Evolução – Laboratório 
de Neurodegeneração Molecular da Universidade de São 
Paulo. Sou professor dos cursos de Medicina da UNIFACS, 
Salvador/BA, e da Faculdade Zarns, também em Salvador/
BA. Fui membro do comitê de ética em pesquisa da Escola 
de Nutrição da Universidade Federal da Bahia (UFBA) e 
coordenador do curso de Biomedicina da Faculdade de 
Tecnologia e Ciência (FTC) de Jequié/BA. Sou Graduado 
em Ciências Biológicas Modalidade Médica (Biomedicina) 
pela Fundação Hermino Ometto, em Uniararas/SP. Atuo em 
Neurofarmacologia (como neurocientista) e tenho expe-
riência em modelos experimentais in vivo, in vitro e em 
estudos clínicos 
E eu sou André de Faria Thomaz. Sou Bacharel em Biomedi-
cina pela Prominas (2021) e professor dos cursos de Nutrição 
e Enfermagem na Faculdade Católica Paulista, das disci-
plinas de Bioquímica, Fisiopatologia, Bioestatística, Bioé-
tica Comportamental, Biossegurança em Serviços de Saúde 
e Anatomorfofisiologia, nas modalidades presencial e a 
distância. Doutor e mestre em Administração pela PUC-PR. 
Pós-graduado em Contabilidade Gerencial e Custos, Audi-
toria e Controladoria e Perícia Contábil, com docência supe-
rior pela Universidade Gama Filho (2009). Experiência como 
coordenador de curso, conteudista e revisor técnico.
Neste componente, discutiremos como a Epidemiologia 
é uma ferramenta importante para a implantação de polí-
ticas públicas, que devem sempre visar à saúde da popu-
lação, e perceberemos como isso depende de planejamento 
e investimento nas áreas de saneamento básico, educação 
e saúde. Abordaremos alguns aspectos da composição da 
população, de acordo com o gênero e a faixa etária, e rela-
cionaremos essa estrutura aos estados de saúde. Esses 
dados serão essenciais para o planejamento da saúde e para 
identificar o destino do dinheiro, de acordo com a demanda 
de cada população. Para o correto desenvolvimento de 
um trabalho científico, são necessárias várias etapas. Essas 
serão abordadas de forma a contemplar o processo natural 
que desempenhamos em uma pesquisa. Iniciaremos pelas 
etapas do método estatístico e a classificação das variáveis 
em qualitativas ou quantitativas, tão importantes para todo 
o processo de definição das análises subsequentes. Serão 
abordadas questões sobre a coleta de dados e os principais 
erros observados nessa etapa.
No decorrer do nosso percurso de aprendizagem, procu-
raremos discutir o caráter multifatorial das doenças, que 
sempre são resultado de várias condições determinantes, 
envolvendo um indivíduo suscetível, um agente etiológico 
e um ambiente. Sendo resultado da interação entre vários 
elementos, é possível romper com esses elos, a fim de evitar, 
ou pelo menos minimizar, a incidência das doenças na 
população de risco. Desse modo, objetivamos o aprendizado 
de conceitos e o usufruto de tais conhecimentos e habili-
dades, para aplicar, na vida e nas atividades profissionais, 
comportamentos que favorecem a saúde. Dentro das esta-
tísticas descritivas, serão apresentadas diferentes formas 
de resumir os dados de modo a torná-los mais facilmente 
compreendidos, tanto a partir de tabelas como de gráficos. 
Serão, ainda, apresentadas as formas de se trabalhar com 
inferência estatística, muito utilizada na pesquisa científica 
da área da saúde.
Boas-vindas a esse percurso de aprendizagem, no qual 
iremos aprofundar nossos conhecimentos e trocar experi-
ências!
Introdução à Epidemiologia 
e à Bioestatística
6
Objetivos de aprendizagem
Compreender os conceitos básicos da Epidemiologia e da 
Bioestatística, bem como suas bases históricas, além de 
entender os determinantes sociais de saúde e compreender 
os principais indicadores epidemiológicos.
Tópicos de estudo
• Processo histórico da Epidemiologia; 
• Conceitos da Epidemiologia e da Bioestatística;
• Determinantes sociais de saúde;
• Indicadores de saúde.
Iniciando os estudos
Olá, estudante! No decorrer dos nossos estudos, iremos 
compreender o processo saúde-doença na população, com 
foco principal nos estudos da Epidemiologia. Nesta unidade, 
você vai conhecer um breve histórico e os principais conceitos 
da Epidemiologia e da Bioestatística, além de acompanhar 
alguns exemplos atuais de como está o cenário da saúde na 
população brasileira.
A Bioestatística é essencial para a formação do profissional da 
área da saúde, uma vez que complementa seu aprendizado 
sobre o processo usado na ciência como um todo. Nesse sentido, 
nesta unidade, você vai aprender elementos que lhe darão 
autonomia na análise de dados, bem como na compreensão de 
artigos científicos utilizando as ferramentas estatísticas e essas 
ferramentas para análise e extração de informações da saúde 
no Brasil.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
7
Processo histórico 
da Epidemiologia
A Epidemiologia é a ciência que se dedica a estudar a 
relação entre a ocorrência de doenças e as circunstâncias 
que favorecem essa ocorrência. É uma relação entre causa e 
efeito, já que analisa diversos fatores que envolvem desde o 
comportamento das pessoas até questões ligadas ao meio 
ambiente e de natureza política, social e cultural.
História da Epidemiologia
A associação entre evento e doença, ou causa e efeito, é 
muito antiga:
• Hipócrates (460-377 a. C.) – coube a esse médico a primeira 
observação da relação entre ecologia, estações do ano 
e saúde. Também é dele a associação entre epilepsia e 
morbidade, conceito que antecipou a Epidemiologia 
como ciência (TRIOLA, 2017). À valorização do coletivo, 
iniciada por Hipócrates, sucedeu-se a valorização do 
individualismo e a maior concentração da atenção na 
doença do que na saúde, de modo a formar um hiato de 
muitos séculos até que a ideia do coletivo voltasse a ser 
foco dos estudos.
• 1854 – John Snow – a retomada do pensamento 
epidemiológico é atribuída a John Snow, em 1854, quando 
pesquisou os casos de óbitos ocorridos em Londres, no 
século XIX, e conseguiu associar, pela primeira vez, o risco 
de contrair cólera ao consumo de água. Ele verificou 
que houve maior número de óbito entre as pessoas 
que recebiam água de uma das duas companhias 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
8
FIGURA 1
As atividades de pesquisa 
contribuíram para a 
evolução do controle 
em relação à saúde na 
sociedade.
responsáveis pelo abastecimento da população londrina. 
Com isso, ficou sugerido que a cólera é uma doença 
provocada por um agente infeccioso disperso pela água. 
Então, foi possível desenhar o mapa de distribuição da 
doença no centro de Londres e subsidiar a realização de 
medidas de saúde pública.
• Século XX – no entanto, foi no século XX que aconteceram 
os grandes avanços nos estudos de Epidemiologia, 
quando foram estabelecidas regras básicas para análise 
epidemiológica, com utilização de indicadores de 
incidência e prevalência, delimitação do conceito de risco 
e adoção da Bioestatística como instrumento de análise.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
9
APROFUNDE-SE
História da Epidemiologia
Assista ao vídeo para conhecer mais sobre os princi-
pais eventos históricos relacionados ao surgimento 
da Epidemiologia como ciência.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 01/07/2023
Atualmente, a Epidemiologia utiliza vários métodos 
quantitativos para estudar a ocorrência de doenças nas 
populações e subsidiar o desenvolvimento de estratégias de 
prevenção e controle.
REFLITA
Saúde pública e Epidemiologia
Os resultados obtidos nas pesquisas epidemiológicas 
são importantesferramentas para o desenvolvimento 
da saúde pública e subsidiam ações para melhorar 
a saúde das populações, uma vez que identificam 
e mapeiam doenças. Os estudos de transição 
epidemiológica podem contribuir para a saúde pública 
no Brasil. Por exemplo, devemos considerar que, com 
o envelhecimento da população, há aumento das doenças decorrentes de ação 
antrópica. Isso ocorre devido à violência, à urbanização descontrolada e favelização, 
aos hábitos alimentares inadequados, ao sedentarismo, às violências e ao abuso 
de drogas lícitas, como álcool e tabaco, e ilícitas, como crack, cocaína etc. O 
envelhecimento da população também gera maior número de brasileiros vivendo 
com diabetes, doenças cardiovasculares, doenças respiratórias crônicas e câncer.
https://www.youtube.com/watch?v=xIOVc6zf3Uw
https://www.youtube.com/watch?v=xIOVc6zf3Uw&ab_channel=Prof.MarioGandra
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
10
Nesse sentido, como podemos descrever a importância da Epidemiologia como 
ferramenta de controle das ações de saúde pública? Reflita sobre essa questão.
Assista ao vídeo Saúde Pública Epidemiologia para auxiliar sua reflexão.
Assista ao vídeo para compreender como se dá a relação 
Epidemiologia e Bioestatística, tendo como exemplo o vírus 
Zika.
ASSISTA
Diálogo Epidemiologia e Bioestatística: 
um exemplo de aplicação
No vídeo, você irá aprender como os dados estatísticos 
podem contribuir para os estudos relacionados ao 
controle de algumas patologias e vírus na sociedade
Acesse na plataforma o vídeo.
https://www.youtube.com/watch?v=dPNBrCb9wVY
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
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Conceitos da Epidemiologia 
e da Bioestatística
A pesquisa em Epidemiologia utiliza vários conceitos que 
permitem avaliar a presença da doença em uma população, 
em um tempo específico e em uma área estabelecida.
Acompanhe a seguir os principais conceitos relacionados às 
pesquisas epidemiológicas.
a) Risco
Refere-se a condições que aumentam a probabilidade de 
ocorrência de um resultado, um fenômeno desfavorável ou 
indesejado, como uma doença. Fator de risco é qualquer 
evento ou circunstância que favorece a ocorrência do risco.
b) População de risco
Refere-se à população saudável para a doença em questão 
e que, em função de fatores demográficos, geográficos e 
ambientais, está em risco de adoecer. É, portanto, suscetível 
FIGURA 2
Alguns exemplos são o 
tabagismo, que é fator 
de risco para câncer de 
pulmão; e o raio X durante 
a gestação, que é fator de 
risco para desenvolvimento 
de leucemia na infância.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
12
à doença. Exemplos de populações de risco, de acordo com 
Ribeiro et al. (2019):
• acidentes de trabalho: trabalhadores;
• malária: pessoas que vivem na região amazônica.
c) Coeficiente ou taxa
Relação entre o número de eventos reais e os que poderiam 
acontecer. Indica a relação (quociente) entre dois valores 
numéricos para estimar a probabilidade de que o evento 
ocorra ou não.
Os coeficientes mais utilizados para avaliar os indicadores 
de saúde da população são os coeficientes de incidência, 
prevalência, natalidade, mortalidade e letalidade.
• Incidência
Está relacionada ao número de casos novos de uma doença 
em determinado período, em determinada população.
FIGURA 3
Em ambientes de trabalho, 
as pessoas possuem riscos 
de doença em decorrência 
de algum acidente.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
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• Prevalência
Relaciona-se com o número de casos (sejam eles novos 
ou velhos) encontrados em determinada população, 
em determinado período. Embora tenham significados 
distintos, esses dois termos estão conectados e a relação 
entre incidência e prevalência varia entre as diferentes 
doenças.
• Natalidade
Conjunto de indivíduos que nascem em determinado inter-
valo de tempo. A taxa de natalidade é calculada pelo número 
de nascimentos vivos por 1.000 pessoas em uma população 
durante um ano.
• Mortalidade
Conjunto de indivíduos que morreram em determinado 
intervalo de tempo. A taxa de mortalidade é calculada pelo 
número de mortes por 1.000 pessoas em uma população 
durante um ano.
• Letalidade
Capacidade da doença em provocar o óbito. Expressa pela 
razão entre o número de óbitos e o número de doentes 
em determinado tempo útil para avaliar a capacidade 
de virulência de uma doença. Exemplo: a letalidade da 
escabiose é 0%, enquanto a letalidade da raiva é de 100%.
Conceitos de Bioestatística
No decorrer das pesquisas sobre Epidemiologia, é impor-
tante manter um equilíbrio não somente para os resultados 
e dados que serão informados, mas principalmente para 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
14
descrever como as patologias podem ser interpretadas; 
assim, o uso da Bioestatística vem para complementar esta 
fase da pesquisa.
O método estatístico tem sido desenvolvido ao longo dos 
últimos séculos e, no contexto de pesquisas científicas, tem 
andado lado a lado com a metodologia científica. De acordo 
com Oliveira Filho (2015), destacamos, a seguir, os principais 
conceitos metodológicos aplicados à estatística para as 
pesquisas epidemiológicas.
a) Populações e amostras
É necessário que a amostragem da população seja realizada 
de forma planejada e fundamentada. Assim, é preciso 
aprofundar as técnicas para realizar a amostragem e 
compreender a correlação entre essas duas terminologias.
Entende-se por população a completa coleção de todos os 
elementos ou unidades experimentais que compõem um 
estudo do qual se pretende obter conhecimento, enquanto 
amostra representa um subconjunto de dados ou observa-
ções, provenientes da população, utilizados para se obter as 
informações desejadas (OLIVEIRA FILHO, 2015).
FIGURA 4
Estudos sobre população e 
amostragem são essenciais 
para as pesquisas 
em Epidemiologia e 
Bioestatística.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
15
APROFUNDE-SE
População e amostra
O vídeo a seguir demonstra a importância do estudo 
sobre população e da amostra como direcionador 
de indicadores sociais para pesquisas em diversas 
áreas, inclusive na Epidemiologia. Confira!
Disponível em: Youtube. Acesso em: 25/07/2023
Vamos a um exemplo!
Todos os alunos inscritos na disciplina de Bioestatística 
do curso de Biomedicina neste semestre representam 
determinada população. A seleção de um subconjunto dessa 
população pode ser realizada extraindo-se alguns desses 
alunos que irão representar uma amostra da totalidade 
desses elementos.
Amostras são subconjuntos representativos de uma 
população. Muitas vezes, não é possível coletar dados de 
todos os membros da população, por isso, se escolhe um 
recorte que a represente o máximo possível.
Essa escolha obedece a dois princípios 
básicos: deve ter um tamanho amostral 
adequado e ser selecionada ao acaso.
Para realizar cálculos estatísticos, também é preciso saber o 
tipo de dado com o qual você está trabalhando. Dependendo 
do dado, a estatística aplicada pode diferir. De acordo com 
https://www.youtube.com/watch?v=Y0N61w_8Yhc
https://www.youtube.com/watch?v=Y0N61w_8Yhc
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
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Oliveira Filho (2015), os dados podem ser classificados, de 
acordo com o nível de mensuração, conforme o quadro 1:
Classificação dos dados
Tipo do dado Aplicabilidade
Dados nominais Dados referentes a categorias nominais, como gênero e 
raça, que atuam para descrever certa porcentagem de 
uma pesquisa.
Dados ordinais São informações obtidas por meio do cálculo da 
mediana sem intervalo de informações, como 
questionários em pesquisas.
Dados contínuos São informações que atuam para representar sempre o 
mesmo nível de informações, como a medida de peso.
Dados intervalares São informações ou dados de medida arbitrária 
iniciando no zero, como o grau Celsius.
Um dos métodos mais comuns de organização dos dados é 
pela construção de tabelas de frequência, que consistem na 
representação do número de indivíduos de cada categoria 
em umaescala de mensuração. Ou seja, a distribuição de 
frequências nos diz como elas estão distribuídas por valores. 
Pareceu confuso? Aqui vai um exemplo prático!
Você está conduzindo uma pesquisa a fim de avaliar a 
distribuição de gênero de alunos da Faculdade Brasilândia. 
Preencheram o questionário 291 alunos, e você deverá 
identificar quantos se autodenominaram em cada categoria 
de gênero (masculino, feminino ou outros).
Após coletar os dados, você observa que:
• 222 voluntários se autodenominaram do gênero feminino;
• 66 do gênero masculino;
• 3 como outros.
QUADRO 1
Fonte: adaptado de Oliveira Filho 
(2015).
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
17
A tabela de frequências é organizada da seguinte maneira:
• primeira coluna: descrição das categorias;
• segunda coluna: frequências, ou seja, o número de 
elementos de cada classe.
b) Tamanho e erro amostral
Qual será o tamanho ideal a ser amostrado de uma 
população? Infelizmente, não há um número único e 
invariável. Há, entretanto, algumas considerações relevantes 
a serem apreciadas.
O n ou tamanho amostral deve ser a menor 
porção de dados coletados no experimento 
capaz de fornecer respostas significativas à 
investigação da pesquisa com a aplicação 
da análise estatística, de forma que retrate 
fielmente o N.
Mesmo estabelecendo todos os parâmetros do experimento, 
é comum observarmos diferentes resultados ao realizar 
os ensaios. Essa variação pode ser advinda de condições 
incontroláveis do experimento e deve ser considerada nas 
análises bioestatísticas.
Considera-se erro amostral a diferença entre o resultado 
obtido com os dados amostrais e o verdadeiro resultado 
que reflete a população como um todo. Esse erro amostral 
é consequência de flutuações amostrais aleatórias (TRIOLA, 
2017).
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
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Já o erro não amostral ocorre quando há equívocos na coleta, 
no registro ou na análise dos dados amostrados, acarretando 
influências nos resultados da pesquisa. Perceba que esse 
deslize resultará em um erro que não configura uma simples 
variação amostral aleatória, como citado no caso anterior.
c) Estatística descritiva
A estatística descritiva é a forma de análise dos dados que 
auxilia a mostrar, resumir ou descrever os resultados da 
melhor maneira possível. Ela não permite fazer inferências 
ou conclusões para sua hipótese, apenas descreve os seus 
dados.
Após a definição da pergunta da pesquisa (hipótese) e da 
formulação do delineamento experimental, a etapa seguinte 
é a coleta de dados, que pode ser classificada como coleta 
direta ou indireta.
d) Frequências
A frequência absoluta é o número de observações 
correspondente a cada classe. Refere-se à quantidade de 
vezes que determinada categoria ou valor aparece na sua 
série de dados.
O tipo de frequência também é chamado de frequência 
relativa, ou seja, relativa ao número total de observações. 
Ela é a razão entre a frequência absoluta e a soma das 
frequências (valor total), multiplicada por 100.
Tomando como exemplo a nossa distribuição de gêneros 
na Faculdade Brasilândia, nós temos 66 pessoas do gênero 
masculino. Qual é a frequência percentual do gênero 
masculino?
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
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Frequência percentual = (frequência absoluta 
masculino / total) . 100
Frequência percentual = (66 / 291) . 100 = 22,7%
A frequência acumulada descreve a soma de indivíduos ou 
classes já existentes em pesquisas anteriores em relação aos 
dados atuais e, quando multiplicada por 100, é a frequência 
acumulada percentual.
e) Medidas de tendências centrais
As medidas de tendência central fornecem uma ideia de 
onde está localizado o ponto médio em torno do qual os 
dados tendem a se concentrar. São úteis, pois nos orientam 
quanto à distribuição dos dados e possibilitam que façamos 
comparações de diferentes séries. Dessa forma, funcionam 
como “medidas-resumo” dos seus dados e são valores de 
referência, em torno dos quais os dados se distribuem.
A distribuição de dados pode apresentar perfil simétrico 
(normal), quando todas as medidas de tendência central 
possuem o mesmo valor, ou assimétrico (não normal), 
quando esses valores não são iguais.
f) Média
A média aritmética trata da soma de todos os valores 
utilizados como base pela divisão dos valores totais utilizados 
nos cálculos. Tomando como exemplo os nossos dados de 
temperatura corporal, a média aritmética seria:
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
20
Soma dos valores
36,1 + 36,8 + 37,4 + 40,0 + 35,1 + 36,3 + 38,6 + 36,5 + 35,4 
+ 35,9 + 38,9 + 35,0 + 36,1 + 39,1 + 36,5 + 37,0 + 39,0 + 
37,7 + 36,5 + 40,3 + 38,9 + 37,5 + 37,7 + 37,8 = 1013,1
Dividida pelo número total de observações:
1013,1 / 27 = 37,5
A média aritmética fornece uma ideia do centro de gravidade 
do conjunto de dados. Lembre-se de que não se aplica a 
dados nominais.
Colocando esses valores em uma régua, a média (37,5 °C) 
estaria representada exatamente no centro, sendo assim, 
chamada tecnicamente de abcissa do centro de gravidade.
A média aritmética ponderada trata a multiplicação dos 
valores pesquisados, ou seja, os dados principais pelo peso 
descrito na pesquisa ou no relatório, e, com esse resultado, 
devemos dividir pela soma dos pesos iniciais. Aplicando esse 
conceito para os nossos dados da temperatura, imagine 
que você aferiu a temperatura de uma aluna de Biomedi-
cina durante dez minutos e que a temperatura dessa aluna 
oscilou da seguinte forma:
• durante os três primeiros minutos, a temperatura dela 
era de 36,5 °C;
• nos três minutos seguintes, passou para 37,4 °C;
• e nos quatro minutos restantes, ficou em 37,6 °C.
Qual seria a média, nesse caso?
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
21
Basta calcular a média ponderada, multiplicando pelo 
peso cada valor de temperatura corporal, somando tudo e 
dividindo pela soma dos pesos. Observe:
• Média ponderada: (3 · 36,5) + (3 · 37,4) + (4 · 37,6) / 10
• Média ponderada: 37,2 °C
g) Mediana
A mediana é o valor que ocupa a posição central quando 
os resultados estão ordenados, de forma que metade dos 
dados possui valor menor que a mediana e a outra metade 
é maior. Para calcular a mediana, você deve, primeiramente, 
ordenar os dados de forma crescente. A mediana será o 
ponto médio dessa distribuição (valor do meio).
Dependendo do número total de observações que você 
possui, a forma de se obter a mediana muda.
Número ímpar de elementos: vamos considerar o seguinte 
conjunto de dados: 1, 3, 7, 8, 9. Calculando pela fórmula, a 
mediana será:
M = n + 1 / 2
Mediana = 5 + 1 / 2 = 3
Ou seja, a mediana será o valor que ocupa a terceira posição 
no seu conjunto de elementos, neste caso, é o número 7. 
Perceba que metade dos valores está abaixo de 7 e a outra 
metade, acima desse valor. Uma forma mais fácil de encontrar 
a mediana, em casos de número ímpar de elementos, é que 
ela sempre corresponderá ao valor que está no meio desse 
conjunto de dados.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
22
Número par de elementos: vamos considerar o seguinte 
conjunto de dados: 2, 4, 6, 11. Calculando pela fórmula, a 
mediana será:
Mediana = 4 + 1 / 2 = 2,5
O valor da mediana está entre a segunda e a terceira posição. 
Para saber qual é esse valor, é necessário calcular a média 
aritmética dos valores que ocupam a segunda e a terceira 
posições, ou seja, 4 + 6 / 2 = 5. A mediana desse conjunto de 
dados é igual a 5.
h) Moda
A moda é o valor que aparece com maior frequência. Para 
obtê-lo, devemos construir uma tabela de frequências. 
Considerando o nosso exemplo de temperatura corporal, a 
moda é múltipla, ou seja, mais de um valor é o mais frequente. 
Quando são dois valores, chamamos de distribuição bimodal; 
três valores, trimodal, e assim por diante.
Tomando a nossa tabela de frequências calculadas 
anteriormente, mais particularmente a frequência 
acumulada, esses valores provavelmente estão abaixo de 39 
°C. De fato, esses valores são 36,5 °Ce 37,7 °C.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
23
Determinantes sociais 
de saúde
Os determinantes sociais de saúde devem ser entendidos 
como fatores que produzem saúde ou que, por outro lado, 
aumentam a capacidade de expansão das doenças. Assim, 
se referem aos resultados, por exemplo, que impulsionam a 
divulgação, pelos profissionais de saúde e da educação, de 
dieta mais apropriada e incentivo às práticas de atividades 
físicas, informando e sensibilizando as pessoas para a adoção 
de comportamentos que favoreçam a saúde e as pesquisas 
cientificas sobre avanços na área.
Nesse contexto, destacamos as doenças emergentes, que 
são caracterizadas pelo aumento rápido na incidência, ao 
passo que uma doença reemergente já havia sido controlada 
e volta a emergir. Essas doenças têm um importante papel 
na história da humanidade e dependem de diversos fatores 
FIGURA 5
A importância do incentivo 
à prática de atividade 
física, por exemplo, é 
um resultado de um dos 
determinantes sociais de 
saúde.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
24
para emergir ou reemergir, sendo, assim, um processo 
altamente complexo. 
Uma nova doença não é necessariamente 
causada por um novo patógeno, de forma 
que a emergência de novas doenças pode 
ser decorrente de um antigo patógeno que 
adquiriu uma modificação ou, até mesmo, 
por uma modificação na população.
É importante enfatizar que o foco da Epidemiologia é a 
promoção de saúde, por meio do planejamento de ações 
e constantes avaliações de sua eficácia para a prevenção 
das doenças. Nessa perspectiva, de acordo com Glantz 
(2013), os determinantes sociais de saúde envolvem fatores 
ambientais, sociais, dentre outros, que você pode conferir a 
seguir.
• Histórico natural das doenças
O conjunto de interações que ocorrem entre o agente, o 
hospedeiro e o meio ambiente para que ocorra a doença 
é chamado história natural da doença e compreende os 
períodos de pré-patogênese (fatores históricos, sociais e 
ambientais) e de patogênese (agentes etiopatogênicos que 
são agressores ao organismo).
• Fatores sociais
São os fatores socioeconômicos, sociopolíticos, sociocultu-
rais e psicossociais. A pobreza, o comportamento humano 
favorável ao acontecimento das doenças e a falta de 
educação e escolaridade, associados à má gestão pública, 
favorecem a ocorrência de doenças.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
25
• Fatores ambientais
Referem-se a fatores físicos (decorrentes da situação 
geográfica, solo, poluição ambiental), químicos e ambientais 
(agentes habitualmente presentes no ambiente ou pouco 
comuns, mas que passaram a ser perceptíveis, e agentes 
resultantes de catástrofes) no período pré-patogênico.
De acordo com Godoi, Bandeira-de-Mello e Silva (2010), a 
ação antrópica, seja pela industrialização, pela construção 
de usinas, rodovias, urbanização ou favelização, modifica os 
fatores ambientais e favorece o aparecimento de doenças.
• Fatores genéticos
Os fatores genéticos determinam maior ou menor 
suscetibilidade ao adoecimento.
• Multifatoriedade
São os fatores que atuam sinergicamente na produção da 
doença dentro de um mesmo grupo, seja social, cultural 
ou econômico. A transmissão e a manutenção das doenças 
infecciosas na população são dependentes da interação 
entre a presença do agente biológico, o hospedeiro humano 
e a relação com o meio ambiente, formando uma tríade. Em 
algumas situações, há também um agente vetor, que faz o 
papel de transmitir o agente de um hospedeiro para o outro.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
26
APROFUNDE-SE
Epidemiologia genética
Leia o artigo para entender como a pesquisa epide-
miológica pode contribuir para os estudos de Gené-
tica. Confira!
Disponível em: Epidemiologia Genética - Biologia - InfoEscola. Acesso em: 25/07/2023
Assista ao vídeo para que possamos analisar um pouco mais 
sobre os determinantes sociais nas pesquisas epidemioló-
gicas.
ASSISTA
Fatores sociais que influenciam o controle da saúde
No vídeo, você aprende sobre como os determi-
nantes sociais podem afetar a proliferação de 
doenças, deixando, assim, a sociedade suscetível a 
infecções e manifestações virais.
Acesse na plataforma o vídeo.
https://www.infoescola.com/biologia/epidemiologia-genetica/
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
27
Indicadores de saúde
Os indicadores de saúde representam os estudos e testes 
patológicos no contexto da Epidemiologia Descritiva, que, 
segundo Triola (2017) nos relata, é uma área de estudo 
que busca determinar a distribuição e a frequência de 
doenças ou outras condições relacionadas à saúde, de 
acordo com algumas variáveis, como o tempo, o espaço e as 
características dos indivíduos. Basicamente, a Epidemiologia 
Descritiva consegue, por meio dos seus resultados, formular 
hipóteses e, assim, auxiliar a Epidemiologia Analítica, que, 
por sua vez, traduz as hipóteses de transmissão de um vírus 
ou uma doença.
Os objetivos específicos da Epidemiologia Descritiva podem 
ser listados da seguinte maneira, conforme descreve Glantz 
(2013):
• monitorar e reportar o estado de saúde e os 
comportamentos, relacionados à saúde, de determinadas 
populações;
• identificar problemas de saúde emergentes;
• estabelecer prioridades na saúde pública;
• avaliar as possíveis associações entre fatores de risco e 
saúde, para poder fornecer subsídios para a formulação 
de hipóteses sobre os determinantes de uma doença.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
28
Com base na análise dos resultados da Epidemiologia 
Descritiva, é possível traçar um perfil epidemiológico, ou seja, 
identificar o quadro geral das condições de vida, do processo 
saúde-doença e do desenvolvimento de determinada 
população (OLIVEIRA FILHO, 2015).
É por meio desses resultados que o governo 
amplia ou desenvolve as políticas públicas 
para combater o processo de doenças 
em uma sociedade, assim, as políticas 
públicas são diretrizes, representando 
planos a serem colocados em ação pelos 
administradores públicos e profissionais 
para atender às demandas da população 
visando garantir seus direitos.
FIGURA 6
A evolução da 
Epidemiologia Descritiva 
se dá por meio do 
monitoramento, (controle 
das doenças); da 
identificação (fluxo das 
pesquisas); e da avaliação 
(desenvolvimento de 
recursos internos para 
combater patologias).
Fonte: elaborada pelo autor.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
29
As variáveis podem ser definidas como características 
que sofrem mudanças. Elas podem ser classificadas em 
categóricas (ou qualitativas, que representam uma forma 
de classificar as variáveis) e numéricas (ou quantitativas, que 
representam uma forma de contabilizar as variáveis).
Além dessas classificações de variáveis, os dados obtidos nos 
estudos epidemiológicos são organizados e reunidos em 
três principais variáveis: pessoais, temporais e geográficas. 
Essas variáveis podem ser utilizadas para que os profissio-
nais de saúde possam se familiarizar inicialmente com os 
dados; entender a extensão e o padrão do problema anali-
sado; estabelecer um formato padronizado para descrever 
a saúde da população; identificar a população em risco de 
contrair determinada doença; e gerar hipóteses sobre tal 
doença ou estado de saúde, na visão de Triola (2017).
a) Variáveis pessoais
As variáveis pessoais fornecem informações que podem 
determinar quem tem mais risco a uma doença ou a 
probabilidade de um evento ocorrer, de apresentar um 
determinado problema de saúde.
Para aprofundar nossos estudos, conheça quais são as 
variáveis pessoais no infográfico:
Idade: uma das variáveis mais 
usadas em estudos 
epidemiológicos e 
frequentemente expressa em 
grupos ou faixas etárias. Como 
exemplo, há a incidência de 
doenças neurodegenerativas, mais 
especificamente da demência. �
Sexo: determinadas doenças ou 
condições podem acometer mais 
mulheres do que homens, e 
vice-versa.
Raça e etnia: raça é um termo que 
agrupa um grupo depessoas que 
apresentam as mesmas 
características morfológicas; já etnia 
se relaciona a aspectos culturais, ou 
seja, é uma comunidade que divide 
afinidades linguísticas e culturaise e 
possui características genéticas 
semelhantes.
Ocupação: a exposição 
ocupacional a determinadas 
substâncias ou situações pode 
favorecer a incidência de 
determinadas patologias. 
Tipos de
variáveis pessoais
E
D
+ 
C
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te
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t 
H
u
b
 ©
 2
0
23
INFOGRÁFICO 1
Fonte: elaborado pelo autor.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
31
b) Temporais
As variáveis temporais dividem-se em:
• geral: é o estudo de uma série histórica feita em longo 
prazo, geralmente anos ou décadas, para se detectar e 
interpretar a evolução de um evento. Como o período de 
tempo é longo, esse tipo de variável está normalmente 
relacionado à descrição de doenças crônicas. Como 
exemplo da variável geral, podemos falar dos casos 
de sífilis no Brasil. Segundo informações da Secretaria 
de Vigilância em Saúde, os casos dessa doença têm 
aumentado ao longo dos anos, fazendo com que a sífilis 
tenha voltado ao status de epidemia no país, preocupando 
especialistas e órgãos competentes;
• cíclicas: as variáveis cíclicas, ou sazonais, caracterizam as 
oscilações periódicas, que independem de a tendência 
ser ascendente ou descendente. Caso sejam compiladas 
todas as frequências de determinado evento durante o 
ano, é possível detectar se há ou não flutuações dele e, até 
mesmo, a periodicidade com que o evento ocorre. Caso 
essas oscilações ocorram em ritmo sazonal, temos as 
variáveis sazonais, em que os dados podem ser utilizados 
para se decidir as medidas preventivas. Por exemplo, os 
casos de dengue, no Brasil, apresentam comportamento 
sazonal, sendo mais frequentes entre os meses de outubro 
e maio (TRIOLA, 2017), que correspondem aos meses 
mais quentes e chuvosos do ano e ao período de maior 
ocorrência do Aedes aegypti (mosquito transmissor da 
dengue);
• irregulares: as variáveis irregulares, ou acidentais, são 
alterações na frequência de ocorrência de doenças ou 
agravos à saúde que ocorrem por eventos imprevisíveis. A 
análise delas pode auxiliar o entendimento das epidemias, 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
32
que podem ser divididas de acordo com sua origem 
(fonte comum pontual ou fonte comum propagada, 
por exemplo, pesquisas municipais sobre evolução de 
doenças) e de acordo com a sua duração (explosivas ou 
lentas). As explosivas são caracterizadas por avanço muito 
rápido e significativo sobre a disseminação das patologias 
em pouco intervalo de tempo. Já nas epidemias lentas, o 
alcance da incidência máxima ocorre de forma muito lenta 
(progressão lenta), sendo que os casos não acontecem 
ao mesmo tempo. O número de casos de uma doença 
a ser considerado como epidemia varia de acordo com 
o agente, o período e o local de ocorrência, uma vez que, 
para ser classificada como epidemia, a doença tem que 
ocorrer em um número de casos maior do que o esperado. 
Por exemplo, se houver um único caso autóctone (que 
se origina na região onde foi encontrado) em um local 
onde nunca havia sido registrado esse tipo de doença, 
ou que estava há muitos anos livre dela, dizemos que ela 
representa uma epidemia, pois houve uma alteração no 
perfil epidemiológico dessa doença na região.
c) Geográficas
As variáveis relacionadas ao espaço tentam responder às 
perguntas relacionadas a “onde” ocorreu determinado 
evento. Assim, essas variáveis se relacionam ao espaço 
geográfico (país, região, município ou bairro), influenciado 
por fatores ambientais (solo, clima, fauna, flora, hidrografia 
ou poluição), populacionais ou demográficos (zona rural, 
zona urbana, cidade pouco ou muito populosa) e sociais 
(cultura, organização social, condições socioeconômicas).
A análise pode ser utilizada de diversas maneiras, como: 
indicar os riscos aos quais a população está exposta; 
acompanhar a disseminação das doenças; fornecer dados 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
33
para as explicações causais; definir as prioridades de 
intervenção; e avaliar o impacto das intervenções.
Como exemplo da influência das variáveis geográficas em 
estudos epidemiológicos, podemos citar a malária, que é 
causada por protozoários do gênero Plasmodium. Ela é 
uma doença de difícil detecção, sendo considerada como 
a parasitose de maior relevância no mundo e um grave 
problema de saúde pública. Segundo Ribeiro et al. (2019), 
a maior incidência dessa doença ocorre na África. Já no 
continente americano, o Brasil figura como o país com 
maior incidência, com a região Amazônica registrando o 
maior número de casos.
Além disso, devemos considerar se as populações estudadas 
são abertas ou fechadas. Em populações fechadas, não há 
adição de novos membros na comunidade ao longo do 
tempo e o número de indivíduos diminui, devido aos óbitos. 
As populações abertas podem adquirir novos membros 
ao longo do tempo, seja por meio de imigração ou de 
nascimentos, e podem perder membros que ainda estão 
vivos, por meio de emigração. O tipo de população também 
irá influenciar a análise dos estudos epidemiológicos 
descritivos e o delineamento do perfil epidemiológico de 
determinada população.
Assista ao vídeo para compreender, por meio de um exemplo 
atual, como a Epidemiologia Descritiva pode ser aplicada.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
34
ASSISTA
Aplicabilidade da Epidemiologia Descritiva
No vídeo, você aprende os efeitos epidemiológicos 
relacionados à Covid-19, do ponto de vista da 
Epidemiologia Descritiva.
Acesse na plataforma o vídeo.
Assim, a saúde, ou a “não saúde”, de determinada população 
é avaliada por meio de indicadores, como a frequência 
de mortes (mortalidade) e a frequência da ocorrência de 
doenças (morbidade).
É importante considerar, ainda, que os dados podem ser: 
relativos ou absolutos.
• Dados relativos: são os valores obtidos por meio da 
transformação dos dados absolutos a partir de divisões 
(razões).
• Dados absolutos: nada mais são do que os valores obtidos 
por meio de uma medida ou contagem, sem qualquer 
tipo de manipulação.
Quando há necessidade de se comparar duas grandezas, 
podemos fazê-lo por meio de coeficientes, taxas ou índices. 
Esses três termos são comumente utilizados como sinônimos 
uns dos outros, mas há diferenças entre eles.
• Coeficientes: ou seja, os fatores que serão utilizados como 
base para a multiplicação das pesquisas, são definidos 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
35
como razões entre variáveis de uma mesma espécie, em 
uma relação da parte para o todo.
• Taxas: são definidas como os coeficientes multiplicados 
por uma constante (normalmente uma potência de 
10) para facilitar a interpretação dos resultados. Por 
exemplo, imagine que há três registros de raiva em um 
município com uma população de 3.000 pessoas. Assim, 
o coeficiente de incidência da doença nesse município é 
igual a 3 casos divididos pelos 3.000 habitantes, ou seja, 
0,001. A taxa dessa doença seria o coeficiente multiplicado 
por 1.000, ou seja, 1 caso a cada 1.000 habitantes. Assim: 
taxa de raiva = coeficiente de raiva * 1000
• Índices: são razões entre valores de variáveis de espécies 
ou características diferentes, sem uma relação de parte 
para o todo. Como exemplo, temos o índice de densidade 
populacional, que irá apresentar a razão entre população 
e superfície do bairro, município, estado, país etc. Assim, 
a utilização dos dados relativos auxilia a comparação dos 
dados obtidos em determinado local com outros locais.
Além do uso de coeficientes e taxas, podemos usar alguns 
dados de proporções (relação entre uma parte e o todo) na 
área da saúde. Elas não são capazes de estimar o risco do 
evento em determinada população, mas são fáceis de serem 
calculadas e compreendidas, pois os resultados são sempre 
em percentuais. Estas proporções são, de acordo com Triola 
(2017):
• Mortalidade proporcional por idade: para se obter esseindicador, basta fazer uma regra de três entre o número 
de óbitos em determinada faixa etária e o total de óbitos. 
Por exemplo, imagine que ocorreram 100 óbitos e, dentre 
esses, 25 correspondem à faixa etária de 20 a 29 anos. 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
36
Desse modo, a mortalidade proporcional para essa faixa 
é de 25%.
Quanto à mortalidade proporcional por idade, duas faixas 
são mais utilizadas: a mortalidade infantil proporcional 
(proporção de óbitos de menores de um ano, em relação 
ao total de óbitos) e a mortalidade proporcional de 50 
anos ou mais (também conhecida como Indicador de 
Swaroop-Uemura, utilizado para realizar comparações de 
regiões de diferentes espaços geográficos, ou a Razão de 
Mortalidade Proporcional). A mortalidade proporcional 
por idade também pode ser representada em um gráfico, 
conhecido como Curva de Mortalidade Proporcional ou 
Curva de Nelson de Moraes (curvas de mortalidade).
• Mortalidade proporcional por causa de morte: proporção 
que indica determinada causa no conjunto de todos 
os óbitos. Por exemplo: a mortalidade proporcional por 
câncer é a proporção de óbitos por câncer em relação ao 
total de óbitos no mesmo período e local.
• Taxa de nascidos vivos com baixo peso ao nascer: 
porcentagem de nascidos vivos com peso menor do 
que 2,5Kg, em relação ao total de nascidos vivos em 
determinado local e tempo.
• Taxa de nascidos vivos com mães adolescentes: 
porcentagem de nascidos vivos com mães de idade menor 
que 20 anos, em relação ao total em um determinado 
local e tempo.
• Taxa de nascidos vivos prematuros: porcentagem de 
nascidos vivos com até 36 semanas de gestação, em 
relação ao total de nascidos vivos em determinado local 
e tempo.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
37
• Taxa de mortalidade infantil: é uma estimativa do risco 
que crianças nascidas vivas têm de morrer antes de 
completarem um ano de idade. Esse indicador é sensível 
para avaliar as condições de vida e de saúde de deter-
minada população, sendo que taxas elevadas de morta-
lidade infantil indicam que a população apresenta baixo 
desenvolvimento socioeconômico, baixa infraestrutura 
e precário acesso e qualidade dos serviços de saúde 
materna e infantil.
• Taxa de mortalidade neonatal: número de óbitos de 
crianças entre 0 e 27 dias (0 a 7 dias: morte neonatal 
precoce; 7 a 27 dias: morte neonatal tardia), em relação ao 
total de nascidos vivos, multiplicado por uma constante. 
As mortes nesse período de vida estão mais relacionadas 
a problemas de gestação e parto (como perinatais e 
anomalias congênitas).
• Taxa de mortalidade pós-neonatal ou infantil tardia: 
número de óbitos de crianças entre 28 e 364 dias em 
relação ao número total de nascidos vivos, multiplicado 
por uma constante. As mortes nesse período de vida 
estão mais relacionadas àquelas ocasionadas pelo meio 
ambiente, pelas condições de vida e pelo acesso aos 
serviços de saúde.
• Taxa de mortalidade perinatal: relaciona-se aos óbitos que 
ocorrem durante o período perinatal, que corresponde 
desde a 22ª semana de gestação até a primeira semana 
de vida do bebê. Para o cálculo desse indicador, é 
necessário fazer a razão do número de óbitos no período 
perinatal pelo número de nascidos vivos (somado ao 
número de nascidos mortos na mesma população e ano), 
multiplicado por uma constante.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
38
• Taxa de mortalidade materna: está relacionada aos riscos 
de óbitos por causas decorrentes da gestação, do parto ou 
do puerpério e é um indicador da qualidade de assistência 
à gestação e ao parto, além do nível de desenvolvimento 
da população e da qualidade de vida. Essa taxa é obtida 
pela relação entre o número de óbitos ligados a esses 
problemas, pelo número de nascidos vivos na mesma 
população e período, e multiplicado por uma constante.
APROFUNDE-SE
Perfil epidemiológico de mortalidade materna
O artigo a seguir apresenta como a mortalidade 
maternal é tema de preocupação para os estudos 
epidemiológicos e suas ações e cuidados com as 
gestantes. Confira!
Disponível em: scielo.br. Acesso em: 25/07/2023
Os dados relacionados à morte materna tardia (morte 
ocasionada por causas obstétricas diretas ou indiretas, após 
42 dias do fim da gestação, mas menos de um ano após 
o final da gravidez) e morte relacionada à gravidez (morte 
enquanto grávida ou até 42 dias após o fim da gravidez, 
causada por qualquer motivo) também podem ser usados 
pelo serviço de saúde para estudos de comparação. Desse 
modo, os dados de mortalidade materna refletem a 
qualidade da atenção prestada à saúde da mulher, desde o 
planejamento familiar, até pré-natal e o puerpério.
https://www.scielo.br/j/reben/a/j7FSm5XkPvfcRHZQtMjJ8SK/?format=pdf&lang=pt 
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
39
• Taxa de mortalidade por doenças transmissíveis: 
relaciona-se à estimativa do risco de a população morrer 
por doenças infecciosas e parasitárias, sendo que, quanto 
maior for essa taxa, piores serão as condições de vida 
da população. Essa taxa é obtida por meio da razão do 
número de óbitos ocasionados por doenças infecciosas e 
parasitárias pela população estimada para o meio do ano 
(de 1º de janeiro a 1º de julho) na mesma área, e multiplicado 
por uma constante. O dado “população estimada para o 
meio do ano” é considerado melhor que a estimativa do 
número de habitantes durante o ano todo.
Além dos indicadores de mortalidade e letalidade, a taxa 
de fecundidade também é um indicador importante para 
avaliar a saúde da população e a qualidade dos serviços de 
saúde. Essa taxa está relacionada ao número de mulheres 
em idade fértil e pode ser expressa em número médio de 
filhos por mulher. Essa taxa pode ainda ser dividida em taxa 
de fecundidade total e taxa específica de fecundidade.
A taxa de fecundidade total é calculada pela razão entre o 
número de nascidos vivos, em determinada população e 
período, pelo número de mulheres entre 15 e 49 anos, na 
FIGURA 7
Pesquisas em relação à 
taxa de mortalidade e 
suas causas devem levar 
em conta os efeitos sociais 
dessa ocorrência.
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
40
mesma população, durante o período, e multiplicado por 
uma constante. Uma diminuição da taxa de fecundidade 
implica uma diminuição do número de crianças, 
alterando, consequentemente, a pirâmide demográfica 
de determinado país e do mundo. Taxas abaixo de 2,1 são 
consideradas como insuficientes para assegurar a reposição 
populacional. A taxa de fecundidade total pode ser calculada 
pela seguinte fórmula:
Número de vivos em um dado local e período * constante
Mulheres de 15 a 49 ano naquele local e período
Essa alteração na taxa específica de fecundidade, observada 
mundialmente, deve-se ao fato de que as mulheres estão 
tendo filhos mais tarde e em menor número, além de fatores 
materiais, econômicos e culturais. A taxa de fecundidade 
está relacionada ao número médio de filhos nascidos 
vivos de uma mulher, por faixa etária específica do período 
reprodutivo, na população residente em determinado local 
e período.
Essa taxa é utilizada para analisar os perfis de concentração 
de fecundidade por faixa etária; detectar variações das taxas 
nos grupos de maior risco reprodutivo; formular hipóteses 
de projeções populacionais; e auxiliar o planejamento, a 
gestão e a avaliação de programas e serviços de atenção 
materno-infantil para os grupos de risco. A taxa específica 
de fecundidade pode ser obtida de modo direto ou indireto, 
sendo a primeira expressa pelo seguinte cálculo:
Introdução à Epidemiologia e à Bioestatística
41
Nascidos vivos de mães em dada faixa etária * constante
População feminina total nessa faixa etária
A taxa específica de fecundidade pelo método indireto 
é obtida por meio de pesquisas de dados censitários e 
pesquisas especiais relacionadas ao assunto. É assim que 
podemos observar, no Brasil, uma tendência de as mulheres 
apresentarem maior fecundidade na faixaentre 20 e 24 
anos, seguida pela faixa de 25 a 29 anos. Tanto a taxa de 
natalidade quanto a de fecundidade são importantes para o 
planejamento de políticas públicas relacionadas à saúde, à 
previdência, à educação e à habitação.
Assim, como você aprendeu, os indicadores (taxas, 
coeficientes, índices e proporções) servem para avaliar o 
nível de saúde de determinada população e, indiretamente, 
o seu nível de vida, pois conseguimos inferir as condições 
de moradia, nutrição, saneamento básico etc. Além disso, ao 
informar quais populações ou quais parcelas da população 
têm maior vulnerabilidade da saúde, é possível definir as 
prioridades de atenção e ação.
Considerações finais
Nesta unidade, você aprendeu que a Epidemiologia procura, 
ao traçar o perfil epidemiológico de uma população, avaliar 
a qualidade de saúde daquele grupo, bem como a qualidade 
de vida dessa população. Para isso, ela utiliza variáveis para 
conseguir atingir seus objetivos, classificadas como pessoais, 
geográficas e temporais, com os dados da Bioestatística.
Conheceu, também, os principais conceitos da 
Epidemiologia e da Bioestatística, assim como a influência 
dos determinantes sociais com os problemas presentes na 
saúde das populações. 
E, por fim, aprendeu sobre a importância de conhecer os 
dados epidemiológicos e bioestatísticos, bem como índices 
e taxas e sua correlação com os indicadores epidemiológicos. 
Assim, pôde compreender que o desenvolvimento da 
Epidemiologia é capaz de motivar mudanças de hábitos e 
comportamentos no dia a dia das pessoas que desejam ter 
mais saúde, além de facilitar campanhas de divulgação e 
o desenvolvimento de estratégias públicas para combater 
doenças.
Referências
GLANTZ, Stanton A. Princípios de bioestatística. 7. ed. Porto Alegre: 
AMGH, 2013.
GODOI, Cristiane K.; BANDEIRA-DE-MELLO, Rodrigo; SILVA, Anielson B. da 
(org.). Pesquisa qualitativa em estudos organizacionais: paradigmas, 
estratégias e métodos. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2010.
OLIVEIRA FILHO, Petrônio F. de. Epidemiologia e bioestatística: 
fundamentos para a leitura crítica. Rio de Janeiro: Rubio, 2015.
RIBEIRO, Beatriz G. et al. Saúde e doença no processo do 
envelhecimento. São Paulo: Universidade Nove de Julho, 2019. v. 2.
TRIOLA, Mario F. Introdução à estatística. 12. ed. Rio de Janeiro: LTC, 
2017.
Estatística descritiva e inferencial 
e validade em bioestatística
3
Objetivos de aprendizagem
Identificar o conjunto de técnicas para sumarizar os dados 
(tabelas, gráficos) e as medidas descritivas (tendência 
central, variabilidade e dispersão) que permitem a análise das 
informações contidas nesses dados, além de compreender 
o conceito de confiabilidade a partir dos dados coletados.
Tópicos de estudo
• Gráficos estatísticos;
• Medidas de tendência central e dispersão;
• Correlação e regressão linear;
• Critérios estatisticamente válidos de tamanho da amostra. 
Iniciando os estudos
Olá, estudante! Nesta unidade, você aprenderá a construir e 
interpretar tabelas e gráficos epidemiológicos e estatísticos. 
Irá também aprender a calcular as medidas de tendência 
central (média, mediana e moda) e as medidas de dispersão 
(amplitude, variância, erro padrão e desvio padrão).
E, por fim, compreenderá o que é correlação e regressão 
linear nos métodos estatísticos, além de trabalhar população, 
probabilidade e confiança.
Bons estudos!
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
4
Gráficos estatísticos
A estatística descritiva busca sintetizar, descrever, analisar 
e interpretar um conjunto de dados de uma população ou 
amostra. Por meio dela, é possível obter uma visão global 
da variação de valores da mesma natureza. Essa síntese, as 
fases de descrição, análise e interpretação que a estatística 
descritiva busca fazer pode ser efetuada de três maneiras 
que incluem a construção:
• de tabelas,
• de gráficos;
• e de medidas de associação (também chamadas de 
correlação).
Assim, a estatística descritiva torna-se essencial quando 
estamos diante de muitos dados, sendo necessário 
transformar essas informações em modelos que facilitam a 
sua interpretação.
APROFUNDE-SE
Introdução à estatística descritiva
O vídeo a seguir tem como foco apresentar a impor-
tância da estatística descritiva como ferramenta de 
controle de dados e informações. Confira.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 24/07/2023
https://www.youtube.com/watch?v=pnpq0w7d5Mw
https://www.youtube.com/watch?v=pnpq0w7d5Mw
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
5
Nesse contexto, é importante mencionar que os gráficos 
são utilizados para organizar e descrever os dados 
coletados por meio de uma ilustração, com o objetivo de 
propiciar uma interpretação clara e rápida da diferença 
entre as variabilidades das amostras. O uso de gráficos é 
recomendado quando se deseja transmitir uma noção de 
evolução, comparação ou frações entre grupos diferentes, 
com foco nas comparações de dados.
Portanto, a escolha correta de um gráfico permite expor os 
valores para que sejam facilmente compreendidos e inter-
pretados pelos leitores. De modo geral, esse recurso deve 
apresentar, de acordo com Triola (2017):
Existem vários tipos de gráficos para representar a relação 
entre variáveis qualitativas (gráficos de barras e de setores) 
e variáveis quantitativas (histograma e gráfico em linhas), os 
quais podem ser escolhidos de acordo com a natureza dos 
dados e da finalidade a qual são destinados.
DIAGRAMA 1
Fonte: elaborado pelo autor.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
6
As séries também são fundamentais para as análises de 
gráficos estatísticos. Confira no infográfico a seguir.
FIGURA 1
Gráficos estatísticos têm 
como foco apresentar e 
comparar resultados.
Tipos deséries
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INFOGRÁFICO 1
Fonte: elaborado pelo autor.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
8
Gráficos de setores, barras, histograma e polígono 
de frequências 
Os gráficos de setores, também conhecidos como “pizza”, 
“circular” ou “ciclograma”, permitem representar frações para 
demonstrar a distribuição porcentual de uma determinada 
classe (sexo, idade, localização de lesões etc.). De modo 
geral, esse tipo de gráfico é utilizado para evidenciar as 
frequências dos dados por meio de valores absolutos ou 
ponderados em porcentagem complementares; no entanto, 
não é recomendado para grandes números de categorias 
(mais que oito). O gráfico é construído a partir de um círculo 
(360°) que representa o total de observações (100%), dividido 
em tamanhos proporcionais às frequências de ocorrência 
de cada uma das categorias (GODOI et al., 2010). 
As categorias podem ser marcadas com cores ou hachuras 
diferentes e identificadas por uma legenda, bem como 
podem apresentar o seu nome ao lado de cada fração. A 
organização das categorias deve seguir uma sistemáticapara facilitar sua interpretação. Sendo assim, em escalas 
FIGURA 2
Gráficos de setores 
podem ser utilizados para 
demonstrar distribuição 
percentual de uma 
determinada informação.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
9
nominais, os setores devem ser organizados por sua magni-
tude, e se for escala ordinal, os setores são organizados pela 
hierarquia.
Gráficos de barras ou colunas permitem uma comparação 
rápida entre os dados (grandezas). Cada barra representa 
uma categoria, que deve apresentar a mesma largura, e a 
altura mostra a sua frequência (absoluta ou porcentual); as 
barras ou colunas são separadas por espaços. Normalmente, 
a organização das barras facilita a interpretação dos 
dados apresentados, sendo ordenados de acordo com sua 
magnitude em casos de escala nominal ou pela hierarquia 
entre as categorias com escala ordinal. O uso desse tipo de 
gráfico é apropriado em casos de variáveis quantitativas 
discretas (números finitos ou infinitos contáveis de valores) 
ou dados de contagens, como, por exemplo, o número de 
pessoas com uma determinada doença ou número de 
cigarros fumados por dia, e assim por diante.
Já o histograma é um tipo de gráfico utilizado para 
representar a distribuição de frequência de variáveis 
quantitativas contínuas (características mensuráveis que 
FIGURA 3
Gráficos de barras são 
eficazes para avaliação de 
resultados.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
10
apresentam valores em uma escala contínua). No eixo 
horizontal, são dispostos os limites de classes de dados 
quantitativos (ou pontos médios) e no eixo vertical são 
indicadas as frequências absolutas, frequências relativas 
(proporção) ou frequências porcentuais (porcentagem). O 
histograma é construído com barras verticais unidas devido 
ao caráter contínuo dos valores da variável, cujas alturas 
correspondem aos valores das frequências.
O polígono de frequência é um tipo de gráfico construído 
a partir do ponto médio de uma classe e sua densidade. Os 
pontos médios marcados são unidos por segmentos de reta, 
e os extremos da linha traçada são ligados à primeira classe 
(ponto médio da classe imediatamente inferior à primeira) e 
à última classe (imediatamente posterior à última amplitude 
de classes iguais), formando uma área semelhante ao 
histograma e, por isso, podem ser interpretadas de forma 
similar.
FIGURA 4
No histograma, as barras 
são inseridas sem que haja 
espaço entre elas.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
11
Mas há ainda um outro modelo de gráfico, o box-splot, 
também conhecido como gráfico de bigode.
ASSISTA
Conhecendo box-plot
Neste vídeo, você aprenderá sobre as características 
do gráfico box-plot, ou gráfico do bigode ou, ainda, 
diagrama de caixa. Confira!
Acesse na plataforma o vídeo.
Será a prática que lhe ajudará a identificar o melhor modelo 
para cada ocasião e lhe mostrará o quão é importante 
organizar as informações para que você e seus colegas 
interpretem os dados. Para saber mais, confira o próximo 
tópico.
FIGURA 5
É comum encontrar a 
frequência associada a 
outros tipos de gráficos, 
especialmente o 
histograma ou de barras.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
12
Medidas de tendência 
central e dispersão
Imagine que você atua como pesquisador em um grande 
laboratório farmacêutico e que foi encarregado da supervisão 
da área de análise de dados sobre a eficácia ou não de um 
determinado medicamento. É muito importante que você 
seja capaz de construir tabelas e gráficos a fim de entender 
resultados, identificar possíveis tendências e evitar o máximo 
de erros. Um erro estatístico pode fazer com que a empresa 
venha a perder bilhões em lucros e, pior que isso, prejudique 
a vida de outros indivíduos! Quando os dados estão descritos 
de forma concisa, completa e com acurácia, podem ser 
muito reveladores para fazer inferências e generalizações.
FIGURA 6
Gráfico de dispersão, em 
que a variável dependente 
pode ser peso, por exemplo, 
e a variável independente, 
a altura.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
13
REFLITA
Interpretando dados
Para um profissional da área da saúde, saber 
organizar informações e interpretar dados a 
respeito de uma determinada ocorrência é 
essencial para conferir valor e confiabilidade às 
ações diárias, que se tornam mais assertivas.
Além disso, a competência para compreender 
métodos estatísticos propicia a evolução e a 
renovação de práticas profissionais.
Para lhe auxiliar em sua reflexão, você pode ler o artigo A importância da 
estatística na pesquisa em saúde, disponível em: https://revistas.ufpr.br/cogitare/
article/download/40626/24827
Em sua área de formação, como organizar os dados de modo a extrair o máximo 
de informações da maneira mais eficaz possível? Reflita sobre esse tema.
Medidas de tendência central
As medidas de tendência central descrevem os dados com 
base em um ponto central, sendo elas: a média, a mediana 
e a moda. Podemos calcular a média utilizando as tabelas 
dinâmicas, porém, o Excel também nos permite fazer esses 
cálculos individualmente, ainda que, dependendo da versão, 
essas funções possam diferir um pouco. A respeito de média, 
mediana e moda, Triola (2017) explica:
a) Para se chegar à média, deve-se escrever no campo de 
fórmula “=MÉDIA” e colocar, entre parênteses, o intervalo 
de valores a serem trabalhados;
https://revistas.ufpr.br/cogitare/article/download/40626/24827
https://revistas.ufpr.br/cogitare/article/download/40626/24827
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
14
b) Para se chegar à mediana, deve-se escrever no campo de 
fórmula “=MED” e colocar, entre parênteses, o intervalo 
de valores a serem trabalhados;
c) Para se chegar à moda, deve-se escrever no campo de 
fórmula “=MODO.ÚNICO” e colocar, entre parênteses, o 
intervalo de valores a serem trabalhados.
Medidas de dispersão
Já as medidas de dispersão são utilizadas para avaliar como 
os dados estão distribuídos em torno de uma medida 
de tendência central. A dispersão dos dados também é 
denominada de variabilidade. As medidas de dispersão 
compreendem a amplitude, a variância, o desvio-padrão 
e o erro padrão. De acordo com Glantz (2013) e Callegari-
Jacques (2003):
a) Amplitude total: refere-se à diferença entre o maior e o 
menor valor observado. É muito utilizada, pois é fácil de 
se calcular e interpretar. Assim, a amplitude não informa 
como os dados se distribuem entre os valores máximo 
FIGURA 7
A organização dos 
dados permite melhor 
interpretação dos 
resultados.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
15
e mínimo, porque, em seu cálculo, considera apenas os 
valores extremos, ou seja, aqueles que se encontram 
no máximo e aqueles que estão no mínimo (valores 
polarizados e brutos) e não o conjunto de dados completo.
b) Variância: em um conjunto de dados, é possível observar 
o quanto estes se distribuem ao redor da média: quanto 
mais próximos da média, mais homogêneo será o 
conjunto. Dessa forma, é necessário avaliar o quanto os 
valores se afastam da média, o que pode ser feito pela 
variância e pelo desvio-padrão. Para obter a variância de 
um determinado conjunto de dados, é necessário saber, 
inicialmente, quanto cada valor se afasta da média.
c) Desvio-padrão (DP): refere-se a uma medida de variação 
dos dados, em outras palavras, o desvio padrão ajuda a 
entender o quão distante os valores individuais estão 
da média. Podemos entender o desvio padrão como 
a medida que evidencia o quanto um conjunto de 
dados variou (desviou) para fora da média. Isso porque 
o desvio-padrão é a raiz quadrada da variância. Assim, 
DP (em inglês, SD – standard deviation) é uma forma de 
representar o quanto os dados se distanciam da média, 
para mais e para menos.
d) Erro padrão: a medida do erro de amostragem, 
denominada erro padrão, abrangeo tamanho da amostra 
e já é prevista nos testes de hipóteses e nos cálculos de 
intervalos de confiança.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
16
APROFUNDE-SE
Medidas de dispersão. O que são? 
Por que são importantes?
Quer entender melhor a importância das medidas 
de dispersão? Assista ao vídeo indicado e fique por 
dentro. Confira!
Disponível em: Youtube. Acesso em: 24/07/2023
Mas será que a dispersão pode ser utilizada para relacionar 
duas variáveis distintas, como: hábito de fumar (1a variável) 
e desenvolvimento de carcinoma pulmonar (2a variável). 
Para entender essa possibilidade, confira o vídeo prepa-
rado para você.
ASSISTA
Aplicabilidade dos gráficos de dispersão
Neste vídeo, você aprenderá sobre como a dispersão 
pode descrever a relação entre duas variáveis 
(hábito de fumar vs. desenvolvimento de carcinoma 
pulmonar). Confira!
Acesse na plataforma o vídeo.
https://www.youtube.com/watch?v=xFxNZdJo7wg
https://www.youtube.com/watch?v=xFxNZdJo7wg
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
17
Agora que entendeu o que são medidas de tendência central 
e dispersão, chegou o momento de saber mais sobre corre-
lação e regressão linear. Confira no próximo tópico!
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
18
Correlação e regressão linear
Você sabia que muitos estudos experimentais utilizam a 
análise correlacional com o objetivo de avaliar se existe 
relação ou associação entre duas variáveis quantitativas? 
Para isso, é necessário constatar se as variáveis estão 
correlacionadas, ou seja, se elas variam juntas.
De modo geral, a correlação entre duas variáveis 
quantitativas pode ser observada por meio do gráfico 
diagrama de dispersão (que você estudou no vídeo do 
tópico 2) e a força da associação entre essas variáveis pode 
ser medida pelo coeficiente de correlação. Esse coeficiente 
de correlação pode apontar o quanto uma variável é mais 
relacionada ou menos relacionada a uma segunda variável 
que está sendo comparada. Por exemplo: podemos dizer 
que o hábito de fumar tem uma correlação mais forte no 
desenvolvimento de carcinoma pulmonar, ou seja, existe 
uma correlação entre fumar e desenvolver um tipo de câncer. 
Diferentemente, não existe uma forte relação entre o fato de 
beber água e reduzir a chance de câncer de pulmão, por 
exemplo. Portanto, podemos dizer que o primeiro exemplo 
possui uma correlação mais forte do que no segundo caso. 
Portanto, à medida que compara a força dessas correlações 
é o coeficiente de correlação.
Após concluir que existe uma correlação entre duas variáveis 
em um conjunto de dados, é necessário realizar um método 
para encontrar a equação da reta que melhor se ajusta ao 
diagrama de dispersão. Esse gráfico pode ter um perfil linear 
(se a relação for diretamente proporcional) ou não linear (se 
a relação tiver um perfil exponencial, por exemplo) que não 
tem uma inclinação constante. Assim, para encontrar essa 
equação, se faz necessário aplicar um modelo matemático, 
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
19
chamado de Modelo de equação de regressão linear ou 
não linear e que é usado para encontrar a reta que melhor 
se ajusta entre os pontos dos dados, chamada de reta de 
regressão.
Correlação
Que tal você ampliar seus conhecimentos?
Correlação é o termo usado para estimar a associação 
conjunta entre duas variáveis, ou seja, quando os valores de 
uma variável estão relacionados com os valores de outra. 
Por sua vez, quando há correlação e os pontos marcados 
no gráfico se ajustam em um padrão que pode ser aproxi-
mado por uma reta, podemos dizer que, nesse caso, existe 
uma correlação linear. Assim, o primeiro passo para se avaliar 
a correlação é organizar o conjunto de dados em um gráfico, 
para que a relação entre as variáveis seja melhor interpretada.
O coeficiente de correlação (r) é utilizado para medir a 
intensidade da correlação entre duas variáveis por meio de 
um cálculo que usa os dados amostrais. Observe a fórmula 
FIGURA 8
Medidas apresentadas em 
um gráfico de dispersão 
linear, que mostra em Y 
o hábito de fumar e em 
X o aumento de casos de 
carcinoma pulmonar.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
20
simplificada utilizada em cálculos manuais; o valor de r 
também pode ser calculado com programas estatísticos de 
computador ou com calculadora, na visão de Glantz (2013):
r = n(Ʃxy) - (Ʃx)(Ʃy)
√ n(Ʃx²) - (Ʃx)² √n(Ʃy²) - (Ʃy)2
n = número de pares de dados amostrais.
Ʃ = denota adição dos itens indicados.
Ʃx = soma de todos os valores de x.
Ʃx2 = cada valor de x deve ser elevado ao quadrado para, então, ser 
somado.
(Ʃx2) = os valores de x devem ser somados e o total, então, deve ser 
elevado ao quadrado.
Ʃxy = cada valor de x deve, primeiro, ser multiplicado por seu 
correspondente y. Depois, calcula-se a soma de todos os produtos 
obtidos.
r = coeficiente de correlação linear para dados amostrais.
Quando todos os pontos dos dados estão em uma linha 
reta, dizemos que é um relacionamento perfeito e, então, 
o r é igual a 1. No entanto, é quase impossível obter uma 
correlação perfeita quando aplicamos em uma pesquisa real 
e, por isso, os valores de coeficiente de correlação podem 
oscilar entre -1 e +1. O sinal do coeficiente indica a direção da 
correlação (positiva ou negativa) e o valor é um indicador da 
sua força. Sendo assim, a variação do coeficiente deve ser 
interpretada de acordo com a escala.
Já os valores entre 0,9 a 0,7 indicam uma correlação forte; 0,6 
a 0,4 indicam uma correlação moderada; e 0,3 a 0,1 indicam 
uma correlação fraca.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
21
Regressão linear
A análise de regressão é usada para avaliar uma possível 
relação de causa-efeito entre duas variáveis quantitativas, 
por meio de uma equação matemática que descreve essa 
relação. Sendo assim, ao visualizar o gráfico, é possível ter 
uma boa ideia da existência ou não de regressão.
FIGURA 9
Um gráfico linear e 
decrescente quando 
mostra uma correlação 
fraca entre duas variáveis..
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
22
APROFUNDE-SE
O que é regressão?
Assista ao vídeo para melhor compreender o que é 
regressão como medida de controle estatístico. 
Disponível em: Youtube. Acesso em: 24/07/2023
A regressão é obtida por meio de uma equação que estuda 
a variação de uma variável Y em função de uma variável X, na 
qual Y é a variável dependente (ou variável critério) e o X é a 
variável independente (ou explanatória). Vejamos a equação 
(reta) de regressão linear simples, como nos ensina Godoi et 
al. (2010): 
ŷ = a + bx
ŷ = a variável dependente (a variável do eixo y).
b = coeficiente angular (inclinação da reta).
x = a variável independente (a variável do eixo x).
a = coeficiente linear (valor de y quando x = 0).
Para se calcular a linha de regressão, é preciso conhecer o 
valor do ponto em que a linha de regressão cruza com o eixo 
y (valor de a), que pode ser visto no diagrama de dispersão, 
e o valor da inclinação da linha (valor de b).
Os estudos e a prática irão lhe ajudar em todo esse processo. 
Mas é preciso saber se há critérios estatisticamente válidos 
de tamanho da amostra. Vamos para o próximo tópico?
https://www.youtube.com/watch?v=9BjLLEpxKfI
https://www.youtube.com/watch?v=9BjLLEpxKfI
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
23
Critérios estatisticamente 
válidos de tamanho 
da amostra
Pela impossibilidade de se estudar a totalidade da 
população, devido à sua grandeza, o mais comum é 
retirar uma amostragem representativa dessa população, 
empregando um método de seleção aleatório para escolha 
dos indivíduos da pesquisa (TRIOLA, 2017). Não obstante, é 
possível entender um aspecto adicional que é o fato de um 
evento poder ter mais ou menos chance de ocorrer em um 
grupo populacional maior oumenor, ou seja, dessa chance 
de ocorrência de eventos sobre uma população. Esse 
fenômeno é entendido como probabilidade. Dessa forma, 
não haverá interferências tendenciosas na escolha dos 
elementos amostrados, configurando maior realidade aos 
resultados obtidos com o espaço amostral representado 
pela população-alvo da pesquisa. É preciso lembrar que 
o espaço amostral de um experimento engloba todas as 
possibilidades de resultados.
FIGURA 10
A amostragem é utilizada 
como representação válida 
de uma população.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
24
Os principais procedimentos de amostragem em delinea-
mento experimental são categorizados em: simples, estra-
tificado e por conglomerados. Todos seguem o padrão de 
amostragem aleatória ou casual. Dessa forma, configura-se 
maior confiabilidade nos resultados obtidos no experimento.
Amostragem aleatória simples ou amostragem 
casual simples
As unidades experimentais são determinadas de modo 
aleatório, sendo exatamente iguais, para cada elemento, as 
chances de ser escolhido na amostragem.
Ao aleatorizar os indivíduos da população, impõe-se a 
certeza de que haverá a mesma probabilidade (chance) 
de ocorrência para qualquer grupo, obtendo-se, assim, 
diversidade de características, sem que estabeleça uma 
tendência (GLANTZ, 2013). A expectativa é que a totalidade 
dos grupos populacionais esteja representada de maneira 
proporcional na amostragem selecionada aleatoriamente 
(TRIOLA, 2017).
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
25
O procedimento de aleatorizar a amostra consiste 
inicialmente em numerar ordenadamente cada um dos 
elementos da população. Define-se a quantidade de 
indivíduos que serão selecionados; segue-se com a escolha, 
ao acaso, até atingir a quantidade almejada de unidades a 
serem experimentadas.
Amostragem aleatória estratificada
É comum utilizar a amostragem estratificada antes 
da aleatorização, com o objetivo de configurar maior 
consistência aos resultados e minimizar a ocorrência de 
variação, especialmente nos casos de a população ser 
composta por estratos ou subpopulações que caracterizem 
comportamentos distintos no que diz respeito à variável de 
interesse.
Nesse caso, a população é subdividida em, no mínimo, dois 
estratos, que apresentam os mesmos atributos, para então 
serem extraídas as amostras de cada um deles. 
FIGURA 11
Na área da saúde, a 
amostragem tem o intuito 
de apresentar dados e 
informações que orientam 
as pesquisas científicas.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
26
De acordo com Godoi et al. (2010), para assegurar uma 
amostragem estratificada coerente, o processo aleatório 
deverá:
1. checar quais são os estratos a serem subdivididos da 
população;
2. calcular proporcionalmente seus tamanhos relativos;
3. a partir dessas proporções, definir o tamanho dos estratos 
na amostra;
4. aleatorizar os elementos a serem obtidos de cada estrato, 
seja sorteando de cada subpopulação ou diretamente da 
população;
5. preencher as lacunas estabelecidas para cada estrato.
Para entender melhor como funciona a estratificação, acom-
panhe o seguinte exemplo:
Em um experimento para avaliar o índice de fluorose 
provocada pela ingestão de dentifrícios fluoretados em 
crianças de uma determinada comunidade, a amostragem 
pode ser estratificada estabelecendo-se as faixas etárias a 
serem investigadas.
• Subdivide-se a amostra em três estratos a serem pesqui-
sados: entre as faixas etárias 3–4 anos, 4–5 anos e 5–6 anos.
• Avalia-se qual a participação relativa de cada faixa etária, 
isto é: 18% da população corresponde à faixa etária entre 
3–4 anos, 33% representa as idades entre 4–5 anos e 49% 
abrange a faixa etária de 5–6 anos.
• Determina-se o tamanho proporcional em números 
inteiros que representará a amostra: supondo uma
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
27
amostragem de 60 crianças, deverá ser calculada a 
porcentagem de cada subpopulação e arredondada 
para o número inteiro mais próximo.
• Isso significa que o primeiro estrato será composto por 
11 crianças de 3–4 anos (18% de 60 é 10,8); 20 crianças 
entre 4–5 anos (33% de 60 é 19,8); e 29 crianças de 5–6 
anos (49% de 60 é 29,4).
• Realiza-se o sorteio, aleatoriamente, das crianças de 
cada subpopulação nas quantidades estipuladas ou 
diretamente da população e alocadas nas respectivas 
lacunas de cada grupo.
• Conforme ocorra o preenchimento total de cada estrato 
e seja sorteada uma criança correspondente a essa cate-
goria, ela será desconsiderada, dando prosseguimento 
ao sorteio aleatório de forma a preencher os estratos de 
acordo com o delineamento.
Amostragem por conglomerados
Esse tipo de amostragem é recomendado para populações 
que estejam subdivididas em seções ou pequenos grupos, 
frequentemente encontrados num determinado espaço.
O procedimento consiste em identificar essas seções, divi-
dindo essa área da população em conglomerados. Aleato-
riamente, serão escolhidos os conglomerados que farão 
parte da amostragem e todos os elementos que compõem 
tais seções serão selecionados.
Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística 
28
APROFUNDE-SE
Amostragem por conglomerado
Para conhecer mais sobre a amostragem por 
conglomerado, assista ao vídeo. Construa e 
aprofunde seus conhecimentos.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 24/07/2023
Percebeu como a aleatorização da amostragem é de extrema 
relevância para fornecer maior solidez aos resultados e reduzir 
as variáveis de confundimento? Associada à seleção de um 
tamanho adequado de amostra e à efetuação da replicação, 
será possível também minimizar os erros amostrais, 
concedendo maior robustez às conclusões do experimento 
que relacionam as causas e os efeitos estudados.
Assista ao vídeo para conhecer o fluxo de amostras e sua 
relevância nas atividades clínicas.
ASSISTA
Amostragem nos ensaios clínicos
Neste vídeo, você aprende como as amostragens 
atuam em estudos clínicos para desenvolver análise 
comportamental. Confira
Acesse na plataforma o vídeo.
https://youtu.be/EIf8x6vucRs?si=7YT5kDAxZTHNg-SY
https://youtu.be/EIf8x6vucRs?si=7YT5kDAxZTHNg-SY
Considerações finais
Nesta unidade, você aprendeu que os gráficos de setores 
são interessantes, pois fornecem uma ideia de dependência 
entre as variáveis: enquanto uma aumenta, a outra 
obrigatoriamente reduz.
As variáveis qualitativas ou ordinais também podem 
ser representadas por gráficos de barras. No eixo x, 
são representadas as categorias e, no eixo y, as barras 
retangulares, no qual a altura (ou comprimento) representa 
a frequência.
Aprendeu também que a regressão linear é uma extensão 
da análise correlacional, que utiliza equações matemáticas 
para traçar uma linha que melhor se ajusta entre os pontos 
dos dados (linha de melhor aderência) e, assim, confere 
uma medida que mostra o quanto a variável y muda como 
resultado da mudança na variável x. A qualidade do ajuste 
pode ser avaliada pelo coeficiente de determinação, que é 
calculado elevando o coeficiente de correlação ao quadrado.
É fundamental a clareza dessas informações para correta 
escolha do delineamento a ser empregado, a fim de 
conquistar com precisão e qualidade resultados confiáveis 
obtidos a partir de representativa amostragem de dados 
coletados aleatoriamente, que devem refletir com efetiva 
exatidão as características da totalidade da população da 
qual foi retirada.
E, por fim, você aprendeu que essa relação entre causa e efeito 
sempre estará no contexto dos experimentos biomédicos, 
sendo a pesquisa com tratamentos comparativos e avaliação 
das respostas biológicas uma metodologia comumente 
realizada para o avanço das ciências. Há, no entanto, a 
necessidade de estarmos atentos aos dilemas éticos no que 
diz respeito às imposições de situações que possam vir a 
comprometer a saúde dos elementos da pesquisa, tais como: 
o uso de placebos emportadores de doenças, a privação de 
tratamentos convencionais que um paciente já faça uso, 
a submissão de sacrifícios de cobaias, a estimulação de 
estados que possam a vir afetar negativamente as funções 
biológicas, a aplicação de testes que levam a agravos à saúde, 
dentre outras situações que devem ser ética e moralmente 
avaliadas antes de serem postas em prática.
Referências
CALLEGARI-JACQUES, Sidia M. Bioestatística: princípios e aplicações. 
Porto Alegre: Artmed, 2003.
GLANTZ, Stanton A. Princípios de bioestatística. 7. ed. Porto Alegre: 
AMGH, 2013.
GODOI, Christiane K. et al. Pesquisa qualitativa em estudos 
organizacionais: paradigmas, estratégias e métodos. 2. ed. São Paulo: 
Saraiva, 2010.
PAGANO, Marcello; GAUVREAU, Kimberlee. Princípios de bioestatística. 
2. ed. São Paulo: Thomson Learning, 2004.
TRIOLA, Mario F. Introdução à estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
Testes paramétricos e não paramétricos 
3
Objetivos de aprendizagem
Reconhecer os principais tipos de testes paramétricos 
para comparação, correlação e associação, bem como seus 
respectivos substitutos.
Tópicos de estudo
• Teste t de Student para dados relacionados (amostras 
dependentes);
• Teste t de Student para dados não relacionados (amos-
tras independentes);
• Análise de variância (ANOVA);
• Análise de correlação e associação dos dados.
Iniciando os estudos
Olá, estudante! Nesta unidade, você vai aprender sobre 
os testes paramétricos e não paramétricos. Vai conhecer, 
neste percurso, alguns dos testes mais comuns: o teste t de 
Student, a ANOVA (análise de variância) e o teste de corre-
lação e associação dos dados.
Bons estudos!
Testes paramétricos e não paramétricos 
4
Teste t de Student 
para dados relacionados 
(amostras dependentes)
Você sabia que a escolha entre testes paramétricos e não 
paramétricos depende das suposições dos dados e do tipo 
de análise desejada? Se os dados satisfazem as suposições 
paramétricas e a análise desejada é adequada para essas 
suposições, então os testes paramétricos são geralmente 
preferidos por sua maior precisão. No entanto, se as supo-
sições não são atendidas, ou se os dados são ordinais, cate-
gorizados ou não seguem uma distribuição normal, os testes 
não paramétricos são uma opção mais adequada.
É importante ressaltar que tanto os testes paramétricos 
quanto os não paramétricos têm suas limitações e suposi-
ções específicas. Portanto, é recomendável consultar um 
estatístico ou especialista em análise de dados para esco-
lher o teste mais apropriado para os dados e a análise em 
questão.
FIGURA 1
O tipo de análise pode 
indicar a escolha entre 
testes paramétricos e não 
paramétricos. 
Testes paramétricos e não paramétricos 
5
Nesses tipos de testes (paramétricos e não paramétricos), as 
observações estão relacionadas de alguma forma, como em 
situações em que as mesmas unidades são medidas antes e 
depois de um tratamento ou uma intervenção.
É importante ressaltar que os testes 
paramétricos são aqueles nos quais existe 
um padrão, ou seja, são aqueles cujos 
dados seguem uma distribuição normal.
Para você ter uma ideia, se colocássemos os valores em um 
gráfico xy, o formato do gráfico ficaria como um sino inver-
tido. Esse tipo de representação, ou seja, esse tipo de padrão 
chamamos de perfil gaussiano. Portanto, os testes paramé-
tricos seguem esse perfil gaussiano.
Para exemplificar o teste paramétrico (que segue um padrão 
e tem esse perfil gaussiano), imagine que existem dois grupos 
de pessoas, chamados grupo A e grupo B.
Testes paramétricos e não paramétricos 
6
No caso do grupo A, essas pessoas tomam um comprimido 
para passar a dor. No grupo B, acabam tomando apenas 
água. Tanto no grupo A quanto no grupo B existem 100 
pessoas. Nesse exemplo dado, no grupo A, das 100 que 
tomaram o comprimido, 90 delas reduziram a dor enquanto, 
no grupo B, apenas duas pessoas reduziram a dor. Portanto, 
na média, as pessoas que tomaram o comprimido, do grupo 
A, tiveram uma redução bem maior da dor do que as pessoas 
que tomaram água.
O teste, nesse exemplo, que permite comparar as médias do 
grupo A e do grupo B, é chamado de teste t de Student. Esse 
tipo de teste faz parte dos chamados testes paramétricos. 
Portanto, as suposições para aplicar o teste t de Student 
para dados relacionados são semelhantes às do teste t de 
Student para amostras independentes. Essas suposições 
incluem a normalidade das diferenças entre as observações 
pareadas e a independência dos pares.
O procedimento para realizar o teste t de Student para dados 
relacionados é o seguinte, de acordo com Triola (2017):
a) formular as hipóteses nula (H0) e alternativa (H1). A hipó-
tese nula afirma que não há diferença nas médias das 
duas amostras dependentes, enquanto a hipótese alter-
nativa afirma que há diferença;
Testes paramétricos e não paramétricos 
7
b) calcular a diferença entre as observações de cada par;
c) calcular a média e o erro padrão das diferenças;
d) calcular a estatística t, que é obtida dividindo a média das 
diferenças pelo erro padrão;
e) determinar o valor crítico da estatística t usando a distri-
buição t de Student e o grau de liberdade correspon-
dente;
f) comparar o valor observado da estatística t com o valor 
crítico. Se o valor observado for maior que o valor crítico, 
rejeita-se a hipótese nula e conclui-se que há uma dife-
rença significativa entre as médias das amostras depen-
dentes;
g) calcular o valor p, que é a probabilidade de se obter uma 
estatística t igual ou mais extrema do que a observada, 
considerando a hipótese nula. Se o valor de p for menor 
que um determinado nível de significância (geralmente 
0,05), rejeita-se a hipótese nula. Em suma, o valor de p 
representa o quanto o resultado obtido em um estudo 
tem relevância ou não.
O teste t pareado pressupõe que as diferenças entre as obser-
vações são normalmente distribuídas. Caso essa suposição 
não seja atendida, pode-se utilizar um teste não paramé-
trico como alternativa.
Uma alternativa não paramétrica ao teste t de Student 
para dados relacionados é o teste de Wilcoxon para amos-
tras pareadas (também conhecido como teste de Wilcoxon 
assinado ou teste de Wilcoxon-Mann-Whitney para amos-
tras pareadas). Esse teste não depende das suposições de 
normalidade e simetria dos dados. Em vez disso, ele se 
Testes paramétricos e não paramétricos 
8
baseia nos valores das diferenças entre as observações pare-
adas (GLANTZ, 2013).
Ambos os testes, t de Student para dados relacionados e 
teste de Wilcoxon para amostras pareadas, são amplamente 
utilizados para comparar médias de amostras dependentes 
e a escolha entre eles dependerá de uma análise completa 
das características dos dados e das suposições que podem 
ou não ser atendidas. Como já mencionado antes, consultar 
um estatístico ou especialista em análise de dados é reco-
mendado para a escolha adequada do teste de acordo com 
o contexto específico.
O Excel é uma ferramenta digital muito útil para analisar 
esses dados, pois é um programa de fácil acesso e intuitivo 
de se utilizar.
Para se ter um outro exemplo didático, 
podemos considerar um estudo sobre a 
qualidade de sono entre os estudantes 
universitários. Nesse exemplo, as análises 
diversas feitas no Excel permitiram avaliar 
o efeito de outras variáveis (pelos testes 
de hipóteses, por exemplo) e descrever os 
dados de forma correta, utilizando medidas 
de tendência central e de variabilidade.
Dessa forma, podemos, também, aplicar os testes em Excel, 
onde a fórmula para o valor de p do teste t de Student é 
dada pelo comando “=TESTE.T”.
Testes paramétricos e não paramétricos 
9
No exemplo da relação entre qualidade de sono e trabalho, 
o teste aplicado será bicaudal (2) e independente com vari-
âncias diferentes (3).
Silva e Godoi (2010) nos ensinam que os testes uni e bicau-
dais (ou uni e bilaterais) diferem com relação à direção da 
região crítica do valor de p. O resultado é:
• testes unicaudais:avaliam apenas se o valor de p é menor 
ou maior que o valor crítico;
• testes bicaudais: avaliam se o valor é diferente (consi-
deram um intervalo de valores).
Assim, a fórmula para calcular o valor do teste t unicaudal 
(unicaudal) depende do tipo de teste t que você está usando. 
Os testes t são frequentemente usados para comparar as 
médias de dois grupos e determinar se há uma diferença 
significativa entre eles. A fórmula geral para o teste t caudal 
único é baseada na seguinte expressão:
[t = \frac{{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}}{{s \sqrt{\frac{1}{n_1} + \frac{1}
{n_2}}}}]
APROFUNDE-SE
Teste t para uma amostra a jato
Assista ao vídeo para aprofundar seu conhecimento 
sobre a aplicabilidade do teste t.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 02/08/2023
https://www.youtube.com/watch?v=Pj1g_WB2idw
https://www.youtube.com/watch?v=Pj1g_WB2idw
Testes paramétricos e não paramétricos 
10
Onde:
• (t) é o valor do teste t;
• (\bar{X}_1) e (\bar{X}_2) são as médias dos dois grupos que 
você está comparando;
• (s) é o desvio padrão combinado das duas amostras;
• (n_1) e (n_2) são os tamanhos amostrais dos dois grupos.
A direção do teste (um com cauda para à direita ou outro 
com cauda para à esquerda) depende de suas hipóteses: 
nula e alternativa.
Se você estiver testando se a média de 
um grupo é maior que a média do outro, 
realizará um único teste t caudal à direita. 
Se você estiver testando se a média 
de um grupo é menor que a média do 
outro, realizará um único teste t caudal à 
esquerda.
Para calcular o valor crítico do teste t e determinar se a dife-
rença é significativa, você precisará saber o nível de signifi-
cância (alfa) e os graus de liberdade. Os graus de liberdade 
são geralmente calculados como:
(df = n_1 + n_2 - 2),
onde (n_1) e (n_2) são os tamanhos amostrais dos dois grupos.
Depois de ter o valor t calculado, você irá compará-lo com 
o valor crítico na tabela t de Student ou usar um software 
estatístico para determinar se deve rejeitar a hipótese nula 
Testes paramétricos e não paramétricos 
11
com base no seu nível de significância e na direção do teste 
(uma cauda para à direita) ou uma cauda para à esquerda).
Para a bicaudal, deve-se escrever no campo de fórmula o 
comando “=INV.T.BC”.
Os graus de liberdade, de modo geral, representam quantos 
valores são livres para que ocorra uma variação. O grau de 
liberdade total é calculado como subtração de uma unidade 
do tamanho amostral:
Gltotal = ntotal -1
Os testes unicaudal e bicaudal são dois tipos de testes esta-
tísticos utilizados para testar hipóteses em um estudo.
• Teste unicaudal (ou unilateral): é utilizado quando a hipó-
tese alternativa é direcionada a uma única direção. Ou 
seja, ele avalia se a média da amostra está acima ou abaixo 
de um valor especificado. Esse tipo de teste implica que 
a hipótese alternativa só é considerada em um dos lados 
da distribuição de probabilidade. Por exemplo, se a hipó-
tese alternativa afirma que a média é maior que um valor 
específico, o teste unicaudal procurará evidências para 
rejeitar a hipótese nula apenas se a média for maior do 
que esse valor.
• Teste bicaudal (ou bilateral): é utilizado quando a hipó-
tese alternativa é direcionada para as duas direções, ou 
seja, a média pode estar tanto acima quanto abaixo de 
um valor específico. Nesse caso, o teste bicaudal procura 
evidências para rejeitar a hipótese nula se a média for 
significativamente diferente do valor especificado, tanto 
para cima quanto para baixo.
Testes paramétricos e não paramétricos 
12
A escolha entre o teste unicaudal e o teste bicaudal depende 
da pergunta de pesquisa e das hipóteses específicas que 
estão sendo testadas. Em geral, o teste bicaudal é mais 
conservador, pois considera as duas direções possíveis da 
diferença, enquanto o teste unicaudal leva para uma direção 
específica. É importante definir claramente qual teste será 
utilizado antes de coletar os dados, com base nas expecta-
tivas teóricas e nos objetivos do estudo, pois a escolha afeta 
a interpretação dos resultados e a tomada de decisões.
No entanto, é válido ressaltar que a escolha entre os testes 
unicaudal e bicaudal deve ser feita com cuidado, levando 
em consideração a consistência teórica, a relevância prática 
e a adequação ao contexto específico do estudo.
Você já parou para pensar como os testes são importantes 
para o controle dos dados em uma pesquisa científica? 
Conheça os principais testes não paramétricos no infográ-
fico a seguir.
FIGURA 2
Interpretar corretamente 
os resultados dos testes é 
essencial para a validade 
dos estudos. 
Testes não 
paramétricos 
TESTE MANN-WHITNEY (TESTE U)
Neste caso, precisamos fazer a ordenação conjunta dos dois grupos 
estudados e verificar os postos que cada um deles ocupa na ordenação 
geral. Quando houver empates, o posto para cada valor empatado é a 
média dos postos que seriam ocupados por ele. 
TESTE T DE WILCOXON 
(amostras pareadas)
Neste teste, precisamos fazer 
a diferença de cada unidade 
amostral, antes e depois, 
considerando o sinal.
TESTE KRUSKAL-WALLIS
Verifica a diferença significativa para mais de duas amostras e é semelhante 
ao teste Mann-Whitney, porém, agora considerando mais de duas amostras 
independentes.
TESTE DE FRIEDMAN
Utilizado quando os dados não 
apresentam uma distribuição 
normal, ou seja, quando temos a 
mesma unidade amostral sendo 
avaliada em mais de dois 
momentos distintos. Assemelha-se 
ao teste t de Wilcoxon para duas 
amostras, mas aqui é possível ter 
mais de duas observações 
associadas ao mesmo indivíduo.
E
D
+ 
C
on
te
n
t 
H
u
b
 ©
 2
0
23
INFOGRÁFICO 1
Testes paramétricos e não paramétricos 
14
Teste t de Student 
para dados não relacionados 
(amostras independentes)
Precisamos diferenciar os testes paramétricos dos testes 
não paramétricos.
• Teste paramétrico: conclui sobre os parâmetros da popu-
lação (como média, desvio padrão).
• Teste não paramétrico: conclui sobre as características 
gerais das populações.
Para poder diferenciar entre um tipo ou outro de teste, ou 
seja, para que você saiba se o estudo que está sendo feito 
segue uma lógica paramétrica ou não paramétrica, é neces-
sário fazer um teste anterior (uma espécie de pré-teste), 
apenas para saber se o estudo se enquadra em uma ou outra 
forma de teste. Esse pré-teste é chamado de pressuposto de 
normalidade. Existem algumas formas de testes de normali-
dade, mas o que você precisa ter em mente é:
• os testes paramétricos seguem um padrão e, portanto, 
têm uma normalidade;
• por outro lado, os testes não paramétricos não seguem 
um padrão e, portanto, são distribuídos de forma não 
normal.
Do ponto de vista do pesquisador, os testes paramétricos são 
mais robustos, mas não são todas as variáveis que podem 
ser testadas com eles. Então, para cada teste paramétrico, 
temos uma alternativa não paramétrica de estudos.
Testes paramétricos e não paramétricos 
15
Nos testes não paramétricos, assim como nos testes paramé-
tricos, sempre realizaremos o teste de hipóteses. Assim, 
após escolher o teste, passamos pelas seguintes etapas, de 
acordo Glantz (2013):
Etapas para testes não paramétricos
1. formular as hipóteses;
2. calcular a estatística de teste correspondente;
3. estabelecer a regra de decisão de acordo com o nível de significância;
4. concluir.
Nesse tipo de amostragem, as observações em uma amostra 
não são relacionadas ou dependentes das observações em 
outra amostra.
APROFUNDE-SE
Cálculo amostral: diferença entre duas 
médias de grupos independentes
Assista ao vídeo sobre como atuam as amostras 
independentes dentro de cálculos estatísticos.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 02/08/2023
QUADRO 1
Fonte: elaborado pelo autor.
https://www.youtube.com/watch?v=bbyWohsy8Mw
https://www.youtube.com/watch?v=bbyWohsy8Mw
Testes paramétricos e não paramétricos 
16
Ao analisar amostras independentes, é comum utilizar testes 
estatísticos para determinar se há diferenças significativas 
entre osgrupos. Testes t (como o teste t de Student para 
amostras independentes) ou testes não paramétricos (como 
o teste U de Mann-Whitney) podem ser aplicados para veri-
ficar se há evidências estatísticas de diferenças nas médias 
ou em outras medidas entre os grupos.
É importante ressaltar que, ao realizar uma comparação 
entre amostras independentes, é fundamental garantir que 
as observações em cada amostra sejam realmente indepen-
dentes umas das outras. Isso contribui para a validade das 
conclusões realizadas com base nos resultados da análise.
REFLITA
Como aplicar o teste t de Student?
Existe um conceito chave na Epidemiologia sobre letalidade e mortalidade. 
Esses conceitos podem ser entendidos de formas diferentes. Enquanto a taxa de 
mortalidade significa a quantidade de óbitos por um período em específico, a 
letalidade expressa a probabilidade de um indivíduo ir a óbito por uma causa em 
específico.
FIGURA 3
Amostras independentes 
permitem comparar 
características ou medidas 
entre diferentes grupos ou 
populações. Por exemplo, 
pode-se desejar comparar 
as médias de altura entre 
homens e mulheres.
Testes paramétricos e não paramétricos 
17
Assista ao vídeo para aprender a aplicar as análises de amos-
tras independentes, por meio de contagem celular.
ASSISTA
Aplicabilidade de amostras 
independentes – contagem celular
O vídeo apresenta como as amostras independentes 
ocorrem para contagem celular em pesquisas epide-
miológicas.
Acesse na plataforma o vídeo.
Podemos, em um momento de colapso 
da saúde pública, por exemplo, em uma 
pandemia, calcular as diferenças de médias 
de mortalidade e de letalidade usando, para 
isso, o teste t de Student e considerar quem 
foi exposto a um patógeno e quem não foi, ao 
longo do ano.
Posto isso, reflita sobre uma pandemia 
qualquer e a diferença entre os dados de 
mortalidade e letalidade e o porquê se usa a média de mortalidade para realizar 
alguma ação coletiva de saúde para evitar a piora da situação. Como o uso do 
teste t ajudaria a compreender esse fenômeno e a tomar decisões?
Assista ao vídeo “Coronavírus: as teorias que tentam explicar mortalidade maior 
de homens” para auxiliar em sua reflexão: YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=VRqaG24eL0I
Testes paramétricos e não paramétricos 
18
Análise de variância (ANOVA)
A análise de variância, denominada ANOVA (do inglês 
Analysis of Variance), é uma técnica estatística usada com 
o objetivo de comparar as médias de três ou mais grupos 
independentes. É uma extensão do teste t de Student, que 
permite a comparação de apenas duas médias.
A ANOVA avalia se as médias dos grupos são estatistica-
mente diferentes ou se as diferenças observadas são devidas 
ao acaso. Ela faz isso decompondo a variação total dos 
dados em duas componentes: a variação entre os grupos e 
a variação dentro dos grupos. Se a variação entre os grupos 
for maior do que a esperada devido ao acaso, pode-se inferir 
que existem diferenças significativas entre as médias dos 
grupos.
Existem diferentes tipos de ANOVA, dependendo do design 
experimental e do número de fatores sendo analisados. De 
acordo de Silva e Godoi (2010), os tipos são:
a) ANOVA de um fator: também conhecida como ANOVA de 
uma via, compara as médias de três ou mais grupos com 
FIGURA 4
A ANOVA permite avaliar se 
as médias dos grupos são 
estatisticamente diferentes.
Testes paramétricos e não paramétricos 
19
base em um único fator. Por exemplo, pode-se comparar 
a média de desempenho acadêmico entre estudantes de 
diferentes escolas;
b) ANOVA fatorial: analisa o efeito de dois ou mais fatores 
simultaneamente, permitindo a investigação de possíveis 
interações entre eles. Por exemplo, pode-se examinar o 
efeito da dosagem de um medicamento (fator A) e o sexo 
do paciente (fator B) na melhora dos sintomas em um 
estudo clínico;
c) ANOVA de medidas repetidas: utilizada quando as 
mesmas observações são medidas repetidamente em 
diferentes condições. Por exemplo, pode-se comparar os 
níveis de ansiedade de um grupo de pacientes antes e 
depois de receberem diferentes tratamentos.
O teste estatístico ANOVA calcula uma estatística, que 
permite a comparação de quanto os grupos variam entre si 
e quanto variam internamente. Em outras palavras, ANOVA 
é o teste estatístico que avalia o quanto os diferentes grupos 
variam.
Portanto, da mesma forma que no teste t de Student, se o 
valor de p do teste ANOVA for menor do que um nível de 
significância predeterminado, rejeita-se a hipótese nula e 
conclui-se que pelo menos um grupo difere significativa-
mente dos demais. Nesse caso, pode-se realizar testes de 
comparações múltiplas.
Testes paramétricos e não paramétricos 
20
A ANOVA é uma ferramenta poderosa para comparar as 
médias de três ou mais grupos, ajudando a identificar dife-
renças significativas e fornecendo informações importantes 
para as tomadas de decisão.
Ao estimar um modelo linear clássico, nosso interesse é 
saber sobre sua qualidade. Para tanto, realizamos análises 
e testes que reportam se os coeficientes estimados são ou 
não estatisticamente significativos.
No entanto, a existência de diferentes tipos de testes e de 
análises de variância deixa dúvidas sobre qual seria a técnica 
mais adequada. A resposta para essa indagação dependerá 
do conjunto de dados ao qual nos referimos, das caracterís-
ticas das variáveis envolvidas no estudo, bem como daquilo 
que se deseja responder.
APROFUNDE-SE
ANOVA simples e rápida
Assista ao vídeo sobre como aplicar a variância em 
controle de amostragem.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 02/08/2023
https://www.youtube.com/watch?v=Fr7vSYFmbhE
https://www.youtube.com/watch?v=Fr7vSYFmbhE
Testes paramétricos e não paramétricos 
21
Você percebeu que a análise de variância (ANOVA) fornece 
informações importantes sobre o conjunto de dados em 
estudo, mas, em determinadas situações, precisaremos 
recorrer às suas extensões, como a análise multivariada de 
variância (MANOVA), a análise de covariância (ANCOVA) e a 
análise multivariada de covariância (MANCOVA).
Análise Multivariada de Variância (MANOVA)
 A MANOVA é um teste que analisa a relação entre diversas 
variáveis de resposta e um conjunto comum de predi-
tores (variáveis que permitem “predizer” uma resposta) ao 
mesmo tempo. Da mesma forma como ocorre na ANOVA, 
a MANOVA exige variáveis de resposta contínuas e predi-
tores categóricos. A MANOVA tem diversas vantagens sobre 
efetuar várias ANOVAs. Algumas, de acordo som Silva e 
Godoi (2010), são descritas a seguir.
• Maior potência: pode-se utilizar a estrutura de covari-
ância dos dados entre as variáveis de resposta para testar, 
simultaneamente, a igualdade das médias. Se as variá-
veis de resposta estiverem correlacionadas, essa infor-
mação adicional pode ajudar a detectar diferenças muito 
FIGURA 5
A escolha da técnica mais 
adequado de análise 
depende de fatores como 
as características das 
variáveis envolvidas no 
estudo.
Testes paramétricos e não paramétricos 
22
pequenas para serem verificadas por meio de ANOVAs 
individuais.
• Detecta padrões de respostas multivariadas: ou seja, os 
fatores podem afetar a relação entre as respostas, em vez 
de uma única resposta. As ANOVAs não detectarão esses 
padrões multivariados.
• Controla a taxa de erro de família: a chance de rejeitar 
incorretamente a hipótese nula aumenta a cada ANOVA 
sucessiva. Ao fazer uma MANOVA para testar todas as 
variáveis de resposta ao mesmo tempo, mantém-se a 
taxa de erro de família igual em seu nível alfa.
Análise de covariância (ANCOVA)
A ANCOVA é um teste estatístico capaz de fazer uma análise 
de variância entre duas ou mais variáveis. Nesse sentido, 
quando um determinado estudo tem muitas variáveis e 
uma delas não é controlada, para evitar viés, utiliza-se esse 
teste estatístico.
Nesse sentido, a ANCOVA permite um ajuste no estudo e 
permite que os resultados sejam mais robustos e confiáveis.
Análise multivariada de covariância (MANCOVA)
A MANCOVAé semelhante à MANOVA, mas os intervalos 
independentes podem ser adicionados como covariáveis 
que servirão como variáveis de controle para os fatores inde-
pendentes, reduzindo o termo de erro do modelo.
A MANCOVA pode ser vista como uma forma de análise que 
reflete sobre o que aconteceria se todos os casos tivessem 
Testes paramétricos e não paramétricos 
23
pontuação igual nas covariáveis, de tal forma que o efeito 
dos fatores sobre e além das covariáveis pudesse ser isolado. 
A MANCOVA é uma versão multivariada da ANCOVA, na 
qual se determina se existem diferenças médias estatistica-
mente confiáveis entre os grupos (SILVA; GODOI, 2010).
Assim, a abrangência de aplicação da ANOVA é viabilizada 
pelos diversos modelos associados à sua técnica, permitindo 
que seja aplicável desde as mais simples comparações entre 
médias amostrais, até os procedimentos destinados.
Para tanto, a ANOVA se apresenta em diferentes categorias, 
como nos leciona Glantz (2013):
• ANOVA de um fator: considera uma única variável de 
entrada (A) como promotora de influência na variável de 
resposta (Y), sendo os resultados de Y impactados pelos 
diferentes níveis de A. Destinada ao teste das diferenças 
entre médias de amostras cujos elementos são atribuídos 
aleatoriamente a cada um dos vários grupos de dados;
• ANOVA de dois fatores: considera duas variáveis de 
entrada como influentes em uma mesma variável de 
resposta (A e B que impactam Y). Assim, avalia a interação 
entre pares de observações, considerando os resultados 
promovidos pelas diferentes combinações possíveis. A 
melhor maneira de visualizar este cenário é imaginando 
uma matriz, onde A e seus níveis (Aa, Ab, [...]) estarão apre-
sentados nas linhas, e B e seus níveis (Ba, Bb, [...]) estarão 
contidos nas colunas.
Testes paramétricos e não paramétricos 
24
ASSISTA
Testes de duas ou mais variáveis
O vídeo demonstra como os testes de variáveis 
ocorrem dentro das amostragens e pesquisas.
Acesse na plataforma o vídeo.
Testes paramétricos e não paramétricos 
25
Análise de correlação 
e associação dos dados
A análise de correlação e associação dos dados é uma técnica 
estatística que examina a relação entre duas variáveis. Ela 
permite identificar se existe uma relação linear entre as vari-
áveis e determinar a força e a direção dessa relação.
Existem diferentes métodos para realizar essa análise, sendo 
os mais comuns o coeficiente de correlação de Pearson e o 
coeficiente de correlação de Spearman.
a) Coeficiente de correlação de Pearson: é utilizado quando 
as variáveis são contínuas e seguem uma distribuição 
normal. O coeficiente varia de -1 a 1, em que 1 indica uma 
correlação positiva perfeita, -1 indica uma correlação 
negativa perfeita e 0 indica nenhuma correlação.
b) Coeficiente de correlação de Spearman: é utilizado 
quando as variáveis não seguem uma distribuição normal 
ou são ordinais. Ele avalia a associação monotônica entre 
as variáveis e também varia de -1 a 1, sendo que 1 indica 
uma associação perfeita em sentido crescente, -1 indica 
uma associação perfeita em sentido decrescente e 0 
indica nenhuma associação.
Além desses coeficientes de correlação, pode-se utilizar 
gráficos, como o gráfico de dispersão, para visualizar a relação 
entre as variáveis. Se a relação seguir um padrão claro no 
gráfico (por exemplo, uma linha reta ascendente ou descen-
dente), isso sugere uma associação linear entre as variáveis.
Testes paramétricos e não paramétricos 
26
APROFUNDE-SE
O que é correlação e como analisar os 
gráficos
Assista ao vídeo para entender melhor sobre como 
atribuir valores em correlação de dados estatísticos 
e como analisar os gráficos.
Disponível em: Youtube. Acesso em: 02/08/2023
A análise de correlação e associação é útil para entender se 
e como as variáveis estão relacionadas entre si. Ela pode ajudar 
a identificar dependências, direcionar análises posteriores e 
apoiar tomadas de decisão fundamentadas. De qualquer 
forma, é importante considerar que correlação não implica 
causalidade. Assim, é preciso interpretar os resultados e 
considerar o contexto de coleta dos dados.
FIGURA 6
Gráficos de dispersão 
também podem ser 
utilizados para visualizar 
a relação entre as 
variáveis: à esquerda, linha 
descendente; e à direita, 
linha ascendente.
Fonte: Disponível em: UFRGS. Acesso 
em: 05 set. 2023.
https://www.youtube.com/watch?v=OHXM7qiI1ww
https://www.youtube.com/watch?v=OHXM7qiI1ww
https://www.ufrgs.br/probabilidade-estatistica/livro/cpt7/ch7_reg_simples.html
Considerações finais
Nesta unidade, você aprendeu que testes paramétricos e 
não paramétricos são métodos estatísticos utilizados para 
realizar testes de hipóteses e inferências estatísticas e que 
a principal diferença entre eles está nas suposições feitas 
sobre a distribuição dos dados.
Aprendeu, também, que o teste t de Student, que compara 
as médias de duas amostras independentes, é um dos testes 
paramétricos mais comuns, além da ANOVA, utilizada para 
comparar as médias de três ou mais grupos independentes, 
e do teste de correlação e associação de dados, que examina 
a relação entre duas variáveis.
Referências
CALLEGARI-JACQUES, Sidia M. Bioestatística: princípios e aplicações. 
São Paulo: Artmed, 2003.
GLANTZ, Stanton A. Princípios de Bioestatística. 7. ed. Porto Alegre: 
AMGH, 2013.
OLIVEIRA FILHO, Petrônio F. de. Epidemiologia e bioestatística: 
fundamentos para a leitura crítica. Rio de Janeiro: Rubio, 2015.
SILVA, Anielson B. da; GODOI, Cristiane K. (org.). Pesquisa qualitativa 
em estudos organizacionais: paradigmas, estratégias e métodos. 2. ed. 
São Paulo: Saraiva, 2010.
TRIOLA, Mario F. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
Aplicações da Epidemiologia 
e da Bioestatística na saúde coletiva
3
Objetivos de aprendizagem
Relacionar o uso da Epidemiologia ao Sistema Único de 
Saúde (SUS).
Tópicos de estudo
• Vigilância epidemiológica;
• Epidemiologia, prevenção de doenças e promoção da 
saúde;
• Vigilância sanitária;
• Epidemiologia aplicada: enfrentamento de surtos e 
epidemias. 
Iniciando os estudos
O uso da epidemiologia na saúde pública possibilita avaliar 
e controlar as doenças e seus vetores. Dessa forma, favorece 
a promoção da saúde e a prevenção de doenças e agravos, 
aprimorando e elevando a qualidade das políticas públicas 
do setor em nosso Sistema Único de Saúde (SUS).
Assim, nesta unidade, você aprenderá as metodologias de 
vigilância epidemiológica no SUS e compreenderá as ações 
da vigilância sanitária, bem como sua relação com a Epide-
miologia e a Bioestatística na área de saúde pública.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
4
Vigilância epidemiológica
Você conhece a vigilância epidemiológica? Ela pode ser defi-
nida como um conjunto de ações que proporcionam infor-
mações, detecção ou prevenção nos fatores determinantes 
e condicionantes de saúde de um indivíduo ou população, 
com a finalidade de adotar medidas preventivas para o 
controle de agravos e de doenças.
O conceito de vigilância epidemiológica consta na Lei 
8.080/1990 e está em consonância com os princípios do SUS, 
prevendo a integralidade tanto nas ações de prevenção 
como nas ações assistenciais em saúde pública. E, com 
a descentralização do sistema de saúde, as ações de vigi-
lância epidemiológica foram direcionadas para o nível local, 
portanto, são mais assertivas e independentes.
Importante mencionar ainda que, quando 
pensamos na interação do ser humano 
com o meio ambiente, verificamos sua 
complexidade e dinâmica, pois consiste 
em uma relação que sofre modificações 
constantemente, em que toda ação 
promove uma reação. Nesse contexto, a 
intervenção em um ou outro elo de uma 
cadeia epidemiológica nos possibilita 
interrompê-la, e para isso precisamos de 
informações, de conhecimento, de novas 
descobertas científicas, de capacidade e de 
sistemas para observação sistemática.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúdecoletiva
5
Podemos concluir, então, que a vigilância epidemiológica 
fornece orientação técnica para as decisões e para a execução 
de ações de controle de doenças e agravos, utilizando-se de 
informações atualizadas sobre essas ocorrências, bem como 
de seus fatores condicionantes, em uma determinada região, 
ou população. Assim, a vigilância epidemiológica consiste em 
um instrumento para planejamento, organização, operacio-
nalização e normatização dos serviços de saúde.
E você sabe quais são as funções básicas da vigilância epide-
miológica? Acompanhe no infográfico a seguir. 
Funções básicas da 
vigilância epidemiológica 
1) Coleta de dados: a coleta de dados e de informações sobre determinada 
doença ou agravo consiste na etapa inicial do trabalho da vigilância epide-
miológica e depende da disponibilização de dados e de informações.
2) Processamento de dados coletados: os dados precisam ser processa-
dos, consolidados e tabulados, construindo-se gráficos, quadros e tabelas 
para facilitar sua análise. 
3) Análise e interpretação dos dados processados: os dados são então 
interpretados, estabelecendo-se valores e comparações para dimensio-
nar a situação apresentada. 
4) Recomendação das medidas de controle apropriadas: após a análise e 
a interpretação dos dados, é possível recomendar medidas de controle 
apropriadas para minimizar os riscos e promover a prevenção e a saúde. 
5) Promoção das ações de controle indicadas: as ações recomendadas 
devem ser então implementadas para que se tenha controle da situação 
apresentada.
6) Avaliação da eficácia e efetividade das medidas adotadas: após a imple-
mentação das medidas de controle, é necessário que sejam avaliadas 
quanto à eficácia e à efetividade, necessitando de novas medidas ou avalia-
ções a depender dos resultados obtidos. 
7) Divulgação de informações pertinentes: as informações devem ser 
divulgadas para toda a comunidade, com o intuito de orientar as pessoas, 
os profissionais de saúde e a administração pública. 
A atuação da vigilância epidemiológica pauta-se pelo cumprimento de funções 
sequenciais que se iniciam com a coleta de dados e finalizam com a divulgação 
de informações pertinentes sobre um determinado episódio. 
Conheça cada uma dessas principais funções:
E
D
+ 
C
on
te
n
t 
H
u
b
 ©
 2
0
23
INFOGRÁFICO 1
Fonte: Disponível em: e-sanar Acesso 
em: 13 out. 2023.
https://www.e-sanar.com.br/aluno/mural-post/652,sistema-nacional-de-vigilancia-epidemiologica.html
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
7
Coleta de dados 
Para que a vigilância epidemiológica possa cumprir suas 
funções, é necessário disponibilizar os dados atualizados, 
para que, transformados em informações, sejam utilizados 
para planejar, avaliar, manter e aprimorar ações em saúde 
pública.
Tipos de dados
Os principais tipos de dados e de informações que alimentam 
o Sistema de Vigilância Epidemiológica são: 
• Dados demográficos, socioeconômicos e ambientais: 
dados que permitem determinar o tamanho da popu-
lação, gerando informações sobre suas condições de 
vida, como o número de habitantes, condições de sane-
amento e características de sua distribuição, ecológicas, 
climáticas e culturais.
Sistemas de Informação em Saúde e Vigilância 
epidemiológica
A vigilância epidemiológica necessita de informações que 
representam ferramenta imprescindível para a tomada 
de decisões para a execução de ações, ou seja, a partir do 
indício, ou suspeita de caso de alguma doença ou agravo, a 
vigilância epidemiológica pode agir.
A informação é compreendida como o conhecimento obtido a 
partir dos dados, de sua análise e de seus resultados, ou seja, 
da interpretação da situação apresentada.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
8
• Análise da situação de saúde (ASIS)
Trata do levantamento de informações necessárias para o 
planejamento, gerenciamento e avaliação das atividades 
necessárias para a promoção, prevenção e controle de 
doenças.
A análise de situação de saúde é um método de análise 
que permite dimensionar, categorizar e explicar o 
processo saúde doença de uma população.
• Indicadores de saúde
Os indicadores são compostos por um numerador e deno-
minador e utilizados para descrever a situação existente, 
a mudança ou a tendência em determinado período e 
em uma determinada população. A maior parte dos 
indicadores são medidas quantitativas, mas podem ser 
também qualitativos.
• Sistemas de informação
O Sistema Nacional de Vigilância Epidemiológica (SNVE) 
é composto pelo conjunto de instituições do setor público 
e privado que compõem, de forma direta ou indireta, o 
Sistema Único de Saúde (SUS) e participam do processo 
de notificação de doenças e agravos, além de ofertarem 
serviços de saúde e orientação a grupos populacio-
nais. Esse conjunto de instituições utiliza-se de diversos 
sistemas de informação em saúde (SIS), sendo os princi-
pais utilizados pela vigilância epidemiológica:
• Sistema de Informação de Mortalidade (SIM);
• Sistema de Informação de Nascidos Vivos (SINASC);
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
9
• Sistema de Informação de Agravos de Notificação 
(SINAN); 
• e-SUS Notifica;
• Sistema de Informação  do Programa Nacional de 
Imunizações (SI-PNI);
• Gerenciamento de Ambiente Laboratorial (GAL);
• Sistema de Informações Hospitalares (SIH);
• Sistema de Informações Ambulatoriais (SAI).
Além dos sistemas de informação, há outras fontes de dados:
• Investigação epidemiológica de campo
Investigação efetuada para complementação das infor-
mações obtidas durante o processo de notificação, apro-
fundando os conhecimentos sobre as fontes de infecção, 
os mecanismos de transmissão, dentre outros fatores. 
Além disso, configura-se como ferramenta para reconhe-
cimento da subnotificação, e real dimensionamento do 
problema de saúde pública.
FIGURA 1
Os sistemas de 
informações possibilitam 
conhecer a situação de 
saúde dos municípios.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
10
• Imprensa e população
Informação sobre determinados agravos, principalmente 
nos casos de epidemias, pode ser obtida por meio de 
relatos de populares, jornais, rádios, mídias sociais, prin-
cipalmente em localidades onde não há organização 
efetiva da vigilância epidemiológica.
• Inquéritos epidemiológicos
O inquérito epidemiológico é geralmente do tipo amos-
tral, e costuma ser realizado quando as informações 
disponibilizadas pelos sistemas de informação são inade-
quadas ou insuficientes, e é realizado diretamente com a 
população para se obter respostas por meio da coleta de 
dados adicionais.
• Levantamento epidemiológico
Estudo realizado por meio das informações obtidas em 
bases de dados e registros de saúde, geralmente um 
estudo amostral, destinado a coletar informações para 
complementação de informações existentes, como a 
recuperação de séries históricas, tendências, busca ativa 
de casos e avaliação da eficiência dos sistemas de notifi-
cação.
• Estudos epidemiológicos
As investigações e os estudos epidemiológicos são impor-
tantes para avaliação da população em um determinado 
local e período de tempo de uma forma mais complexa 
e profunda, seus dados podem ser provenientes dos 
sistemas de informações, dos inquéritos epidemioló-
gicos, e dos levantamentos epidemiológicos.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
11
Processamento e análise de dados
Para avaliação dos dados coletados pelos sistemas de infor-
mações e pelas investigações epidemiológicas, é necessário 
que haja consolidação dos dados, ordenando-os em tabelas, 
gráficos, mapas e fluxos. Essa disposição da informação faci-
lita a análise das variáveis, seja por tipo de doença, evento 
investigado, comparação temporal, seja por associação 
causal.
Importante observar que, além das frequências absolutas, 
é necessário que seja realizado o cálculo dos coeficientes 
como incidência,prevalência, letalidade e mortalidade, 
dentre outros, transformando-os em informações, que serão 
essenciais para orientação e adoção de medidas de controle. 
Decisão-ação 
O sistema de vigilância epidemiológica tem como principais 
objetivos: prevenir, controlar, eliminar ou erradicar doenças, 
ou seja, as informações obtidas precisam ser utilizadas, e 
orientam medidas específicas, com o objetivo de redução 
da morbimortalidade. 
Morbimortalidade: 
conceito complexo que 
combina dois subconceitos 
como a morbilidade e a 
mortalidade.
FIGURA 2
É a partir do 
processamento e análise 
que dados se transformam 
em informações, com base 
nas quais medidas de 
controle serão adotadas.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
12
Após a análise dos dados, espera-se que a informação resulte 
em imediata recomendação, com aplicação de medidas de 
prevenção e controle para uma intervenção mais eficaz.
Normatização 
Os procedimentos da vigilância epidemiológica precisam 
ser uniformizados, permitindo que se comparem dados 
e informações. As normas precisam ser claras e compar-
tilhadas nos diversos níveis do sistema; normalmente, são 
difundidas por meio de manuais, cursos, ordens de serviço, 
dentre outros.
Retroalimentação do sistema 
A retroalimentação do sistema é necessária para assegurar 
a credibilidade da informação e a manutenção ou modi-
ficação dos programas de saúde e das políticas públicas, 
portanto, é fundamental a devolução sobre as notificações 
e sua evolução. A retroalimentação deve ter como base 
informes, investigações e análise epidemiológicas locais, 
regionais, estaduais, macrorregionais e nacionais.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
13
APROFUNDE-SE
Guia de Vigilância Epidemiológica
Os sistemas de vigilância epidemiológica, para que 
sejam efetivos, precisam de atualizações perma-
nentes, trazendo as inovações tecnológicas e cientí-
ficas, capazes de trazer melhorias na qualidade e no 
impacto das ações epidemiológicas. 
Para tanto, temos o Guia da Vigilância Epidemioló-
gica, que nos traz informações de grande relevância 
sobre a atuação da vigilância epidemiológica em 
nosso país. Para saber mais, leia, principalmente, das 
páginas 17 a 77, no material.
Disponível em: Biblioteca Virtual em Saúde. Acesso em: 08/10/2023
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_vigilancia_epidemiologica_7ed.pdf
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_vigilancia_epidemiologica_7ed.pdf
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
14
Epidemiologia, prevenção de 
doenças e promoção de saúde
Analisando e aprofundando o estudo do campo da epide-
miologia, podemos destacar três das suas principais aplica-
ções:
Diagnóstico da situação de saúde
O diagnóstico de situação de saúde tem como objetivo cons-
truir um plano de ação em saúde para reduzir os problemas 
identificados e para que se possa construir novas hipóteses 
sobre os fatores que contribuíram para a manutenção do 
cenário epidemiológico, portanto, é a primeira iniciativa para 
se atuar sobre os problemas de saúde pública encontrados 
na população.
Investigação etiológica
A investigação e o conhecimento são os objetivos primá-
rios da epidemiologia. Em relação às doenças infectocon-
tagiosas, inicialmente a epidemiologia utilizava uma abor-
dagem unicausal do adoecimento, ou seja, havia apenas 
um agente etiológico, e que poderia ser combatido, por 
exemplo, por meio da vacinação, como é o caso da polio-
mielite, febre tifoide e varíola ou controle por meio de trata-
mento, como é o caso da tuberculose e da hanseníase.
Entretanto, com a evolução do conhecimento científico, 
a abordagem unicausal não era mais capaz de explicar as 
causas de diversas doenças, surgindo, assim, a abordagem 
multicausal dos agentes etiológicos, como, por exemplo, 
a etiologia das doenças coronarianas e sua relação com a 
Etiológico: conhecimento 
cujo objeto é a pesquisa e a 
determinação das causas e 
origens de um determinado 
fenômeno, estudo das 
causas de uma doença.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
15
presença de obesidade, níveis de colesterol, tabagismo, 
sedentarismo, dentre outros fatores. 
Determinação de risco
O conceito de risco em epidemiologia está relacionado à 
presença da doença na população, bem como o grau de 
ocorrência de determinado evento, ou a probabilidade de 
um resultado desfavorável ou indesejável. O risco é esti-
mado, considerando-se a probabilidade da ocorrência de 
uma doença por meio dos coeficientes de incidência e de 
probabilidade.
Competências da vigilância epidemiológica
A vigilância epidemiológica, como você aprendeu, tem como 
finalidade a detecção e o acompanhamento de doenças e 
agravos em saúde pública e de seus fatores de risco, bem 
como a elaboração de estudos e recomendações ou normas 
para as ações em saúde pública.
FIGURA 3
A epidemiologia é 
fundamental para a 
construção de mecanismos 
de prevenção e de 
promoção de saúde.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
16
Operacionalização da vigilância epidemiológica
A operacionalização da vigilância epidemiológica ocorre por 
meio de:
• Notificação compulsória de doenças e agravos;
• Investigação epidemiológica;
• Ações vinculadas a programas específicos;
• Registro e monitoramento de doenças crônicas não 
transmissíveis.
1. Notificação compulsória de doenças e agravos
A inclusão de doença ou de agravo, na lista de notificação 
compulsória, atende a determinados critérios:
magnitude – alta frequência de ocorrência, com elevada 
incidência, prevalência e mortalidade;
potencial para disseminação – relacionado à 
transmissibilidade;
transcendência – consequências imediatas ou tardias 
para o indivíduo, para a sociedade e para a economia;
APROFUNDE-SE
Vigilância epidemiológica
Para conhecer as principais competências da vigi-
lância epidemiológica, acesse o material.
Disponível em: arca – Repositório Institucional da Fiocruz. Acesso em: 08/10/2023
https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/handle/icict/39902/T%E9cnico de Vigil%E2ncia em Sa%FAde - Vigil%E2ncia epidemiol%F3gica.pdf;jsessionid=E9046FE528EAF0974CFCA0DE4BBF0A8D?sequence=2
https://www.arca.fiocruz.br/bitstream/handle/icict/39902/T%E9cnico de Vigil%E2ncia em Sa%FAde - Vigil%E2ncia epidemiol%F3gica.pdf;jsessionid=E9046FE528EAF0974CFCA0DE4BBF0A8D?sequence=2
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
17
vulnerabilidade – relacionada à disponibilidade de 
métodos efetivos para a prevenção da transmissão e seu 
controle.
compromissos internacionais – tratados firmados pelos 
países, geralmente pela OMS, que visam ao controle, à 
eliminação ou à erradicação de doenças e de agravos;
ocorrências de epidemias, de surtos e de agravos 
inusitados à saúde – aglomerados de casos acima do 
número estimado, o que demanda a adoção de medidas 
em caráter emergencial (AYRES et al., 2017, p. 170-171).
As doenças e os agravos de notificação compulsória são:
• Doenças transmissíveis;
• Agravos (acidentes e violências);
• Eventos de saúde pública;
• Eventos adversos pós-vacinação.
FIGURA 4
A notificação compulsória 
é um importante 
instrumento para 
identificação, controle de 
doenças e agravos, além 
da definição de prioridades 
para planejamentos e 
intervenções em saúde 
pública.
Fonte: disponível em: Prefeitura de 
São Paulo Acesso em: 13 out. 2023.
https://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/saude/tabnet/doencas_e_agravos/index.php
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
18
Principais doenças transmissíveis de interesse para a 
vigilância epidemiológica
• AIDS;
• Antraz ou carbúnculo;
• Botulismo;
• Cólera;
• Coqueluche;
• Dengue;
• Difteria;
• Doença de Chagas;
• Esquistossomose;
• Febre Amarela;
• Febre Maculosa;
• Febre Purpúrica Brasileira;
• Febre Tifoide;
• Hanseníase;
• Hantaviroses;
• Hepatites virais.
Notificaçãocompulsória
As doenças e os agravos de notificação compulsória são 
aqueles que, por força de lei, precisam ser comunicadas às 
autoridades de saúde pública.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
19
Além de uma série de doenças, agravos como: acidentes 
de trabalho com exposição de material biológico, ataque 
de animais peçonhentos, acidentes de trabalho, acidente 
por animal potencialmente transmissor da raiva, eventos 
adversos e óbitos por vacinação, dentre outros, também 
fazem parte da lista nacional de notificação compulsória de 
doenças, agravos e eventos em saúde pública.
2. Investigação epidemiológica 
Atividade da vigilância epidemiológica que demanda 
planejamento e que se baseia, principalmente, em informa-
ções obtidas por meio das notificações de casos suspeitos e 
confirmados, e a ocorrência de novos casos de uma doença 
ou de agravos transmissíveis ou não e de seus contatos. 
Além de obrigatória, a investigação epidemiológica orienta 
as medidas de controle e prevenção para se impedir a ocor-
rência de novos casos. 
APROFUNDE-SE
Lista Nacional de Notificação Compulsória de doenças, 
agravos e eventos de saúde pública
Recentemente, tivemos alterações na lista nacional 
de notificação compulsória de doenças, agravos 
e eventos em saúde pública, com a publicação da 
portaria GM/MS nº 217, de 1º de março de 2023. Acesse 
a portaria para conhecer mais sobre o assunto!
Disponível em: Biblioteca Virtual em Saúde. Acesso em: 08/10/2023
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/gm/2023/prt0217_02_03_2023.html
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/gm/2023/prt0217_02_03_2023.html
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
20
Assista ao vídeo para compreender como é realizada a 
análise dos dados epidemiológicos em saúde coletiva.
3. Ações vinculadas a programas específicos 
Os programas específicos considerados são: 
• Rede Nacional de Alerta e respostas às emergências em 
saúde pública; 
• Rede Nacional de Laboratórios de Saúde Pública; 
• Rede de Frio de imunobiológicos.
Rede Nacional de Alerta e Respostas às Emergências em 
Saúde Pública 
Considerando o aumento de eventos de emergências em 
saúde pública para a população, criou-se, no Brasil, a Rede 
Nacional de Alerta e Respostas às Emergências em Saúde 
Pública, que articula os Centros de Informações Estratégicas 
em Vigilância em Saúde (CIEVS) das secretarias estaduais e 
municipais para responder de forma mais rápida e eficiente 
às necessidades da população.
ASSISTA
Análise dos dados epidemiológicos
Neste vídeo, você aprende como é realizada a análise 
dos dados epidemiológicos em saúde coletiva com 
exemplos práticos.
Acesse na plataforma o vídeo.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
21
O Sistema Nacional de Laboratórios de Saúde Pública
O Sistema Nacional de Laboratórios de Saúde Pública 
(Sislab) é o conjunto de Redes Nacionais de Laboratórios, 
organizado em sub-redes por agravos ou programas e rela-
cionados à vigilância epidemiológica, à vigilância em saúde 
ambiental, à vigilância sanitária e à assistência à saúde.
O Sislab agrega atividades voltadas para prevenção e 
controle de doenças, saúde ambiental, gerenciamento 
de dados, padronização de metodologias, segurança de 
produtos, resposta às emergências e pesquisas de saúde 
pública, dentre outras.
Rede de Frio do Programa Nacional de Imunizações (PNI) 
Rede que envolve o sistema de armazenamento, trans-
porte e manuseio, mantendo em condições adequadas de 
temperatura os imunobiológicos de aplicação nos usuários. 
O acompanhamento e a viabilização da vacinação traba-
lham a prevenção, o controle, a eliminação e a erradicação 
das doenças, contribuindo para a redução da morbidade e 
da mortalidade.
4. Registro e monitoramento de Doenças Crônicas não 
Transmissíveis
As Doenças Crônicas Não Transmissíveis (DCNT) atualmente 
estão entre as principais causas de mortalidade, tanto no 
Brasil, como no mundo, e isso fundamentou propostas e 
compromissos para redução da morbidade e da mortali-
dade por DCNT, pela Organização Mundial de Saúde (OMS).
Morbilidade: presença de 
um determinado tipo de 
doença em uma população. 
Mortalidade – refere-se à 
estatística sobre as mortes 
em uma população.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
22
Vigilância sanitária
A Vigilância Sanitária no Brasil está organizada por meio 
do SNVS (Sistema Nacional de Vigilância Sanitária), sistema 
que compreende um conjunto de ações e atividades execu-
tadas pelas três esferas do governo.
Nesse contexto, a finalidade da ANVISA (Agência Nacional 
de Vigilância Sanitária) é proteger a população, por meio do 
controle sanitário da produção, em relação ao consumo de 
produtos e serviços submetidos à vigilância.
A nível de Estado, o SNVS é composto por órgãos da vigi-
lância sanitária das secretarias estaduais de saúde e seus 
laboratórios centrais de saúde pública. A nível municipal, a 
vigilância sanitária tem a competência de organizar, regular 
e executar as atividades da competência da vigilância, 
principalmente de caráter normativo e de fiscalização, no 
licenciamento e funcionamento de estabelecimentos, na 
educação sanitária, e no controle e fiscalização de produtos 
que serão disponibilizados para utilização ou consumo da 
população.
FIGURA 5
Sede da vigilância sanitária 
em Brasília.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
23
A vigilância sanitária municipal deve 
se integrar à vigilância epidemiológica, 
ambiental e em saúde do trabalhador, para 
que o planejamento das ações e o conjunto 
de medidas adotadas estejam focados nas 
reais necessidades da população.
Áreas de atuação da vigilância sanitária
A vigilância sanitária é responsável por um amplo conjunto 
de atribuições, desenvolvendo ações capazes de prevenir, 
diminuir ou mesmo eliminar riscos à saúde, e intervir em 
problemas sanitários decorrentes do meio ambiente, da 
produção e consumo de bens e da prestação de serviços de 
interesse da saúde.
Assim, cabe à vigilância sanitária a fiscalização sobre:
• Alimentos, bebidas, suas embalagens, aditivos 
alimentares, limites de contaminantes orgânicos; 
resíduos de agrotóxicos e de medicamentos 
veterinários;
• Medicamentos, processos e tecnologias;
• Saneantes para higienização, desinfecção ou 
desinfestação;
• Reagentes e insumos destinados a diagnóstico;
• Imunobiológicos, sangue e hemoderivados;
• Equipamentos e materiais médico-hospitalares, 
odontológicos, hemoterápicos, por imagem e de 
diagnóstico laboratorial;
• Cosméticos, produtos de higiene pessoal e perfumes;
• Órgãos, tecidos humanos e veterinários para uso em 
transplantes ou reconstituições;
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
24
• Radioisótopos, radiofármacos e produtos radioativos 
utilizados em diagnóstico e terapia;
• Produtos fumígenos, derivados ou não do tabaco.
• Produtos que envolvam a possibilidade de risco à saúde, 
obtidos por engenharia genética ou fontes de radiação;
• Serviços de atenção ambulatorial, seja de rotina ou de 
emergência, os realizados em regime de internação, 
os serviços de apoio diagnóstico e terapêutico;
• Serviços de interesse da saúde, como: creches, asilos, 
presídios, cemitérios, salões de beleza, cantinas e 
refeitórios escolares, academia de ginástica, clubes, 
entre outros;
• Instalações físicas, equipamentos, tecnologias, 
ambientes e procedimentos envolvidos em todas 
as fases de seus processos de produção dos bens 
e produtos submetidos ao controle e fiscalização 
sanitária, incluindo a destinação dos respectivos 
resíduos (BRASIL, 1999, n. p.).
APROFUNDE-SE
Lei nº 9.782, de 26 de janeiro de 1999. Define o Sistema 
Nacional de Vigilância Sanitária, cria a Agência Nacional 
de Vigilância Sanitária, e dá outras providências
A vigilância sanitária, além de promover segurança 
e qualidade dos produtos e serviços em saúde, 
também tem a responsabilidadede estabelecer 
medidas de enfrentamento sanitário em emergên-
cias. Para saber mais, leia o texto da Lei nº 9.782, de 
26 de janeiro de 1999, que define o Sistema Nacional 
de Vigilância Sanitária.
Disponível em: Planalto.gov.br. Acesso em: 12/10/2023
https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9782.htm
https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9782.htm
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
25
One Health
O termo One Health, em português saúde única, trata da 
integração indissociável entre a saúde humana, a saúde 
animal e o meio ambiente e a adoção de políticas públicas 
para prevenção e controle de enfermidades.
Nesse contexto, a One Health compreende um esforço 
para englobar diversas disciplinas em nível local, nacional e 
global para melhoria da saúde das pessoas, dos animais e 
do meio ambiente, construindo diferentes soluções efetivas 
baseadas em evidências em saúde para a realidade do ecos-
sistema, do ser humano e da saúde animal.
No Brasil, podemos citar a iniciativa da 
década de 1970 com o Programa Nacional 
de Raiva, criado por convênio entre o 
Ministério da Saúde e o Ministério da 
Agricultura, quando as duas instituições 
passaram a compartilhar seus dados, e os 
casos em humanos, animais domésticos e 
silvestres passaram a ser tratados por meio 
de esforço conjunto. 
Diversas outras iniciativas surgiram posteriormente, princi-
palmente após a criação do Sistema Único de Saúde (SUS).
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
26
REFLITA
One Health e políticas públicas
Com a globalização, novos desafios surgiram, 
destacando a crescente necessidade alimentar, 
a degradação do meio ambiente, as mudanças 
climáticas, os constantes movimentos migratórios e os 
surtos de doenças entre os homens e animais. Nesse 
contexto, fica cada vez mais evidente a interação entre 
o meio ambiente, homem e os animais, e a necessidade 
de se manter, proteger e promover saúde, unindo 
esforços de diferentes setores em prol da saúde mútua de nosso planeta e de 
todos os seres vivos, o que conhecemos como One Health.
Nesse cenário, reflita sobre as políticas públicas que sustentam os pilares da 
abordagem One Health. 
O Brasil tem dado subsídios para a implementação dessas políticas públicas 
no SUS? E, em relação ao mundo, conseguimos observar esse movimento?
FIGURA 6
O conceito de One Health 
prevê a interação entre 
humano, animal e meio 
ambiente.
Fonte: disponível em: Universo da 
Saúde Animal Acesso em: 13 out. 2023.
https://www.universodasaudeanimal.com.br/one-health/one-health-ou-saude-unica-pessoas-animais-e-planeta/
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
27
Epidemiologia aplicada: 
enfrentamento de surtos e 
epidemias
Você sabe o que é o Regulamento Sanitário Internacional 
(RSI)?
O Regulamento Sanitário Internacional é um dispositivo 
legal que ajuda os países a trabalharem em conjunto para o 
salvamento de vidas que podem ser ameaçadas pela disse-
minação internacional de doenças e outros riscos à saúde.
O RSI é um instrumento jurídico aceito 
pelos países membros da Organização 
Mundial da Saúde (OMS), incluindo o Brasil. 
O documento estabelece ferramentas 
para a detecção precoce e resposta 
a graves riscos à saúde pública que 
podem atravessar fronteiras e ameaçar a 
população global.
O RSI elenca os direitos e as obrigações dos países no que 
se refere à saúde pública e que afetam a comunidade inter-
nacional. Entre as obrigações, está a notificação em, no 
máximo, 24 horas de evento que pode constituir uma emer-
gência em saúde pública em nível internacional, implemen-
tando medidas adicionais nas atividades de aeroportos, 
portos e passagens de fronteira de inspeção para prevenção 
de propagação internacional de doenças.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
28
O RSI constitui fonte de embasamento para emergências 
de interesse mundial, as denominadas medidas não farma-
cêuticas, que vão desde o estímulo à higiene, até o distan-
ciamento social, o fechamento de escolas e comércios, e 
medidas mais radicais de restrições.
Rede Nacional de Alerta e Resposta às Emergên-
cias em Saúde Pública (CIEVS)
Internamente, cabe aos CIEVS (Centros de Informações 
Estratégicas em Vigilância em Saúde) a identificação e noti-
ficação de emergências em saúde pública. Atualmente, 
existem 54 centros em todo o Brasil, com representações 
em 26 estados e no Distrito Federal, com presença em todas 
as capitais do Brasil. 
Além das unidades físicas, algumas Secretarias Estaduais 
de Saúde estabeleceram profissionais de saúde em regio-
nais ou municípios prioritários para atuar como pontos dos 
CIEVS estaduais em cada Regional de Saúde, atuando como 
sentinelas para eventos em saúde pública, com tecnologias 
de informação e comunicação para uma resposta coorde-
nada, aumentando a capacidade de detecção e resposta 
precoce de emergências (BRASIL, c2023).
FIGURA 7
Os CIEVS atuam na 
identificação e na 
notificação de emergências 
em saúde pública.
Fonte: disponível em: Prefeitura de 
Dourados Acesso em: 13 out. 2023.
https://www.dourados.ms.gov.br/wp-content/uploads/2022/07/clipping-11.pdf
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
29
Atuação do CIEVS:
• Tem a responsabilidade de identificar emergências 
epidemiológicas, por meio principalmente de 
notificação telefônica (Disque Notifica) e eletrônica 
(E-notifica).
• Aperfeiçoar os mecanismos de triagem, verificação e 
análise das notificações para identificar e responder 
às emergências epidemiológicas.
• Fortalecer a articulação entre as três esferas 
administrativas da saúde e outros órgãos e/
ou instituições, para respostas às emergências 
epidemiológicas.
• Apoiar as áreas técnicas na formulação de Planos de 
Respostas às emergências epidemiológicas.
• Monitorar e avaliar a implementação dos planos de 
respostas às emergências epidemiológicas.
• Disponibilizar informações oportunas sobre as 
emergências epidemiológicas de relevância nacional 
e programas prioritários (BRASIL, 2022a).
DIAGRAMA 1
Etapas e atores envolvidos 
na vigilância em saúde.
Fonte: disponível em: Manhuaçu 
News Acesso em: 13 out. 2023.
https://www.manhuacunews.com.br/2018/07/13/aprovada-politica-que-orienta-acoes-de-vigilancia-em-saude-no-pais/
https://www.manhuacunews.com.br/2018/07/13/aprovada-politica-que-orienta-acoes-de-vigilancia-em-saude-no-pais/
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
30
A investigação epidemiológica e a emergência 
em saúde pública
A ocorrência de um caso novo, uma doença nova, ou agravo, 
passíveis de prevenção ou controle pelos serviços de saúde, 
e que colocam a saúde pública em risco, exige das autori-
dades medidas efetivas e oportunas.
Ações de campo, investigação de surtos, monitoramento de 
eventos e inquéritos são ferramentas essenciais para orien-
tação, controle, prevenção e proteção da saúde pública, 
subsidiando a formulação de ações, normas, programas e 
políticas para enfrentamento da emergência epidemioló-
gica.
O Brasil, como estado-membro da Organização Mundial de 
Saúde, segue o regulamento sanitário internacional, que 
recomenda medidas de prevenção, controle e proteção da 
saúde pública, evitando-se interferências desnecessárias no 
tráfego e comércio internacionais.
Nesse contexto, assista ao vídeo para compreender as dife-
renças entre surto, epidemia, pandemia e endemia. 
ASSISTA
Qual a diferença entre surto, epidemia, 
pandemia e endemia?
No vídeo, você compreende as diferenças entre 
surto, epidemia, pandemia e endemia.
Acesse na plataforma o vídeo.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
31
Investigação de campo
A ocorrência de surtos demanda acompanhamento e 
atenção, podendo ter sua origem em diferentes situações, 
a saber:
• Notificação por profissionais de saúde com o aumento 
do número de casos ou da gravidade da doença.
• Informação procedente da comunidade, da população,com notificação às autoridades competentes.
• Informação procedente da imprensa.
• Análise de rotina de dados de vigilância epidemiológica, 
como a notificação compulsória, a detecção laboratorial, 
os inquéritos de saúde ou a busca ativa.
Os dez passos para investigação de surtos 
e epidemias
A investigação de campo pode ser dividida em algumas 
etapas, embora as atividades geralmente ocorram de forma 
simultânea. São elas:
FIGURA 8
A ocorrência de 
um surto demanda 
acompanhamento 
constante.
Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
32
1. Determinar a existência do surto;
2. Confirmar o diagnóstico;
3. Definir e contar o número de casos;
4. Descrever os dados do surto, descrevendo o tempo, lugar 
e pessoas afetadas;
5. Determinar quem está em risco de adoecer;
6. Levantamento de hipóteses;
7. Comparativo de hipóteses com os fatos estabelecidos;
8. Refinando as hipóteses e realizando estudos comple-
mentares;
9. Implementação de medidas de controle e prevenção;
10. Relatório e comunicação dos resultados.
APROFUNDE-SE
Os dez passos da investigação de surtos
Para saber mais sobre os 10 passos da investigação 
de campo, acesse o guia, a seguir, do Ministério da 
Saúde.
Disponível em: Biblioteca Virtual em Saúde. Acesso em: 12/10/2023
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_investigacao_surtos_epidemias.pdf
https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_investigacao_surtos_epidemias.pdf
Considerações finais
Nesta unidade, você conheceu um pouco mais sobre o 
uso da Epidemiologia em saúde coletiva, reconhecendo a 
importância e a singularidade da vigilância epidemiológica 
para avaliação, controle e implementação de medidas para 
prevenção e promoção de saúde em relação às doenças e 
aos principais agravos de relevância em saúde pública.
Aprendeu também sobre a importância da vigilância em 
saúde, para avaliação e embasamento de medidas preven-
tivas e de intervenções para melhoria da qualidade da saúde 
da população, atuando de forma sistemática e ampla para 
disponibilização de produtos de consumo de qualidade, 
serviços de qualidade, notificação e controle de doenças, 
dentre muitas outras atividades.
Aprendeu, ainda, sobre o conceito de saúde única ou One 
Health, segundo o qual as relações do homem com o meio 
ambiente e com os outros seres vivos determinam a quali-
dade de vida do conjunto, ou seja, manter a saúde animal 
e ambiental são fundamentais para garantir qualidade de 
vida e saúde para todos os seres.
Assim, o uso da epidemiologia e da bioestatística são deter-
minantes para avaliação, sistematização, comparação, 
avaliação das medidas de saúde, e principalmente, para 
a condução e estruturação de novas e melhores políticas 
públicas de saúde.
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de 2017, para substituir o agravo “Acidente de trabalho: grave, fatal e em 
crianças e adolescentes” por “Acidente de Trabalho” na Lista Nacional 
de Notificação Compulsória de doenças, agravos e eventos em de saúde 
pública, nos serviços de saúde públicos e privados em todo o território 
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BRASIL. Portaria GM/MS nº 4.641, de 28 de dezembro de 2022. Altera 
as Portarias de Consolidação GM/MS nº 3 e 5, de 28 de setembro de 
2017, para instituir o Centro de Informações Estratégicas em Vigilância 
em Saúde (CIEVS) e a Rede Nacional dos Centros de Informações 
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https://www.epsjv.fiocruz.br/sites/default/files/proformar_6.pdf
https://www.epsjv.fiocruz.br/sites/default/files/proformar_6.pdf
	Palavras dos autores
	Introdução à Epidemiologia 
e à Bioestatística
	Processo histórico 
da Epidemiologia
	Conceitos da Epidemiologia 
e da Bioestatística
	Determinantes sociais
 de saúde
	Indicadores de saúde
	Considerações finais
	Referências
	Estatística descritiva e inferencial e validade em bioestatística
	Gráficos estatísticos
	Medidas de tendência central e dispersão
	Correlação e regressão linear
	Critérios estatisticamente válidos de tamanho da amostra
	Considerações finais
	Referências
	Testes paramétricos e não paramétricos
	Teste t de Student para dados relacionados (amostras dependentes)
	Teste t de Student para dados não relacionados (amostras independentes)
	Análise de variância (ANOVA)
	Análise de correlação e associação dos dados
	Considerações finais
	Referências
	Aplicações da Epidemiologia e da Bioestatística na saúde coletiva
	Vigilância epidemiológica
	Epidemiologia, prevenção de doenças e promoção de saúde
	Vigilância sanitária
	Epidemiologia aplicada: enfrentamento de surtos e epidemias
	Considerações finais
	Referências