Aula 1 - Introducao a Bioestatistica e Tipos de Variaveis (Biomedicina)

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BIOESTATÍSTICA 
 
CARGA HORÁRIA SEMANAL: 1,5 horas/aula 
CARGA HORÁRIA SEMESTRAL: 30 horas/aula 
Prof. Dra. Áurea A. S. Simões 
Aula 01 – Introdução à Estatística e Tipos de Variáveis 
Data: 12/08/2026 
biomedicinA – 1º / 2º semestre 
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AVISOS GERAIS 
 Material em PDF no TEAMS. 
 Listas de Exercícios para estudo. 
 Aulas teóricas e de laboratório (previamente agendada). 
 Contato com representante: 
 WhatsApp / Email. 
 
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OBJETIVOS 
 
Possibilitar aos alunos as condições para o desenvolvimento do 
pensamento estatístico aplicado às pesquisas na área de 
Biomedicina. 
 
 
 
OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
 
Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de analisar dados 
estatísticos resultantes de pesquisas, interpretar gráficos e testes, 
e identificar relação entre variáveis. 
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 
 Introdução à Estatística. Importância da Bioestatística na Biomedicina. 
 Conceito de População e Amostra. 
 Exemplos de técnicas de amostragem. 
 Definição de estatística descritiva e estatística indutiva. 
 Definição de Variável e tipos de Variáveis. 
 Distribuição de Frequências – 
• Parte I: Conceito de classe e frequência (tabela e histograma). 
• Parte II: Cálculo de frequência simples (absoluta e relativa) e 
acumulada (absoluta e relativa). 
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 Medidas de Tendência Central e Posição : 
Definição de média, mediana, moda, quartis e amplitude. 
 
 Medidas de Variação: Definição e cálculo de variância e desvio padrão 
em um conjunto de dados. Cálculo de Coeficiente de Variação. 
 
 Distribuição Normal: Definição, características e representação gráfica 
de uma distribuição normal. Relação entre a distribuição normal e a 
média e a variância em uma população de dados. 
 
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 
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 Teste Z. Definição de região de rejeição e não rejeição da hipótese. 
Definição de p-valor. 
 
 Inferência Estatística: Definição de Nível ou grau de confiança e Nível 
de significância. Teste t. Cálculo de intervalo de confiança (margem 
de erro) para média (N≤30). 
 
 Teste de Hipótese: Hipóteses Estatísticas. Hipótese Nula e 
Alternativa. Erros de Hipótese. Nível de Significância do Teste de 
Hipótese. Tipos de Testes de Hipótese: bilateral, unilateral à direita e 
unilateral à esquerda. Exemplos Básicos de Teste de Hipótese para 
média pela distribuição normal. 
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 
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Analisando variáveis categóricas: Chi Quadrado. Como 
interpretar. Como calcular. Representação gráfica. Tabela de 
Chi Quadrado. Odds ratio: razão de chances. Reportando 
resultados por extenso. 
 
ANOVA: Análise de Variância. Como interpretar. Como 
calcular. Representação gráfica. Tabela F. Reportando 
resultados por extenso. 
 
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CONTEÚDO PROGRAMÁTICO 
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CRONOGRAMA 
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CRONOGRAMA 
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CRONOGRAMA 
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BIBLIOGRAFIA 
Básica 
• CASTANHEIRA, Nelson Pereira. Bioestatística. São Paulo: 
Contentus, 2020. (Biblioteca Virtual) 
• GLANTZ, Stanton A. Princípios de Bioestatística. Porto Alegre: 
AMGH, 2014. (Minha Biblioteca) 
• LIRANI, Luciana da Silva; OSIECKI, Ana Claudia Vecchi. 
Bioestatística. Curitiba: InterSaberes, 2020. (Biblioteca Virtual) 
RODRIGUES, Maisa. Bioestatística. São Paulo: Pearson, 2014. 
(Biblioteca Virtual) 
• ROSNER, Bernard. Fundamentos de Bioestatística. São Paulo: 
Cengage Learning Editores, 2018. (Minha Biblioteca) 11 
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Complementar 
 
• ARANGO, Hector Gustavo. Bioestatística: teórica e computacional. 
Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2009. (Minha Biblioteca) 
• BLAIR, R. Clifford. Bioestatítica para ciências da saúde. São Paulo: 
Pearson, 2013. (Minha Biblioteca) 
• CALLEGARI-JACQUES, Sidia M. Bioestatística. Porto Alegre: 
ArtMed, 2011 Bibliografia Digital (Minha Biblioteca) 
• MARTINEZ, Edson Zangiacomi. Bioestatística para os cursos de 
graduação da Área da Saúde. São Pualo: Blucher, 2012. (Minha 
Biblioteca) 
• MORETTIN, Pedro Alberto. Estatística básica. São Paulo, SP: 
Saraiva, 2017. (Minha Biblioteca) 
• PARENTI, Tatiane; SILVA, Juliane Silveira Freire da; SILVEIRA, 
Jamur. Bioestatística. Porto Alegre: SAGAH, 2017. (Minha 
Biblioteca 12 
BIBLIOGRAFIA 
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INTRODUÇÃO À BIOESTATÍSTICA 
Estatística: o que é? 
Estatística pode ser pensada como a ciência de aprendizagem a 
partir de dados. 
 
 
 
 
 
Em linhas gerais, a Estatística fornece métodos que auxiliam o 
processo de tomada de decisão. 
BIOESTATÍSTICA  Estatística aplicada à ciência da vida. 
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Fases do Método Estatístico 
1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA. 
2. PLANEJAMENTO. 
3. COLETA DE DADOS. 
4. APURAÇÃO DOS DADOS. 
5. APRESENTAÇÃO DOS DADOS. 
6. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS. 
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Fases do Método Estatístico 
1. DEFINIÇÃO DO PROBLEMA 
2. PLANEJAMENTO 
3. COLETA DE DADOS 
4. APURAÇÃO DOS DADOS 
 O que pesquisar. 
 Quais são os dados, cronograma, 
custos, ... . 
 Fase operacional. 
 Contagem e agrupamento 
de dados. 
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Fases do Método Estatístico 
5. APRESENTAÇÃO DOS DADOS 
 
6. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS 
 Tabelas / Gráficos. 
 
 Fase ligada ao cálculo de medidas e coeficientes, 
cuja finalidade principal é descrever o fenômeno. 
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Tabela: Casos de Covid (Agosto de 2020) 
Exemplos de apresentação de dados 
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Exemplos de apresentação de dados 
Gráficos 
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População x Amostra 
População ou Universo: é o conjunto de unidades sobre o 
qual desejamos obter informação. 
Amostra: é todo subconjunto de unidades retiradas da 
população de interesse. 
Por que usar Amostras e não População? 
- Custo e demora dos censos; 
- Populações muito grandes; 
- Impossibilidade física; 
- Comprovação do valor científico das informações obtidas 
por meio de amostras,... . 
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Estatística Descritiva e Indutiva 
Organização, resumo 
e representação dos 
dados. 
Tabelas de frequência; 
gráficos; cálculo de medidas 
de tendência central e 
cálculo de medidas de 
variação. 
Utiliza informações 
de uma amostra 
para chegar a 
conclusões sobre um 
grupo maior, ao qual 
não se tem acesso. 
Ferramenta muito 
utilizada é a 
probabilidade. 
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Média vs. Intervalo de Confiança: Do Dado à Decisão 
 
• Estatística Descritiva (Ex.: Média): Resume apenas os dados 
da amostra testada. 
 
• Estatística Indutiva (Ex.: Intervalo de Confiança): Incorpora o 
erro amostral e projeta o comportamento da população/lote 
inteiro. 
Estatística Descritiva e Indutiva 
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Exemplo Prático: Validação de Kit Diagnóstico 
 
Teste de glicemia de jejum em 15 indivíduos saudáveis (Valor de 
referência: 70 a 99 mg/dL) 
 
•Média Amostral (85mg/dL): Informa apenas a média daqueles 15 
indivíduos analisados. (A média sozinha não valida o lote do kit). 
 
•Intervalo de Confiança 95% (82 mg/dL ; 88 mg/dL): Garante com 
95% de certeza que o valor médio do kit na população saudável está 
totalmente dentro do limite de normalidade. 
 
Conclusão: A Média descreve a amostra do laboratório; o Intervalo 
de Confiança dá a segurança biológica para validar a acurácia de um 
teste diagnóstico. 
Estatística Descritiva e Indutiva 
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Técnicas de Amostragem 
É necessário garantir que a amostra seja representativa da 
população. 
 
Algumas das técnicas de amostragem probabilísticas são: 
 
1) Amostragem Casual ou Aleatória Simples; 
Cada indivíduo da população é numerado e sorteado individualmente, 
garantindo a mesma probabilidade de escolha a todos. 
2) Amostragem Aleatória Estratificada; 
Escolhe-se um ponto de partida aleatório em uma lista ordenada e 
seleciona-se cada k-ésimo elemento(por exemplo, a cada 10 pessoas). 
3) Amostragem Sistemática. 
Divisão por subgrupos (ex.: idade, gênero) com sorteio dentro de cada um. 
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Variáveis 
Variável é uma característica das unidades da população. 
Dados são os valores das variáveis em estudo. 
Exemplos: 
 
1) Variável = idade. 
 Dados: (20, 25, 21, 50, 18, ...) anos  unidade. 
 
2) Variável = X 
 Dados: (1,25; 2,50; 3,18; 5,00; ...) 
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Tipos de Variáveis 
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Exemplos - Variáveis Qualitativas 
Nominais: 
Ordinais: 
cor dos olhos, cor dos cabelos, estado civil, 
curso de graduação, fumante/não 
fumante; ... 
classe social (A, B, C); escolaridade (1º, 2º, 
3º graus); estágio da doença (inicial, 
intermediário, terminal);... 
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Exemplos – Variáveis Quantitativas 
Contínuas: 
Discretas: 
massa (balança); altura (régua); tempo 
(relógio); pressão arterial; ... 
número de filhos; número de bactérias por 
litro de leite; número de cigarros fumados 
por dia ... 
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