Estatística
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Estatística


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\u2018Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - Universidade de São Paulo 1 
Prof. Dr. Edson Zangiacomi Martinez 
Departamento de Medicina Social 
 
 
 
Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto 
Universidade de São Paulo 
 
 
 
RFM0010/RCG3023 
Bioestatística 
 
 
Cursos de Graduação em 
Fisioterapia 
2016 
Atualizado para o primeiro semestre de 2016 
Edson Zangiacomi Martinez 
 
 
RFM0010/RCG3023 \u2013 Bioestatística 1. Estatística Descritiva 
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Prof. Dr. Edson Zangiacomi Martinez 
Departamento de Medicina Social 
\u201cPerhaps the most important contribution of statistics comes not from the direct use of statistical 
methods in science and technology, but rather in helping us learn about the world.\u201d 
(Andrew Gelman, 2014) 
 
Estatística: Ramo do conhecimento que explora a coleta, a organização, a análise e a 
interpretação de dados. Quando o foco está nas ciências biológicas e da saúde, usamos o termo 
bioestatística. 
\u201cAo nível da iniciação, a Estatística não deve ser apresentada como um ramo da Matemática. A 
boa Estatística não deve ser identificada com rigor ou pureza matemáticos mas ser mais 
estreitamente relacionada com pensamento cuidadoso. Em particular, os alunos devem apreciar 
como a Estatística é associada com o método científico: observamos a natureza e formulamos 
questões, coligimos dados que lançam luz sobre essas questões, analisamos os dados e 
comparamos os resultados com o que tínhamos pensado previamente, levantamos novas questões 
e assim sucessivamente.\u201d (Hogg, 1991) 
 
Método científico: conjunto de estratégias, ferramentas e ideias resultantes da experiência 
humana e consequentes do acúmulo de saberes, que, estruturadas e sistematizadas, possibilitam 
alcançar um objetivo, que é responder a uma pergunta. 
Toda pesquisa científica é baseada em uma pergunta. São exemplos: 
\u2022 Qual é a prevalência da tuberculose na cidade do Rio de Janeiro? 
\u2022 Qual é a incidência de aids na cidade de São Paulo? 
\u2022 O consumo de alimentos transgênicos pode elevar o risco de doenças gástricas? 
 
 
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Variável: Uma variável é uma 
característica de interesse que pode assumir 
diferentes valores ou classificações para 
diferentes sujeitos, organismos ou objetos 
selecionados para nosso estudo. 
 
No planejamento da pesquisa, devemos 
definir quais são as nossas características 
de interesse, antes da coleta dos dados. 
São exemplos: 
Sexo (M/F) 
Idade (em anos completos) 
Altura (em centímetros) 
Hábito de fumar (sim/não) 
Tempo de atividade física (em horas/semana) 
Número de filhos na família 
Classe econômica (A, B, C ou D) 
Estádio da doença 
 
Classificação de uma variável conforme sua natureza: 
 
 
 
As variáveis qualitativas são aquelas cujos possíveis valores representam atributos e/ou 
qualidades. 
 
Qualitativa ordinal: assumem 
classificações, atributos ou qualidades 
que podem ser descritas em uma ordem 
natural. 
 
São exemplos: 
Classe econômica: A, B, C, D, E 
Escolaridade: 1o grau, 2o grau, superior 
Estadiamento: I, II, III, IV. 
Qualitativa nominal: não há uma ordem 
natural. 
 
São exemplos: 
Tipo sanguíneo: A, B, AB, O 
Sexo: M,F 
Estado civil: solteiro, casado, divorciado, viúvo 
Tabagismo: fumante, ex-fumante, nunca fumou 
Cor dos olhos .... 
 
As variáveis \u201cnuméricas\u201d são chamadas quantitativas. 
 
Quantitativa discreta: seus possíveis 
valores pertencem a um conjunto finito 
ou contável. Em geral, expressa números 
inteiros, resultantes de um processo de 
contagem. 
São exemplos: 
Número de filhos: 0, 1, 2, 3, 4, 5 
Número de idas ao cinema, por mês: 0, 1, 2, 3 
Número de pontos dolorosos: 0, 1, 2, ..., 16 
Quantitativa contínua: assumem 
valores em uma escala contínua 
(na reta real). Para essas variáveis, 
valores não inteiros fazem sentido. Seus 
resultados são geralmente provenientes 
de uma mensuração. 
São exemplos: 
Peso (em kg) 
Altura (em cm) 
Nível sérico de colesterol, em mg/100 ml. 
 
Variáveis
Quantitativas
Qualitativas
Ordinais
Nominais
Discretas
Contínuas
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Número Idade 
Estado 
civil 
Tabagismo 
Idade ao 
1º filho 
Partos Peso Altura 
Estado 
de 
saúde 
1 51 casada não 26 3 74,6 1,59 bom 
2 48 casada não 20 2 53,3 1,51 bom 
3 57 casada não 20 3 64,0 1,63 bom 
4 48 casada sim 21 3 68,6 1,58 regular 
5 49 casada não 28 1 77,9 1,52 bom 
6 47 casada não 15 3 59,9 1,52 bom 
7 49 casada não 19 3 64,0 1,64 regular 
8 52 casada não 30 1 70,5 1,66 regular 
9 45 casada não 27 1 72,6 1,53 bom 
10 64 casada não 20 2 66,0 1,50 bom 
11 55 casada não 19 5 65,4 1,60 bom 
12 45 solteira não 29 1 55,0 1,56 ruim 
13 54 casada não 21 1 66,8 1,64 regular 
14 51 casada não 21 2 70,3 1,59 regular 
15 59 viúva sim - 0 80,6 1,55 bom 
16 56 viúva sim 22 3 74,8 1,50 bom 
17 49 divorciada não 22 3 60,0 1,60 regular 
18 52 casada não 28 3 61,8 1,57 bom 
19 64 casada não 27 3 59,9 1,57 bom 
20 47 divorciada não 22 3 79,3 1,68 regular 
21 50 casada não 23 2 81,5 1,71 bom 
22 64 casada não 25 2 53,4 1,59 regular 
23 52 casada não 27 3 84,5 1,64 regular 
24 56 casada não 16 4 71,0 1,60 regular 
25 59 viúva sim 21 2 71,8 1,54 bom 
26 48 casada não 31 2 68,9 1,58 bom 
27 51 divorciada não - 0 111,5 1,48 ruim 
28 51 casada não 22 3 66,7 1,53 bom 
29 63 casada não 22 4 72,5 1,56 bom 
30 58 divorciada não 15 5 79,9 1,53 ruim 
31 52 divorciada sim - 0 47,9 1,53 bom 
32 49 casada não 19 2 54,6 1,58 bom 
33 58 viúva não 26 3 72,8 1,57 ruim 
34 50 casada não 25 1 89,6 1,54 bom 
35 53 casada sim 21 4 68,5 1,57 bom 
36 54 casada não 20 6 73,5 1,53 bom 
37 65 casada não 28 2 73,6 1,59 bom 
38 57 casada não 16 8 69,7 1,61 ruim 
39 58 casada não 20 4 64,3 1,52 regular 
40 54 casada não 18 4 56,4 1,64 bom 
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Estatística descritiva: é a parte da Estatística que abrange métodos destinados a resumir a 
informação contida nos dados, destacando os aspectos mais marcantes. 
 
Exemplo: 
 
Tabela 2.2. Tabela de frequências para o estado civil. 
 
Estado civil Frequências absolutas Frequências relativas 
Casada 30 75,0% 
Divorciada 5 12,5% 
Solteira 1 2,5% 
Viúva 4 10,0% 
Total 40 100% 
 
 
Medidas resumo: são medidas que buscam sumarizar as informações disponíveis sobre o 
comportamento de uma variável. O interesse é caracterizar o conjunto de dados através de 
medidas que resumam a informação nele contida. 
 
(a) Medidas de posição ou de tendência central: São medidas ao redor das quais as 
observações tendem a se agrupar. Ex.: média, mediana, moda. 
 
(b) Medidas de dispersão: Medem a variabilidade dos dados. Ex. variância, desvio padrão. 
 
Medidas de posição ou de tendência central 
 
Média amostral: 
x
 
Seja uma amostra de n indivíduos. 
n
xxxx
x n
\uf02b\uf02b\uf02b\uf02b
\uf03d
...321
 ou 
n
x
x
n
i
i\uf0e5
\uf03d\uf03d 1
 
 
Ex.: X : idade das pacientes (em anos) 
x1 = 38 x2 = 40 x3 = 49 x4 = 67 
x5 = 33 x6