Medidas de tendência central (média, mediana, moda), medidas de dispersão, variáveis quantitativas e qualitativas

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José Eduardo Palacio Soares – Bloco Epidemia – GT2 
Medidas de tendência Central 
São medidas que visam localizar um valor representativo em torno do qual os dados tendem a se agrupar com maior 
ou menor frequência. São utilizadas para resumir em um único valor o conjunto de dados observados. 
MÉDIA: é a soma de todos os valores observados dividido pelo número total de observações (n). Mostra o ponto de 
equilíbrio das observações. 
 
 
 
Vantagens da média 
 
Desvantagens da média 
 
1. Seu cálculo leva em consideração os valores de todos 
indivíduos estudados; 
 
2. É utilizada em boa parte dos testes estatísticos para 
calcular diferenças em um estudo; e 
 
3. É mais facilmente compreendida pelos leitores e 
pesquisadores. 
 
1. É influenciada por valores extremos; 
 
2. Só deve ser utilizada quando a distribuição dos dados 
for simétrica (normal ou Gaussiana) 
 
 
 
 
MEDIANA: a mediana corresponde ao valor que divide o conjunto de informações ao meio, quando os dados estão 
dispostos em uma ordem crescente. 
 
Quando o número de termos for ímpar, devemos colocar os valores em ordem crescente para obter a mediana. 
Posteriormente, identificamos o valor que divide os dados em duas partes iguais. 
 
Quando o número de termos for par, devemos colocar os valores em ordem crescente e depois tira-se a média dos 
dois valores centrais do conjunto, sendo esse resultado a mediana. 
 
Vantagens da mediana 
 
Desvantagens da mediana 
 
1. Não sofre influência de valores extremos; 
 
2. A mediana é utilizada especialmente para 
distribuições assimétricas, mas pode ser utilizada para 
dados com distribuição simétrica também. 
1. Suas propriedades não são bem compreendidas por 
muitas pessoas; 
 
2. Não é levada em consideração na maior parte dos 
testes estatísticos. 
 
 
 
 
 
MODA: é o valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados. 
 
Pode ser: Amodal → Sem moda Unimodal →Uma moda Bimodal → Duas modas 
 
 Multimodal → Três ou mais modas 
 
José Eduardo Palacio Soares – Bloco Epidemia – GT2 
MEDIDAS DE DISPERSÃO 
Determina o quão disperso estão os números em torno da média. Indica a homogeneidade de um conjunto de 
dados. 
 
VARIÂNCIA: é uma medida da variabilidade dos dados em torno da média. 
 Utiliza-se N no denominador quando se calcula a variância de uma população. 
 Utilza-se (N-1) no denominador quando se calcula a variância de uma amostra. 
 
DESVIO PADRÃO: como a variância tende a ser um número grande e de difícil manejo e seu valor sai dos limites dos 
valores observados em um conjunto de dados, utiliza-se o desvio padrão (que é a raiz quadrada da variância) para 
verificar o quão disperso da média estão os valores observados. 
Indica a homogeneidade dos valores observados. 
 
 
AMPLITUDE TOTAL: é a diferença entre o maior e o menor valor de um conjunto de dados. 
Fornece um índice grosseiro da variabilidade de uma distribuição. 
Como a amplitude leva em consideração apenas dois valores, esse cálculo é muito sensível a valores extremos. 
TIPOS DE VARIÁVEIS 
QUANTITATIVAS (numéricas) 
DISCRETAS: apresentam somente valores inteiros. Como: nº de leitos; nº de casos de uma determinada doença; 
número de procedimentos médicos. 
CONTÍNUAS: os valores podem ser números fracionários, e a variável pode apresentar qualquer valor pertencente 
ao conjunto dos números reais, só dependendo da precisão da medida. Como: pressão arterial, peso. 
Obs: Geralmente, as variáveis contínuas são resultado de medição e as discretas de contagens. 
As variáveis quantitativas ou numéricas podem ser medidas tanto em escala intervalar como de razão 
Escala intervalar: o valor nulo não corresponde à ausência da característica medida. A escala possui um zero arbitrário. 
Como por exemplo a temperatura, onde o 0ºC não corresponde à ausência de temperatura, mas ao 0º da escala 
Celsius. 
Escala de razão: é uma escala intervalar, onde o zero corresponde à ausência da característica medida, como é no caso 
de: massa corporal, idade, tempo, pressão arterial ou temperatura Kelvin. 
 
 
 
 
José Eduardo Palacio Soares – Bloco Epidemia – GT2 
QUALITATIVAS (categóricas) 
Escala nominal: é formada por categorias que descrevem atributos ou qualidades dos dados. São usados nomes, 
símbolos ou números como categorias. As variáveis nominais são representadas por categorias que não mantém 
necessariamente relação entre elas. 
Ex: sexo, profissão, bairro de residência, diagnóstico (CID), procedimento médico 
Escala ordinal: também são representadas por nomes, símbolos ou números, porém há uma ordenação de uma 
categoria em relação à outra. 
Ex: gravidade da doença. Suponha que tenhamos uma escala crescente de gravidade, com os valores 1, 2, 3, 4. Esses 
valores possuem uma ordenação, porém não se pode afirmar que o paciente que tem gravidade 4 é duas vezes mais 
grave do que o paciente que tem gravidade 2. 
Outros ex: quociente de inteligência (QI), grau de hipertensão (leve, moderada, grave), escolaridade (sem instrução, 
1º grau, 2º grau e superior). 
Obs: além da operação de contagem, as variáveis ordinais permitem operações que envolvam ordenação 
(maior/menor). 
 
 
 
 
 
 
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