ARTIGO PROBABILIDADE, RISCO OU CHANCE

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einstein: Educ Contin Saúde. 2009;7(4 Pt 2): 175-6
Por dentro da estatística
Ângela Tavares Paes
Editora da seção
O uso de métodos estatísticos vem crescendo vigorosamente em pesquisas da área médica. Com frequência, médicos e 
profissionais da Saúde são expostos a informações provenientes de análises de dados, nem sempre claras e de fácil 
interpretação. Esta seção visa familiarizar pesquisadores com conceitos e termos estatísticos comumente presentes em artigos 
científicos. Com ênfase na discussão conceitual em detrimento a fórmulas matemáticas, o objetivo é esclarecer algumas dúvidas 
frequentes e contribuir com o desenvolvimento do senso crítico na hora de analisar, descrever e interpretar dados.
Probabilidade, risco ou chance? 
Luciana Neves Nunes1, Suzi Alves Camey2
1 Estatística, Doutora em Epidemiologia, Departamento de Estatística da Universidade Federal do 
Rio Grande do Sul – UFRGS, Porto Alegre (RS), Brasil. 
2 Estatística, Doutora em Estatística, Departamento de Estatística da Universidade Federal do Rio 
Grande do Sul – UFRGS, Porto Alegre (RS), Brasil. 
Facilmente encontramos na literatura médica resul-
tados de pesquisas expressos por meio de medidas de 
efeito, tais como risco relativo (relative risk) ou razão de 
chances (Odds Ratio). O uso dessas medidas ajudam a 
identificar fatores associados a doenças, condições ou 
comportamentos em saúde e, dessa maneira, a colabo-
rar para o estudo da etiologia desses eventos. O apa-
recimento e/ou desenvolvimento de uma determinada 
doença pode ocorrer com maior frequência na presença 
de alguns fatores, os quais são usualmente chamados de 
fatores de risco. Entretanto, ainda existe certa confusão 
quanto à decisão de qual medida de efeito deve ser usa-
da e como se faz a interpretação de tal medida. A razão 
de chances, por exemplo, é comumente utilizada, mas 
mesmo quando usada adequadamente, envolve dificul-
dade na sua interpretação(1).
A medida de efeito que se deve calcular depende 
da escolha do delineamento do estudo. Na tabela 1 são 
mostradas as medidas de efeito de acordo com cada 
um dos delineamentos observacionais epidemiológicos 
clássicos.
Probabilidade, risco relativo, chance e razão 
de chances
A partir do entendimento de alguns conceitos e defini-
ções matemáticas, torna-se mais fácil interpretar cor-
retamente cada uma das possíveis medidas de efeito. 
Probabilidade (ou risco) é a proporção de vezes que um 
desfecho deve ocorrer se um experimento ou observa-
ção for repetido um número grande de vezes. Risco re-
lativo (RR) é a razão de duas probabilidades (ou razão 
de riscos). A chance (tradução de odds, que ainda gera 
controvérsias) é a probabilidade de um evento ocor-
rer, dividida pela probabilidade do evento não ocorrer. 
Uma razão de chances é a razão entre duas chances. 
Para ilustrar, veja a tabela 2 a seguir, que mostra a dis-
tribuição de um grupo observado de acordo com desfe-
cho e um fator exposição(1-2).
tipo de estudo Medida de efeito
Transversal Razão de prevalências (RP)
Caso-controle Razão de chances (RC)
Coorte Razão de incidências (RI)
tabela 1. Medidas de efeito de acordo com o delineamento do estudo
Fator de exposição
desfecho
total risco chance
Presente ausente
Exposto a b a+b a/(a+b) a/b
Não exposto c d c+d c/c+d c/d
Total a+c b+d a+b+c+d
tabela 2. Distribuição de acordo com desfecho e fator de exposição
A partir da tabela 2, podemos ver que a probabili-
dade (ou risco) dos indivíduos expostos terem o desfe-
cho pode ser estimada por: 
Probexpostos=
 
a
a + b( )
,
 
enquanto a probabilidade dos 
não-expostos terem o desfecho é estimada por:
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Probnão-expostos=
 
c
c + d( )
 
. 
Baseado nessas probabilidades, o risco relativo 
(RR) poderia ser calculado da seguinte maneira: 
RR = Probexpostos
Probnão-expostos
=
a
(a+b)
c
(c+d)
, que é a divisão das 
duas estimativas das probabilidades. 
Ainda com base na tabela 2, a chance de doença 
no grupo exposto pode ser calculada por:
 
Chance
expostos

a
(a+b)
b
(a+b)

a
b
 ,
 
ou seja, a chance dos 
expostos é simplesmente
 
a
b
.
A razão de chances pode ser calculada pela di-
visão da chance dos expostos terem o desfecho pela 
chance dos expostos não terem o desfecho. Portanto, 
 
RC=
a
b
c
d
=
ad
bc
,que também é conhecida como a razão 
dos produtos cruzados.
Vale a pena observar que a tabela 2 é construída in-
dependente do tipo de delineamento do estudo. Por-
tanto, podemos concluir que apesar da literatura tratar 
bPn
Morte perinatal
total
sim não
Sim (<2.500 g) 150 570 720
Não (≥2.500 g) 65 5.450 5.515
Total 215 6.020 6.235
tabela 3. Distribuição da amostra de acordo com desfecho e fator de exposição
apenas a RI como RR, a RP também é um RR por se 
tratar de uma razão de probabilidades.
Como exemplo, considere a tabela 3 que apresenta 
os resultados de um estudo para avaliar associação en-
tre baixo peso ao nascer (BPN) e morte perinatal (da-
dos fictícios). A exposição é o BPN e o desfecho é a 
morte perinatal.
Com os dados da tabela 3, podemos calcular o RR, 
onde
 
RR 
150
720
65
5.515
 17,7, e dizer que o risco de morte
 
perinatal de um recém-nascido de baixo peso é 17,7 
vezes o risco de morte perinatal de um recém-nascido 
com peso ≥2.500 g. 
Quando calculada a razão de chances, temos 
 
RC 
150 5.450
570 65
 22,1, portanto calcula-se que a 
chance de morte perinatal de um recém-nascido de bai-
xo peso é 22,1 vezes a chance de um recém-nascido com 
peso ≥2.500 g. É importante que o pesquisador tenha 
claro qual foi o delineamento utilizado, pois as medidas 
de efeito têm interpretações diferentes.
Ainda em relação à interpretação do RR (ou RC), 
ressaltamos que, por se tratar da razão entre duas 
quantidades, sabemos que essa razão será igual a 1 
quando o risco (ou chance) for igual entre expostos 
e não-expostos. Por outro lado, quando uma razão 
for maior que 1, temos um indicativo que o fator de 
exposição é um fator de risco; caso contrário, quando 
uma razão for menor do que 1, temos um fator de 
proteção.
reFerÊncias
1. Katz KA. The (relative) risks of using odds ratios. Arch Dermatol. 
2006:142(6):761-4.
2. Jekel JF, Katz D L, Elmore JG. Epidemiologia, bioestatística e medicina 
preventiva. Porto Alegre: Artmed; 2005.