Doenças emergentes são novas doenças, enquanto doenças reemergentes são antigas que voltaram. Causas comuns incluem viagens, cidades lotadas e mudanças ambientais. A estatística descritiva resume a amostra, enquanto a indutiva faz inferências sobre a população a partir da amostra.

1. DOENÇAS EMERGENTES/DOENÇAS REEMERGENTES Doenças emergentes  São doenças novas, desconhecidas da população.  São causadas por vírus e bactérias nunca antes descritos ou por mutação de um vírus. Podem ainda se causadas por um agente que só atingia animais, e que agora afecta também seres humanos. Este termo pode ainda ser utilizado para descrever quando uma doença atinge uma região onde até então nunca tinha sido detectada.

2. Doenças re-emergentes  São doenças já conhecidas e que foram controladas, mas voltaram a apresentar ameaça para a saúde humana. Causas comuns da emergência e re-emergência de doenças infecciosas: Crescente número de pessoas vivendo e deslocando pelo mundo; Rápidas e intensas viagens internacionais; Superpopulação em cidades com precárias condições sanitárias; Aumento da exposição humana a vectores e reservas naturais; Alterações ambientais e mudanças climáticas.

3. Estatística Descritiva/Estatística Indutiva Uma vez recolhida a amostra procede-se ao seu estudo. Este consiste em resumir toda a informação contida na amostra construindo tabelas e gráficos, e determinando algumas características amostrais (estatística). Este estudo descritivo dos dados é o objectivo da Estatística Descritiva .

4. No entanto, ao estudar uma amostra tem-se, normalmente, como objectivo final inferir para a população as propriedades estudadas na amostra. Assim o objecto de estudo estatístico pode ser o de estimar uma quantidade ou testar uma hipótese, utilizando-se técnicas estatísticas convenientes, que vão permitir tirar conclusões acerca de uma população , baseando-se numa pequena amostra dando-nos ainda uma medida de erro cometido. Ao inferirmos para a população as propriedades estudadas na amostra, entramos na Estatística Indutiva .

5. Exemplos práticos : Um lote de 100 aparelhos de televisão considera-se em bom estado para venda se ao serem testados 10 eles não apresentarem deficiências. Exemplo de Estatística Indutiva . De uma amostra de 10 televisores infere-se para a população do lote 100. Acredita-se com base na teoria da Estatística Indutiva, que se 10 televisores aleatoriamente seleccionados ao acaso estiverem todos bons, então o mesmo deve acontecer aos restantes.

6. 2) Um teste à opinião revelou que 65% da população portuguesa apoiava um determinado candidato para Presidente da República. Se esse candidato se apresentar às eleições, é de esperar que ele ganhe. Estatística Indutiva . Sendo a amostra representativa da população de todos os eleitores portugueses, então é de esperar que o que se passa na amostra se passe na população e portanto que mais do que 50% dos portugueses votem no candidato. 3) Os 120 empregados de uma fábrica ganham em médica 500 € por mês. Estatística Descritiva , visto que a informação foi feita com base nos dados relativos ao salário de todos os empregados da empresa.

7. Baseados numa amostra de 500 trabalhadores de uma empresa de construção civil, acredita-se que a média de salários dos trabalhadores desse ramo é de 600€. Como apenas se estudou o salário de uma amostra de trabalhadores da empresa estamos perante um problema de Estatística Indutiva . Em termos gerais, podemos afirmar que uma análise estatística envolve duas fases: 1ª Estatística Descritiva – procura-se descrever a amostra. 2ª Estatística Indutiva – conhecidas certas propriedades obtidas a partir de um análise descritiva da amostra, imaginam-se proposições mais gerais na população.