sintetizar um conjunto de dados por meio de um valor representativo, indicando o comportamento típico da distribuição, embora sua representatividade possa ser comprometida em distribuições assimétricas ou na presença de valores extremos, situação em que a mediana pode ser mais adequada.

expressar o grau de variabilidade dos dados em torno de um valor médio, permitindo avaliar a heterogeneidade da distribuição, especialmente quando se utiliza o coeficiente de variação para comparar conjuntos com escalas diferentes.

descrever a relação entre duas variáveis quantitativas, indicando a direção e a intensidade da associação entre elas, podendo ser aplicadas tanto em análises paramétricas (Pearson) quanto não paramétricas (Spearman), independentemente da distribuição dos dados.

inferir relações causais entre exposição ocupacional e ocorrência de agravos à saúde, utilizando-se de modelos de regressão linear ou logística que assumem a normalidade dos resíduos para validade dos testes de hipótese.

estimar valores populacionais a partir de dados amostrais, considerando a variabilidade e o erro amostral envolvidos, sendo fundamentais para o cálculo de intervalos de confiança e para a determinação do tamanho amostral em estudos epidemiológicos.