Resumo em Português:

O objetivo do estudo foi apresentar a fração da variância intrapessoal para ajuste da distribuição de nutrientes de adultos e idosos. Utilizaram-se dados de inquérito populacional com amostra representativa (n = 511) de indivíduos com 19 anos ou mais do município de São Paulo, SP, em 2007. A fração da variância intrapessoal foi obtida pelo método proposto pela Iowa State University. Observaram-se diferenças nas frações das variâncias intrapessoais de nutrientes segundo sexo. Esses valores devem ser utilizados para ajustar a distribuição da ingestão de nutrientes, pois sua não utilização pode resultar em viés na análise e interpretação de dados.

Resumo em Espanhol:

El objetivo del estudio fue presentar la fracción de la varianza intrapersonal para juste de la distribución de nutrientes de adultos y ancianos. Se utilizaron datos de pesquisa poblacional con muestra representativa de 511 individuos con 19 años o más del municipio de Sao Paulo, Sureste de Brasil, en 2007. La fracción de la varianza intrapersonal fue obtenida por el método propuesto por el Iowa State University. Se observaron diferencias en las fracciones de las varianzas intrapersonales de nutrientes según género. Estos valores deben ser utilizados para ajustar la distribución de la ingestión de nutrientes, ya que la no utilización puede resultar en sesgo en el análisis e interpretación de datos.

Resumo em Inglês:

The objective of the study was to present the within-person variance component for adjusting nutrient distribution in adults and elderly people. The data used were from a population-based survey with a representative sample (n = 511) of individuals aged 19 years and over in the municipality of São Paulo, Southeastern Brazil, conducted in 2007. The within-person variance component was obtained using the Iowa State University method. Differences in within-person variance components were observed for some nutrients according to gender. These values should be used to adjust nutrient intake distributions, because lack of adjustment may result in biased data analysis and interpretation.