Resumo: Este trabalho propõe a análise do comportamento dos estimadores clássicos da RQA aplicados a intervalos de 20% a 100% de uma série temporal, com o intuito de determinar o tamanho mínimo da série temporal a ser adotado e qual o impacto do raio de sensibilidade usado na construção dos estimadores, de maneira a produzir um estimador que possua menor variação entre o grupo de controle e que não tenha diferença significativa quando aplicado a série completa. Portanto, ao se trabalhar com o sinal do deslocamento da primeira vértebra torácica (T1) de 15 participantes, os quais foram instruídos a caminhar por 3 minutos (100%) em esteira ergométrica com o olhar para frente, foi verificado que 8 dos 9 indicadores aplicados a série completa não apresentaram diferenças significativas quando aplicados a 60% da série, o qual independe do tamanho do raio de sensibilidade. Palavras-chave: Análise de quantificação de recorrência, Reconstrução de espaço de estado, Avaliação de Indicadores Abstract: This work proposes the analysis of the behavior of classical estimators of the RQA applied at intervals of 20% to 100% of a time series, in order to determine the minimum size of the time series to be adopted and what the impact of the sensitivity radius Used in the construction of the estimators, in order to produce an estimator that has less variation between the control group and that does not have significant difference when applied to the complete series. Therefore, when working with the sign of the displacement of the first thoracic vertebra (T1) of 15 participants, who were instructed to walk for 3 minutes (100%) on a treadmill with forward look, it was verified that 8 of the 9 indicators applied the complete series did not show significant differences when applied to 60% of the series, which is independent of the size of the sensitivity range Keywords:Recurrence Estas ferramentas de quantificação da dinâmica são também aplicáveis na análise da marcha devido à sua característica intrínseca de uma constante necessidade de ajuste para manutenção do equilíbrio, sendo esse comportamento equivalente ao do pêndulo invertido [4]. Além disso, contém vários graus de liberdade, não linearidades e ruídos, devido aos mais diversos fatores internos e externos [5,6], necessitando, portanto, de indicadores que quantifiquem o sinal de forma robusta a pequenos erros e variações não controláveis.Entre os principais indicadores de estabilidade e variabilidade estão a Raiz Quadrática Média (RMS), os expoentes de Lyapunov, a entropia amostral (SampEn), a dimensão de correlação, a dimensão de Higuche e a análise de quantificação de recorrência (RQA) [6][7][8]. Porém, como mostrado nos trabalhos [6][7][8], estes indicadores se mostram sensíveis a diversos parâmetros relacionados ao processo de aquisição, sendo estes o tamanho da amostra, a frequência de amostragem, o tipo do experimento, a variável analisada, o ruído. Isto ocorre devido à variabilidade do sinal com o decorrer do tempo (em função dos parâmetros supracitados), criando assim um s...