Área de endemismo ou elemento biótico é uma região geográfica que apresenta congruência distribucional entre táxons. Não há um padrão aceito universalmente para delimitação de áreas de endemismo e, portanto, várias metodologias são usadas para sua identificação. Nesta dissertação, propomos uma comparação integrada de alguns métodos de análises de endemismo, com base em dados de distribuição hipotéticos e reais. Desta forma, este estudo tem como objetivos: (1) comparar a Análise de Parcimônia de endemicidade (PAE), a Análise de endemicidade (EA) e um novo método de codificação que propomos a Análise de Distribuições de Três-Itens (3ID), avaliando sua performance com base na capacidade de identificar padrões hipotéticos predefinidos de áreas de endemismo, representando áreas não conflitantes, aninhadas e sobrepostas; (2) analisar os padrões de distribuição de 214 espécies de hidrozoários bentônicos, pelágicos e benthopelágicos não-sifonóforos do Oceano Atlântico Sul Ocidental (OASO), usando três métodos biogeográficos para testar hipóteses anteriores de regionalização biogeográfica e avaliar o performance da PAE, a EA e a 3ID com conjuntos de dados reais. No capítulo 2, intitulado “Comparison of analysis of endemism procedures based on hypothetical distributions”, nós comparamos a PAE, EA e 3ID e encontramos que a 3ID tem o maior percentual de sucesso na recuperação de áreas de endemismo predefinidas. Adicionalmente, a EA é o único método capaz de recuperar padrões sobrepostos, porém também encontra padrões espúrios. Nós sugerimos, portanto, que a melhor opção para identificação de áreas de endemismo é o uso de 3ID e EA em conjunto. No capítulo 3, intitulado “Biogeographic patterns of benthic and planktonic hydrozoans from the southwestern Atlantic Ocean”, nós utilizamos dados distribucionais de 214 espécies de hidrozoários bentônicos, pelágicos e bentopelágicos não-sifonóforos do OASO (20°-60°S, 33°-75°W), os quais foram organizados em diferentes matrizes (concatenada, bentônica, pelágica, e bentopelágica) de acordo com as diferentes estratégias de ciclo de vida em Hydrozoa. Todas as matrizes foram analisadas por meio da PAE, EA e 3ID. Os resultados mostram três padrões biogeográficos gerais: (1) Tropical (2) Temperado-Quente, e (3) Temperado-Frio. Os padrões obtidos variam de acordo com o tipo de ciclo de vida em Hydrozoa, demonstrando a importância de analisar-se separadamente conjuntos de dados de espécies com diferentes estratégias de reprodução. Cada método teve um desempenho diferente e, portanto, concluímos que o uso de 3ID e EA em conjunto é a melhor opção para inferir padrões biogeográficos marinhos / Areas of endemism or biotic elements comprise regions delimited by more than one taxon with coincident patterns of distribution. There is not an accepted universal protocol for delimitation of areas of endemism, and therefore, they are identified by several different methods. In this study, we propose an integrative comparison of different methods for identification of areas of endemism based on data of hypothetical and real distributions. Therefore, the general aims of this study are: (1) to compare the Parsimony Analysis of Endemicity (PAE), the Endemicity Analysis (EA) and a new coding method that we propose, the Three-Item Analysis of Distributions (3ID) to contrast their performance based on their ability to identify hypothetical predefined areas of endemism representing non-conflicting, nested and overlapping patterns; (2) to analyze the patterns of distribution of benthic, pelagic and benthopelagic non-siphonophore hydrozoans of the Southwestern Atlantic Ocean (SWAO), to test previous biogeographic hypotheses of regionalization for the area and to evaluate the performance of the endemicity methods based on real datasets. In chapter 2, entitled “Comparison of analysis of endemism procedures based on hypothetical distributions”, we compared the performance of PAE, EA and 3ID, and we found that 3ID has the greatest percentage of success in retrieving predefined areas of endemism. EA is the only method that recovers overlapping patterns, but it can also find spurious patterns. We recommend the use of 3ID together with EA as the best available option for hypothesizing areas of endemism. In chapter 3, entitled “Biogeographic patterns of benthic and planktonic hydrozoans from the southwestern Atlantic Ocean”, we used the distribution 214 hydrozoan species from the SWAO (20°-60°S, 33°-75°W), which were organized in different data matrices (concatenated, benthic, pelagic, and benthopelagic) according to the different life cycle strategies in Hydrozoa. All matrices were analyzed through PAE, EA and 3ID. The resulting areas showed three broad biogeographic patterns: (1) Tropical, (2) Warm-Temperate and (3) Cold-Temperate. The output patterns varied according to the life cycle of hydrozoan species, demonstrating the importance in analyzing separately data of species with different strategies of life cycle. Each method performed differently, and we concluded that the use of 3ID and EA together is the best approach to infer strong biogeographic patterns for the marine realm