Aula02_Livro-texto_Unidade 1

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LIVRO-TEXTO: UNIDADE 1: AULA 02 
 
1. 2. Conceitos fundamentais de Estatística 
 
Um passo importante no delineamento de pesquisa consiste na definição 
dos principais conceitos de Estatística. 
O primeiro conceito é o de população, consiste um conjunto de dados de 
todas as observações possíveis (FREUND; SIMON, 2000). 
Em outras palavras, a população é entendida como: 
 
 
 População: conjunto de elementos de todas as observações 
possíveis. 
 
A população pode ser considerada em: 
 
 População finita: consiste em um número finito de elementos ou 
observações. 
 
 População infinita: consiste em um número infinito de elementos ou 
observações. 
 
A Figura 1 apresenta uma população de indivíduo. 
 
 
Figura 1: Representação da população 
Fonte: Shutterstock (ID:1571360479). 
#PraCegoVer: A imagem é composta de várias pessoas. 
O segundo conceito é de amostra, consiste apenas em uma parte de 
observações da população (FREUND; SIMON, 2000). 
Assim, a amostra é entendida como: 
 
 
 Amostra: é uma parte representativa da população, ou seja, uma 
parte que possui as mesmas características da população. 
 
A Figura 2 apresenta uma amostra representativa da população. 
 
Figura 2: Representação da amostra 
 
Fonte: Shutterstock (ID: 688050838) 
#PraCegoVer: A imagem é composta um círculo grande com várias pessoas dentro 
como se fosse uma população, ao lado um outro círculo pequeno com poucas pessoas dentro 
representando uma amostra. 
 
 
 
Pensando em Estatística, muitas situações de pesquisa se faz 
necessário um levantamento de dados dos indivíduos que irão compor a 
amostra, sendo determinado antes da fase da coleta de quaisquer dados, um 
plano para extrair a amostra é denominado amostragem, um procedimento de 
seleção da amostra partindo da população (FREUND; SIMON, 2000). 
 
 Amostragem: um procedimento de seleção dos indivíduos que irão 
compor a amostra. 
A Figura 3 mostra uma população sendo chegada com uma luva. 
 
Figura 3: Representação de amostragem 
 
Fonte: Shutterstock (ID: 689023369) 
#PraCegoVer: A imagem é composta de várias pessoas e uma lupa em cima da 
imagem, representando o processo de amostragem como se estivesse selecionando os 
indivíduos para compor a amostra. 
 
Os tipos de amostragem podem ser classificados em dois grandes grupos: 
 
 Amostragem probabilística ou aleatória: um procedimento de 
seleção dos indivíduos baseado em um sorteio (aleatório). Nessa 
técnica todos os indivíduos da população têm a mesma probabilidade 
ou chance de ser selecionado. A partir dessa técnica de seleção 
decorrem outras técnicas, tais como, amostragem aleatória com e sem 
reposição, amostragem estratificada, amostragem sistemática, 
amostragem por conglomerado, etc. Usadas dependendo da 
necessidade do estudo ou do plano amostral. 
 
 Amostragem não probabilística: um procedimento de seleção que 
não é aleatório, sendo que o pesquisador pode escolher os indivíduos 
que irão compor a amostra. 
 
 
O outro levantamento é o chamado levantamento censitário. O 
levantamento censitário ou levantamento de inventário abrange todos os 
elementos da população. 
 
 Censo: é o exame completo da população. 
A Figura 4 apresenta o mapa do Brasil indicando a ideia do censo. 
 
 
Figura 4: Representação de censo 
 
Fonte: Shutterstock (ID: 1107150842). 
#PraCegoVer: A imagem mostra o mapa do Brasil e vários desenhos de pessoas 
distribuída pelo mapa, isto representa que o censo é o exame completo da população 
brasileira. 
 
 
 
No Brasil a coleta de dados de toda população é chamada de censo, 
sendo de responsabilidade do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
(IBGE), um órgão ligado ao governo federal (MARTINS; DONAIRE, 1990). 
 
Atualmente, um novo tipo de levantamento passou ser nas pesquisas, 
principalmente as pesquisas quantitativas, como seguem: 
 
 Survey: as características são observadas por meio de questionário 
(ou entrevista), sem interferência do pesquisador. 
 
 Pesquisa experimental: o pesquisador exerce controle sobre o 
método que será aplicado. 
O outro conceito tratado na estatística é o de estatística e parâmetro. 
Quando a amostra é obtida necessitamos de usa-la para produzir características 
específicas do estudo. 
Assim, de acordo com Bussab e Morettin (2002): 
 
 Estatística: é uma característica da amostra, pode entendida como 
uma medida em função das observações da amostra. 
 
Exemplo: cálculo da média amostral ( 𝑥). 
 
 
 Parâmetro: uma medida usada para descrever uma característica da 
população, podendo ser entendida como uma medida em função das 
observações da população. 
 
Exemplos: 
(a) Cálculo da média populacional (𝜇) 
(b) Cálculo da variância populacional 
(𝜎2) 
 
Em ambos os casos, resultam valores que são chamados de parâmetro. 
 
 
 Estimativa: uma medida usada para descrever uma característica da 
amostra. 
 
Exemplo: cálculo da média amostral ( 𝑥) resulta em um valor chamado 
de estimativa. 
 
A Figura 5 apresenta uma figura com números para representar 
parâmetros e estatística que são números gerados baseados na população ou 
na amostra. 
Figura 5: Representação de parâmetro ou estimativa 
 
Fonte: Shutterstock (ID: 644001196). 
#PraCegoVer: A imagem mostra vários números coloridos para mostrar que um 
parâmetro ou estimativa é um valor numérico em geral. 
 
 
 
 
 
O conceito de variáveis tem muitos significados diferentes dependendo 
da área. Nas áreas médica e biológica, realizam-se muitos estudos 
experimentais, então, coleta-se dados de pessoas, animais, fenômenos físicos 
e químicos, os dados denominam-se as variáveis do estudo (VEIRA, 1989). 
As variáveis podem ser entendidas como características observadas ou 
medidas de cada elemento da população. 
Uma variável observada (ou medida) num elemento da população deve 
gerar um e apenas um resultado. Algumas variáveis parecem ser intuitivas, 
facilmente respeitada, como por exemplo, idade, gênero, estatura, número de 
filhos e estado civil. 
No entanto, outras variáveis parecem ser não intuitivas como por 
exemplo, formas de lazer, esportes praticados, motivos da escolha para cursar 
determinada Faculdade, preferências musicais, etc. Nestes casos, existem 
diferentes formas de transformá-la em uma ou mais variáveis. 
 
Saiba mais... 
 
Ressalta-se que é muito comum referir-se a expressão “dados” em Estatística 
como sendo, números, medidas ou valores, ou seja, informação estatística não 
tratada. Após o tratamento os dados são chamados de informação estatística. 
As variáveis podem ser classificadas conforme o tipo de mensuração: 
qualitativa ou quantitativa. 
Quando os resultados possíveis de uma variável são atributos ou 
qualidades, a variável é dita qualitativa. Os resultados possíveis de uma 
variável são números resultantes de uma escala de contagem ou mensuração, a 
classificação da variável é quantitativa. 
Dentre as variáveis qualitativas, pode-se fazer uma distinção entre dois 
tipos: nominal ou ordinal. 
A variável qualitativa nominal não existe nenhuma ordenação nos 
possíveis resultados da variável, ela pode assumir apenas um nome ou uma 
qualidade, enquanto que a variável ordinal assume um nome ou uma qualidade, 
mas existe uma ordem de acordo com a natureza da variável. 
Assim, o nível nominal de mensuração envolve o ato de nomear ou rotular 
a resposta dos indivíduos, ao passo que, quando o pesquisador vai além desse 
nível de mensuração, ele procura ordenar seus sujeitos em função do grau que 
apresentam de uma determinada característica no nível ordinal de 
mensuração. A tabela 1 apresenta alguns exemplos de variáveis classificadas 
como qualitativa nominal. 
 
Tabela 1: Exemplo de variável qualitativa nominal 
 
Variável Categorias 
Gênero Masculino, feminino 
Estado Civil Solteiro, casado, divorciado, viúvo 
Prática de exercícios físicos Sim, não 
Esporte praticado Futebol, basquetebol, voleibol,natação, 
etc. 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: A tabela mostra a primeira coluna com exemplos de variáveis 
qualitativas nominais e a segunda coluna as categorias dessas variáveis. Exemplos: gênero – 
masculino e feminino; Estado civil – solteiro, casado, divorciado e viúvo; Prática de exercícios 
físicos- sim e não; esporte praticado – futebol, basquetebol, voleibol, natação, etc. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Em uma pesquisa quando se trabalha com questionário para coletar os 
dados é comum associar várias variáveis uma numeração a fim de facilitar a 
contagem, como a forma de: (1) Futebol, (2) basquetebol, (3) voleibol e assim 
por diante. Outra possibilidade é definir a variável em “esportes que pratica”, 
tendo como possíveis respostas, todas as combinações de modalidades de 
esportes. Porém, a análise destas respostas seria difícil, dado o grande número 
de possíveis alternativas. Sendo assim, seguem alguns exemplos de variável 
qualitativa ordinal. 
 
Tabela 2: Exemplo de variável qualitativa ordinal 
 
 
 
 
 
 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: A tabela mostra a primeira coluna com exemplos de variáveis 
qualitativas ordinais e a segunda coluna as categorias dessas variáveis. Exemplos: classe 
econômica – classe baixa, classe média e classe alta; nível de satisfação – muito satisfeito, 
pouco satisfeito e insatisfeito; grau de concordância – discordo plenamente, discordo, 
indiferente, concordo, concordo plenamente. 
 
 
 
No caso da variável ordinal aparece a informação sobre a ordenação das 
categorias, mas não indica a magnitude das diferenças entre elas. 
A percepção é da ordem das categorias, bem como, a indicação da 
distância exata entre elas. Os resultados possíveis dessas variáveis são 
números de uma determinada escala. Sendo assim, as escalas quantitativas 
implicam unidades constantes de medida, as quais comportam intervalos iguais 
entre os vários pontos da escala. 
Da mesma forma, as variáveis quantitativas podem ser classificadas em 
variáveis discreta ou contínua. 
 
 
Variável Categorias 
Classe econômica Classe baixa, classe média e classe alta 
Nível de satisfação Muito satisfeito, pouco satisfeito, 
insatisfeito 
 
Grau de concordância 
Discordo plenamente, discordo, 
indiferente, concordo, concordo 
plenamente 
 
Nível de escolaridade 
Ensino Fundamental, 
Ensino Médio, Ensino Superior 
 
 
As variáveis quantitativas discretas assumem os resultados possíveis por 
meio de contagem (identificada por número inteiro). As variáveis quantitativas 
contínuas os resultados possíveis assumem um conjunto finito ou enumerável 
de números e os valores formam um intervalo de números reais (identificada 
geralmente por números decimais). 
Desse modo, seguem os exemplos de variáveis quantitativas discretas e 
contínuas nas tabelas 3 e 4. 
 
Tabela 3: Exemplo de variável quantitativa discreta 
 
Variável Respostas possíveis 
Nº de filhos 0, 1, 2, 3, 4, ... 
Tempo (em dias) de internação 1, 2, 3, 4, 5, ... 
Nº de abortos 0, 1, 2, 3, ... 
Nº de cigarros fumados por dia 0, 1, 2, ..., 10, ..., 15, ..., 20, ... 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: A tabela mostra a primeira coluna com exemplos de variáveis 
quantitativas discretas e a segunda coluna as categorias dessas variáveis. Exemplos: número 
de filhos - 0,1,2,3,4; tempo(em dias) de internação - 1,2,3,4,5; número de abortos – 0,1,2,3; 
número de cigarros fumados por dia – 0,1,2,..,10,...,15,...,20,... 
 
 
 
Tabela 4: Exemplo de variável quantitativa contínua 
 
Variável Respostas possíveis 
Peso do indivíduo 0  peso  200 kg 
Estatura 0  estatura  2,50m 
Índice de Massa Corpórea (IMC) 0  IMC  100 
Freqüência cardíaca (batimento por minuto) 0  freqüência cardíaca  130 bpm 
Fonte: Elaborado pelo autor. 
#PraCegoVer: A tabela mostra a primeira coluna com exemplos de variáveis 
quantitativas contínuas e a segunda coluna as categorias dessas variáveis. Exemplos: peso do 
indivíduo – 0 até 200kg; estatura – 0 até 2,50m; índice de massa corpórea (IMC) – 0 até 100; 
frequência cardíaca (batimento por minuto)- 0 até 130 bpm. 
 
 
 
 
 
As variáveis quantitativas são mais informativas que as qualitativas. Dizer 
que um funcionário trabalha a 30 anos em uma empresa é mais informativo que 
dizer que ele trabalha há muito tempo. Ainda, dizer que uma pessoa tem 17 anos 
ou tem 65 anos é mais informativo que dizer que ela é adolescente ou que é da 
3ª idade. Além disso, com as variáveis quantitativas é possível calcular medidas 
estatísticas tais como: média, mediana, moda, variância, desvio padrão, entre 
outros cálculos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Dicas do professor 
 
A classificação da variável de um estudo é uma fase muito importante, uma 
vez que o objetivo é conhecer sua natureza e característica para entender 
qual a melhor forma de analisar a variável. 
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