TM02-1.2-Método Estatístico (2)

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Método Estatístico
Georgia C. A. de Miranda
Introdução
O conhecimento científico está alicerçado ao princípio de demonstrabilidade, ou seja, para que um conhecimento
seja considerado científico, ele precisa ser verificado (GIL, 2002). Existem diversos métodos científicos e, nesta
aula, estudaremos o método estatístico, que é operacionalizado por meio da definição de um problema e da
coleta, organização, apresentação, análise e interpretação de dados para que seja possível tomar decisões.
Ao final desta aula, você será capaz de:
• Conhecer os métodos estatísticos e suas fases;
• Identificar as distinções entre variáveis qualitativas e quantitativas;
• Definir população e amostra, apresentando suas possíveis utilizações.
Método Estatístico
A palavra método pode ser entendida como um conjunto de meios apropriadamente ordenados para se chegar a
uma conclusão, servindo, portanto, para operacionalizar um processo (CRESPO, 2011).
Figura 1 - Escolha do método científico
Fonte: Shutterstock, 2019.
Os métodos científicos podem se diferenciar em dois tipos: o método experimental e o método estatístico. O
método experimental consiste, essencialmente, em submeter os objetos de estudo à influência de certas
variáveis, em condições controladas pelo pesquisador, para observar os resultados que essas variáveis
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variáveis, em condições controladas pelo pesquisador, para observar os resultados que essas variáveis
produzem no objeto (GIL, 2002).
Já o método estatístico é fundamentado na Teoria da Probabilidade e se constitui como um importante auxílio à
investigação nas Ciências Sociais. Isto porque, nesse ramo de estudo, as variáveis que afetam um fenômeno não
permanecem constantes. Assim, nesse método, utiliza-se as relações de causa e efeito para registrar possíveis
variações e probabilidades de ocorrência de certos eventos.
Na prática, o método estatístico visa coletar dados para estabelecer, em termos numéricos, a probabilidade de
acerto de determinada conclusão, bem como a margem de erro de um valor obtido (CRESPO, 2011; GIL, 2002).
Dito isso, a seguir, vamos estudar como esse método é instrumentalizado. 
Fases ou Processos do Método Estatístico
As pesquisas iniciam-se, via de regra, com a finalidade de solucionar algum tipo de problema, que se origina a
partir da necessidade de se investigar determinado contexto. Assim, um problema é científico quando envolve
variáveis que podem ser testadas, verificadas, demonstradas ou replicadas através de um método científico (GIL,
2002).
Dito isso, de acordo com Crespo (2011), as fases do método estatístico são compostas por:
• Coleta de dados: levantamento de informações; 
• Apuração ou organização dos dados: separação e categorização em variáveis específicas.
• Apresentação dos dados: catalogação dos dados apurados em tabelas e gráficos;
• Análise e interpretação dos dados: racionalização dos dados, através da utilização de uma amostra, 
com o objetivo de se chegar a conclusões acerca de um grupo maior (população). 
Após essa breve apresentação a respeito dos processos que envolvem o método estatístico, vamos, a seguir,
estudar como funciona cada uma dessas etapas. 
Coleta de dados
A coleta de dados é a primeira etapa do processo estatístico, e consiste no levantamento das informações
necessárias para análise de determinado fenômeno.
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FIQUE ATENTO
De acordo com Crespo (2011), a coleta de dados pode ser: i) – quando os dadosdireta 
informativos são de registro obrigatório (nascimentos, óbitos, exportações, importações, entre
outros) ou, ainda, quando os dados são coletados pelo próprio pesquisador através de
inquéritos e questionários; e ii) – quando os dados são extraídos de fontes jáindireta
existentes, como revistas, jornais, livros e documentos e portais governamentais.
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Os dados, quando primariamente coletados, não receberam nenhum tipo de organização ou ordenação, sendo
chamados, portanto, de . Dito isso, a seguir, então, vamos estudar como funciona a organizaçãoDados Brutos
desses dados.
Apuração ou organização dos dados
A organização dos dados constitui a segunda etapa do processo estatístico. A forma mais simples de se organizar
os dados é colocá-los em ordem crescente ou decrescente. Por exemplo:
A. {2, 3, 1, 2, 2, 4, 1, 1, ...}. Dados brutos;
B. {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, ...}. Dados organizados em ordem crescente.
Apesar da organização do conjunto A ser diferente da organização do conjunto B, eles carregam as mesmas
informações e, portanto, tratam dos mesmos dados. A diferença é que o conjunto A se refere aos dados brutos,
enquanto o conjunto “B” apresenta a organização mais elementar de dados, que é o - organização dos dadosrol
em ordem crescente ou decrescente.
A organização ou apuração dos dados pode consistir na soma, no processamento e/ou na disposição dos dados
mediante critérios de classificação. Essa organização é, portanto, o processo por meio do qual o pesquisador irá
contar, manualmente ou por softwares, o número de vezes que a variável pesquisada assumiu um determinado
valor, inserindo este determinado número dentro de uma série de dados.
Apresentação ou descrição dos dados
Um dos objetivos da Estatística é sintetizar os valores que uma ou mais variáveis podem assumir. Para tanto, ela
pode apresentar tais valores em gráficos e tabelas, como ilustra a tabela de frequência a seguir.
EXEMPLO
Imagine que você queira saber quantas pessoas moram na sua rua. Nesse caso, você pode bater
de porta em porta e perguntar: “ ? E seguir anotando osquantas pessoas moram nessa casa”
resultados. Se em uma casa moram duas pessoas, por exemplo, você marca “2”; se em outra
casa moram três pessoas, você anota “3”, e assim por diante. Ao final de sua pesquisa, então,
você terá as informações referentes ao número de pessoas que residem em cada casa, como
em: {2, 3, 1, 2, 2, 4, 1, 1}.
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Figura 2 - Apresentação dos dados
Fonte: elaborada pela autora, 2019.
Com base na tabela, é possível realizar uma leitura preliminar dos dados, notando que o elemento 1, por
exemplo, se repete 3 vezes. Dessa forma, nota-se que o uso dessas ferramentas permite uma visualização fácil e
rápida das variáveis.
Análise e conclusão dos dados
Segundo Carvalho e Campos (2016), só depois de se concluir essas três fases iniciais do processo estatístico
(coleta, organização e apresentação dos dados), é que é possível passar para as duas etapas finais, que consistem
em proceder com a análise dos elementos para, enfim, se chegar a uma conclusão ou tomar uma decisão. Essas
três etapas iniciais, portanto, estão relacionadas à Estatística Descritiva ou Dedutiva, cuja função consiste em
sumarizar os dados coletados, para que a compreensão seja facilitada.
A , por sua vez, análises de dados é etapa do método estatístico que visa atribuir significado a um conjunto de
dados. Imagine que a fábrica X produz quatro sabores de biscoito (1, 2, 3 e 4), sendo que o custo desses produtos
são iguais, independente do sabor produzido. Após um análise sobre a aceitação desses produtos, verificou-se
que os sabores 1 e 2 foram responsáveis por 75% das vendas. A partir dessa análise exploratória, então, a
diretoria estratégica da fábrica X pode, por exemplo, concluir que não é interessante continuar produzindo os
produtos 3 e 4.
Entretanto, pode-se considerar que um dos aspectos essenciais da Estatística é o de facultar métodos que
permitam que extrapolem os dados obtidos inicialmente. Desse modo, a Estatística Indutiva ouconclusões
Inferencial se baseia em resultados obtidos através de uma amostra da população para se fazer análises e se
chegar a conclusões (CRESPO, 2011).
Variável
Segundo Feijoo (2010), variável pode ser entendida como alguma característica de pessoas ou objetos que
podem assumir diferentes valores.
Segundo Crespo (2011), as variáveis podem ser:
i) qualitativas – quando seus valores são expressos por atributos: sexo (masculino, feminino), escolaridade
(ensino fundamental, ensino médio e ensino superior), etc. Para essas variáveis,não se atribui um valor
numérico;
ii) quantitativas – quando seus valores são expressos em números (número de moradores de determinado
bairro, peso dos funcionários de uma empresa, etc.). Para essas variáveis, se atribui um valor numérico.
As variáveis qualitativas e quantitativas ainda podem ser subdivididas em nominal, ordinal, discreta ou contínua,
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As variáveis qualitativas e quantitativas ainda podem ser subdivididas em nominal, ordinal, discreta ou contínua,
como ilustra a figura a seguir. Observe:
Figura 3 - Subdivisão das variáveis qualitativas e quantitativas.
Fonte: Elaborada pela autora, baseada em CRESPO, 2011; CARVALHO & CAMPOS, 2016.
As variáveis qualitativas subdividem-se em ordinais e nominais. A principal diferença entre elas é que as
ordinais são passíveis de ordenamento/hierarquização, enquanto as nominais não permitem esse tipo de
operação. Um exemplo é o levantamento de dados para saber o nível de escolaridade dos funcionários de uma
empresa. A variável é passível de ordenamento, posto que uma pessoa com ensino superiorescolaridade
estudou mais anos do que uma pessoa que concluiu o ensino fundamental apenas. Logo, a pessoa com nível
superior possui mais escolaridade. O mesmo raciocínio, no entanto, não pode ser estendido para a variável
nominal , pois o sexo não pode ser hierarquizado.sexo
Já as variáveis quantitativas podem ser classificadas em contínuas ou discretas. Uma variável contínua é aquela
que pode assumir qualquer valor entre dois resultados inteiros possíveis, sendo obtida por um processo de
medição, como peso e altura. Em contrapartida, as variáveis discretas são aquelas que não podem assumir todo e
qualquer resultado, pois, entre dois resultados possíveis, há um vazio que só permite números inteiros. A
contagem de quantas pessoas moram na sua rua, por exemplo, só permite números inteiros, sendo, portanto,
uma variável quantitativa discreta.
População
Segundo Crespo (2011), o conjunto que possui, ao menos, uma característica comum, pode ser chamado de 
ou de . Por exemplo, considerando uma pesquisa onde precisamospopulação estatística universo estatístico
obter o número de pessoas que moram na rua Z, a população seria o conjunto de todos os residentes desta rua.
Ao realizar essa pesquisa, então, estaríamos realizando um , pois todos os elementos da populaçãocenso
(moradores da rua Z) seriam consultados. Um exemplo real é o censo demográfico brasileiro, que o IBGE realiza
no país a cada dez anos, em que são consultados todos os lares brasileiros.
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Amostra
Como alternativa aos estudos populacionais, que, embora sejam mais precisos, também são mais caros e
demorados, temos os A amostra constitui um subconjunto da população, ou seja, uma parteestudos amostrais. 
menor da população que tem o poder de representar a população por inteiro.
De forma a exemplificar, se desejamos obter uma amostra de uma população de estudantes do ensino
fundamental, devemos garantir a representatividade da amostra considerando, por exemplo, a quantidade de
meninos e de meninas na hora de calcular o tamanho da amostra.
Figura 4 - Seleção da amostra
Fonte: Shutterstock, 2019.
Segundo Crespo (2011), há dois métodos para composição de uma amostragem: os probabilísticos e os não
probabilísticos.
Os são técnicas de amostragem nas quais os dados são selecionados de maneira Métodos probabilísticos
totalmente aleatória, de modo que cada unidade da população analisada tenha igual probabilidade de ser
escolhida. Por exemplo, um sorteio de 1% da população do Brasil feito através dois algarismos finais do Cadastro
de Pessoas Físicas (CPF). Já os correspondem a um conjunto universo que nãoMétodos não probabilísticos 
possui a mesma oportunidade de escolha, pois dependem do critério e seleção do pesquisador e do perfil da
FIQUE ATENTO
Para que uma amostra represente adequadamente uma população, ela deve possuir as
mesmas características básicas da população, no que diz respeito ao fenômeno estudado.
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possui a mesma oportunidade de escolha, pois dependem do critério e seleção do pesquisador e do perfil da
pesquisa. Um exemplo desse tipo de amostra é quando se quer verificar a porcentagem de portadores de câncer
de próstata em homens de pele clara acima de 40 anos. Nesse caso, a amostra (homens de pele clara acima de 40
anos) é bem específica.
A compreensão das técnicas de amostragem é importante para a análise estatística, pois permite que os métodos
sejam aplicados com precisão, gerando, assim, análises eficientes.
Fechamento
O método estatístico é composto pela coleta, organização, apresentação, análise e interpretação de dados. Porém,
para sua operacionalização, faz-se necessário o conhecimento de alguns conceitos básicos, como as variáveis
 - que possuem relação com quantidade e que podem ser medida em uma escala numérica -, e as quantitativas
 - que se referem aos dados não numéricos. Além desses termos, há também o conceito de variáveis qualitativas
, que é um conjunto de elementos com, pelo menos, uma característica em comum e, também, opopulação
conceito de , que corresponde a um subconjunto da população com o poder de representá-la por inteiro. amostra
Referências
BRASIL. Instituto brasileiro de geografia e estatística (IBGE). Pesquisa Nacional por Amostras de Domicílios
(PNAD). Disponível em: http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/pesquisas/pesquisa_resultados.php?
id_pesquisa=40. Acesso em: 11 de abril de 2019.
CARVALHO, Sérgio; CAMPOS, Weber. . 2. ed. rev. atu. e amp. Salvador:Estatística básica simplificada
Juspodivm, 2016. 544 p.
CRESPO, Antônio Arnot. . São Paulo. Saraiva: 2011.Estatística Fácil
GIL, Antônio Carlos. 4. ed. São Paulo: Atlas,Técnicas de pesquisa em economia e elaboração de monografias. 
2002. 221 p.
FEIJOO, A. M. L. C. Introdução. In: [online]. Rio deA pesquisa e a estatística na psicologia e na educação 
Janeiro: Centro Edelstein de Pesquisas Sociais, 2010, pp. 1-3. Disponível em: http://books.scielo.org/id/yvnwq
/pdf/feijoo-9788579820489.pdf. Acesso em: 11 de abril de 2019.
LAMEIRAS, Maria Andréia Parente. Efeitos da população economicamente ativa sobre a taxa de desemprego. 
SAIBA MAIS
O IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) realiza a PNAD (Pesquisa Nacional por
Amostras de Domicílios), que, pela seleção de uma amostra da população brasileira, permite
avaliar a evolução de seu padrão de vida (ocupação, renda, consumo, entre outros fatores) a
cada trimestre.
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/pesquisas/pesquisa_resultados.php?id_pesquisa=40
http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/pesquisas/pesquisa_resultados.php?id_pesquisa=40
http://books.scielo.org/id/yvnwq/pdf/feijoo-9788579820489.pdf
http://books.scielo.org/id/yvnwq/pdf/feijoo-9788579820489.pdf
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LAMEIRAS, Maria Andréia Parente. Efeitos da população economicamente ativa sobre a taxa de desemprego. 
– Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (ipea). dez. 2013. Disponível em: <Carta de Conjuntura 
http://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/4309/1/Carta_Conjuntura_n21_efeitos.pdf>. Acesso em: 01 de
abril de 2019.
http://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/4309/1/Carta_Conjuntura_n21_efeitos.pdf
http://repositorio.ipea.gov.br/bitstream/11058/4309/1/Carta_Conjuntura_n21_efeitos.pdf
	Introdução
	Método Estatístico
	Escolha do método científico
	Fases ou Processos do Método Estatístico
	Coleta de dados
	Apuração ou organização dos dados
	Apresentação ou descrição dos dados
	Apresentação dos dados
	Análise e conclusão dos dados
	Variável
	Subdivisão das variáveis qualitativas e quantitativas.
	População
	Amostra
	Seleção da amostra
	Fechamento
	Referências