ESTATÍSTICA AULA 1

Prévia do material em texto

ESTATÍSTICA 
AULA 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Guilherme Lemermeier Rodrigues 
 
 
 
 
 
 
 
 
2 
CONVERSA INICIAL 
Quando pensamos em uma atividade humana, ainda mais ligada à 
alguma ciência exata, temos a noção de que tudo tem aplicabilidade. Porém, 
nem sempre esse pensamento é correto. 
Em diversos ramos da matemática, os conteúdos demonstrados são 
desenvolvedores de cognições, isto é, servem para aumentar a capacidade de 
raciocínio do sujeito. 
Nesse contexto, a estatística é um dos ramos de maior aplicabilidade 
dentro das ciências exatas. Sua aplicabilidade e suas especificidades são tão 
variáveis que a estatística prosperou em um caminho próprio. 
A estatística é definida como um conjunto de métodos e técnicas que 
envolve todas as etapas de uma pesquisa, desde o planejamento, 
coordenação, levantamento de dados por meio de amostragem ou 
censo, aplicação de questionários, entrevistas e medições com a 
máxima quantidade de informação possível para um dado custo, a 
consistência, o processamento, a organização, a análise e 
interpretação dos dados para explicar fenômenos socioeconômicos, a 
inferência, o cálculo do nível de confiança e do erro existente na 
resposta para uma determinada variável e a disseminação das 
informações. (Ignácio, 2010, p. 6) 
Seguindo esse pensamento, podemos definir, de forma simples, que o 
estudo e análise da estatística, em forma de pesquisa, é fundamental para 
tomadas de decisões estratégicas de quaisquer ramos da atividade humana. 
Afinal, os setores sociais, industriais e comerciais sofrem influência direta da 
área. 
Dentro da definição de estatística, esbarramos da ideia de coleta e análise 
de dados. Mas o que seriam dados? E para que servem? 
Antes de iniciarmos nossos estudos, é interessante ter em mente que os 
dados estatísticos, isoladamente, não passam de números. A interpretação e a 
condução desses dados é o que realmente importa. Nesse ponto, a competência 
na manipulação dos dados é fundamental. 
Sendo assim, a coleta dos dados é um passo inicial muito importante, pois 
a coleta é a base de todo o estudo e de toda análise de tomada de decisão mais 
acertada. 
Assim, a (pesquisa) estatística tem por função principal servir de base 
para tomadas de decisões estratégias nos diversos ramos da atividade humana, 
servindo como ferramenta de análise na tomada de decisões estratégicas. 
 
 
3 
TEMA 1 – INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA 
Agora que já temos em mente uma ideia dos objetivos da estatística, 
precisamos buscar o entendimento de algumas peculiaridades desse cálculo. 
Inicialmente, diferenciaremos a estatística descritiva da estatística inferencial. 
De forma resumida, a estatística descritiva serve como descrição de um 
fato, enquanto a estatística inferencial é uma forma de descrição probabilística 
se algo vai acontecer ou não. 
Dada essa diferenciação, trataremos de algo fundamental para a boa 
prática da estatística, que é o método científico, tanto na coleta como na 
avaliação dos dados de uma pesquisa. 
1.1 Estatística descritiva 
A estatística descritiva é um resumo dos dados. Os dados podem ser 
resumidos de forma numérica ou gráfica. Por exemplo: um professor tabula as 
notas bimestrais de dos alunos de uma turma durante um ano. Ele pode 
apresentar na forma de uma planilha ou um gráfico. 
Tabela 1 – Planilha das estaturas dos alunos da turma X 
 
 
 
 
4 
Gráfico 1 – Estaturas dos alunos da turma X 
 
A escolha dependerá exclusivamente da sua vontade de apresentar os 
dados. Ou seja, dependerá do público e do objetivo da apresentação. 
1.2 Estatística inferencial 
Na estatística inferencial, usamos amostras aleatória dos dados coletados 
de um experimento (população) para descrever e fazer inferências sobre esse 
experimento (população). 
Recorremos à estatística inferencial quando não é conveniente, prático ou 
possível examinar cada membro de um experimento inteiro. 
Entre tantos outros, um caso bem comum desse tipo de estatística está 
presente nas pesquisas eleitorais de intenção de votos, em que observamos a 
intenção de votos de diversos candidatos. Exemplo: a intenção de votos dos 
candidatos em uma pesquisa eleitoral. 
Tabela 2 – Planilha de intenção de votos 
 
 
 
5 
Gráfico 2 – Intenção de votos 
 
É por esse motivo usamos uma amostra, que é um recorte da população 
que tem as mesmas características da população. 
Sendo assim, há forte necessidade de lidar com uma margem de erro, isto 
é, uma margem de segurança quanto à comparação entre a amostra (resultado 
estimado) e a população (resultado final). 
Enfim, nesse caso é inviável estabelecer o número exato. Contudo, 
respeitando uma margem de erro, é possível estabelecer o número aproximado 
de votos possíveis. 
TEMA 2 – POPULAÇÃO E AMOSTRA 
O comprometimento com a pesquisa já começa na coleta dos dados. Para 
isso, precisamos entender dois termos amplamente utilizados: população e 
amostra. De absoluta importância, a escolha do tamanho e a características da 
amostra definem o quão realista é a estatística. 
2.1 População 
População é o conjunto total dos elementos que ensejam algum tipo de 
análise. Ela pode ser homogênea, quando as características são relativamente 
muito próximas, ou heterogênea, quando as características são distintas. 
Uma população é o número absoluto de indivíduos a serem analisados, 
isto é, uma população é o total de indivíduos (elementos) que se deseja atingir 
 
 
6 
com a estatística. Um exemplo bem didático seria o caso de uma pesquisa 
eleitoral. A população é o número total de indivíduos votantes na região aferida. 
2.2 Amostra 
Uma amostra é retirada a partir de uma população de elementos finitos. 
O processo de retirada deve ser bem definido pelo pesquisador, pois revelará a 
fidelidade da pesquisa estatística. Para isso, temos dois grandes grupos: 
• Amostragem probabilística: é aquela e, que cada elemento da população 
tem a mesma probabilidade se ser selecionado dentro da população. Esse 
tipo usa métodos aleatórios de seleção. 
• Amostragem não probabilística: a seleção da amostra, nesse caso, 
depende da análise do julgamento do pesquisador. Sendo assim, sofre 
influência direta do mecanismo de seleção. Portanto, é um método não 
aleatório de seleção, com parâmetros pré-definidos. 
2.3 Métodos de amostragem 
É inevitável trabalhar com amostras, pois a pesquisa estatística 
apresenta, em sua própria definição, alguns parâmetros que precisam ser 
levados em conta, entre eles: 
• Tipo da pesquisa (qual a intenção da pesquisa) 
• Tempo de pesquisa (cronograma) 
• Acesso e disposição da população (geograficamente) 
• Recursos humanos (número de pesquisadores) 
• Recursos financeiros (disponibilidade financeira de recursos) 
Sendo assim, é importante definir qual o tipo de amostragem utilizada. 
Dentre os principais tipos, destacamos: 
• Amostragem aleatória simples: é o processo relativamente simples, que 
consiste em um sorteio aleatório da população. Exemplificando: sortear 
um aluno de uma sala de aula usando o número de chamada. 
• Amostragem aleatória sistemática: é um processo semelhante ao de 
amostragem aleatória simples, porém a escolha não segue um sorteio, 
mas sim uma regra, um critério. Exemplificando: sortear um aluno de uma 
 
 
7 
sala de aula pelo seu número de chamada, mas usando somente os 
números ímpares. 
• Amostragem estratificada: neste tipo de amostragem, a população é 
dividida em função de uma ou mais características em comum, daí o nome 
de amostragem estratificada. Exemplificando: se uma população tem 40% 
de indivíduos declarados com uma certa característica, a amostra deverá 
acolher a mesma representatividade desse grupo. 
• Amostragem por conglomerado: neste tipo de amostragem, a população 
encontra-se separada, de forma natural, em conglomerados – isto é, a 
população é composta por seções. Exemplificando: dentro de uma cidade 
(população),separamos os bairros e estabelecemos as amostras de cada 
um. 
A escolha do tipo de amostra é um fator importante a ser observado na 
pesquisa estatística. Caso esse processo não seja respeitado, todos os 
resultados estarão irremediavelmente comprometidos. 
TEMA 3 – DADOS QUALITATIVOS E QUANTITATIVOS 
A coleta de dados é a espinha dorsal de qualquer pesquisa, pois eles são 
o substrato de fixação de todas elas. Sendo assim, os dados são classificados 
de acordo com a sua natureza, sendo divididos em dados qualitativos e dados 
quantitativos. 
Nesse ponto, fica a pergunta: quando usamos um ou outro? Para 
responder a essa pergunta, precisamos delimitar o contexto em que estamos 
trabalhando. 
É importante nesse ponto fazer um destaque. A natureza dos dados se 
refere à sua característica e aplicação na estatística que está sendo elaborada. 
3.1 Dados quantitativos 
Consistem em números que representam contagens ou medidas. São os 
dados exclusivamente numéricos. Exemplos: 
• A quantidade de brasileiros vivendo no Brasil em determinado ano ou 
período. 
• A quantidade de um tipo de balas de goma dentro de um pacote de balas 
sortidas. 
 
 
8 
3.2 Dados qualitativos 
Podem ser separados em diferentes categorias, que se distinguem por 
alguma característica não numérica, resultado da classificação por tipos ou 
atributos. Exemplos: 
• Total de brasileiros no Brasil dividido por região geográfica. 
• Quantidade de uma certa espécie de peixe vivendo em um tanque de 
aquicultura. 
TEMA 4 – CATEGORIAS 
Outro ponto importante a ser discutido é a categorização, isto é, a 
separação da estatística em duas: estatística descritiva e estatística indutiva e 
inferência estatística. 
4.1 Estatística descritiva 
Em um sentido amplo, a estatística descritiva observa fenômenos de 
mesma natureza, coleta os dados numéricos dos fenômenos, organiza-os e 
classifica-os. 
Por fim, apresenta os dados coletados de forma organizada, com cálculos 
de coeficientes estatístico que permitem descrever os fenômenos de forma 
simples e resumida. 
A estatística descritiva faz uso de tabelas, gráficos, medidas de posição e 
dispersão, média, moda, médias e análise da variância e desvio padrão, para 
validar as suas conclusões. 
4.2 Estatística indutiva ou inferência estatística 
Pensando na estatística indutiva, ou inferência estatística, temos que 
levar em conta um processo de generalização, que é característico do método 
indutivo, como uma marca relevante do método, associada a uma margem de 
incerteza. Esse fato surge porque a estatística indutiva baseia-se em uma 
parcela do total de observações, o que em tese pode ser inferido com base em 
dados amostrais. 
Portanto, podemos dizer que essa medida de incerteza é tratada mediante 
técnicas e métodos que se fundamentam na teoria da probabilidade. 
 
 
9 
TEMA 5 – FASES DA ESTATÍSTICA DESCRITIVA 
Agora que já definimos o ambiente de trabalho, precisamos estabelecer 
um método. A pesquisa estatística é absolutamente científica, portanto, é 
fundamental ter uma metodologia, um método. O método deverá atender 
diretamente às demandas impostas, com o rigor técnico necessário para que, 
caso seja posta à prova, a pesquisa venha a ser validada. 
Veremos a seguir as suas fases, segundo Castanheira (2010, p. 18-19). 
5.1 Definição do problema 
A definição do problema é uma fase bem delicada, pois é fundamental 
identificar o que estamos pesquisando. Nesse momento, define-se o que se 
deseja saber, sendo assim um momento fundamental para a pesquisa. 
A definição do problema é a apresentação, de modo geral, da demanda a 
ser respondida através da pesquisa estatística. A definição do problema é o 
cabeçalho que a pesquisa vai seguir. 
5.2 Delimitação do problema 
Para ter clareza na pesquisa, precisamos delimitar o problema a ser 
estudado. Nessa etapa, define-se o recorte estudado e analisado. Sendo assim, 
é desejável inclusive levar em consideração a amplitude e o alcance da pesquisa 
estatística. Afinal, uma pesquisa muito ampla tende a dificultar a coleta de dados 
e até a análise dos dados. Portanto, o estabelecimento de limites e limitações é 
fundamental nessa fase. 
O estabelecimento dos limites do problema pesquisado leva ao 
desenvolvimento da visão inicial de onde se quer chegar na pesquisa. 
Exemplificando: em uma pesquisa eleitoral, é fundamental que todos os 
extratos da população sejam atendidos na amostra, pois isso evitaria problemas 
de contestação e erros nos resultados. 
O estabelecimento (ou melhor, o reconhecimento) das limitações é algo 
muito importante, pois com essa espécie de autocrítica buscamos solucionar 
eventuais problemas, como a coleta de dados. 
Exemplificando: em uma pesquisa eleitoral, quanto maior a amostragem, 
mais confiável ela se torna. Porém, limitações de recursos, como número de 
 
 
10 
pesquisadores, podem ter um impacto importante. Portanto, o estabelecimento 
de uma amostra aceitável é vital para a pesquisa estatística. 
5.3 Planejamento para obtenção dos dados 
Nesta fase, construiremos a pesquisa. É nesse ponto que os parâmetros 
da pesquisa são estabelecidos. Aqui, definimos a forma como a pesquisa se 
estabelece. Nessa fase, há o reconhecimento dos recursos que devem ser 
levantados, sejam temporais ou financeiros. 
O tempo é algo importante, sendo muitas vezes um dos principais 
elementos que dita as regras da pesquisa estatística. 
Exemplificando: em uma pesquisa eleitoral, o tempo deve ser observado 
de perto, pois tanto a baixa velocidade com a alta velocidade no processo total 
da pesquisa estatística podem comprometer os resultados e até mesmo a 
existência da pesquisa. 
Obviamente, não é possível prever acontecimentos externos à pesquisa 
estatística, contudo um cronograma coerente é fundamental nesse tipo de 
pesquisa, para que não fique obsoleta ou comprometida devido ao tempo 
disponível. 
Nesta fase, também são estabelecidos os recursos necessários para o 
desenvolvimento da pesquisa estatística. 
Os recursos podem ser divididos em três tipos: 
• Recursos humanos: pesquisadores, coletores de dados, entre outros 
elementos humanos. 
• Recursos tecnológicos e equipamentos: computadores, softwares, entre 
outros. 
• Recursos financeiros: recursos monetários privados ou públicos 
necessários para a pesquisa em si. 
5.4 Coleta dos dados 
Nesta fase os dados são coletados, portanto é importante ter em mente o 
compromisso com a pesquisa. É fundamental ter seriedade e uma linha ética. 
Os dados compõem o corpo da pesquisa estatística, estando diretamente 
ligados ao método, pois sofrem ampla influência da metodologia. 
 
 
11 
Sua coleta é vital para a pesquisa estatística. O coletor de dados 
(pesquisados de campo) precisa estar consciente do fato de que o seu trabalho 
é fundamental para que a pesquisa estatística seja considerada relevante e ética. 
De todas as fases da pesquisa estatística, a coleta é de extrema 
seriedade, pois dela derivam todos os dados analisados. 
5.5 Apuração dos dados 
A apuração dos dados é uma fase delicada da pesquisa estatística, pois 
é quando os dados serão tratados, depurados e categorizados. 
Essa fase tem um potencial muito grande de apresentar erros 
metodológicos, que podem inviabilizar e desacreditar todo o trabalho. Nela, 
encontramos toda a técnica utilizada e previamente estabelecida na pesquisa. 
Nesse momento, são feitos cálculos que envolvem a pesquisa estatística. 
Nesta fase, precisamos ter um pensamento crítico bem aflorado, pois se 
necessário teremos de descartar alguns dados ou, até mesmo, refazer a coleta. 
5.6 Apresentação dos dados 
O ponto alto de toda pesquisa estatística é a apresentação dos dados, 
pois é por meio dela que eles são apresentados de forma depurada, 
categorizada. Nesta fase, os resultados da pesquisa estatística são organizados 
e revelados de forma ampla. 
Neste ponto, escolhemos a forma mais didáticade apresentação dos 
dados para análise da pesquisa. Essa apresentação pode ser feita por meio de 
tabelas e/ou gráficos. 
A seriedade e o compromisso com a pesquisa são fundamentais nessa 
etapa. 
5.7 Análise dos dados 
Após apresentados os dados, vem a fase de análise. Neste momento, os 
dados são, de certa forma, traduzidos, de modo a auxiliar as tomadas de 
decisões estratégicas e até as estratégias de divulgação dos resultados. 
Sempre com compromisso ético, nesta fase é feita a análise (cruzamento) 
dos dados. 
 
 
12 
Por vezes, os resultados não representam o que o pesquisador (analista) 
desejaria, mas esse é um risco que toda pesquisa (não somente a pesquisa 
estatística) apresenta. Neste viés, é condenável do ponto de vista ético mascarar 
e manipular os resultados de uma pesquisa. 
5.8 Interpretação dos dados 
Neste ponto, os dados já foram organizados em tabelas, planilhas e 
gráficos. É aqui que a tomada de decisão é feita. 
Nesta fase, o compromisso com a pesquisa estatística, através da 
metodologia, é colocado à prova. 
Portanto, esta é a fase final de uma pesquisa estatística, muitas vezes 
considerada como pós-produção. Portanto, não incluiria diretamente a equipe 
envolvida na pesquisa. Ainda assim, é fundamental ter um representante da 
pesquisa para auxiliar em eventuais dúvidas. 
Dessa forma, evita-se que sejam mal interpretados os resultados ou 
acrescentadas conclusões que não eram o foco da pesquisa. 
NA PRÁTICA 
Podemos dizer, de forma simples, que a pesquisa e a análise estatística 
são fundamentais para as tomadas de decisões estratégicas, sejam nas políticas 
públicas ou no ambiente da iniciativa privada. 
Quando pensamos no horizonte estratégico de alocação de tempo e 
recursos, a pesquisa estatística é fundamental. O direcionamento de recursos e 
sua maximização estão, definitivamente, ligados ao pensamento estratégico. 
Sendo assim, o estabelecimento de parâmetros estatísticos é de absoluta 
importância. 
Na prática, nenhuma decisão de investimento e alocação de recursos 
público deve ser feita sem um estudo estatístico. Sobremaneira na iniciativa 
privada, qualquer investimento e alocação de recursos deva passar pela análise 
de um estudo estatístico. 
Segundo dados do Cadastro Central de Empresas – Cempre (IBGE), 
divulgado em 22 de outubro 2020, 25% das empresas brasileiras sobrevivem por 
mais de 10 anos. Portanto, fica evidente, que uma estudo estatístico tem forte 
potencial de evitar esse desperdício da capacidade empreendedora. 
 
 
13 
O planejamento prévio para a abertura de uma empresa passa pelos 
processos de análise de mercado (posicionamento) e planejamento básico da 
rotina das atividades empresariais. Uma pesquisa do Sebrae (Gonçalves; 
Aguiar; Ferraira, 2010) revelou que 69% dos entrevistados levaram até 6 meses, 
31% mais de seis meses nessa etapa. Em contrapartida, 82% das empresas 
encerram suas atividades em até 6 meses. Esse dado deixa bem claro que, 
quanto maior o tempo de pesquisa e planejamento, maior a tendência de 
sucesso no empreendimento. 
É exatamente por esse motivo que a pesquisa e a análise estatística 
devem ser tratadas com seriedade, dada sua grande importância estratégica. 
FINALIZANDO 
Nesta aula, vimos os conceitos iniciais de amostra e população, que nos 
ajudam a definir o grau de confiança do trabalho que estamos desenvolvendo. 
Nesse processo, precisamos estabelecer com que tipo de dados vamos 
trabalhar, se serão dados quantitativos ou qualitativos – é possível ainda 
trabalhar com ambos. Temos ainda que definir se trabalharemos com uma 
estatística descritiva ou com estatística indutiva (inferência estatística). De 
qualquer forma, certas fases do método científico devem ser seguidas para 
estabelecer o trabalho de forma sólida. 
Destacando, por fim, que a pesquisa estatística é de grande importância 
estratégica dentro das esferas pública e privada. 
 
 
 
 
14 
REFERÊNCIAS 
CASTANHEIRA, N. P. Estatística Aplicada a todos os níveis. 5. ed. Curitiba: 
IBPEX, 2010. 
GONÇALVES, P. J.; AGUIAR, L.; FERREIRA, C. F. Causa Mortis: o sucesso e 
o fracasso das empresas nos primeiros cinco anos de vida. Sebrae, jul. 2014. 
Disponível em: 
<https://www.sebrae.com.br/Sebrae/Portal%20Sebrae/UFs/SP/Anexos/causa_
mortis_2014.pdf>. Acesso em: 26 ago. 2021. 
IGNÁCIO, S. A. Nota Técnica n. 6: Importância da Estatística para o Processo 
de Conhecimento e Tomada de Decisão. Curitiba: Ipardes, 2010.