Unidade 1 - Introdução e Método Estatístico

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

ESTATÍSTICA BÁSICA
Aula 1
Introdução e Método Estatístico
1
Municípios
Total deImóveisrurais no Ceará
Número de Bovinos
Valor da produção agrícola (1000 reais)
Produção de leite (1000 litros)
Ceará
148.767
2.494.482
2.997
432.537
Abaiara
395
6.161
32
893
Acarape
171
2.409
7
294
Acaraú
925
6.192
15
933
Acopiara
2.328
41.516
36
4.969
Aiuaba
1.038
13.189
32
757
Alcântaras
484
3.218
43
262
Altaneira
172
2.891
14
279
Alto Santo
320
29.480
26
8.355
Amontada
861
10.654
353
1.163
Antonina do Norte
187
3.667
18
189
Apuiarés
413
7.623
419
1.240
Aquiraz
972
10.451
106
2.009
Aracati
2.424
7.705
60
1.499
Aracoiaba
815
11.092
21
1.366
Ararendá
235
5.370
7
807
Araripe
950
10.689
64
754
Aratuba
437
3.195
6
460
Arneiroz
458
9.950
48
1.430
Assaré
808
14.291
10
1.131
Aurora
1.459
22.951
229
2.616
Baixio
246
8.285
602
1.487
Em alguma fase de seu trabalho, o profissional se vê às voltas com o problema de analisar e entender um conjunto de dados. Para isso o profissional necessitará resumir os dados para que eles sejam informativos, ou para compará-los com outros resultados, ou ainda para julgar sua adequação a alguma teoria.
Em qualquer dessas situações será necessário adotar algum conhecimento de ESTATÍSTICA
O que é Estatística?
É um conjunto de procedimentos e princípios que permite reunir e processar informações com o objetivo de tomar decisões.
É uma parte da matemática aplicada que fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões.
Os métodos estatísticos são componentes fundamentais dos trabalhos científicos. 
Objetivos da Estatística
Sumarizar um conjunto da dados ou observações;
Descrever o conhecimento de um dado assunto de forma matemática;
Evitar manipulação de resultados;
Facilitar a análise de um conjunto de dados
Determinar correlações
Permitir conclusões populacionais a partir de uma amostra.
Silveira, Pinto e Costa (2007)
Aplicações da Estatística
Previsão de comportamento de variáveis
Experimentos de Pós-colheita
Análises de solo
Avaliação de programas governamentais
Pesquisas de mercado
Análise de desempenho de variedades agrícolas
População: qualquer conjunto de informação que tenha entre si uma característica comum que delimite os elementos pertencentes a ela. 
Filho (1999)
Conceitos Básicos
Moradores de Fortaleza;
Produtores de feijão do Estado do Ceará;
Consumidores de uma marca de suco;
Lagartas em uma plantação de soja;
Estudantes de agronomia da UFC.
Amostra: é um subconjunto de elementos pertencentes a uma população. Para que as generalizações sejam válidas, as características da amostra devem ser as mesmas da população.
Variável: Dados referentes a uma característica de interesse, coletados a partir de uma amostra. É o resultado de um experimento.
População, amostra
População
Amostra
Silveira, Pinto e Costa (2007)
Tipos de Variáveis
 Qualitativas: Quando seu valores são expressos por atributos
 Ex: sexo, cor da pele etc.
As variáveis qualitativas podem ser: Ordinais ou Nominais
Variável: É uma característica da amostra
As variáveis podem ser classificadas como: Qualitativas ou Quantitativas
Ordinais: os atributos podem ser ordenados.
Ex: Contaminação ambiental, nível tecnológico de uma empresa, escolaridade ...
Nominais: os atributos não podem ser ordenados.
Ex: Raça de bovinos, condição de saúde (doente/ saudável), ...
 Quantitativas: Quando os dados são de caráter nitidamente quantitativo e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica.
As variáveis quantitativas podem ser: Discretas ou Contínuas
 Discretas: Os seus valores são expressos geralmente através de números inteiros não negativos. Resultam normalmente de contagens.
Ex: Nº de alunos presentes às aulas de Estatística Básica, Sementes germinadas, ...
 Contínuas: Resultam normalmente de uma mensuração e a escala numérica de seus possíveis valores corresponde ao conjunto R dos números reais, ou seja, podem assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites 
Ex: Diâmetro de semente, kg de adubo, ...
Idade
Consumo de álcool
Classe social
Nominal
Sim, Não
Ordinal
Criança, jovem, velho
Pouco, médio, muito
Baixa, média, alta
Discretas
Número de anos completos
Número de copos de álcool ingeridos
Número de salários mínimos completos
Contínuas
Idade em anos, meses, dias,...
Quantidade de álcool presente no sangue
Renda familiar em reais
Uma mesma variável pode ser classificada como qualitativa ou quantitativa dependendo de sua descrição.
Fonte: Cazorla
Quantitativa contínua
Quantitativa discreta
Qualitativa
 ordinal
Qualitativa nominal
Séries Estatísticas
 SÉRIES TEMPORAIS - Evolução de uma variável ao longo do tempo 
Inflação
Taxa de Câmbio
Preço de uma Ação
Produção anual de uma cultura
Denomina-se de séries estatísticas toda tabela que apresenta a distribuição de um conjunto de dados estatísticos em função da época, do local ou da espécie.
ANOS
Produção de Feijão no Ceará (1000 toneladas)
1995
9,6
1996
11,7
1997
12,5
1998
14,4
1999
16,9
2000
15,4
Produção de Feijão no Ceará. 1995/2000
 		
Fonte: IBGE
 CORTE TRANSVERSAL - Várias características em nível individual num dado instante de tempo
Censo de 80 - Distribuição Etária da População
Distribuição de Renda da População no Censo de 90
Percentual de Pessoas Pobres em 90
 DADOS EM PAINEL - S.T.+ C.T
A Distribuição de Renda no Brasil Mudou nos Últimos 20 Anos
O Padrão de Consumo Mudou Últimos 10 Anos
Análise Estatística e sua divisão
 Estatística descritiva
 Inferência Estatística
Estatística descritiva: consiste na coleta, organização, descrição dos dados, cálculo e interpretação de coeficientes.
 Análise preliminar
 Tabelas
 Gráficos para uma variável
 Gráficos para mais de uma variável
 Medidas resumo (medidas de tendência central e de dispersão)
 Conclusões específicas ao conjunto de dados
Técnicas de estatística descritiva
Estatísticas univariadas (média, desvio padrão, variância, desvio absoluto médio, autocovariância e autocorrelação)
 
Estatísticas bivariadas (covariância e correlação)
 
Estatísticas multivariadas (matriz de covariâncias, matriz de correlações) 
TEORIA DAS PROBABILIDADES
Modelo matemático para estudar situações de incerteza
Conhecemos tanto a distribuição dos dados como parâmetros
População
Possível fazer generalizações teoria das probabilidades
 Amostra - subconjunto representativo da população
 Estimação por ponto
 Intervalos de confiança 
 Testes de hipóteses paramétricos
 Testes não paramétricos
Inferência Estatística: consiste na análise e interpretação dos dados associadas a uma margem de incerteza 
É um meio mais eficaz para atingir determinada meta.  
 Métodos científicos: destacamos o método experimental e o método estatístico 
Método experimental: consiste em manter constante todas as causas, menos uma, que sofre variação, para se observar seus efeitos, caso existam. Ex: Estudos da Química, Física, Experimentos agrícolas etc.
 Método estatístico: diante da impossibilidade de manter as causas constantes (nas ciências sociais), admitem todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas. Ex: Quais as causas que definem o preço de uma mercadoria quando a sua oferta diminui?
Método
1º - DEFINIÇÃO DO PROBLEMA: Saber exatamente aquilo que se pretende pesquisar é o mesmo que definir corretamente o problema.
2º - PLANEJAMENTO : Como levantar informações ? Que dados deverão ser obtidos ? Qual levantamento a ser utilizado ? Censitário ? Por amostragem ? E o cronograma de atividades ? Os custos envolvidos ? etc.
 
FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO 
O planejamento operacional
da pesquisa consiste em prever as ações que deverão ser efetuadas para aplicar à estratégia da pesquisa escolhida. Estas ações dizem respeito à seleção da população e amostra a serem estudadas, à definição das variáveis e à coleta de dados, assim como à análise dos dados recolhidos. (Cazorla).
3º - COLETA DE DADOS : Fase operacional. É o registro sistemático de dados, com um objetivo determinado.
 Dados primários: quando são obtidos diretamente pelo pesquisador, geralmente via questionário ou entrevistas. 
 Dados secundários: quando são obtidos por outra entidade de pesquisa, organização. Ex: quando determinado jornal publica estatísticas referentes ao censo demográfico extraídas do IBGE.
 
Existem três grandes fontes de dados: 
a utilização de documentos;
a observação pelo pesquisador; e,
a informação fornecida pelos indivíduos.
4º - APURAÇÃO DOS DADOS: Resumo dos dados através de sua contagem e agrupamento. É a condensação e tabulação de dados.
Pode ser manual ou mecânica (programas estatísticos: SPSS, Eviews, ...)
 5º - APRESENTAÇÃO DOS DADOS: Há duas formas de apresentação, que não se excluem mutuamente: tabular e gráfica.
 A apresentação tabular é uma apresentação numérica dos dados em linhas e colunas distribuídas de modo ordenado, segundo regras práticas fixadas pelo Conselho Nacional de Estatística.
Elementos essenciais: Título, cabeçalho e coluna indicadora
 
Distribuição de Frequência – Salário
A apresentação gráfica dos dados numéricos constitui uma apresentação geométrica permitindo uma visão rápida e clara do fenômeno.
Gráfico em Setores – Escolaridade
6º - ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS: 
A última fase do trabalho estatístico é a mais importante e delicada. Está ligada essencialmente ao cálculo de medidas e coeficientes, cuja finalidade principal é descrever o fenômeno (estatística descritiva). 
Na estatística indutiva a interpretação dos dados se fundamentam na teoria da probabilidade.
Análises qualitativas
Não existe regra formal, no sentido estatístico, para a análise qualitativa dos dados. Porém, quando os dados se apresentam em forma de discurso, a análise pode compreender quatro etapas:
a preparação e a descrição do material bruto;
a redução dos dados;
a escolha e a aplicação dos modos de análise;
a análise transversal das situações ou dos casos estudados. 
Análises quantitativas
O planejamento das análises deve ser feito em função de cada uma das questões ou hipóteses da pesquisa. Devem ser considerados dois níveis de análises: as descritivas e as ligadas às hipóteses.
 Análises descritivas
As análise descritivas servem para descrever o comportamento de uma variável em uma população ou no interior de subpopulações. Todos os estudos utilizando dados quantitativos, independentemente das hipóteses da pesquisa, requerem análises descritivas.
 Análises ligadas às hipóteses
Cada uma das hipóteses formuladas no quadro conceitual deve ser verificada. Quando os dados coletados são de natureza quantitativa, esta verificação se faz com a ajuda de ferramentas estatísticas. A natureza da hipótese constitui o primeiro determinante da escolha da ferramenta estatística a ser utilizada, devendo ser levados em conta os seguintes pontos:
as características da estratégia da pesquisa;
o modelo; 
as variáveis medidas.
Arredondamento de dados
Muitas vezes, durante as análises estatísticas surgem números muito extensos. Nestes casos é comum reduzir tais números a uma ordem inferior. Este procedimento é denominado “arredondamento de dados”.
De acordo com a resolução 886/66 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE existem três possibilidades para realização do arredondamento de dados.
I ) Quando o primeiro algarismo a ser excluído é 0, 1, 2, 3, ou 4, ou seja, menor que 5, fica inalterado o seu antecessor
Exemplo: 24,34 passa a 24,3.
Aplicação:
124,90
54,72
0,33
13,44
Exemplo: 94,76 passa a 94,8.
II ) Quando o primeiro algarismo a ser excluído é 6, 7, 8 ou 9, ou seja, maior que 5, o seu antecessor é acrescentado em uma unidade
Aplicação:
124,87
54,99
0,37
13,46
III ) Quando o primeiro algarismo a ser excluído é o 5, existem dois procedimentos possíveis:
a) Se após o 5 seguir em qualquer casa um algarismo diferente de zero, aumenta-se uma unidade ao algarismo a antecessor
Exemplo: 18,45001 passa a 18,5.
b) Se o 5 for o último algarismo do número ou após o mesmo só existirem zeros aumenta-se uma unidade ao algarismo antecessor se este for ímpar e deve-se manter o mesmo antecessor se este for par.
Exemplos: 34,55 passa a 34,6
34,85 passa a 34,8
Sheet1
							Idade
	Número	Estado Civil	Grau de Instrução	N de Filhos	Salário	anos		meses	Região de Procedência			4-8	8-12	12-16	16-20	20-24
	1	S	E.F.	-	4.00	26		3	I		1	1	0	0	0	0
	2	C	E.F.	1	4.56	32		10	C		0	1	0	0	0	0
	3	C	E.F.	2	5.25	36		5	C		0	1	0	0	0	0
	4	S	E.M.	-	5.73	20		10	O		1	1	0	0	0	0
	5	S	E.F.	-	6.26	40		7	O		1	1	0	0	0	0
	6	C	E.F.	0	6.66	28		0	I		0	1	0	0	0	0
	7	S	E.F.	-	6.86	41		0	I		1	1	0	0	0	0
	8	S	E.F.	-	7.39	43		4	C		1	1	0	0	0	0
	9	C	E.M.	1	7.59	34		10	C		0	1	0	0	0	0
	10	S	E.M.	-	7.44	23		6	O		1	1	0	0	0	0
	11	C	E.M.	2	8.12	33		6	I		0	0	1	0	0	0
	12	S	E.F.	-	8.46	27		11	C		1	0	1	0	0	0
	13	S	E.M.	-	8.74	37		5	O		1	0	1	0	0	0
	14	C	E.F.	3	8.95	44		2	O		0	0	1	0	0	0
	15	C	E.M.	0	9.13	30		5	I		0	0	1	0	0	0
	16	S	E.M.	-	9.35	38		8	O		1	0	1	0	0	0
	17	C	E.M.	1	9.77	31		7	C		0	0	1	0	0	0
	18	C	E.F.	2	9.80	39		7	O		0	0	1	0	0	0
	19	S	S	-	10.53	25		8	I		1	0	1	0	0	0
	20	S	E.M.	-	10.76	37		4	I		1	0	1	0	0	0
	21	C	E.M.	1	11.06	30		9	O		0	0	1	0	0	0
	22	S	E.M.	-	11.59	34		2	C		1	0	1	0	0	0
	23	S	E.F.	-	12.00	41		0	O		1	0	0	1	0	0
	24	C	S	0	12.79	26		1	O		0	0	0	1	0	0
	25	C	E.M.	2	13.23	32		5	I		0	0	0	1	0	0
	26	C	E.M.	2	13.60	35		0	O		0	0	0	1	0	0
	27	S	E.F.	-	13.85	46		7	O		1	0	0	1	0	0
	28	C	E.M.	0	14.69	29		8	I		0	0	0	1	0	0
	29	C	E.M.	5	14.71	40		6	I		0	0	0	1	0	0
	30	C	E.M.	2	15.99	35		10	C		0	0	0	1	0	0
	31	S	S	-	16.22	31		5	O		1	0	0	0	1	0
	32	C	E.M.	1	16.61	36		4	I		0	0	0	0	1	0
	33	C	S	3	17.26	43		7	C		0	0	0	0	1	0
	34	S	S	-	18.75	33		7	C		1	0	0	0	1	0
	35	C	E.M.	2	19.40	48		11	C		0	0	0	0	1	0
	36	C	S	3	23.30	42		2	I		0	0	0	0	0	1
										s	16	10	12	8	5	1
										c	20	0.2778	0.3333	0.2222	0.1389	0.0278
										total	36	36
Sheet2
	Estado Civil	Frequencia - ni	Proporção - fi	Porcentagem - 100 fi
	c	16	0.44	44.44
	s	20	0.56	55.56
	total	36	1.00	100.00
Sheet3
	Salário	Frequencia - ni	Proporção - fi	Porcentagem - 100 fi
	[4,8)	10	0.28	27.78
	[8,12)	12	0.33	33.33
	[12,16)	8	0.22	22.22
	[16,20)	5	0.14	13.89
	[20,24)	1	0.03	2.78