N06 _ AULA 1 - Introdução a Estatística

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Professor(a) Maria Laura Brito
ESTATÍSTICA
Tema: INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA
Tema: Introdução a Estatística
▪ Conceito de estatística
▪ Diferenciação entre estatística descritiva e indutiva e suas relações
▪ Definições de estatística, população e amostra.
▪ Definição de variáveis qualitativas e quantitativas, discretas e contínuas.
▪ Processo estatístico – fonte de dados
▪ Técnicas de amostragem
▪ Exercícios de Fixação 
Objetivo
▪ Imagine por um instante que necessitamos tomar uma decisão administrativa. 
▪ Que tipo de aplicação investir o capital da nossa empresa, ou qual o melhor processo de fabricação do
nosso produto, ou, ainda, qual a melhor mídia para a campanha publicitária de lançamento de um
novo produto?
▪ O desperdício de alimentos [no Brasil], em relação ao suprimento disponível, tem aumentado
progressivamente de aproximadamente 30% em 1994 para quase 40% em anos recentes.”
São questões que apresentam algum grau de incerteza.
▪ A Estatística vai nos ajudar nessas questões,
primeiro coletando, organizando e “digerindo” as 
informações históricas para, em seguida,
tomar as decisões.
Estatística no cotidiano
Figura 1: A informação na figura é baseada em uma coleta de dados
Muitas estatísticas são 
apresentadas graficamente. 
Por exemplo:
Estatística é um conjunto de técnicas que possibilita coletar, organizar, analisar e interpretar dados 
provenientes de experimentos ou observações para a tomada de decisões.
A Estatística pode ser dividida em duas partes: 
▪ Estatística Descritiva : cuida da coleta, da organização, do resumo e da apresentação dos dados de 
um conjunto.
▪ Estatística Indutiva (Inferência Estatística) : responsável pela análise mais elaborada e 
interpretação dos dados obtidos pela Estatística Descritiva. 
Conceito
Figura 2: Imagem associada ao conceito de estatística
Fonte: EAD Bioestatística
▪ População: é a coleção de todos os resultados, respostas, medições ou contagens que são de 
interesse, que possuem pelo menos uma característica comum.
▪ Amostra: é o subconjunto ou parte da população.
População e amostra
Figura 3: Representação dos conceitos de população e amostra, sendo esta 
classificada com um subconjunto da população no caso dos praticantes de 
exercícios físicos
Fonte: EAD Bioestatística
Censo é a pesquisa 
estatística em que todos os 
elementos de um conjunto 
são considerados. 
Normalmente trabalhar com 
um censo é muito custoso, 
dai o uso da amostragem, 
na qual apenas parte dos 
elementos é considerada
▪ Um parâmetro é a descrição numérica de uma característica populacional.
▪ Uma estatística é a descrição numérica de uma característica amostral.
É importante notar que uma estatística amostral pode diferir de uma amostra para outra,
enquanto um parâmetro populacional é constante para uma população.
Exemplos: 
a) A nota média de matemática obtida no vestibular pelos calouros de uma universidades é 
514.
b) Sessenta e dois dos 97 passageiros a bordo da aeronave da Hinderburg sobreviveram à 
sua explosão.
Parâmetro e estatística
Parâmetro populacional
Estatística amostral
▪ Dados consistem em informações provenientes de observações, contagens, medições ou respostas.
▪ Variável é o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno (dados).
Classificação das variáveis
Figura 4: Representação dos tipos de variáveis
Fonte: EAD Administração
▪ Qualitativa: seus valores são expressos por atributos ou qualidades (não podem ser feitos cálculos matemáticos).
▪ Quantitativa: consistem em medidas numéricas.
Classificação das variáveis
Nominal (nomes, rótulos) 
Ex.: cor dos olhos -> verde, castanho, azul
Ex.: esporte que pratica -> natação, vôlei, futebol
Ordinal (ordem ou posição) 
Ex.: grau de instrução -> ensino fundamental I e II; ensino médio; superior. 
Ex: CPF e RG 
Classificação
Contínuas (medições)
Ex.: peso de uma carta -> 100 gramas
Ex.: temperatura -> 0ºC, 32ºC
Discretas (contagem) 
Ex.: idade -> 2 meses, 13 anos 
Classificação
▪ Examine as tabelas abaixo e classifique as variáveis qualitativas e quantitativas (discretas e 
contínuas):
a)
b)
Vamos testar!
Idade
Time de 
futebol para 
o qual torce
Esporte que 
pratica
Religião Atuação escolar
11
10
12
10
13
11
Flamengo
São Paulo
São Paulo
Corinthians
Corinthians
Fluminense
natação
natação
vôlei
futebol
futebol
futebol
católica
católica
protestante
protestante
nenhuma
católica
boa
regular
regular
boa
boa
ótima
Comparação entre o 747/400 e os aviões convencionais em operação
Tipo de Avião
Capacidade máxima 
de passageiros
Peso (toneladas) Comprimento
Boeing 747/400 670 150 68m63
Boeing 747/300 496 174 68m63
DC-10 380 120 51m
Boeing 737/200 130 27 29m
Electra 90 25 31m
Alunos da classe A
Novo astro no céu
Fonte: revista Veja, 3/2/00.
1ª coluna: quantitativa discreta; 
2ª a 4ª qualitativa nominal; 
5ª coluna: qualitativa ordinal
1ª coluna: qualitativa nominal; 
2ª coluna: quantitativa discreta;
3ª e 4ª colunas: quantitativa contínua
▪ O processo estatístico pode trabalhar com dois tipos de fontes de dados de acordo com sua origem: 
dados primários e dados secundários. 
▪ Dados primários: quando são publicados pela própria pessoa ou organização que os haja recolhido.
Ex: tabelas do censo demográfico do IBGE; a pesquisa de opinião sobre o estilo de um novo
automóvel a ser lançado no mercado.
▪ Dados secundários: quando são publicados por outra organização. Ex: quando determinado jornal
publica estatísticas referentes ao censo demográfico extraídas do IBGE.
OBS: É mais seguro trabalhar com fontes primárias. O uso da fonte secundária
traz o grande risco de erros de transcrição.
Processo estatístico (fonte de dados)
Para produzir resultados significativos e não tendenciosos, os experimentos devem ser cuidadosamente 
planejados e executados. É importante saber quais passos devem ser realizados para que os resultados 
sejam válidos.
Em um estudo observacional, um pesquisador observa e mede as características de interesse de parte
de uma população, mas não muda as condições existentes. Por exemplo, foi realizado um estudo observacional no
qual os pesquisadores observaram e registraram o comportamento oral de crianças acima de 3 anos de idade com objetos não
alimentícios
Uma simulação é o uso de um modelo matemático ou físico para reproduzir as condições de uma 
situação ou processo. Ex: fabricantes de carros usam bonecos para estudar efeitos de colisões em humanos.
Ao realizar um experimento, um tratamento é aplicado em uma parte da população, chamada de grupo
de tratamento, e as respostas são observadas. Outra parte da população pode ser usada como um grupo
controle, no qual nenhum tratamento é aplicado. (Os indivíduos nos grupos de tratamento e controle são
chamados de unidades experimentais.)
Uma pesquisa é uma investigação de uma ou mais características de uma população.
Planejamento de experimentos
▪ Uma amostragem é uma contagem ou medição de parte de uma população e é mais comumente 
usada nos estudos estatísticos. Para coletar dados não viesados (ou não tendencioso), um 
pesquisador deve assegurar que a amostra é representativa da população. 
Mesmo com os melhores métodos de amostragem, um erro de amostragem
pode acontecer.
▪ AMOSTRAGEM CASUAL OU ALEATÓRIA SIMPLES 
É equivalente a um sorteio lotérico. Pode ser realizada numerando-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir,
por meio de um dispositivo aleatório qualquer, x números dessa seqüência, os quais corresponderão aos elementos
pertencentes à amostra.
Gerador de números aleatórios e sorteador de números: https://www.4devs.com.br/gerador_de_numeros_aleatorios
Exemplo: Vamos obter uma amostra, de 10%, representativa para a pesquisa da estatura de 90 alunos de uma
escola:
1. numeramos os alunos de 1 a 90.
2. escrevemos os números dos alunos, de 1 a 90, em pedaços iguais de papel, colocamos na urna e após mistura
retiramos,um a um, nove números que formarão a amostra.
Técnicas de amostragem
https://www.4devs.com.br/gerador_de_numeros_aleatorios
▪ AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA 
Quando a população se divide em estratos (subpopulações).
Exemplo: Vamos obter uma amostra proporcional estratificada, de 10%, do exemplo anterior, supondo,
que, dos 90 alunos, 54 sejam meninos e 36 sejam meninas. São portanto dois estratos (sexo masculino
e sexo feminino). Logo, temos:
Numeramos então os alunos de 01 a 90, sendo 01 a 54 meninos e 55 a 90, meninas e procedemos ao
sorteio casual com urna ou tabela de números aleatórios.
Técnicas de amostragem
▪ AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Neste caso, a seleção dos elementos que constituirão a amostra pode ser feita por um sistema imposto
pelo pesquisador.
Exemplo: Suponhamos uma rua com 900 casas, das quais desejamos obter uma amostra formada por
50 casas para uma pesquisa de opinião.
Podemos, neste caso, usar o seguinte procedimento: como 900/50 = 18, escolhemos por sorteio casual
um número de 01 a 18, o qual indicaria o primeiro elemento sorteado para a amostra; os demais
elementos seriam periodicamente considerados de 18 em 18.
Assim, suponhamos que o número sorteado fosse 4 a amostra seria: 4ª casa, 22ª casa, 40ª casa, 58ª
casa, 76ª casa, etc.
Técnicas de amostragem
▪ AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADO
Para coletar uma amostra por conglomerado do número de pessoas que moram nos domicílios
escolhido, divida os domicílios em grupos de acordo com os códigos postais, então, selecione todas as
residências em um ou mais, mas não todos, códigos postais e conte o número de pessoas que vivem em
cada domicílio.
Devemos ter cuidado para assegurar que todos tenham características similares. Por exemplo, se um 
dos grupos de código postal tem uma proporção maior de pessoas de alta renda, os dados podem não 
ser representativos da população.
Técnicas de amostragem
Exemplo: Projeto S ( S de Serrana: município da cidade de Ribeirão Preto/SP) idealizado pelo Instituto 
Butantan
▪ Objetivo: avaliar a efetividade da CoronaVac. Pretende determinar se a imunização pode efetivamente diminuir a 
transmissão do vírus. 
▪ População em massa adulta – participantes voluntários 30 mil pessoas imunizadas (população total estimada de 
45 mil habitantes)
▪ A cidade foi dividida em 25 partes que formaram quatro regiões separadas por cores. Região Verde; Região 
Amarela; Região Cinza e Região Azul (a população será vacinados por períodos)
Obs.: Há a possibilidade de que o imunizante apenas evite os casos mais graves, mas que o vírus continue 
circulando e causando novas infecções.
https://www.saopaulo.sp.gov.br/noticias-coronavirus/entenda-o-projeto-serrana-da-idealizacao-a-acao-e-por-que-a-cidade-
foi-escolhida/
https://butantan.gov.br/noticias/projeto-s-e-lancado-em-serrana-sp--site-com-todas-as-informacoes-sobre-o-estudo-ja-
esta-no-ar
https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2021-02/serrana-sp-da-inicio-vacinacao-de-adultos-contra-covid-
19#:~:text=A%20cidade%20foi%20dividida%20em,10%20a%2013%20de%20mar%C3%A7o).
Técnicas de amostragem
https://www.saopaulo.sp.gov.br/noticias-coronavirus/entenda-o-projeto-serrana-da-idealizacao-a-acao-e-por-que-a-cidade-foi-escolhida/
https://butantan.gov.br/noticias/projeto-s-e-lancado-em-serrana-sp--site-com-todas-as-informacoes-sobre-o-estudo-ja-esta-no-ar
https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2021-02/serrana-sp-da-inicio-vacinacao-de-adultos-contra-covid-19
▪ AMOSTRAGEM POR CONVENIÊNCIA
Um tipo de amostragem que frequentemente leva a estudos tendenciosos (portanto, não é
recomendada). Uma amostra tendenciosa é a que não é representativa da população da qual é extraída,
consiste somente em membros da população que são fáceis de contatar.
Por exemplo: Uma amostra consistindo apenas estudantes universitários entre 18 e 22 anos não seria
representativa de toda a população entre 18 e 22 anos do país.
Técnicas de amostragem
Exercícios de fixação
▪ https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=jOaT0T_lEEambVb_MA_segXXXvP
MznZGgNxMuIixqWNUNlpOSUhWMzJTWVBSRzNCNFJPSlRaMTBBTy4u
Exercícios de Fixação 2
https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=jOaT0T_lEEambVb_MA_segXXXvPMznZGgNxMuIixqWNUNlpOSUhWMzJTWVBSRzNCNFJPSlRaMTBBTy4u
Disponível no MSTeams:
✓Slides da aula
✓Exercícios de fixação
✓Exercícios complementares
https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a0e8dfd024f3048b2afc4c59346e2c1e2%40thread.tacv2/co
nversations?groupId=bb49a5c3-ef21-4680-a8e7-60f297fca932&tenantId=d193e68c-e53f-4610-a66d-
56ff300fec7a
Informativo
Esta Foto de Autor Desconhecido está licenciado em CC BY-NC-ND
https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a0e8dfd024f3048b2afc4c59346e2c1e2%40thread.tacv2/conversations?groupId=bb49a5c3-ef21-4680-a8e7-60f297fca932&tenantId=d193e68c-e53f-4610-a66d-56ff300fec7a
https://peregrinacultural.wordpress.com/2010/05/22/conselhos-a-um-escritor-de-ficcao-varias-opinioes-i/
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
Bibliografia digital
LARSON, R.; FARBER, B. Estatística aplicada. 6ª ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2015.
MCCLAVE, J. T.; BENSON, P. G.; SINCICH, T. Estatística para administração e economia. 10. 
ed. São Paulo: Pearson Education, 2009.
BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P.A. Estatística Básica 9ª ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
Referências
Até a próxima aula!