Introdução à Estatística e sua importância no empreendedorismo

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PERSPECTIVAS EM ESTATÍSTICA
UNIDADE 1 - ESTATÍSTICA NO 
EMPREENDEDORISMO
Lílian Maria de Oliveira / Alexandra Waltrick Russi
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Introdução
Caro estudante, suponha que você deseja participar de um jogo de dados e, para isso, precisa investir R$ 5,00.
Caso ganhe o jogo, você ganhará o triplo do valor investido. Por outro lado, se perder, terá um prejuízo de R$
20,00. Considere ainda que, para você ser o vencedor, a soma das faces obtidas nos dois lançamentos de seu
dado deverá ser maior que a soma das faces obtidas nos lançamentos do dado de seu adversário. Sabendo que o
seu rival lançou o dado e a soma das faces é igual a 3, você participaria desse jogo?
Essas e inúmeras outras situações que envolvem tomadas de decisão e incertezas são, em geral, sanadas com a
utilização de recursos e conceitos da Estatística, pois os conhecimentos e ferramentas que a área abarca auxiliam
diversos profissionais nas tomadas de decisão de forma menos arriscada ou, pelo menos, com maior ciência dos
riscos e possíveis desfechos.
Nesta unidade, vamos introduzir o conceito e alguns elementos da Estatística, bem como ela vem sendo
difundida em diferentes áreas do conhecimento. Contudo, antes de abordar a sua utilização e divulgação,
inclusive no empreendedorismo, é necessário fazer uma reflexão sobre o que é Estatística. Além disso, como se
deu a sua evolução? De que maneira a Estatística contribui para a tomada de decisões de um profissional?
Ao entender essas reflexões, você terá a oportunidade de compreender como a Estatística funciona no mercado
de trabalho, especialmente no ambiente empresarial e a sua crescente importância na atualidade. Vamos
começar? Bons estudos!
1.1 O que é Estatística?
A Estatística é tida como uma ciência cujo principal objetivo é obter soluções para problemas organizacionais,
industriais, econômicos, sociais, entre outros. Nesta unidade, vamos aprender o conceito de Estatística, o seu
surgimento, desenvolvimento e importância e porque ela se tornou uma ferramenta tão imprescindível para os
mais diversos profissionais. Além disso, você sabe em quais áreas do conhecimento a Estatística pode ser
aplicada? Como ela está presente em nosso dia-a-dia? Qual a relação entre Estatística e empreendedorismo?
Ao longo dos estudos, vamos ver detalhadamente como a Estatística tem colaborado de forma positiva na
tomada de decisão e como é possível, através de levantamentos estatísticos, estabelecer um retrato da realidade.
Mas, antes de definir o conceito, vamos conhecer a história do seu surgimento para que possamos, depois,
entender melhor a sua definição.
1.1.1 História da Estatística
A Estatística é uma área amplamente utilizada nas diferentes etapas de uma pesquisa, do planejamento até a
forma de apresentação dos resultados observados/obtidos. No entanto, desde a antiguidade, ela é utilizada para
apresentar ao governo informações sobre população e economia. Segundo Lopes e Meirelles (2005), censos já
eram realizados, muitos anos antes de Cristo, no Egito, na China e na Babilônia. Lembrando que o censo é um
estudo estatístico que abrange toda a população, com objetivo de fornecer informações importantes para a
criação de políticas públicas e tomadas de decisão. (IBGE, 2010)
De acordo com Junior (2015), o primeiro levantamento estatístico ocorreu quando o Imperador César Augusto
ordenou que um censo fosse realizado em todo o império romano. O intuito era obter informações sobre o uso
da terra e o número de proprietários e animais, de modo a fornecer subsídios para o cálculo de impostos.
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No século XIII, também foram realizados registros estatísticos para obter informações de nascimentos, óbitos e
matrimônio. Já no século XVII, na época da epidemia de pestes, John Graunt realizou uma análise pioneira de
nascimentos e mortes, observando que o número de nascimento das crianças de sexo feminino era superior ao
número de nascimento de crianças do sexo masculino. (JUNIOR, 2015)
Memória (2004) afirma que a história do surgimento da Estatística nos permite entender o seu significado, uma
vez que o desenvolvimento da área ocorreu devido à necessidade do governo em coletar dados através de censos
demográficos. Como se pode perceber pela própria origem da palavra Estatística que, de acordo com Junior e
Schimiguel (2011, p. 2), “é um segmento da matemática aplicada surgida nas questões de estado/governo”. Daí o
nome estatística ser originário do termo “estado”.
Assim, na visão popular, a Estatística é marcada por apresentações de gráficos e tabelas que contêm informações
abrangendo situações sociais. Porém, Morettin e Bussab (2010) afirmam que a Estatística envolve técnicas muito
mais complexas do que simplesmente análise gráfica e criação de tabelas para ajudar no entendimento de um
conjunto de dados.
Atualmente, segundo Devore (2014), os conceitos e métodos estatísticos são indispensáveis para a compreensão
do mundo, sendo um meio importante na obtenção de novas percepções para uma série de fenômenos, por
exemplo, do campo das engenharias e ciências: as áreas de biologia molecular (análise de dados de micro
arranjos), engenharia de materiais (no estudo de propriedade de vários tratamentos para retardo da corrosão),
engenharia civil (estudo de efeitos de estresse em elementos estruturais), dentre outros.
VOCÊ SABIA?
Você sabia que, se não fosse a estatística associada ao censo, a história da religião poderia ser
diferente? De acordo com o Novo Testamento, naquela época já havia um interesse dos
governantes pela contagem da população. Diante disso, todas as pessoas deveriam se registrar
para a realização de um levantamento estatístico. Assim José, que era descendente do rei Davi,
e a sua esposa Maria, que estava grávida, foram de Nazaré para Belém, cidade onde Maria deu
à luz ao seu primeiro filho.
VOCÊ O CONHECE?
Você já ouviu falar da “Tábua de mortalidade”? Criada por Edmond Halley, britânico famoso
por seus trabalhos envolvendo a astronomia e a matemática, a primeira tábua de mortalidade
foi construída respeitando conceitos e preceitos científicos. Essa tábua servia para calcular as
probabilidades de vida e morte de uma população em função da idade. Nos dias atuais, as
tábuas de mortalidades ainda são muito utilizadas por planos de previdência, do setor público
e privado, e por seguradoras, para determinar a expectativa de vida de uma população e, com
isso, auxiliar no benefício de renda vitalícia. Essa contribuição foi de grande valia para a
Estatística e fez de Halley uma referência no tema.
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Então, a fim de compreendermos melhor o conceito de Estatística, vamos passar, agora, do seu histórico e
desenvolvimento para a sua definição.
1.1.2 Definição de Estatística
Ferreira (2009) define a Estatística como uma ciência capaz de descrever procedimentos para coletar, organizar,
resumir, analisar e apresentar dados. Já para Triola (1999, p. 2), “a Estatística é uma coleção de métodos para
planejar experimentos, obter dados e organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los e a partir deles extrair
conclusões”. Por fim, Martins (2005) afirma que:
Não é uma tarefa simples definir o que é a Estatística. Por vezes define-se como sendo um conjunto
de técnicas de tratamento de dados, mas é muito mais do que isso! A Estatística é uma "arte" e uma
ciência que permite tirar conclusões e de uma maneira geral fazer inferências a partir de conjuntos
de dados. (MARTINS, 2005, p. 1)
Nesse sentido, muitos autores buscam mostrar que a Estatística é um conjunto de técnicas essencial para
qualquer profissional que precisa analisar informações e realizar tomadas de decisão. Segundo Laudon e Laudon
(2010), as informações eram definidas como os resultados de uma análise de dados – só que os dados, em sua
forma bruta, não levavam à compreensão dos fatos e situações. Com o passar do tempo, a Estatística
transformou a ciência com a criação de modelos que aprimoraram o processo de pesquisa e possibilitaram
orientar as tomadas de decisão em políticas socioeconômicas. (SALSBURG, 2009)
VOCÊQUER LER?
Para aqueles que têm interesse em aprofundar seus conhecimentos em Estatística e conhecer
exemplos reais de aplicação da teoria no âmbito profissional, sugerimos a leitura do livro
“Introdução à Estatística”, de Mário F. Triola, publicado pela editora LTC. A 10ª edição, de
2008, conta com um índice de aplicações para diversas áreas, com destaque para engenharia,
negócios e economia, problemas sociais, tecnologia, trabalho e transporte.
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A tomada de decisão diante de problemas que remetem a incertezas pode induzir a soluções com resultados
positivos ou negativos. Para minimizar o erro e o risco envolvido, a Estatística surge como uma ferramenta que
favorece a obtenção de informações para uma tomada de decisão mais assertiva. Sendo assim, a Estatística se
torna, cada vez mais, um meio para obtenção de conclusões baseadas na análise e interpretação de dados e na
proposição de soluções a problemas com muito mais eficiência.
Assim, Anderson, Sweeney e Williams (2009) afirmam que, considerando as incertezas existentes, muitos
profissionais se destacam pela capacidade de interpretar e utilizar as informações de forma eficaz para tomar
decisões seguras.
Rao (1997) define a Estatística, de forma simples e objetiva, pela seguinte equação: conhecimento incerto +
conhecimento sobre a incerteza = conhecimento útil. Já Ignácio (2010) diz que o objetivo da Estatística é analisar
dados sujeitos a um grau de incerteza no planejamento e na obtenção de resultados.
A utilidade da estatística se expressa no seu uso, uma vez que grande parte das hipóteses científicas,
independentemente da área, precisa passar por um estudo estatístico para ser aceita ou rejeitada,
como é o caso do teste de novos medicamentos, a opinião popular de novos produtos, entre outros.
(IGNÁCIO, 2010, p. 6)
Considerando uma infinidade de aplicações, a Estatística pode auxiliar profissionais de diversas áreas, atuações e
conhecimentos, com a análise de dados oriundos das mais diversas áreas. Clique nos itens e veja algumas delas.
Da internet
Determinar e classificar grande de quantidade de informações.
De seguradoras
Análise de perfil de clientes (beneficiários) e dados de eventos segurados (sinistros).
De indústrias
Controle de produção e de qualidade, perfis de consumidores e de consumo.
Da medicina (saúde)
Diagnósticos de doenças, eficiência de técnicas e tratamentos.
Do setor financeiro
Avaliação de risco financeiro.
Da engenharia civil
Comparação de resistência de diferentes tipos de estruturas.
Da engenharia elétrica
Tempo de vida de lâmpadas.
Da produção industrial
VOCÊ QUER VER?
No vídeo , Ricardo Cuzziol ressalta a importânciaMétodos estatísticos para tomada de decisão
da Estatística nas empresas. Além disso, apresenta exemplos do uso da Estatística como
ferramenta de tomada de decisão tanto em sua vida pessoal quanto na profissional. Cuzziol
ainda mostra uma técnica estatística utilizada para observar a incidência de números em
função da sua posição em um número composto e, assim, verificar a manipulação de dados.
Para assistir ao vídeo, acesse o link:
< >.https://www.youtube.com/watch?v=JhOnT3Z74O8
https://www.youtube.com/watch?v=JhOnT3Z74O8
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Tempo de vida de lâmpadas.
Da produção industrial
Técnicas para aplicação de controle de qualidade na linha de produção.
De esportes
Análise de desempenhos, de times e atletas, para aprimorar dos resultados coletivos e individuais.
Da mesma forma que a Estatística está presente na vida de um profissional, ela também pode ser encontrada em
nosso cotidiano. Clique nos números e veja alguns exemplos.
1 No índice de desemprego no país.
2 Nos indicadores educacionais.
3 Na previsão do tempo da semana.
4 Na bolsa de valores.
5
Na probabilidade de ganhar na loteria
esportiva.
Vale ressaltar que as informações divulgadas por jornais, revistas, televisão e internet também oferecem dados
que provêm de estudos estatísticos. Por exemplo, veja as notícias apresentadas a seguir:
“Em 2016, a proporção de mulheres conectadas na internet foi maior que a de homens: 65,5% delas tinham
acesso, enquanto o índice para eles era de 63,8%”. (G1, 2018)
“O IBGE divulgou [...] os dados que faltavam para fechar as estatísticas de desemprego em 2014. No último
trimestre do ano, a taxa de desemprego foi de 6,5%. Com esse resultado, a taxa fechada, no ano, ficou em 6,8%,
menor que em 2013”. (G1, 2014)
“Em 2018, as polícias da Paraíba mataram 33 pessoas [...] em relação às 30 mortes por mãos policiais em 2017 e
22 mortes do mesmo tipo em 2016. [...] entre 2014 e 2017, o crescimento de mortes por intervenção policial na
Paraíba cresceu 27,8%”. (G1, 2019)
Segundo Lopes (1988), não é suficiente apenas entender as porcentagens publicadas – é necessário analisar e
relacionar rigorosamente os dados. Assim, além de organizar e representar o conjunto apresentando, é
importante desenvolver a capacidade de interpretar resultados e, consequentemente, ser capaz de tirar
conclusões.
De acordo com Prates (2017, p. 19), “é responsabilidade do profissional de determinada área, e não
necessariamente de um estatístico, relatar as conclusões de modo que sejam facilmente entendidas por quem as
for usar na tomada de decisões”. No entanto, várias empresas encontram dificuldades para compreender e
interpretar informações, principalmente diante do grande número de dados provenientes de fontes variadas
(PROVOST; FAWCETT, 2016). Por isso, Silva, Peres e Boscarioli (2016) relatam que os gestores deixam de tomar
decisões de forma prática e subjetiva devido ao inúmero volume de dados.
Custódio (2011, p. 23) considera que “o empreendedor deve ser capaz de tomar decisões corretas no momento
exato, estar bem informado, analisar friamente a situação e avaliar as alternativas para poder escolher a solução
mais adequada”.
Sendo assim, vejamos um pouco sobre a importância da Estatística e como ela pode colaborar para o
desenvolvimento bem-sucedido das empresas.
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1.2 Importância da Estatística no empreendedorismo
Um empreendedor procura sempre estar em busca do sucesso. No entanto, para que isso aconteça, existe uma
série de fatores importantes e essenciais para o seu crescimento, bem como o da empresa a que presta serviços.
Além de ter um perfil empreendedor, cabe ao empresário saber quais atitudes devem ser adotadas quanto a
decisões que abranjam as áreas econômicas e organizacionais.
Por isso, os profissionais que atuam no ramo empresarial têm cada vez mais se atualizado e adquirido
conhecimentos em Estatística, pois lhe oferecerem a oportunidade de resolver problemas frente a um grande
conjunto de informações e realizar previsões de variáveis.
1.2.1 Contribuição da Estatística no ramo empresarial
Em 1920, um físico engenheiro e estatístico chamado Walter Andrew Shewart desenvolveu o Controle Estatístico
de Processo (CEP). Segundo Ignácio (2011), trata-se de:
[...] uma ferramenta que utiliza a estatística com o objetivo de fornecer informações para um
diagnóstico mais eficaz na prevenção e detecção de falhas/defeitos, identificando suas causas em
tempo real, o que, consequentemente, auxilia no aumento da produtividade/resultados da empresa,
evitando desperdícios de matéria-prima, insumos, produtos, entre outros. [...]
Na administração, os métodos estatísticos podem ser empregados para o planejamento e controle da
produção, visando à implantação de técnicas administrativas eficientes que garantam menores
custos e maiores lucros, na estimação de receitas, previsão de estoques e demandas e,
principalmente, conhecimento do mercado e do seu cliente. (IGNÁCIO, 2011, p. 184-5)
Para Santos et al (2016), outra importante ferramenta estatística utilizada pela maioria das empresas é a
probabilidade, que também proporciona maior assertividade nas decisões, tendo em vista mostrar
quantitativamente a chance de acontecer um evento esperado.
A Estatística descritiva também é capaz de contribuir com o desenvolvimento de uma empresa, pois é capaz de
descrever características e estabelecer relações entre elas, bem como observarfatos e fenômenos utilizando a
técnica da observação sem a manipulação de dados. Por isso, é considerada a etapa inicial de uma pesquisa.
1.2.3 Estatística Descritiva
As medidas de tendência central são um dos principais métodos para descrever um conjunto de dados. As mais
conhecidas são a moda, a média e a mediana, que apresentam o comportamento geral das observações
estudadas. (FERREIRA, 2009)
Primeiramente, vamos definir a moda. De acordo com Tiboni (2010, p. 139), é “o valor que ocorre com maior
frequência em um conjunto de dados”. É importante destacar que, quando nenhum valor se repete em um
conjunto de dados, ele é classificado como amodal. Se possui dois valores com a mesma quantidade (e maior) de
repetições, o conjunto é classificado como bimodal. Caso haja três valores ou mais com a mesma frequência,
chama-se multimodal.
CASO
Considere o trabalho de um estatístico contratado por empresa de produção de peças
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A segunda medida que vamos definir é a média (ou média aritmética). Ela é “encontrada pela adição dos valores
e a divisão do total pelo número de valores” (TRIOLA, 2005, p. 45). A fórmula para encontrar a média é dada por:
Em que lê-se “x barra”;
 é o valor da i-ésima observação do conjunto de dados, i=1, 2, 3, …, n;
 representa a soma de todos os valores pertencentes ao conjunto de dados;
 é o número de valores em uma amostra.
Vamos a um exemplo. Considere a tabela a seguir, que apresenta o número de empresas desativadas por ano
devido à crise econômica do país. São dados fictícios, a título apenas de demonstração.
Tabela 1 - O aumento crescente do número de empresas desativadas no Brasil entre 2014 a 2018, devido à crise 
econômica, puxa a média para cima.
Fonte: Elaborado pelas autoras, 2019.
Com base nos dados, o número médio de empresas desativadas por ano é igual a 88,2. Para encontrar este valor,
deve-se fazer:
Assim,
 e 
Substituindo na fórmula:
Por fim, a mediana é uma medida de tendência central que divide o conjunto de dados em duas partes iguais
(TIBONI, 2010). Ou seja, o valor da mediana se encontra no centro do conjunto de dados ordenados, em que o
número de elementos situados antes desse valor é igual ao número de elementos situados depois desse valor.
Para encontramos a mediana, devemos, primeiro, ordenar os dados e, na sequência, encontrar a posição do valor
Considere o trabalho de um estatístico contratado por empresa de produção de peças
automobilísticas. Como chefe do controle de qualidade, sua responsabilidade é apresentar
dados consistentes acerca da linha de produção e montagem. Para começar seu levantamento
das falhas, ele observa, no registro feito pelo operador, o número de paradas para manutenção
em uma das máquinas no período do mês que antecedeu a sua entrada na empresa (19 dias).
Verificou as seguintes anotações: 3, 6, 4, 6, 9, 1, 11, 7, 6, 4, 1, 9, 7, 10, 6, 2, 8, 5, 7. Após ordenar
os dados de forma crescente, obteve: 1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11.
Observando as frequências dos valores apresentados, percebeu que o número 6 tem quatro
ocorrências e, por ter a maior frequência, apresenta-se como única moda, caracterizando o
conjunto como unimodal. Descartando alguns dias em que as paradas foram feitas por
solicitação do gerente, em vistoria de rotina, as paradas foram de 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4,
gerando um conjunto multimodal de 4 modas: 1, 2, 3 e o 4.
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Para encontramos a mediana, devemos, primeiro, ordenar os dados e, na sequência, encontrar a posição do valor
da mediana. É preciso considerar que, para conjuntos de tamanho ímpar, a mediana será o elemento central do
conjunto de dados, ou seja, o elemento de posição . Se o tamanho do conjunto de dados for um número par,n
basta calcular a média dos dois elementos centrais, ou seja, a média dos elementos de posição .
Como exemplo, tome o seguinte conjunto de dados: 9, 1, 4, 5 e 2. Para encontrar a mediana, primeiro devemos
ordenar os dados: 1, 2, 4, 5, 9. Agora vamos calcular a posição da mediana. Como n = 5 e é ímpar, a mediana
estará na posição . Logo, a mediana da distribuição é igual a 4.
Supomos, agora, que o conjunto fosse composto por 6 elementos: 1, 2, 4, 5, 6 e 9. Logo, a mediana será dada pela
média dos dois números centrais do conjunto de dados ordenado, ou seja, .
Para que seja possível interpretar um conjunto de dados, muitas vezes é necessário um estudo além dos cálculos
das medidas de tendência centrais. Nestas situações, devemos calcular as medidas de variabilidade (ou de
dispersão) para verificar o quanto os valores de uma pesquisa estão dispersos ou afastados, por exemplo, da
média ou da mediana.
As principais medidas de variabilidade são: desvio-padrão, variância e coeficiente de variação. Segundo Tiboni
(2010, p. 214), “a variância é a medida de dispersão mais empregada, pois leva em consideração todos os valores
coletados para a variável em estudo. É o indicador de variabilidade mais confiável”. A variância auxilia no
entendimento de como os dados estão se comportando em torno da média do conjunto de dados a que
pertencem, relacionando os desvios das observações para com a média por meio do quadrado dos desvios. Para
o cálculo desta medida, utiliza-se a seguinte expressão:
De acordo com o entendimento da variância, podemos identificar, posteriormente, o desvio padrão do conjunto
de dados, apenas calculando a raiz quadrada da variância. Quando o conjunto em estudo apresenta seus dados
com uma dispersão pequena, em torno da média, este pode ser classificado como homogêneo, ou seja, os valores
se distanciam pouco da média. Logo, a classificação de dados homogêneos cabe aos conjuntos cujos dados
apresentam características semelhantes. Se os dados apresentam grande dispersão e características bastante
distintas entre si, o conjunto é classificado como heterogêneo.
Vejamos o conjunto de dados fictícios referente aos valores que os empreendedores de diferentes setores
arrecadaram nos anos de 2017 e 2018.
Tabela 2 - Arrecadação de diferentes setores apresenta a mesma média no biênio, mas com diferença 
significativa de variância.
Fonte: Elaborado pelas autoras, 2019.
Note que a média dos valores são iguais. Mas em qual ano os setores tiveram arrecadação mais regular? Ou seja,
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Note que a média dos valores são iguais. Mas em qual ano os setores tiveram arrecadação mais regular? Ou seja,
em qual ano houve mais igualdade entre os setores em relação aos valores arrecadados? Para responder a essa
questão, temos que calcular a variância e verificar a dispersão dos valores. Clique na interação a seguir e veja.
Para o ano de 2017 temos, aproximadamente:
Para o ano de 2018 temos, aproximadamente:
Observe que a variância em 2018 é menor que a variabilidade do ano de 2017. Isso quer dizer que os setores
obtiveram valores mais próximos um dos outros em 2018. Por outro lado, em 2017, os valores foram mais
diferentes e heterogêneos.
Segundo Ferreira (2009), quando os conjuntos de dados possuem diferentes unidades de medida, as suas
dispersões não podem ser comparadas pela variância ou pelo desvio padrão. Sendo assim, para este tipo de
situação, surgiu o chamado coeficiente de variação, medida que também mostra a variação dos dados em relação
à média, sendo também comparável, uma vez que é representada em porcentagem.
O coeficiente de variação é definido pela divisão entre o desvio padrão e a média de um conjunto, isto é:
É importante salientar que, quanto menor o coeficiente de variação, menor a dispersão dos dados. Note que,
neste ramo descritivo da Estatística, não é possível fazer generalizações dos resultados obtidos. Em contextos
maiores, utiliza-se a parte da Estatística conhecida como Inferência Estatística ou Indutiva.
1.3 Inferência Estatística
O aspecto mais importante da estatística inferencial é o processo de obter conclusões sobre os parâmetros da
população baseado em estatísticas amostrais (MARTINS, 2005). Para uma melhor compreensão, vamos
apresentar, primeiramente, os conceitos de amostra e população.Em seguida, veremos as formas de seleção da
amostra, para garantir melhores estimativas da população com determinada precisão, e, por fim, vamos
aprender como funciona o processo de Inferência Estatística.
1.3.1 População e amostra
A população é definida como o conjunto de todos os elementos, valores, pessoas, medidas, etc., que se pretende
estudar. O conceito de população, do ponto de vista matemático, tem a ver com elementos que possuem ao
menos uma característica em comum. Já a amostra é um subconjunto de todas as medidas de uma população
(FERREIRA, 2009).
Figura 1 - Do ponto de vista matemático, a amostra está na contida na população.
Fonte: Elaborado pelas autoras, 2019.
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Ela é utilizada em casos em que há incapacidade física, financeira ou territorial para se delimitar o planejamento
amostral e a coleta dos dados propriamente ditos. No entanto, a forma de retirar a amostra da população é de
suma importância, pois é necessário que ela reproduza a realidade do que está sendo estudado. Triola (2008)
afirma que dados coletados de forma descuidada podem ser tão inúteis que nenhum processamento estatístico
consegue salvá-los.
Por isso, para selecionar a amostra, é muito importante que as informações obtidas sejam suficientes para
garantir a representatividade de uma população, ou seja, o método utilizado deve resultar em uma amostra que
não apresente distorções.
1.3.2 Métodos de seleção da amostra
O censo é um estudo que envolve todos os elementos de uma população. No Brasil, o órgão responsável pelo
censo é o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O sinônimo é o termo recenseamento, mais
comumente aplicado para fazer referência à população de pessoas e caracterizado como um conjunto de
procedimentos operacionais com o objetivo de coletar, sistematizar e divulgar dados demográficos, econômicos
e sociais da população (constituída por todos os habitantes de um país ou uma região) em um momento ou
vários momentos especificados. (SASS, 2012, p. 133)
Entretanto, Guerra el al (2011) apresentam algumas desvantagens do censo, tais como:
• é caro;
• quase sempre está desatualizado;
• nem sempre é viável;
• é lento;
• admite erro processual e não tem confiabilidade de 100%.
Por isso, nem sempre é possível obter as informações de todos os elementos da população devido ao tempo, à
grande totalidade de indivíduos, à limitação de recursos e aos custos totais. Entretanto, a literatura disponibiliza
a amostragem como alternativa ao censo. Vieira (2013) destaca que as pesquisas realizadas por amostragem
podem ser utilizadas para obter informações tanto sobre populações humanas como não humanas, como, por
exemplo, de animais, produtos, água, moradia, etc.
Para iniciar um delineamento amostral, é necessário definir de forma clara e objetiva qual será a população em
estudo. A partir da delimitação precisa de todas as características dessa população é que se pode elaborar, então,
o planejamento amostral, que compreende desde o tamanho da amostra a ser coletada até a forma na qual essa
coleta será executada.
Existem diferentes tipos de amostragem, sendo categorizados entre amostragens probabilística e não
probabilística. Clique nas abas e veja a diferença.
Probabilística
Procedimento de amostragem em que cada membro da população tem probabilidade conhecida e que os
elementos sejam independentemente selecionados, ou seja, além de cada indivíduo possuir chance não-nula de
pertencer à amostra, a seleção de um deles, de forma alguma, irá influenciar na seleção de outro (FERREIRA,
2009).
Não probabilística
Consiste em uma técnica amostral na qual, por qualquer razão, alguns elementos da população não possuem a
mesma chance de pertencer à amostra. Esse tipo de amostragem é utilizado quando a população de estudo não é
totalmente acessível, sendo realizada a esmo, ou seja, sem sorteio (FERREIRA, 2009).
Dentro da amostragem probabilística, mais utilizada, existem vários métodos de seleção que garantem que todo
o elemento pertença à amostra com probabilidade conhecida e diferente de zero. Clique nas abas e veja os tipos.
• Amostragem aleatória simples
É o processo mais elementar e frequentemente utilizado da amostragem probabilística. Trata-se de um
•
•
•
•
•
•
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É o processo mais elementar e frequentemente utilizado da amostragem probabilística. Trata-se de um
método de sorteio, no qual os elementos são selecionados até que a amostra esteja completa. Segundo
Triola (2008), em uma amostra aleatória, os elementos da população são escolhidos de forma que cada
um deles tenha igual chance de figurar na amostra.
• Amostragem sistemática
É um tipo de amostragem probabilística em que o plano de amostragem é obtido por critério no qual são
tomados intervalos regulares e de mesmo tamanho entre as unidades da amostra até compor uma
amostra completa (FERREIRA 2009). Trata-se de uma variação da amostragem aleatória simples,
conveniente quando a população está naturalmente ordenada.
• Amostragem aleatória estratificada
Consiste na subdivisão da população em, no mínimo, duas subpopulações (ou estratos) que
compartilham das mesmas características e, em seguida, seleciona-se uma amostra de cada estrato
(TRIOLA, 2008), o que caracteriza esse processo como amostragem probabilística. Uma das principais
razões de se usar a estratificação se fundamenta- na premissa de que esse processo leva a um ganho de
precisão na estimação de parâmetros da população. Isso realmente ocorre, pois é possível subdividir
uma população heterogênea em subpopulações internamente homogêneas. (FERREIRA, 2009)
• Amostragem por conglomerados
Esse método de seleção, segundo Triola (2008), dá-se pela divisão da população em seções ou
conglomerados. Em seguida, escolhe-se algumas dessas seções para, finalmente, tomar todos os
elementos das seções escolhidas. Porém, os conglomerados muitas vezes não são do mesmo tamanho,
dificultando o controle da amplitude da amostra.
A diferença entre a amostragem por conglomerados e a estratificada é que a segunda utiliza uma amostra
composta por todos os elementos dos conglomerados selecionados. Por outro lado, a primeira utiliza uma
amostra aleatória simples de cada estrato. (TRIOLA, 2008)
Considerando os tipos de amostragem não probabilísticas, as mais utilizadas são:
• Amostragem por conveniência: utilizada nos casos em que o pesquisador não conhece a chance de um 
elemento pertencer a uma amostra, pois este tipo de amostragem seleciona apenas os elementos da 
população acessíveis e disponíveis no momento, como, por exemplo, um indivíduo que esteja passando 
pelo entrevistador no período da pesquisa. Em alguns casos, os resultados da amostragem por 
conveniência podem ser bons, mas em outros podem apresentar tendenciosidade. (TRIOLA, 2008)
• Amostragem por quotas: nesta amostragem, a população é dividida em classes, e os elementos da 
amostra são selecionados conforme à sua proporção na população total. Este tipo de seleção de amostra é 
muito utilizado em pesquisa eleitoral.
Tendo definido o conceito de população, amostra e os principais métodos de amostragem, vamos entender agora
o ramo da Estatística que é capaz de fazer a aferição da população a partir de uma amostra.
1.3.3 O que é Inferência Estatística, para que serve e quando se utiliza?
A Inferência Estatística é definida por Martins (2006) como um processo de raciocínio indutivo pelo qual é
possível tirar conclusões do particular para o geral – sendo que esse raciocínio é basicamente dedutivo e oposto
ao raciocínio matemático. Além disso, vale dizer que “[...] o aspecto essencial da Estatística é o de proporcionar
métodos inferenciais, que permitam conclusões que transcendam os dados obtidos inicialmente”. (CRESPO,
1995, p. 13)
Este processo é utilizado quando se pretende estudar uma característica a partir de apenas alguns dos elementos
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Este processo é utilizado quando se pretende estudar uma característica a partir de apenas alguns dos elementos
que a compõem, servindo para identificar aspropriedades da população através das propriedades encontradas
na amostra.
Figura 2 - O processo de Inferência Estatística permite chegar a conclusões do particular para o geral – da 
amostra para a população.
Fonte: Elaborado pelas autoras, 2019.
Vamos a um exemplo. Suponha que você seja gestor da área de produção de uma empresa fabricante de
chuveiros. Considere ainda que um novo tipo de chuveiro foi produzido e você deseja investigar se o tempo de
duração de vida do novo produto é maior que o do antigo. Então, de um total de 100 chuveiros produzidos, 20
são selecionados para teste, sendo utilizados até queimar. Assim, a duração/dia do chuveiro é registrada. Para
este caso, temos que a população é dada por todos os 100 chuveiros produzidos, e a amostra é composta pelos
20 chuveiros selecionados para a realização do teste.
Conforme Santos et al (2016), a amostra, se bem aplicada, possibilita que o administrador tome decisões com
confiança. Além disso, os autores afirmam que “as escolhas somente apresentarão resultados eficientes se
tiverem como base dados de exatidão ou de alguma forma comprovada pelo uso adequado dessas amostras”.
(SANTOS et al, 2016, p. 3)
Diante disso, a Inferência Estatística vem sendo muito utilizada por empreendedores para verificar a satisfação
de seus clientes, avaliar indicadores que permitem conhecer as condições de produção e, dentre outras
aplicações, tomar decisões em relação à ampliação de novos negócios e à criação de novos produtos, bem como a
sua inserção no mercado.
Tendo em vista que, para Dornelas (2003), o empreendedor deve interagir com o seu ambiente para tomar as
melhores decisões, além de assumir as funções de administrador para atingir seus objetivos, vejamos agora
alguns dados estatísticos que caracterizam o empreendedorismo no Brasil.
1.4 Estatísticas de empreendedorismo
É de conhecimento comum que atualmente o empreendedorismo vem se destacando de forma bastante
significativa no Brasil. Segundo Schumpeter (1982), os empreendedores são capazes de impulsionar o
crescimento econômico ao introduzir inovações no mercado, tornando ultrapassados os produtos e tecnologias
pré-existentes. Além disso, o tema empreendedorismo vem sendo muito discutido e estimulado a ponto de se
acreditar, atualmente, que o empreendedor seja o motor da economia e um agente de mudanças. (MARTINS,
2013)
O Sebrae (2016) afirma que no Brasil, em dezembro de 2016, havia 22 milhões de trabalhadores por conta
própria e 6,6 milhões de inscritos como Microempreendedor Individual (MEI). Em 4 anos, esse nível de
formalização triplicou. O Sebrae ainda diz que, para compreender melhor o fenômeno e conhecer mais a fundo as
características e necessidades dos microempreendedores, é preciso um trabalho constante de pesquisa.
Portanto, vale conhecer alguns dados estatísticos relacionados ao perfil do empreendedor brasileiro, já que os
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Portanto, vale conhecer alguns dados estatísticos relacionados ao perfil do empreendedor brasileiro, já que os
resultados mostram que o perfil dos MEI é de extrema valia para o aperfeiçoamento de estratégias voltadas para
este público. (SEBRAE, 2016)
1.4.1 Perfil do Empreendedor
No âmbito geral, de acordo com o Sebrae (2016), do total de Microempreendedor Individual (MEI) registrados
no Brasil, 52,4% são do sexo feminino e 47,6% do sexo masculino.
Figura 3 - Há mais mulheres que homens registrados como microempreendedores no Brasil.
Fonte: Elaborado pelas autoras, 2019.
Em relação à idade, a Conaje (2017) divulgou que a maioria dos empreendedores está compreendida na faixa
etária de 26 a 35 anos. Dos 18 a 20 anos, o percentual é o mais baixo.
Figura 4 - Percentual de empreendedores no Brasil pela faixa etária indica maioria entre 26 e 35 anos.
Fonte: Elaborados pelas autoras, 2019.
Analisando o nível de escolaridade dos empreendedores, temos que:
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Analisando o nível de escolaridade dos empreendedores, temos que:
Figura 5 - Percentual de jovens empreendedores de acordo com o grau de instrução indica o maior índice na pós-
graduação.
Fonte: Elaborado pelas autoras, baseado em CONAJE, 2017.
Diante da explanação acerca da relevância do empreendedorismo na atualidade e a par do perfil do
empreendedor como sendo, em sua maioria, jovens entre 26 e 35 anos e, no geral, com escolaridade a partir do
ensino superior, vejamos as principais áreas de atuação em que os eles tendem a se alocar.
1.4.2 Setores de atuação dos empreendedores
Considerando a distribuição por sexo conforme o setor de atuação, em dezembro de 2016, tem-se que, para os
microempreendedores do sexo masculino, a maioria atua na construção civil (93%). Por outro lado, para as
mulheres, este é o setor com menor índice. Note, também, que as microempreendedoras têm maior atuação no
setor da indústria (55%), serviços e comércio. (SEBRAE, 2016)
Figura 6 - Distribuição por sexo conforme tipo de empreendimento mostra equilíbrio em alguns áreas e 
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Figura 6 - Distribuição por sexo conforme tipo de empreendimento mostra equilíbrio em alguns áreas e 
discrepâncias em outras.
Fonte: Elaborada pelas autoras, 2019.
Atualmente, devido à ascensão da tecnologia, os empreendedores estão investindo em ideias inovadoras
relacionados à internet, seja na criação de aplicativos, em educação e jogos online. Além disso, pode-se observar
que, com a tendência , esse tema vem se tornado alvo de inovação. Assim, com a união da tecnologia, osfitness
empreendedores estão sempre em busca de novas ideias para se manter no mercado.
Síntese
Concluímos os estudos da unidade, com a introdução a diversos conceitos e elementos da Estatística. Através do
conteúdo abordado, conseguimos apresentar e compreender questões sobre o que é a Estatística, quais são os
seus objetivos e a sua importância para o desempenho do trabalho de diferentes profissionais e no cotidiano da
população em geral, bem como a sua relação bem próxima com o empreendedorismo.
Nesta unidade, você teve a oportunidade de:
• conhecer a história da Estatística, bem como sua importância e aplicabilidade em diferentes áreas do 
conhecimento.
• conceituar e calcular as principais medidas de tendência central e de dispersão.
• diferenciar as classificações da Estatística descritiva e inferencial;
• definir os conceitos de população e amostra;
• ter contato com os métodos mais populares de amostragem probabilística e não probabilística.
• perceber a relação da área com o empreendedorismo contemporâneo.
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Universidade Federal de Juiz de Fora. 2013. Disponível em: . Acesso em: 18/09/2019.
	Introdução
	1.1 O que é Estatística?
	1.1.1 História da Estatística
	1.1.2 Definição de Estatística
	1.2 Importância da Estatística no empreendedorismo
	1.2.1 Contribuição da Estatística no ramo empresarial
	1.2.3 Estatística Descritiva
	1.3 Inferência Estatística
	1.3.1 População e amostra
	1.3.2 Métodos de seleção da amostra
	Amostragem aleatória simples
	Amostragem sistemática
	Amostragem aleatória estratificada
	Amostragem por conglomerados
	1.3.3 O que é Inferência Estatística, para que serve e quando se utiliza?
	1.4 Estatísticas de empreendedorismo
	1.4.1 Perfil do Empreendedor
	1.4.2 Setores de atuação dos empreendedores
	Síntese
	Bibliografia