METODOS QUANTITATIVOS- UNIDADE 1

Prévia do material em texto

MÉTODOS QUANTITATIVOS
UNIDADE 1
PROFESORRA: DEBORA BARBOSA FERNANDES DE CARLI
Nos dias atuais, está sendo exigido que os alunos no nível de graduação, de quase todas as áreas de estudo, cursem pelo menos uma disciplina relacionada com estatística, o estudo dos métodos estatísticos tem alcançado um papel proeminente na formação educacional dos alunos que se originam de uma variedade de campos de conhecimento e áreas acadêmicas distintas.
A palavra estatística, derivada do termo latino status (estado), parece ter sido introduzida na Alemanha, em 1748, por Achenwall. Atualmente, a Estatística é reconhecida como uma ciência capaz de obter, sintetizar, prever e fazer inferências a partir de dados.
A estatística para adquirir o status de disciplina científica nomotética, isto é, ter a capacidade de postular a verdade, e não puramente ideográfica ou descritiva, teve que esperar pelo desenvolvimento do cálculo das probabilidades, que lhe viria a fornecer a linguagem e o aparelho conceptual permitindo a formulação de conclusões com base em regras indutivas.
CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA
Estatística “é a ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados numéricos para o estudo de fenômenos naturais, econômicos e sociais, utilizando-se das teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos” (MOORE et al., 2006, p. 5). 
Para Machado (2010, p. 12), estatística é a “ciência que dispões de processos para recolher, organizar, classificar, e apresentar conjuntos de dados”.
A estatística tem como objetivo compreender uma realidade específica para tomada de decisões. 
Nakamura (2017) escreve que a estatística tem aplicação nas mais diversas áreas do conhecimento, pois diante do crescimento de setores como inteligência de mercado e Big Data nas empresas, a relevância da estatística aumenta ainda mais, nas indústrias, a estatística tem muitas aplicações, desde os estudos para implantação de fábricas até a avaliação das necessidades de expansão industrial na pesquisa e desenvolvimento de técnicas, produtos e equipamentos; nos testes de produtos; no controle da qualidade e da quantidade; no controle de estoques; na avalia- ção de desempenho das operações; nas análises de investimentos operacionais; nos estudos de produtividade; na previsão de acidentes de trabalho; no planejamento de manutenção de máquinas e equipamentos de uma forma geral e específica .
Na área financeira, na avaliação e na seleção de investimentos, no estudo e no desenvolvimento de modelos financeiros, no desenvolvimento de informações gerenciais, na definição, na análise e no acompanhamento de carteiras de investimentos, nas análises de fluxo de caixa, na avaliação e na projeção de indicadores financeiros, na análise das demonstrações contábeis ou financeiras, no desenvolvimento e no acompanhamento de produtos e serviços. 
Método é uma palavra que tem derivação na língua grega – methodos. “Met” quer dizer “através de” ou “por meio de”, e “hodós” significa “caminho”a palavra método significa caminho para meta, sempre que você tiver uma meta precisará de um caminho, de um método.
O método sinaliza que as hipóteses para um problema ou para uma oportunidade precisam seguir um caminho que já esteja predeterminado para que se obtenham resultados seguros e confiáveis, embora, muitas vezes, esse caminho não
possa por si só trazer garantias de que os resultados esperados serão realmente alcançados. 
O método estatístico pode nos ajudar a tomar decisões científicas e inteligentes em tais situações. 
Decisões tomadas pela utilização de métodos estatísticos são chamadas de suposições fundamentadas. 
Decisões tomadas sem a utilização de métodos estatísticos (ou científicos) representam meras suposições e, por essa razão, podem se revelar não confiáveis. 
Método experimental: consiste em manter constante todas as variáveis (causas), exceto uma, que sofrerá variações para se observar os respectivos efeitos, caso existam, esse método é mais usado em ciências como a física e a química. Exemplo: para fazer café você usa 1/2 litro de água, 3 colheres de café, um coador, 4 colheres de açúcar. Se você repetir essa receita diversas vezes é provável que todas as vezes você tenha o mesmo tipo de resultado. Todavia, se for alterado algum dos fatores, como aumentar quantidade de água, por exemplo, o café ficará mais aguado, se aumentar o açúcar, ficará mais doce e assim por diante.
• Método estatístico: diante da impossibilidade de manter as causas constantes (nas ciências sociais, por exemplo), admitem-se todas essas causas presentes, variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado,
que influências cabem a cada uma delas. Esse método é o mais utilizado em estatística. Exemplo: uma empresa teve uma queda nas vendas no mês de julho. Os estudos indicam que esse mês foi férias escolares, aumentou o fluxo de turistas na região, porém, foi mais frio, nosso concorrente baixou o preço dele, nosso produto perdeu em qualidade. Qual desses fatores poderia ter feito as vendas dessa empresa cair? 
O MÉTODO ESTATÍSTICO 
ESTATÍSTICA DESCRITIVA OU DEDUTIVA
 
É a parte da estatística que trabalha com a organização e apresentação dos dados. 
Pega os dados brutos de uma pesquisa e os deixa organizados, por exemplo: em ordem crescente ou decrescente.
ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU INDUTIVA
 
É o conjunto de técnicas que são utilizadas para que se consiga identificar relações entre variáveis que representem ou não relação de causa ou efeito. 
Na estatística inferencial ou indutiva se pretende inferir, ou seja, deduzir as características de uma população partindo de dados que foram observados em uma amostra de indivíduos dessa população.
Diariamente, tomamos decisões que podem ser de natureza pessoal (que roupa vestir, o que comer, como vou para o trabalho), relacionadas aos negócios (comprar ou vender, solicitar ou não um orçamento), ou ainda, de qualquer outra natureza.
Muitas dessas decisões acabam sendo tomadas em condições de incerteza. Muitas vezes, as situações ou os problemas que enfrentamos no mundo real não têm uma solução precisa ou definitiva.
O método estatístico pode nos ajudar a tomar decisões científicas e inteligentes em tais situações, decisões tomadas pela utilização de métodos estatísticos são chamadas de suposições fundamentadas. 
Decisões tomadas sem a utilização de métodos estatísticos (ou científicos) representam meras suposições e, por essa razão, podem se revelar não confiáveis. 
Vários conjuntos de dados que estão em seus formatos originais são demasiadamente extensos, especialmente aqueles coletados por órgãos federais, estaduais, de empresas que operam na bolsa de valores.
Uma consequência desse fato é que tais conjuntos de dados não são muito proveitosos no que diz respeito a extrair conclusões ou tomar decisões, é mais fácil tirar conclusões de diagramas e tabelas resumidas do que da versão original de um conjunto de dados, dessa forma, torna-se necessário reduzir os dados a um tamanho adaptado, construindo tabelas, elaborando gráficos, ou calculando medidas resumidas, tais como médias. 
A parcela da estatística que auxilia a fazer esse tipo de análise estatística é chamada de estatística descritiva, se chama estatística descritiva a parte da estatística que trabalha com a organização e apresentação dos dados, é a parte da estatística que pega os dados brutos de uma pesquisa e os deixa organizados, por exemplo: em ordem crescente ou decrescente. 
POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO 
POPULAÇÃO
Quando falamos em população, censo e amostra dentro da estatística estamos falando em conjuntos dos quais podemos obter informações. Essas diferenças conceituais trataremos a partir de agora nos próximos subtópicos. 
Na linguagem comum do dia a dia, população significa o conjunto de habitantes de um país, uma região, uma cidade. 
Em estatística, a palavra população tem significado mais geral. População é o conjunto de elementos sobre os quais o pesquisador quer informações.
A populaçãopode ser finita ou infinita. Finita quando seus elementos podem ser contados, como é o caso de alunos matriculados em uma escola, palavras em um texto, carros que passam sobre uma ponte em determinado dia. E infinita quando não é possível contar seus elementos, como acontece com o número de grãos de areia em uma praia ou o número de habitantes do planeta. Portanto, na prática, populações muito grandes para serem contadas são consideradas infinitas na estatística, embora sejam matematicamente finitas.
População também é conhecida como conjunto universo, pois é aquele conjunto do qual desejamos extrair a informação e cujos elementos têm, pelo menos, uma característica comum, a qual está inserida no contexto daquilo que desejamos analisar. 
 
CENSO
O censo é o tipo de estudo estatístico que abrange todos os elementos da população.
Se, em nossa pesquisa, resolvermos consultar todos os alunos, ou seja, todos os elementos da população, fazendo o questionamento a cada um deles, sem exceção, realizaremos um censo.
No Brasil, os censos oficiais são feitos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), uma fundação pública de administração federal mais conhecida pela sigla IBGE, com sede na cidade do Rio de Janeiro.
Para a realização do censo demográfico, os pesquisadores do IBGE visitam todos os domicílios do país. Aplicam um questionário e depois apuram os dados, organizam, analisam as informações coletadas e as publicam. 
Esses dados podem ser encontrados nas publicações do IBGE, informações sobre número de residentes no país por sexo e por grupo de idade, número de domicílios no país, distribuição das famílias segundo a renda, registros de nascimentos, óbitos, casamentos, divórcios etc... No entanto, nem sempre é possível fazer censo porque isso demora tempo e consome muito dinheiro. 
9
É chamado método de amostragem os critérios que são necessários para selecionar os elementos que comporão uma amostra. Dependendo do critério adotado, se terá um tipo de amostra. 
Esses métodos também são chamados de técnicas de amostragem que se dividem em PROBABILÍSTICA E NÃO PROBABILÍSTICA.
A amostra é uma parte da população (um subconjunto), a partir da qual se pode auferir conclusões acerca desta mesma população. Assim, se observa o caráter de representatividade da amostra.
A maior parte dos estudos estatísticos é geralmente feito por meio de amostras, uma vez que a maioria das populações é constituída por um número muito grande de elementos (indivíduos ou objetos), resultando, consequentemente, em quantidade muito grande de dados.
O processo de obter as amostras é denominado amostragem.
MÉTODOS DE AMOSTRAGEM
10
PROBABILÍSTICA
Os métodos probabilísticos de amostragem baseiam-se em um princípio chamado equiprobabilidade, isto é, todos os indivíduos da população têm as mesmas probabilidades de fazerem parte da amostra. 
É recomendado que, sempre que possível, seja utilizado os métodos probabilísticos, pois são os que mais garantem a representatividade da amostra.
Tipos de amostra probabilísticas: CASUAL SIMPLES, SISTEMÁTICA E ESTRATIFICADA.
AMOSTRA CAUSAL SIMPLES
Amostra casual simples ou amostra aleatória simples é a amostra constituída por elementos retirados inteiramente ao acaso da população. Isso significa que todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser selecionados para a amostra.
AMOSTRA ESTRATIFICADA
Quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias distintas, uma amostra casual simples não representa bem a população. Nesses casos, é preciso obter uma amostra estratificada. Para isso, é necessário separar os elementos de categorias distintas em estratos e depois coletar, em cada estrato, uma amostra casual simples. O número de elementos retirados de cada estrato deve ser proporcional ao número deles na população.
11
AMOSTRA SISTEMÁTICA
Nos itens anteriores, ficou demonstrado que é fácil coletar amostras casuais simples e amostras estratificadas quando as populações são pequenas e as unidades estão claramente identificadas, como é o caso de alunos de uma escola, empregados de uma empresa, clientes de um serviço. 
No entanto, é extremamente complicado ou podemos dizer, impraticável, usar essa técnica para obter amostras de populações grandes como a dos moradores da cidade de São Paulo ou do Rio de Janeiro, por exemplo. Não existe uma lista com os nomes de todos os moradores de onde sortear a amostra.
Para esses casos, podemos coletar uma amostra sistemática, ou seja, planejar um sistema que nos permita selecionar os elementos que construirão a amostra. Se quisermos coletar uma amostra de 25% das 16 pessoas que estão em uma fila, podemos sortear um número entre 1 e 4. Se sair o número 4, a quarta pessoa pertencerá à amostra. 
Depois, tomamos para a amostra a quarta pessoa de cada quatro e teremos, assim, 25% da população, a figura a seguir nos mostra de maneira mais clara.
12
NÃO PROBABILÍSTICA
Nem sempre se consegue fazer uma amostra probabilística, as vezes para que os custos sejam reduzidos, ou para que se tenha uma maior facilidade de se conseguir fazer a pesquisa, se usa o método não probabilístico, que selecionam os indivíduos por outros critérios. 
Os tipos de amostra não probabilísticas apresentadas neste livro são a amostra POR QUOTAS, A AMOSTRA POR CONVENIÊNCIA E A AMOSTRA DE VOLUNTÁRIOS.
POR QUOTAS
Uma amostra é coletada por quotas quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias visivelmente diferentes e o fato de pertencer à determinada categoria afeta a informação que se busca. 
Nesse caso, não é feito o sorteio, ao contrário: são selecionadas as unidades que comporão a amostra por julgamento, pois são chamados para a amostra pessoas que o pesquisador entende como preenchendo os requisitos da quota. As quotas são planejadas antes de se fazer a amostragem e não precisam ser de tamanho proporcional ao que existe na população. Se um grupo é muito pequeno, deve entrar na quota.
13
AMOSTRA DE VOLUNTÁRIOS
A amostra de voluntários é composta por pessoas que se ofereceram para participar da amostra. Em geral, essas pessoas têm grande interesse no assunto. O critério para pertencer à amostra é do pesquisado, não do pesquisador. 
Por essa razão, os resultados podem ser muito tendenciosos.
Por exemplo, se um professor pedir que três alunos se apresentem como voluntários para explicar uma atitude coletiva (como o fato de toda a classe ter se recusado a fazer uma prova), é provável que os líderes se apresentem, e não o rapaz tímido que queria fazer a prova.
AMOSTRA INTENCIONAL OU POR CONVENIÊNCIA
Essa técnica é muito comum e consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível ao pesquisador. Portanto, os indivíduos que estarão nessa pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis e o pesquisador tem fácil acesso a eles e não porque eles foram selecionados por meio de um critério estatístico. 
Geralmente essa conveniência representa uma maior facilidade operacional e baixo custo de amostragem. A amostra intencional é constituída pelas unidades às quais o pesquisador tem fácil acesso. 
Por exemplo, o professor que toma os alunos de sua classe como amostra de toda a escola está usando uma amostra de conveniência.
14
AMOSTRA INTENCIONAL OU POR CONVENIÊNCIA
Essa técnica é muito comum e consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível ao pesquisador. Portanto, os indivíduos que estarão nessa pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis e o pesquisador tem fácil acesso a eles e não porque eles foram selecionados por meio de um critério estatístico. 
Geralmente essa conveniência representa uma maior facilidade operacional e baixo custo de amostragem. A amostra intencional é constituída pelas unidades às quais o pesquisador tem fácil acesso. 
Por exemplo, o professor que toma os alunos de sua classe como amostra de toda a escola está usando uma amostra de conveniência.
15
Em toda a pesquisa deve existir um cuidadopara que o erro não ocorra. 
 Quando se está trabalhando com amostras existem dois tipos de erros que podem ocorrer, os erros amostrais, também conhecidos como erros aleatórios e os erros não amostrais, também conhecidos como erros sistémicos.
ERROS DE AMOSTRAGEM
ERROS AMOSTRAIS OU ALEATÓRIOS
Ocorrem quando existe uma diferença entre o valor obtido na amostra e o parâmetro de interesse da população.
ERROS NÃO AMOSTRAIS OU SISTÉMICOS
Ocorrem quando os dados amostrais são coletados, registrados ou analisados de maneira errada, os erros sistemáticos são muitas vezes consistentemente repetidos ao longo do tempo.
16
VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS
Variável em uma pesquisa estatística é aquilo que se está investigando, ou seja, é o objeto da pesquisa. 
Por exemplo, se perguntarmos quantos livros alguém lê por ano, a variável será: o número de livros lidos por ano; mas se estivermos pesquisando a altura de determinado grupo de pessoas, a altura é que será a variável; outros tipos de variáveis podem ser pesquisadas como o nível de instrução, religião, cor dos olhos, peso, estado civil, nacionalidade, raça, número de habitantes de um bairro, número de pessoas que moram em determinado endereço etc.
Uma variável em estatística é a observação de uma característica em uma amostra ou em uma população. É uma informação que pode variar de elemento para elemento. Essa observação pode ser um atributo, uma contagem, uma classificação ou uma medição. São essas características que definem os diferentes tipos de variáveis. 
TIPOS DE VARIÁVEIS
Inicialmente, existe uma divisão principal para as variáveis estatísticas, que consiste em dividi-las em dois grandes grupos chamados de variáveis quantitativas e variáveis qualitativas .
O primeiro é chamado de variáveis qualitativas, esse grupo de variáveis também é conhecido por variáveis categóricas, ou, ainda, variáveis por atributos.
O segundo grupo é chamado de variáveis quantitativas.
Quando estamos falando em variáveis quantitativas, estamos nos remetendo automaticamente a quantidade.
Esses dois grandes grupos que descrevemos aqui, ainda se dividem em subgrupos, em que são mais especificados. 
18
Lembrando que as variáveis qualitativas têm como resposta os atributos, elas se classificam em nominais e ordinais. 
As variáveis qualitativas nominais são aquelas em que não se consegue identificar uma ordem, uma hierarquia. São as de mensuração mais simples, pois são apenas um atributo associado a cada um dos resultados da variável.
São exemplos de variáveis qualitativas nominais: cor dos olhos, religião, raça, sexo. 
As variáveis qualitativas nominais, quando possuírem apenas duas opções de resposta, serão chamadas de variáveis qualitativas nominais dicotômicas, ou simplesmente dicotômicas ou binárias. 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS NOMINAIS 
VARIÁVEIS QUALITATIVAS ORDINAIS 
As variáveis qualitativas ordinais serão consideradas dessa forma sempre que conseguir se estabelecer uma ordem, uma hierarquia entre as respostas obtidas, dessa forma, é o contrário das nominais. 
As variáveis qualitativas ordinais, como o próprio nome sugere, têm uma ordem nas respostas, elas têm um atributo, assim como as qualitativas nominais, mas esse atributo possui uma ordem associada.
As variáveis qualitativas ordinais também podem ser classificadas com variáveis intervalares. Por exemplo, se, em uma pesquisa, em vez de perguntarmos a idade perguntarmos a faixa etária, não saberemos quantas pessoas há em
cada uma das idades, mas saberemos o intervalo em que cada um dos entrevistados está.
19
As escalas nominais são meramente classificativas, permitindo descrever as variáveis ou designar os sujeitos, sem recurso à quantificação.
 É o nível mais simples de representação, baseado no agrupamento e classificação de elementos para a formação de conjuntos distintos. As observações são divididas em categorias segundo um ou mais dos seus atributo, nesse tipo de escala, dividem-se os indivíduos conforme sejam iguais ou não em relação a uma característica 
 
ESCALAS DE MEDIDA 
Existem quatro classificações para as escalas de medida que são: as nominais, as ordinais, as de intervalo e as de razão.
ESCALAS NOMINAIS 
ESCALAS ORNINARIAS 
Nas escalas ordinais, os indivíduos ou as observações distribuem-se segundo uma certa ordem, que pode ser crescente ou decrescente, permitindo estabelecerem-se diferenciações. A escala ordinal é a avaliação de um fenômeno em termos da sua situação dentro de um conjunto de patamares ordenados, variando desde um patamar mínimo até um patamar máximo. Geralmente, designam-se os valores de uma escala ordinal em termos de numerais, sendo estes apenas modos diferentes de expressar o mesmo tipo de dados .
O que distingue uma escala nominal da ordinal é a possibilidade de se estabelecer ordem para as categorias nas quais os dados são classificados de acordo com uma sequência com significado. 
20
Bons estudos!
21