Slides videoaula 02

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

1
Probabilidade e Estatística
Ms. Eng. Claudio Ferreira de Carvalho
2
AULA 02
Noções de estatística – coleta de dados – Variáveis 
O que é estatística
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Metodologia de análise de números, dando a eles significado.
Algoritmos computacionais são de grande importância para análises 
estatísticas.
Da sentido a conjuntos de dados
Precisam ser utilizados com 
critério para evitar desvios
3
O que é estatística - Diferenças
Descritiva: é empregada para caracterizar a amostra em 
estudo. (descreve os dados)
Inferencial ou Indutiva: permite elaborar hipóteses em 
relação à amostra estudada e tirar as conclusões para o todo. 
(toma decisões)
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Dados
São informações obtidas a partir de medições de grandezas, 
resultados de pesquisas, respostas a questionários ou 
contagens em geral.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
4
População estatística
São todos os elementos que possuem a característica que 
desejamos estudar.
É uma parte da população escolhida com a utilização de uma 
técnica de amostragem. 
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Amostra
Um subconjunto finito de uma população.
Uma parte da população escolhida através de uma técnica de 
amostragem.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
5
Amostra significativa
Deve apresentar, em escala reduzida, todas as características 
qualitativas e quantitativas do universo reproduzido.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Amostragem
Cada elemento da população deve ter a mesma chance de 
ser escolhida, o que garante à amostra o caráter de 
representatividade.
As conclusões relativas à população 
vão estar baseadas nos resultados 
obtidos dessa amostragem.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
6
Técnicas de Amostragem
Durante a amostragem deve-se evitar vieses que podem ser 
ideológicos ou por adoção de critérios errados.
Vieses ideológicos nem deveriam ser comentados em cursos 
de estatística, porém muitas vezes os critérios científicos são 
subjugados por interesses escusos. 
Esconder a realidade
Promover elementos
Divulgar ideologias
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Amostragem Aleatória e Não Aleatória
Aleatória
Todos os elementos têm 
a mesma probabilidade 
de serem escolhidos
Não aleatória
Voluntária
Pesquisa disponibilizada para 
quem desejar participar
Exemplo: um link de internet
Por conveniência
Pesquisa disponibilizada para 
participantes escolhidos
Exemplo: pesquisa de 
satisfação de lojas ou 
atendimentos telefônicos
Participantes 
sorteados em 
toda a população
Escolha dos 
participantes é seletiva
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
7
Coleta de dados
Pode ser feita sobre elementos informativos coletados pelo 
próprio pesquisador ou através de questionários.
Exemplos: 
Nascimentos; 
Casamentos; 
Datas de compra;
Datas de fabricação;
Etc.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Crítica de dados
Considerações sobre os dados que devem ser feitas para 
evitar:
Falhas;
Imperfeições;
Erros grosseiros;
Etc.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
8
Variáveis Qualitativas
Informações não numéricas. 
Atributos classificados em categorias.
Exemplos:
Tipo sanguíneo (A, B, AB ou O).
Cor dos olhes (Az, Vd, Castanho).
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Variáveis Qualitativas Nominais
Quando os valores são 
classificados em categoria ou 
classes não ordenadas.
Exemplo: Tipos sanguíneos.
B, não é maior que A
AB, não é maior que B
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
9
Variáveis Qualitativas Ordinais
Quando os valores são ou 
podem ser ordenados: 
Exemplo: Escolaridade:
Sem Escolaridade.
Ensino Fundamental.
Ensino Médio.
Ensino Superior.
Pós Graduação.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Pesquisados com Ensino Médio possuem mais 
escolaridade que os com Ensino Fundamental 
Variáveis Quantitativas
Dados compostos de informações obtidas por medições de 
grandezas.
Representam quantidades mensuráveis, resultados são 
números de uma certa escala. 
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
10
Variáveis Quantitativas Contínuas
Informações obtidas por medições.
Pode assumir valor entre dois limites (não precisam ser 
inteiros). 
Representam quantidades mensuráveis.
Exemplos: 
Pesos;
Estaturas;
Comprimento;
Renda.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
Variáveis Quantitativas Discretas
Informações obtidas por medições.
Só pode assumir valores pertencentes a um conjunto 
específico. 
Números inteiros.
Exemplos: 
Alunos na sala;
Filhos do casal;
Bolsas em estoques.
Ms. Eng. Claudio F de Carvalho
11