Tema 6 - Técnicas de Análise de Dados em Manejo e Conservação

Prévia do material em texto

MÓDULO 1
TIPOS DE FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS
Estatística descritiva
Que tem por objetivo analisar padrões de variação por meio da tabulação de dados.
Variáveis - Grupo de características que interessam à análise do objeto de estudo.
As variáveis quantitativas dividem-se em outras duas subcategorias: discreta e contínua.
Assim como a variável quantitativa, a qualitativa possui duas subcategorias: nominal e ordinal.
População e amostra
Para a estatística, uma população é o conjunto formado por todos os elementos que compõem o objeto de estudo, podendo ser de dois tipos: finita ou infinita.
População finita – população cujo tamanho real é conhecido.
População infinita – população cujo tamanho real não pode ser definido, apenas estimado.
Uma amostra é conceitualmente definida como uma parte finita de uma população , um subconjunto a ser observado para obtenção de dados, ou seja, um recorte da realidade feito em um local e em um tempo específicos.
Amostragem e coleta de dados
Realizar uma amostragem significa capturar uma determinada quantidade de indivíduos da espécie e estudá-la. Assim, todas as conclusões obtidas a partir da análise da amostra serão consideradas o padrão para toda a população.
Aplicações das análises descritivas básicas em manejo e conservação.
A primeira e uma das mais importantes etapas da análise de um conjunto de dados é organizá-los de forma que permitam a realização de múltiplas análises com a menor manipulação possível, minimizando possíveis erros.
Após essa primeira avaliação, podemos prosseguir para o início das análises estatísticas descritivas propriamente ditas. Para isso, utilizaremos as seguintes ferramentas: frequência absoluta (número de vezes que determinado valor ou categoria se repete em um conjunto) e frequência relativa (proporção do número de vezes que determinado valor ou categoria se repete em um conjunto em relação ao tamanho do conjunto), apresentadas na forma de gráficos e tabelas.
Tanto as frequências absolutas como as relativas são ferramentas poderosas para o entendimento dos padrões de uma população e podem ser apresentadas nos estudos por meio de tabelas ou gráficos.
Toda amostragem deve ser feita considerando um arcabouço teórico sobre o tema, de forma que as variáveis associadas ao objetivo do estudo sejam avaliadas, sob risco de o estudo ser inconclusivo ou ainda produzir uma conclusão equivocada. No caso, avaliar a melhor época de pesca e obter resultados completos, é necessário analisar toda a costa do Brasil, ao longo de um ano, particularizando cada área ao longo do tempo.
 
FIM DO MÓDULO 1
Módulo 2 
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL
As medidas de tendência central formam um conjunto de ferramentas estatísticas aplicadas às variáveis quantitativas ou às frequências (absoluta e relativa) de variáveis qualitativas. São obtidas a partir de cálculos matemáticos simples. As mais utilizadas na estatística descritiva são a média, a mediana e a moda.
O nome dado ao conjunto dessas medidas, medidas de tendência central, ajuda a compreender o objetivo dessa primeira abordagem: medir o valor onde os dados tendem a se concentrar
Média
O cálculo da média de idade consiste simplesmente na divisão do somatório de todos os elementos do conjunto de dados pela quantidade de elementos.
Moda
É o valor ou a classe de uma variável em que a frequência dos seus dados é a maior.
Mediana
A mediana determina o valor que divide o conjunto de dados exatamente em dois grupos de tamanho igual. 
O primeiro passo é ordenar os dados (rol) -> Em seguida, identificar o valor que está no centro (mediana). Se o conjunto de dados apresenta um número par de elementos, a mediana será obtida a partir da média entre os dois valores localizados nas posições que dividem o conjunto.
MEDIDAS DE DISPERSÃO - Análise da dispersão de um conjunto de dados torna a análise das medidas de tendência central mais ou menos confiáveis. As medidas de dispersão, como o próprio nome já sugere, servem para avaliar a variabilidade do conjunto de dados, determinando o quanto ele está disperso. 
As principais medidas de dispersão são amplitude, variância, desvio-padrão e coeficiente de variação
Amplitude
É definida como a diferença entre a maior e a menor observação de um conjunto de dados. Ou seja, amplitude é a diferença entre o maior e o menor número do conjunto.
Variância
É determinada pela média dos quadrados das diferenças entre cada uma das observações e pela média aritmética da amostra.
o cálculo pode ser traduzido como a soma (∑) da distância de cada elemento do conjunto para a média (Xi – X) . Em outras palavras, essa parte da fórmula mede o quão distante cada um dos elementos está da média e soma todas essas distâncias.
Assim, chegamos à seguinte conclusão lógica:
Quanto maior o valor da variância, mais distantes os elementos estão da média, pois se mostram mais dispersos, formando um grupo heterogêneo. Quanto menor o valor da variância, mais próximo da média do conjunto um maior número de elementos está, formando um grupo relativamente homogêneo, em que a média, de fato, representa o coletivo analisado.
Desvio-padrão
O desvio-padrão é definido pela raiz quadrada da variância. O desvio-padrão representa uma variação dos dados tanto acima quanto abaixo da média. Quanto maior o valor do desvio-padrão, mais afastados da média os elementos se encontram, fazendo com que a média seja menos representativa em relação ao grupo. 
O coeficiente de variação mede o quanto varia o desvio-padrão em relação à média. É um percentual que fornece de forma simples um parâmetro de dispersão alto ou baixo dos elementos em relação à média.
adotando o critério de que coeficientes de variação superiores a 30% sugerem uma alta dispersão dos dados. 
Aplicações de medidas descritivas
Uma das principais ferramentas de manejo e conservação da fauna é a determinação dos locais de reprodução de uma população biológica. Um meio de determinar o local de reprodução da espécie é investigar as áreas normalmente ocupadas por indivíduos jovens dessa população, o que se traduz na dedicação de esforços de conservação dos fluxos ecológicos desses espaços visando ao aumento do sucesso reprodutivo da espécie em questão.
São passos para aplicar medidas descritivas para o manejo e a conservação de determinada espécie:
Delimitar a área total de ocupação de uma população ou definir a área de estudos.
Realizar múltiplas amostragens em diferentes locais.
Organizar os dados brutos.
Analisar as variáveis (tamanho e estágio reprodutivo de cada indivíduo) com o uso de medidas de tendência central e medidas de dispersão.
Confrontar os dados coletados com as informações pretéritas da espécie, buscando identificar os locais onde os jovens se concentram, alcançando o objetivo principal do estudo.
FIM DO MÓDULO 2
Módulo 3
CORRELAÇÃO - É uma medida de quanto uma variável influencia o comportamento a outra. O principal aspecto conceitual por trás da correlação é a existência de uma dependência entre as variáveis, ou seja, a sustentação teórica da relação de causa e efeito de uma sobre a outra. 
Correlação linear (Y= A + Bx)
Uma correlação é construída a partir de um conjunto de medições que possuem correspondência entre si, pares de informações.
Correlação positiva e correlação negativa
Uma correlação linear pode apresentar algumas características que traduzem o comportamento entre as variáveis. A primeira delas categoriza a correlação em positiva ou negativa.
Em uma correlação positiva a variável dependente cresce (aumenta de valor) conforme o crescimento da independente. Já uma correlação negativa representa o comportamento inverso. A variável dependente decresce (diminui de valor) conforme o crescimento da independente.
Quanto maior a soma dessas distâncias, maior a dispersão. Numericamente, esse conceito é representado pelo coeficiente de correlação de Pearson (r) que mede o grau de dependência entre duas variáveis em uma escala de valores situados entre -1 e 1. Nessa escala, o zero expressa a ausência de correlação entre as variáveis, já que a variáveltida como dependente se comporta independentemente da variável do eixo x.
Quanto mais próximo de 1 estiver o valor do coeficiente de correlação, mais forte será a correlação, ou seja, a dependência entre as variáveis. Além disso, a correlação será considerada positiva. No lado oposto da escala, o fenômeno se repete, quanto mais próximo de -1, mais forte será a correlação e haverá alta dependência entre as variáveis, mas será uma correlação negativa.
APLICAÇÕES DA CORRELAÇÃO EM MANEJO E CONSERVAÇÃO 
Um aspecto muito importante do manejo e da conservação de ambientes é a necessidade de obtermos o real entendimento das particularidades regionais e locais, buscando uma sustentação científica sobre o funcionamento daquele ambiente específico. 
o coeficiente de determinação, que deriva diretamente do coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de determinação é calculado a partir do quadrado de r, ou seja, do r2.
FIM DO MÓDULO 3
Módulo 4
CURVA NORMAL
A curva normal ou curva de Gauss é uma distribuição de frequências, ou seja, diz respeito à quantidade (frequência absoluta) ou à proporção (frequência relativa) de determinado valor dentro de um conjunto de dados.
Em uma curva simétrica, observaremos que a maior frequência (moda) está associada ao seu valor central (mediana). Ou seja, a moda e a mediana de uma distribuição normal são iguais. Além disso, por concentrar a maior frequência sobre o valor central do conjunto de dados, a média tende naturalmente à centralização do conjunto. Em outras palavras, média, mediana e moda assumem os mesmos valores nesse tipo de distribuição.
image3.png
image.png
image.jpg
image2.png
image2.jpg