História e Importância da Estatística

Prévia do material em texto

11/10/2022
1
Introdução à 
Estatística
A Estatística é a parte da matemática 
responsável pela manipulação e 
sistematização dos dados, algo essencial em 
quase todas as áreas do mundo moderno.
Introdução
11/10/2022
2
Desde que o ser humano começou a formar grandes 
comunidades, surgiu a necessidade, por parte dos governos 
destas comunidades, da coleta e organização de dados sobre 
sua população.
Introdução
Introdução
Período Levantamentos estatísticos
3050 a.C.
Egípcios fizeram estudos da riqueza da população do Egito, cuja
finalidade era averiguar quais eram os recursos humanos e
econômicos disponíveis para construção das pirâmides.
2000 a.C. Governo chinês fez recenseamento populacional.
1500 a.C. Dados de mortos em guerras registrados no velho testamento.
1400 a.C.
O faraó egípcio Ramsés II ordenou um levantamento das terras
do Egito.
1100 a.C. Registros de dados em livros da dinastia Chinesa.
400 a.C. Estabelecido o Censo Romano.
11/10/2022
3
Dados relacionados a força de trabalho disponível, ao 
recrutamento para as guerras, produção de alimentos e 
principalmente para o recolhimento de impostos.
Introdução
O próprio significado da palavra Estatística traz o sentido de 
“Estudo dos negócios do Estado”, demonstrando que não 
é possível governar sem conhecer dados relativos à 
população, economia, recursos naturais, dentre outros.
Introdução
11/10/2022
4
Introdução
Fases Evoluções
Fase 1
Pepino, no ano de 758, e Carlos Magno, em 762, realizaram
estatísticas sobre as terras que eram propriedade da Igreja.
Fase 2
Na Inglaterra, no século XVII, já se analisavam grupos de
observações numéricas referentes à saúde pública, nascimentos,
mortes e comércio.
Fase 3
Inicia-se, no século XVII, o desenvolvimento do Cálculo das
Probabilidades que, juntamente com os conhecimentos
estatísticos, redimensionou a Estatística.
Fase 4
No século XIX, a Estatística não se limita apenas ao estudo da
Demografia e da Economia, estendendo à análise de dados para
várias outras áreas do conhecimento.
Na atualidade é a Ciência que visa
analisar e explicar dados e eventos,
sejam ligados ao Estado, às
organizações, à Natureza ou a
sociedade em geral.
Introdução
No século XVIII surgiu o termo “Estatística”
pelo alemão Godofredo Achenwall com um
caráter científico.
11/10/2022
5
Estatística é importante para entender o mundo de 
outra forma, pois baseando em dados é possível 
compreender o significado mais profundo dos eventos 
e com isso tomar decisões mais assertivas. 
Praticamente todos os fenômenos naturais, relacionais e
comportamentais que envolvem o ser humano possuem
componentes aleatórios.
A estatística é uma parte da matemática aplicada que
fornece métodos para coleta, organização, descrição, análise
e interpretação de dados e a utilização dos mesmos na
tomada de decisões.
O método estatístico está fundamentado na representação
e explicação sistemática das observações do fenômeno em
que se deseja estudar e sua representação analítica através
de gráficos e tabelas.
Método estatístico
11/10/2022
6
Planejamento:
Nessa fase é determinado o objetivo do estudo e são
escolhidos os métodos que serão utilizados durante o estudo.
Etapas do método estatístico
Coleta de dados:
Nessa fase é realizada a coleta dos dados, podendo ser do
tipo direta ou indireta.
Etapas do método estatístico
11/10/2022
7
Crítica dos dados:
Nessa fase os dados obtidos devem ser criticados à procura
de falhas no planejamento, aquisição e armazenamento.
Etapas do método estatístico
Apuração dos dados:
Aqui, os dados são processados mediante critérios de
classificação que foram definidos na fase de planejamento.
Etapas do método estatístico
11/10/2022
8
Exposição ou apresentação dos resultados:
Nessa fase, os dados são apresentados através de tabelas
ou gráficos, seguindo os critérios determinados no
planejamento e utilizados no processamento dos dados. A
exposição dos dados tem o objetivo de facilitar a análise
daquilo que é objeto do estudo estatístico.
Etapas do método estatístico
Análise:
Esta última etapa do processo estatístico consiste em tirar
conclusões sobre os dados levantados e processados,
inferindo conclusões sobre o evento analisado.
Etapas do método estatístico
11/10/2022
9
Áreas da estatística
Conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir
dados, a fim de que possamos tirar conclusões a respeito de
características de interesse.
Em geral utilizamos a Estatística descritiva na etapa inicial
da análise, quando tomamos contato com os dados pela
primeira vez.
A finalidade da Estatística descritiva é tornar as coisas mais
fáceis de entender, de relatar e discutir.
Média de produção, taxa de desemprego, índice de perdas
e/ou desperdício, consumo de combustível, dentre outros,
são exemplos de dados tratados pela Estatística descritiva.
Estatística descritiva
11/10/2022
10
A Probabilidade pode ser pensada como a teoria
matemática utilizada para estudar a incerteza oriunda de
fenômenos que envolvem o acaso.
Jogos de dados e de cartas ou o lançamento de uma
moeda para o ar enquadram-se na categoria do acaso.
A previsão do tempo, a chance de ganhar na loteria, a
decisão de parar de imunizar determinados grupos contra
doenças ou a estimativa de peças com defeitos no processo
de produção utilizam a probabilidade direta ou indiretamente.
Tipos: clássica, empírica ou subjetiva.
Probabilidade
Técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande
conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a
partir de subconjuntos de valores (amostra).
São indispensáveis quando existe a impossibilidade de
acesso a todo o conjunto de dados, por razões de natureza
econômica, ética ou física.
Se baseia na análise de amostras aleatórias de dados para
fazer inferências a uma população. Por exemplo, não seria
prático analisar as especificações de todos os produtos
produzidos por uma empresa, mas é possível analisar uma
amostra representativa e fazer generalizações a partir dela.
Estatística inferencial
11/10/2022
11
Conjunto de indivíduos, objetos ou informações que
apresentam pelo menos uma característica comum, cujo
comportamento interessa-nos analisar.
Um estudo contendo toda a população seria, em termos de
precisão dos resultados, sempre o ideal.
Pode ser classificada como finita (número de elementos não
é muito grande) ou infinita (número de elementos é muito
grande, não sendo possível pesquisar toda a população).
População
11/10/2022
12
Quase sempre a população que compõe um fenômeno
estatístico é muito grande ou desconhecido. A alternativa
nesses casos é o trabalho com uma amostra da população.
Uma amostra representa o subconjunto finito de uma
população, cujo objetivo é tirar conclusões sobre populações
com base nos resultados amostrais.
 Para a seleção da amostra devemos tomar cuidado para
que a amostra seja representativa, considerando a
aleatoriedade da seleção e seu tamanho.
“Não é preciso comer um bolo inteiro para ver se é bom”. 
Amostra
População e Amostra
Estatística descritiva
• Consistência dos dados
• Interpretações iniciais
Estatística inferencial
• Estimação de quantidades desconhecidas
• Extrapolação dos resultados
• Teste de hipóteses
11/10/2022
13
O censo é o processo que consiste no
exame de todos os elementos da
população. Requer disponibilidade de
tempo, precisão dos dados coletados,
recursos financeiros altos e grande
planejamento das etapas de coleta.
Indicado para população pequena,
quando já se dispõe dos dados da
população, quando há exigência de 100%
de precisão e quando há grande
variabilidade na população.
Censo
Técnicas responsáveis por recolher amostras que garantam
o caráter de representatividade do todo e que possam ser
usadas para fazer inferências acerca da população.
Antes de escolher a amostra é preciso definir a técnica de
amostragem, isto é, os critérios a serem usados na escolha
dos elementos da população que constituirão a amostra.
Se todos podemser pesquisados: Censo. Se não,
pesquisa-se uma Amostra.
Amostragem
11/10/2022
14
A amostragem é preferível ao censo quando:
A população pode ser infinita, tornando o censo impossível.
Se necessita de uma informação rapidamente.
Há limitações de recursos financeiros e tempo.
O censo é preferível a amostragem quando:
A população é pequena, exigindo baixo custo e tempo.
Há necessidade de uma precisão completa.
Já se dispõe da informação completa.
Censo x Amostragem
Técnicas de amostragem
11/10/2022
15
Probabilística: quando a seleção é aleatória, de tal forma
que cada elemento tem igual probabilidade de ser sorteado
para a amostra. Melhor recomendação que se deve fazer no
sentido de garantir a representatividade da amostra, pois o
acaso será o único responsável por eventuais discrepâncias.
 Não-probabilística: não se conhece a probabilidade de
um elemento da população ser escolhido para participar da
amostra. Amostragem em que há uma escolha deliberada dos
elementos. Confia-se no julgamento pessoal do pesquisador.
Técnicas de amostragem
Amostragem probabilística
Aleatória Simples: 
Quando é constituída de 
elementos retirados ao 
acaso da população. Todo 
elemento da população 
tem probabilidade fixa de 
ser amostrado. 
11/10/2022
16
Aleatória Sistemática: Quando os elementos da população
já se encontram ordenados. É constituída de elementos
retirados da população segundo um sistema preestabelecido.
Amostragem probabilística
Estratificada:
Quando a seleção dos 
elementos da amostra 
leva em consideração 
os diferentes estratos 
(características) da 
população. A amostra 
estratificada 
(subpopulações) é 
composta por 
elementos proveniente 
de todos os estratos. 
Amostragem probabilística
11/10/2022
17
Amostragem não-probabilística
Por Conveniência: quando o pesquisador cria amostras de
acordo com a facilidade de acesso, sem, no entanto, utilizar
algum sistema aleatório rigoroso.
Por Julgamento: quando o pesquisador usa seu próprio
julgamento para selecionar a amostra da população alvo.
Podem ser boas fontes de informação quando se conhece o
evento e os elementos mais importantes para a análise.
Amostragem não-probabilística
11/10/2022
18
Tipo “Bola de Neve”: utilizada quando o pesquisador tem
dificuldades para encontrar os sujeitos para compor a
amostra. A cada participante é solicitado outros candidatos.
Amostragem não-probabilística
Variáveis estatísticas
11/10/2022
19
Os dados estatísticos se obtêm mediante um processo que
envolve a observação e a mensuração de características de
uma população ou amostra. Essas características são
chamadas de variável porque originam valores que tendem a
exibir certo grau de variabilidade quando analisadas.
As variáveis têm naturezas diferentes em relação aos
possíveis valores que podem assumir. Tal fato deve ser
levado em conta nas análises dos dados, pois para cada tipo
de variável existe um tratamento diferente.
Tipos de variáveis: Qualitativas ou Quantitativas.
Variáveis estatísticas
São variáveis que representam atributos e/ou categorias.
Podem ser subdivididas em nominais ou ordinais.
Nominais: resultante de categorias de elementos sem uma
ordem natural. São representadas por nomes. Exemplos:
nome, sexo, estado civil, religião, cores, dentre outras.
Ordinais: resultantes de categorias de elementos que
podem ser ordenados. Podem ser representados por nomes
ou ordens. Exemplos: tamanho, classe social, grau de
instrução, classificação, dentre outras.
Variáveis qualitativas
11/10/2022
20
São as variáveis cujos valores são expressos em números.
Podem ser subdivididas em discretas e contínuas.
Discretas: resultantes de contagens, assumindo valores
inteiros. Exemplos: números de peças com defeitos, número
de funcionários, quantidade de reclamações, dentre outros.
Contínuas: resultantes de mensurações, podendo assumir
qualquer valor em intervalos dos números reais. Exemplos:
peso de um produto, espessura de uma peça, tempo de
entrega de uma mercadoria, dentre outros.
Variáveis quantitativas
Variáveis estatísticas
11/10/2022
21
ALVES, V. dos S. Estatística aplicada. Cuiabá: Ed. UFMT, 2013. 168 p.
BRUNI, A. L. Estatística aplicada à gestão empresarial. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2013. 398 p.
COSTA, P. R. Estatística. 3. ed. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria, Colégio
Técnico Industrial de Santa Maria, e-Tec Brasil, 2010. 95 p.
FONSECA, S. C. C. Fundamentos de Estatística. Cuiabá: Ed. UFMT, 2015. 92 p.
FREUND, J. E.; DOERING, C. I. Estatística aplicada: economia, administração e contabilidade.
11. ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. 535 p.
MARTINS, G. de A.; DOMINGUES, O. Estatística geral e aplicada: utilizando a planilha Excel
e o SPSS. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2019. 360 p.
McCLAVE, J. T.; BENSON, G. P. SINCICH, T. Estatística para Administração e Economia. 10.
ed. São Paulo: Prentice Hall, 2009. 888 p.
VIEIRA, S. Estatística básica. São Paulo: Cengage Learning, 2012. 176 p.
Bibliografias consultadas