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29/08/2013 1 Profa. Marcella do Amaral MÉTODO ESTATÍTICO E SUAS FASES Docente: Profa. Dra. Marcella A. do Amaral Carneiro CENTRO UNIVERSITÁRIO FACEX CURSO: PSICOLOGIA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA PARA PSICOLOGIA Profa. Marcella do Amaral ESTATÍSTICA • A estatística é uma ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados. • Preocupa-se com os métodos de amostragem, organização, resumo, apresentação e interpretação dos dados, assim como tirar conclusões sobre as características das fontes de onde estes dados foram retirados, para melhor compreender as situações. 29/08/2013 2 Profa. Marcella do Amaral FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO • Podemos distinguir no método estatístico as seguintes fases: 1. Coleta de Dados 2. Apuração dos Dados 3. Crítica dos Dados 4. Apresentação dos Dados 5. Análise dos resultados Profa. Marcella do Amaral 1. COLETA DOS DADOS • A coleta de dados numéricos pode ser direta ou indireta: – DIRETA: quando é feita sobre elementos informativos de um registro obrigatório. Ex.: • Nascimentos, casamentos e óbitos; • Importação e exportação de mercadorias; • Elementos pertinentes aos prontuários dos alunos de uma faculdade • Quando os dados são coletados pelo próprio pesquisador - inquéritos e questionários – Censo demográfico, pesquisa de opinião, etc. 29/08/2013 3 Profa. Marcella do Amaral 1. COLETA DOS DADOS • INDIRETA: – Quando é inferida (deduzida) a partir de elementos conhecidos (coleta direta). Ex.: • Pesquisa sobre a mortalidade infantil – obtida a partir dos dados de nascimentos e óbitos • Previsão do tempo - baseado nos dados obtidos nos anos anteriores. Coeficiente de mortalidade → número de óbitos População total Profa. Marcella do Amaral 2. APURAÇÃO DOS DADOS • Nada mais é do que a soma e o processamento dos dados obtidos. – Condensação e de tabulação dos dados • Há várias formas de se fazer a apuração (necessidades e dos recursos disponíveis): – Manual (sem máquinas) – Mecânica (máquinas de somar manual) – Eletromecânica (máquinas de contar elétricas) – Eletrônica (computador) 29/08/2013 4 Profa. Marcella do Amaral 3. CRÍTICA DOS DADOS • Obtidos os dados, eles devem ser cuidadosamente criticados – Procura de possíveis falhas e imperfeições → erros grosseiros que possam influenciar sensivelmente nos resultados. • As críticas podem ser: – Crítica Interna: É a crítica feita sobre os dados originais da coleta. Ex.: soma de números. – Crítica Externa: É aquela que visa a causa dos erros por parte do informante (distração ou má interpretação das perguntas). Ex.: perguntas mal formuladas ou indiscretas, respostas com duplo sentido, etc. Profa. Marcella do Amaral 4. APRESENTAÇÃO DOS DADOS • Os dados devem ser apresentados sob forma adequada (tabelas ou gráficos) → mais fácil o exame do objeto de tratamento estatístico. PRODUÇÃO BRASILEIRA DE ÓLEO DE DENDÊ 2006 - 2011 ANOS QUANTIDADE (1.000 t) 2006 2007 2008 2009 2010 2011 39,3 39,1 53,9 65,1 69,1 59,5 FONTE: Agropalma. 06 07 08 09 10 11 29/08/2013 5 Profa. Marcella do Amaral 5. ANÁLISE DOS RESULTADOS • Como já dissemos, o objetivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo (população) a partir de informações fornecidas por parte representativa do todo (amostra). • Assim, realizadas as fazes anteriores (Estatística Descritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos (Estatística Indutiva ou Inferencial) → tiramos conclusões e previsões. Profa. Marcella do Amaral CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA 29/08/2013 6 Profa. Marcella do Amaral DADO ESTATÍSTICO • É um dado numérico e é considerado a matéria-prima → iremos aplicar os métodos estatísticos VARIÁVEIS ESTATÍSTICAS • Variável: É o que iremos observar para se tirar as conclusões. As variáveis podem ser classificadas como: – Qualitativas (categóricas): características que não podem ser medidas. Ex.: Gênero (sexo), cor favorita, grau de instrução, etc. – Quantitativas (numéricas): características que podem ser quantificadas → discretas e contínuas. Profa. Marcella do Amaral VARIÁVEIS QUANTITATIVAS “São características populacionais que podem ser quantificadas” • Discretas: variáveis que assumem apenas valores inteiros (processo de contagem). Ex.: idade, nº de alunos, número de carros, nº de filhos, etc. • Contínuas: variáveis que podem assumir um valor dentro de um intervalo (processo de medição). Ex.: estatura, peso corporal, volume de água, temperatura, velocidade de um carro. 29/08/2013 7 Profa. Marcella do Amaral QUESTIONÁRIO PERGUNTA VARIÁVEL Estado civil? Solteiro (a) Casado (a) Divorciado (a) Grau de instrução? 2º grau completo 3º grau completo Pós-graduação Número de filhos? 0, 1, 2, 3 Você trabalha? Sim Não Qual sua idade? Qual a sua altura? Qual o seu peso? Variáveis: Qualitativas - categórica, Quantitativa – discreta e contínua Qualitativa - categórica Qualitativa - categórica Qualitativa - categórica Quantitativa - discreta Quantitativa - discreta Quantitativa - contínua Quantitativa - contínua Profa. Marcella do Amaral POPULAÇÃO X AMOSTRA • População (N): Conjunto de todos os elementos relativos ao fenômeno em estudo → pelo menos uma característica em comum. A população é o conjunto Universo, podendo ser finita ou infinita. – Finita: número limitado de observações → todos os elementos são analisados – Infinita: número ilimitado de observações → impossível de analisar todos os elementos 29/08/2013 8 Profa. Marcella do Amaral POPULAÇÃO X AMOSTRA • Amostra (n): É um subconjunto da população → finita. A amostra deve ser selecionada seguindo certas regras (Técnicas de amostragem) e deve ser representativa → representar todas as características da população como se fosse uma fotografia desta. POPULAÇÃO (N) AMOSTRA (n) Profa. Marcella do Amaral CENSO X AMOSTRAGEM Pesquisa Estatística: É qualquer informação retirada de uma população ou amostra, podendo ser através de Censo ou Amostragem. • Censo: É a coleta exaustiva de informações das "N" unidades populacionais. • Amostragem: É o processo de retirada de informações de apenas parte da população ("n“ elementos amostrais) → deve seguir métodos criteriosos e adequado (Técnicas de amostragem). 29/08/2013 9 Profa. Marcella do Amaral PLANEJAMENTO • Qualidade da amostra – Se refere a como e onde selecionar os elementos da amostra • Garantida pelo pesquisador – Delimitar o universo capaz de ser representado – Representar todos estratos da população estudada – Aleatorização das amostras – método aleatório para selecionar os elementos da amostra TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM Profa. Marcella do Amaral QUALIDADE DA AMOSTRA • Ex: Estudar o nível de ansiedade das adolescentes que irão prestar o vestibular pela primeira vez. – Onde selecionar: • Nas residências onde moram? • Nas escolas? – Como selecionar: • Sortear bairros ou residências? • Sortear aluno, classe ou escola? 29/08/2013 10 Profa. Marcella do Amaral QUANTIDADE DA AMOSTRA • A quantidade adequada de elementos da amostra pode ser calculada! • O cálculo depende (principalmente): – Das características da população – Das características da pesquisa – Do tamanho da população – De como a amostra é selecionada (tipo de amostragem) Profa. Marcella do Amaral Fórmula para cálculo do tamanho da amostra 29/08/2013 11 Profa. Marcella do Amaral Exemplo cálculo do tamanho da amostra N = 200 famílias E0 = erro amostral tolerável = 4% (E0 = 0,04) n0 = 1/(0,04) 2 → 625 famílias n (tamanho da amostra corrigido) n = (200 x 625)/(200 + 625) → 125000/825 = 152 famílias E se a população fosse de 200.000 famílias? n = (200.000 x 625)/(200.000 + 625) = 623 famílias Profa. Marcella do Amaral QUANTIDADE DA AMOSTRA BOA QUANTIDADE SEM QUALIDADE CONCLUSÃO: A população é VERDE! 29/08/2013 12 Profa. Marcella do Amaral QUANTIDADE DA AMOSTRA BOA QUALIDADE SEM QUANTIDADE CONCLUSÃO: A população é predominante VERDE! Profa. Marcellado Amaral QUANTIDADE DA AMOSTRA BOA QUALIDADE E BOA QUANTIDADE CONCLUSÃO: A população é VERDE e VERMELHO! 29/08/2013 13 Profa. Marcella do Amaral QUANTIDADE DA AMOSTRA CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO HOMOGÊNEA HETEROGÊNEA (grande variabilidade) • Como determinar a variabilidade da população antes de estudar a população? - Estudo piloto - Literatura - Utilizar a maior variabilidade possível Profa. Marcella do Amaral TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM 29/08/2013 14 Profa. Marcella do Amaral COMO A AMOSTRA É SELECIONADA TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM - Procedimentos adotados para escolher os elementos que irão compor a amostra – AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES – AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA – AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA – AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS (CLUSTERS) – AMOSTRAGEM MULTI-ETAPAS – AMOSTRAGEM MULTI-FÁSICA – AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA Profa. Marcella do Amaral AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES “CARA” CONTROLE “COROA” TRATAMENTO “CARA” OU “COROA” TÉCNICAS DE CASUALIZAÇÃO Todos têm a mesma chances de serem escolhidos 29/08/2013 15 Profa. Marcella do Amaral SORTEIO A B C 1 2 3 4 5 6 2 8 9 10 11 12 13 14 15 10 5 2 13 15 4 8 1 11 14 12 9 6 3 7 AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES Profa. Marcella do Amaral TABELA DE NÚMEROS ALEATÓRIOS A B C 1 2 3 4 5 6 2 8 9 10 11 12 13 14 15 12 7 3 6 9 1 4 2 11 14 15 8 13 5 10 CONFECÇÃO DE UMA TABELA DE NÚMEROS ALEATÓRIOS AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES 29/08/2013 16 Profa. Marcella do Amaral AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA • Os elementos amostrais são escolhidos por um sistema (lista disponível da população-alvo). • Seleção de um número aleatório (k→N/n). • Cada k-ésima unidade consecutiva é então escolhida, conforme é percorrido a lista. • Esse tipo de amostragem distribui a amostra de forma homogênea na população-alvo. Profa. Marcella do Amaral AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA • Quando há padrões diferentes na população-alvo → sub-populações que variam muito entre si e pouco dentro de si. • A população é dividida em grupos relativamente homogêneos (estratos) → são selecionados p% elementos amostrais de forma aleatória em todos os estrato. 29/08/2013 17 Profa. Marcella do Amaral Diferentes Bairros Amostra de uma cidade AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA Profa. Marcella do Amaral AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS 29/08/2013 18 Profa. Marcella do Amaral 1ª Etapa 2ª Etapa AMOSTRAGEM MULTIETAPAS Profa. Marcella do Amaral CANDIDATOS PASSARAM NA 1ª FASE PASSARAM NA 2ª FASE AMOSTRAGEM MULTIFÁSICA Os elementos amostrais sempre serão os mesmos em todas as etapas – varia apenas o tamanho (n) e o nível de informação das amostras. 29/08/2013 19 Profa. Marcella do Amaral AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA • Nesse tipo de amostragem as amostras têm propensão a serem tendenciosas e por isso não podem ser consideradas como representativas de uma população-alvo. • A probabilidade de incluir um elemento em uma amostra não é conhecida. – Exemplos: Amostragem de conveniência ou amostras constituídas por voluntários ou por cotas Profa. Marcella do Amaral NÃO PROBABILÍSTICA (por conveniência) PRONTUÁRIOS DE APENAS UM HOSPITAL AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA PRONTUÁRIOS DE HOSPITAIS DIFERENTES AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
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