AULA_1.1-METODO_CIENTIFICO

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29/08/2013
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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.
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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.
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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
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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)
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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 
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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
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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.
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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.
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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
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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).
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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?
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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
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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!
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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!
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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
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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
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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
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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
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CONFECÇÃO DE UMA TABELA 
DE NÚMEROS ALEATÓRIOS
AMOSTRAGEM ALEATÓRIA SIMPLES
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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.
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Diferentes Bairros
Amostra de uma cidade
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
Profa. Marcella do Amaral
AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADOS
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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.
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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