Estatística Aplicada à Educação Física

Prévia do material em texto

ESTATÍSTICA APLICADA À 
EDUCAÇÃO FÍSICA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Olá! 
O estudo da estatística está diretamente relacionado à necessidade de 
organização dos seres humanos em diversas áreas do conhecimento. Ela é 
utilizada no estudo das populações (demografia), nas decisões econômicas 
(economia), no controle de qualidade e monitoramento de resultados em 
processos produtivos (engenharia), na previsão de eventos futuros com base 
em situações passadas (administração), entre outras. O principal objetivo da 
estatística é encontrar maneiras de obter dados relevantes para análise e 
saber como utilizá-los de forma adequada. 
Nesta aula, você terá a oportunidade de aprender sobre os conceitos 
básicos da estatística, explorar exemplos que ilustram sua aplicação em 
diversas áreas do conhecimento e também compreender as etapas do 
método estatístico. 
 
Bons estudos! 
AULA 1 – O QUE É 
ESTATÍSTICA? 
 
 
1 CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA 
 
A evolução humana é impulsionada por descobertas e invenções que podem 
ser criadas ou adaptadas para melhorar e simplificar a vida das pessoas. Isso ocorre 
em várias áreas, como saúde, engenharia, economia, comunicação e muitas outras. 
Essa evolução é amplamente impulsionada pela análise de dados coletados em 
diversas áreas. 
A coleta e análise desses dados são funções essenciais da estatística, 
fornecendo bases sólidas para a tomada de decisões e planejamentos. A estatística 
nos ajuda a entender como obter dados relevantes e, mais importante, a saber como 
utilizá-los de forma eficaz. Ela desempenha um papel fundamental no embasamento 
das decisões e na maximização do valor das informações disponíveis. 
A coleta, organização, interpretação e análise de dados só são úteis quando 
influenciam uma tomada de decisão (GRAMS, 2018). Por exemplo: 
 
➢ Uma indústria de airbags precisa determinar a eficácia dos sistemas 
produzidos. Testar todos seria inviável, então o controle de qualidade é 
realizado em uma parte do estoque. 
➢ Um empresário, com base em suas vendas anteriores, precisa decidir a 
quantidade de produto a ser estocada para o próximo mês. 
➢ A estimativa do valor do dólar no mercado é feita por meio de análises 
preliminares de eventos econômicos recorrentes e suas consequências 
subsequentes. 
➢ O resultado de uma eleição é projetado minutos após o encerramento da 
votação com base em pesquisas de "boca de urna", que entrevistam 
apenas uma pequena porcentagem dos eleitores. 
➢ Uma empresa utiliza informações sobre seus clientes para gerenciar seu 
negócio, como pesquisas anuais sobre hábitos, estilo de vida e 
preferências. Isso ajuda a tomar decisões sobre campanhas de marketing, 
abordagens e tipos de produtos a serem mantidos em estoque. 
 
Em todos esses casos, fica evidente a importância de estimar, observar 
fenômenos e coletar dados. Essas informações, obtidas por meio de métodos 
estatísticos, permitem uma tomada de decisão científica, embasada, que aumenta as 
 
 
chances de alcançar os resultados desejados (GRAMS, 2018). 
A estatística pode ser determinada como um ramo da matemática aplicada que 
estuda formas de coletar, organizar, analisar, interpretar e chegar a conclusões ou 
previsões sobre eventos, ou populações, por meio da investigação e considerações 
de uma parte do todo. 
A estatística é dividida em três grandes áreas (MILONE, 2006): 
 
➢ estatística descritiva; 
➢ inferência estatística; 
➢ estatística probabilística. 
 
A estatística descritiva é responsável pela descrição dos dados, ou seja, coleta, 
apresentação (por meio de gráficos, tabelas ou números) e organização dos dados 
para facilitar a interpretação. 
A média é um exemplo de apresentação numérica da estatística descritiva. Ela 
é calculada a partir de um conjunto de dados visando facilitar a interpretação do 
tomador de decisões. É uma medida de tendência central que representa um ponto 
de equilíbrio do conjunto de dados. Por essa razão, seu uso é comum na interpretação 
e compreensão dos fenômenos estudados. 
Os gráficos (Figura 1) e quadros (Quadro 1) também são exemplos eficazes da 
estatística descritiva, pois têm o objetivo de resumir e apresentar os dados de forma 
compreensível. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 1. Gráfico em linha — vendas de uma loja de calçados durante o ano 
de 2017. 
 
Fonte: Grams, 2018. 
Quadro 1. Distribuição de frequência das notas de Estatística de 20 
estudantes 
 
Fonte: Grams, 2018. 
A estatística inferencial, também conhecida como inferência estatística, utiliza 
os dados obtidos por meio da estatística descritiva para fazer interpretações, 
estimativas ou hipóteses sobre eventos prováveis com base nas características dos 
dados (GRAMS, 2018). 
A estatística probabilística está relacionada à análise da possibilidade e do grau 
de incerteza de ocorrência de um evento. Nesse sentido, a inferência estatística utiliza 
a teoria da probabilidade para interpretar e concluir sobre a possibilidade de 
 
 
ocorrência de um fenômeno. 
Na estatística descritiva, alguns termos são comuns e importantes de 
compreender: 
 
➢ Dado: são informações ou números obtidos por meio da coleta, geralmente 
representados por gráficos, tabelas, medidas centrais, entre outros, para 
serem interpretados. Os dados são a matéria-prima para todos os métodos 
estatísticos. 
➢ Conjunto de dados: refere-se a todas as informações coletadas, ou seja, o 
conjunto de dados que caracteriza ou descreve um grupo de elementos 
qualitativa ou quantitativamente. 
➢ Dados quantitativos: são informações numéricas que expressam 
quantidades. Podem ser discretos (resultantes de contagens, ou seja, 
números inteiros) ou contínuos (resultantes de medidas, expressos por 
números reais, inteiros ou não). 
➢ Dados qualitativos: são informações não numéricas que identificam 
características dos elementos investigados. Podem ser respostas de 
nomes, locais, presença ou ausência de uma doença (geralmente 
respostas como "sim" ou "não"), cor de pele, entre outros. 
➢ Variáveis: são os atributos que geram os dados. São chamadas de 
variáveis porque expressam um grau de variabilidade. Exemplos de 
variáveis são cor da pele (com opções como branca, negra, amarela, etc.), 
quantidade de filhos, altura, peso e idade. Assim como os dados, as 
variáveis também podem ser classificadas em quantitativas e qualitativas. 
 
Na estatística inferencial e probabilística, surgem outros termos comuns, tais 
como: 
 
➢ População: refere-se ao conjunto completo de todos os elementos que 
possuem pelo menos uma característica em comum e representam o 
universo que será observado no estudo. 
➢ Amostra: é uma fração da população que será representada. A amostra é 
sempre um subconjunto finito de elementos selecionados da população. 
Existem técnicas de amostragem na estatística, que são maneiras de 
 
 
escolher os elementos a serem estudados e compor a amostra. 
1.1 Aplicações da estatística 
Os conhecimentos básicos em estatística são relevantes não apenas para 
cientistas e pesquisadores, mas também para todas as pessoas, permitindo que se 
mantenham bem informadas e não se deixem enganar ou iludir por números, gráficos 
e tabelas que buscam persuadir os leitores. 
Diariamente, os jornais impressos, programas de televisão e publicações 
científicas apresentam fatos e resumos estatísticos que auxiliam na interpretação de 
tendências sociais ou econômicas, por exemplo, com base na coleta de dados 
atualizados. Com frequência, nos deparamos com pesquisadores que coletam dados 
sobre nossas opiniões e estilos de vida, visando inferir sobre a população em questão. 
Esses dados possibilitam a criação de campanhas de marketing direcionadas aos 
consumidores de determinado produto e até mesmo o desenvolvimento de políticas 
públicas que melhorem a qualidade de vida das pessoas (GRAMS, 2018).Huff (2016, p. 7) ressalta, em seu livro intitulado Como mentir com a Estatística, 
que: 
 
[...] a Estatística possui uma linguagem secreta que geralmente 
sensacionaliza e confunde as pessoas, afirmando supersimplificar e 
apelando para uma cultura “baseada em fatos”. É fato que os métodos 
estatísticos relatam os dados das tendências sociais e econômicas, da 
“opinião”, das condições de mercado e dos negócios e também dos censos. 
Mas sem narradores honestos com as palavras ou sem compreensão, e sem 
leitores que saibam o que significam, o resultado só poderá ser o absurdo 
semântico. 
A estatística tem uma ampla gama de aplicações, desde a interpretação de 
notícias em jornais para leitores leigos até a realização de testes de hipóteses, 
regressões e controles estatísticos de qualidade. Para ilustrar a presença da 
estatística em várias áreas do conhecimento, apresentaremos alguns exemplos 
(GRAMS, 2018). 
 
1.1.1 Estatística na engenharia 
 
As áreas da Engenharia Civil, mecânica, de produção, entre outras, fazem uso 
da estatística para aprimorar processos e obter conclusões diante da presença de 
 
 
variabilidade. Ao realizar medições repetidas, é possível observar variações a cada 
ocorrência, o que pode representar um problema em casos de produção em série. É 
necessário analisar o percentual de falhas e determinar se ele é significativo para 
embasar decisões. Além disso, a estatística permite avaliar como interpretar dados de 
uma amostra altamente exposta a variações em cada medição, possibilitando 
estabelecer a confiabilidade desses dados. Assim, é possível realizar projeções de 
resultados e chegar a conclusões seguras por meio da estatística. 
Outra aplicação comum da estatística na engenharia é o estudo da capacidade 
de rodovias em uma determinada região, o qual tem um impacto direto na abrangência 
da obra civil a ser realizada. Esse estudo é submetido a um modelo de deslocamento 
que planeja o sistema de transporte com base em informações como o número de 
moradores da região, a quantidade de veículos em cada residência e a disponibilidade 
de itinerários (GRAMS, 2018). 
 
1.1.2 Estatística na economia 
 
A estatística desempenha um papel importante na previsão econômica. 
Economistas e estatísticos utilizam informações e indicadores para criar modelos que 
preveem taxas de inflação, desemprego e comportamento de variáveis econômicas, 
como as taxas de juros. Essas previsões são fundamentais para empreendedores e 
investidores que buscam alavancar seus negócios. 
 
1.1.3 Estatística na saúde 
 
A aplicação da estatística na área da saúde abrange diversas áreas, desde a 
tomada de decisões em políticas públicas de controle de doenças e campanhas de 
vacinação até a análise da incidência de epidemias. A utilização de modelos 
estatísticos e probabilidade é especialmente relevante nos processos de serviços 
hospitalares, contribuindo para melhorias no atendimento aos pacientes. A variação 
no número de atendimentos em uma unidade de emergência tem um impacto direto 
na capacidade de leitos disponíveis e na organização do quadro de funcionários. Além 
disso, a análise diária dos dados dos pacientes internados auxilia no monitoramento 
da evolução e tratamento de doenças, e quando combinados e relacionados a uma 
amostra maior de pacientes, podem fornecer visões para estudos de prevenção. 
 
 
 
1.1.4 Estatística no marketing 
 
A estatística desempenha um papel fundamental no marketing, principalmente 
na análise de dados do perfil do consumidor por meio de redes sociais e pesquisas 
de opinião. Essa análise permite identificar padrões de comportamento e influenciar 
as decisões de compra e uso de serviços. Os padrões de comportamento identificados 
podem ser vendidos para indústrias, auxiliando-as na definição da quantidade de 
produção com base nas intenções de consumo de determinada população. As 
estratégias de marketing de qualquer empresa podem ser fundamentadas em 
resultados estatísticos das promoções realizadas e no conhecimento do público-alvo 
de cada negócio (GRAMS, 2018). 
 
1.1.5 Estatística na informática 
 
Na área da informática, a estatística desempenha um papel importante em 
diversas aplicações. Por exemplo, a análise de desempenho de sistemas 
computacionais utiliza técnicas estatísticas para avaliar e otimizar o funcionamento 
dos sistemas. Além disso, o uso de bancos de dados estatísticos é fundamental para 
o desenvolvimento de softwares e aplicativos em diferentes áreas. Ao programar e 
simular situações reais, é comum lidar com variabilidade e incerteza. Nesses casos, 
a estatística é incorporada aos sistemas de simulação, introduzindo aleatoriedade e 
permitindo a análise de resultados em cenários complexos e não previsíveis. 
 
1.1.6 Estatística na administração e nas finanças 
 
A estatística desempenha um papel crucial na tomada de decisões no campo 
das finanças e da administração, sendo fundamental para diversas tarefas nessas 
áreas. Através da coleta, análise e interpretação de dados, a estatística fornece 
mecanismos que embasam ações e facilitam o processo decisório. 
Um exemplo é a recomendação de investimentos financeiros feita por analistas, 
que avaliam dados passados, a variabilidade de preços, perdas e ganhos, e os 
comparam com fatores que influenciam essas variáveis. A busca por dados, a análise 
e a comparação das informações são objetivos da estatística nesse contexto 
 
 
(GRAMS, 2018). 
Além disso, nas áreas de administração e finanças, uma empresa que 
estabelece metas precisa fazê-lo com base em padrões internos, como vendas, 
compras e lucros, entre outros. A análise dessas informações é essencial para 
determinar quais metas devem ser definidas como de curto, médio ou longo prazo, 
garantindo que sejam alcançáveis ou até mesmo possibilitando superações 
(ANDERSON, 2008). 
1.2 Passos e resultados 
 Um estudo estatístico requer um planejamento detalhado, no qual cada etapa 
depende da determinação da etapa anterior. De forma resumida, as etapas desse 
estudo são ilustradas na Figura 2. 
 
Figura 2 - Ciclo das etapas de um estudo estatístico. 
 
Fonte: Grams, 2018. 
O esquema apresentado assume um formato cíclico, pois observamos que ao 
obter conhecimento sobre o problema inicial, podem surgir novos problemas 
decorrentes de fatos desconhecidos antes da coleta de informações. 
 
 
Cada etapa do esquema anterior possui fases cruciais que devem ser definidas 
e dependem da origem do problema. 
 
1. Definição do problema: A definição do problema é o primeiro passo em 
qualquer pesquisa. Na prática, consiste em transformar o tema da pesquisa 
em uma pergunta que será respondida ao final de todo o processo 
subsequente. 
2. Planejamento da coleta de dados: A coleta de dados é determinada pelo 
tipo de pesquisa, levando em consideração o problema de pesquisa. Isso 
envolve planejar se a pesquisa será experimental ou de levantamento 
(BARBETTA; REIS; BORNIA, 2008). 
 
A pesquisa experimental envolve a manipulação de elementos para avaliar 
seus efeitos. Por exemplo, examinar a reação de um medicamento em um grupo de 
animais ou os efeitos de aditivos especiais em uma mistura de concreto. Nesse tipo 
de pesquisa, a coleta de dados ocorre somente após a realização dos experimentos. 
A pesquisa de levantamento gera dados por meio da observação ou medição 
das características dos elementos em questão. Isso inclui a contagem em censos 
demográficos, pesquisas de intenção de voto ou anamnese para diagnosticar um 
paciente. Na pesquisa de levantamento, os dados são coletados usando instrumentos 
de medição. 
Quando as variáveis analisadas são quantitativas, os instrumentos geralmente 
seguem unidades de medida padrão, como termômetros para medir temperaturas, 
réguas e trenas para medir altura ou comprimento, ou simplesmente a contagem 
numérica para quantidades. 
Quando as variáveis são qualitativas, é necessário elaborarum questionário 
como instrumento de pesquisa. O questionário deve conter perguntas que avaliem 
cada variável, como estado civil, intenção de voto com opções específicas, nível de 
escolaridade, etc. (GRAMS, 2018). 
Além disso, no planejamento da coleta de dados, é necessário estabelecer 
como os elementos da pesquisa serão selecionados, garantindo uma amostra 
imparcial e representativa da população. Ou seja, é preciso definir técnicas de 
amostragem quando a pesquisa não envolve todos os elementos da população, mas 
sim uma amostra. 
 
 
 
3. Organização, apresentação e análise dos dados: após a coleta de dados, 
temos os dados brutos da pesquisa. Nessa fase, é necessário organizá-los 
e apresentá-los de forma adequada para análise e conclusões futuras. 
 
A organização dos dados envolve a classificação segundo critérios, como 
ordem alfabética para dados qualitativos ou ordem crescente para dados 
quantitativos, por exemplo. Uma disposição adequada dos dados facilita a análise e 
evita erros ou exclusões de dados. 
Após organizados, os dados são apresentados em tabelas, gráficos ou 
histogramas para torná-los mais evidentes e facilitar a análise. 
Os dados quantitativos, além de serem analisados por meio de tabelas e 
gráficos, nos permitem realizar análises utilizando medidas descritivas, que sintetizam 
as características analisadas. Algumas dessas medidas incluem a média e as 
medidas de dispersão (GRAMS, 2018). 
Essas medidas representam uma abordagem generalizada para compreender 
o conjunto de elementos na totalidade, classificando-os descritivamente sempre que 
possível. 
 
4. Resultados: Após conhecer todas as características dos dados e realizar a 
análise, podemos chegar a conclusões sobre a população, ou seja, o 
conjunto considerado na pesquisa. Utilizando a estatística inferencial, é 
possível fazer deduções e previsões relevantes visando responder ao 
problema inicial da pesquisa. 
 
 
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
ANDERSON, D. R. Estatística aplicada à administração e economia. 2. ed. 
Cengage Learning, São Paulo, 2008. 
BARBETTA, P. A.; REIS, M. M. R.; BORNIA, A. C. B. Estatística para cursos de 
engenharia e informática. 2. ed. Atlas. São Paulo, 2008. 
GRAMS, A. L. B. O que é estatística. Rio Grande do Sul, 2018. 
HUFF, D. Como mentir com estatística. Intrínseca. Rio de Janeiro, 2016. 
MILONE, G. Estatística: geral e aplicada. Thomson Learnig. São Paulo, 2006.