slides 01

Prévia do material em texto

ESTATÍSTICA BÁSICA
ADAUTO JOSÉ VALENTIM NETO e DAYANNA COSTA
U N I D A D E 1
Estudaremos como se comportam as
variáveis categóricas e numéricas e suas
ramificações, bem como a amostra dos
dados, conhecendo suas particularidades
e suas aplicações práticas. Por fim, vamos
estudar as amostragens, sejam elas
probabilísticas, sejam não probabilísticas,
de acordo com o tipo de amostra a ser
coletada.
UNIDADE 1 | INTRODUÇÃO
1.Compreender as fases dos métodos estatísticos;
2.Entender a aplicação das variáveis;
3.Compreender a população e a amostra;
4.Aplicar a execução da amostragem.
UNIDADE 1 | OBJETIVOS
Consiste na coleta de dados de forma
direta, baseando-se em elementos de
informações de registro obrigatório,
como os registros de nascimentos, de
casamentos e de óbitos, importação e
exportação de mercadorias, preferência
dos consumidores por um determinado
produto, entre outros.
Coletando os Dados
• Normalmente, quando as pessoas se referem ao termo estatística,
automaticamente, relacionam o termo à organização e descrição de dados,
como as estatísticas do Ministério da Educação, dos acidentes de trânsito,
entre outros, sem compreender que a essência da estatística é fornecer
métodos de inferência cujas conclusões podem ir além dos dados inicialmente
obtidos.
• As fases do método estatístico são importantes para que os dados possam ser
organizados.
• A primeira fase consiste na definição do problema, logo, é importante saber
exatamente o que estudar e definir o problema de forma correta.
• Na segunda fase, será desenvolvido o planejamento. Nela, serão questionados
alguns pontos fundamentais para o desenvolvimento das análises.
• A terceira fase é a coleta de dados. Essa fase se caracteriza por ser mais
operacional, em que o indivíduo efetua o registro sistemático de dados, de
acordo com o objetivo determinado.
• Na quarta fase, serão apurados os dados, logo, eles serão resumidos, contados
e agrupados, ou seja, tabulados.
• A quinta fase consiste na apresentação dos dados. Nessa fase, os dados podem
ser apresentados de duas formas: de forma tabular, ou seja, apresentar-se de
forma numérica; e de forma gráfica, a partir dos dados numéricos.
• Por fim, a sexta fase se refere à análise e à interpretação dos dados. Esta última
fase está essencialmente relacionada ao cálculo de métricas e coeficientes,
tendo como objetivo principal a descrição de fenômenos estudados.
A estatística faz parte da matemática
aplicada e fornece métodos para
coletar, organizar, descrever, analisar e
interpretar dados, bem como usá-los
para a tomada de decisões (CRESPO,
2009).
Coletando os Dados
• Ainda, na coleta de dados direta, os próprios pesquisadores podem coletar
dados por meio de pesquisas, utilizando-se questionários, registros de
verificação e inspeção, censo etc.
• Nessa mesma linha de raciocínio, esse tipo de coleta ainda pode ser
classificado considerando-se o fator tempo, como: contínuo, periódico e
ocasional.
• A coleta de dados de forma secundária (indireta) advém das informações já
observadas pela coleta direta.
Variável é uma caraterística ou uma condição utilizada para descrever um objeto, uma
pessoa, um animal, um lugar e até mesmo uma ideia. As variáveis assumem diferentes
valores por serem variáveis em diferentes circunstâncias ou unidades.
Aplicação das variáveis 
• Contudo, podemos, ainda, classificar as variáveis de duas formas distintas:
categóricas (qualitativas) e numéricas (quantitativas).
• Dessa forma, as variáveis classificadas como categóricas ou qualitativas
possuem características que não têm valor quantitativo, mas são definidas por
várias categorias, ou seja, representam a classificação dos indivíduos e ainda
podem ser divididas em nominais ou ordinais.
• Assim, as variáveis consideradas nominais não possuem ordem entre as
categorias; por exemplo: cor dos olhos, fumantes e não fumantes, doente ou
sadio, entre outros.
• Já as variáveis ordinais possuem uma ordem entre suas categorias; por
exemplo: escolaridade, mês de análise, estágio da doença, entre outros.
• No que tange às variáveis numéricas ou quantitativas, estas representam as
características que podem ser medidas quantitativamente, ou seja, fornecem
valores significativos. Assim, tais variáveis são expressas em números, por
exemplo: salário dos trabalhadores, filhos em idade escolar, entre outros.
• Essas variáveis também podem ser divididas em contínuas ou discretas.
• As variáveis consideradas categóricas ou ​​qualitativas não podem ser representadas por
números, pois estão relacionadas a situações como a cor da pele, a cor dos olhos, a
marca de refrigerante, a marca de carro, a marca de roupas, a preferência musical etc.
• Sua classificação em ordinais e nominais expressão uma relação sequencial ou não
sequencial de dados.
Variáveis Qualitativas
• Assim, embora as variáveis ​​qualitativas classificadas como ordinais não sejam
expressas de forma numérica, estão sujeitas a relações sequenciais. Podemos
exemplificar essa forma sequencial como: ótimo, bom, regular e ruim, classe
social, nível de escolaridade e outros conceitos.
• As variáveis ​​qualitativas definidas como nominais nada têm a ver com uma
ordem sequencial, pois são apenas identificadas por meio de nomes. Por
exemplo: as cores (vermelho, amarelo, preto, azul, rosa, verde etc.), a marca do
carro, o nome da bebida, o local de nascimento, entre outros.
• Para avaliarmos as variáveis numéricas ou ​​quantitativas, utilizamos a
representação numérica. Elas, por sua vez, podem ser divididas em discretas e
contínuas, a depender de suas limitações numéricas.
• Assim, as variáveis ​​quantitativas classificadas como discretas serão relacionadas
a circunstâncias limitadas, como o número de revistas vendidas, o número de
visitas e o número de filhos de um casal.
No estudo da população e da amostra,
um grupo de entidades com pelo
menos uma característica em comum
será denominado população estatística
ou universo estatístico.
Compreendendo a população e a amostra
• Nesse sentido, podemos exemplificar da seguinte forma: os alunos de uma
determinada escola constituem um grupo, pois apresentam pelo menos uma
característica em comum, que é a aprendizagem. Assim, como em qualquer pesquisa
estatística, é preciso estudar uma ou mais características de certos elementos gerais,
portanto, essa característica deve ser perfeitamente definida.
• Nessa mesma linha de raciocínio, ao considerarmos qualquer elemento, afirmamos
inequivocamente que esse elemento pertence à totalidade. Portanto, é necessário
estabelecermos um padrão de composição populacional que seja válido para qualquer
pessoa no tempo ou no espaço. Não obstante, para todas as análises estatísticas, o mais
básico para sua compreensão é a relação entre a população e a amostra.
• Para que as inferências sejam corretas, é necessário garantir que a amostra representa
a população, ou seja, em termos do fenômeno que se deseja estudar, a amostra deve
ter as características básicas da população. Portanto, é necessário obter a amostra a ser
utilizada por um método adequado. Em alguns casos, como pesquisas sociais,
econômicas e de opinião pública, as questões de amostragem são muito complexas.
Podemos afirmar que toda pesquisa estatística precisa atender ao público-alvo, pois
é a partir dele que se coleta e analisa dados com base em princípios de pesquisa.
Esse público-alvo é denominado população, que é um grupo de pessoas com
características próprias.
População e amostra
• Na população denominada finita, o número de elementos de um grupo não é
muito grande, logo, a entrevista e a análise das informações devem ser dirigidas
a todos. Por exemplo: a situação das escolas particulares de uma cidade
qualquer – se observarmos esse grupo específico, concluímos que há um
número limitado de escolas na cidade.
• Entretanto, quando a população é classificada como infinita, o número de
elementos é tão grande que é considerado infinito, como a população de uma
cidade, pois não podemossaber com exatidão, em termos numéricos, a
quantidade de pessoas que vivem em uma cidade.
• Nessa perspectiva, como em qualquer pesquisa estatística, o objetivo da
população é estudar uma ou mais características de certos elementos globais,
que devem ser perfeitamente definidos. Ao considerarmos qualquer elemento,
podemos afirmar, de forma inequívoca, se o elemento pertence à totalidade
(GUIMARÃES, 2008).
• Uma amostra se refere a uma população, uma parte ou um subconjunto de uma
parte. Em alguns casos, é impossível entrevistar todos os elementos da
população, pois leva muito tempo para concluir o trabalho e nem mesmo é
viável economicamente, portanto, o número de respondentes corresponde a um
determinado número de elementos do conjunto amostral.
• É necessário garantir que uma amostra está representando a população. Por sua
vez, isso significa que, além das pequenas diferenças inerentes à amostragem de
variáveis ​​aleatórias, mais ou menos no processo de amostragem, a amostra
deve ter as mesmas características básicas gerais da variável que será
pesquisada (GUIMARÃES, 2008).
O objetivo da seleção da amostra é obter as informações que representam uma
população. O método mais simples é escolher uma amostra aleatória, de modo que
todos os membros da população tenham a mesma probabilidade de aparecer em
qualquer amostra.
Executando a amostragem
• Os principais tipos de amostragem são: amostragem probabilística
e amostragem por cotas.
• Existe uma técnica especial de amostragem que pode garantir, ao
máximo, a chance de seleção quanto à aleatoriedade na escolha.
Portanto, todos os membros da população têm a mesma chance de
ser selecionado, o que garante que a amostra seja representativa,
o que é muito importante, pois as conclusões sobre a população
serão baseadas nos resultados obtidos juntamente à população.
• Existem dois principais tipos de amostragem: a probabilística e a
não probabilística.
• Se todos os elementos da população tiverem uma probabilidade
conhecida diferente de zero e pertencerem à amostra, então, a
amostragem será probabilística. Entretanto, se a amostragem for
não probabilística, o acesso à informação não será tão simples ou
os recursos serão limitados, logo, os pesquisadores usarão uma
gama mais ampla de dados, chamada de amostragem por
conveniência (GUIMARÃES, 2008).
Para a determinação da amplitude do
universo, é importante entender que a
expansão da amostra está relacionada à
expansão do universo, então, o universo
pode ser dividido em finito e infinito.
Extensão da amostragem
• Quando os resultados obtidos na amostra e no universo do qual os resultados
extraídos não são totalmente precisos, deparamo-nos com o denominado
“erro”. O erro de medição do resultado diminui à medida que a amostra
aumenta, dessa forma, o erro de medição está considerando a tolerância de
amostras normais.
• Por fim, a estimativa do percentual de ocorrência do fenômeno é muito
importante para se definir o tamanho da amostra, pois determina a parte da
população que foi analisada e o impacto que tais resultados podem exercer
sobre o todo.
OBRIGADO!