IEE Aula 01 Conceitos Básicos

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Disciplina: INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA
Professor: WALDEMAR SANTA CRUZ OLIVEIRA JR
CONCEITOS BÁSICOS
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNABUCO - UFPE
Curso: ECONOMIA
Estatísticas:
Estatística:
Coleção de dados numéricos. Por exemplo, Estatísticas Econômicas: referem-se a dados relacionados a economia, como emprego, população etc.
Ciência ou conjunto de técnicas desenvolvidas para coleta, classificação, apresentação, análise e interpretação de dados.
Estatística pode ser dividida em:
1. Descritiva: coleta, organização, apresentação e análise dos dados.
2. Inferencial: a partir de observações de uma parte da população obtém-se conclusões sobre toda a população.
3. Probabilidade: modelos matemáticos que explicam os fenômenos estudados.
População: é o conjunto formado por todos os elementos que estão sendo estudados, enquanto que amostra é qualquer subconjunto da população.
Exemplo: 
População: alunos da UFPE
Amostra: alunos do curso de Economia
Censo: 
é um estudo estatístico realizado em toda a população. 
No Brasil o censo acontece a cada 10 anos e o IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística é responsável pelo censo demográfico brasileiro. www.ibge.gov.br
Observe que o censo é um processo caro, então, recorremos a estatística para a partir de uma amostra estudar a população. 
Um exemplo de censo são as eleições.
Parâmetro: é uma característica numérica de uma população.
 
Exemplo: média, variância, máximo.
Estatística: é uma característica numérica da amostra. 
Exemplo: média amostral, variância amostral, máximo da amostra.
Exemplo: Considere uma população composta por cinco alunos cujas idades são {20,30,25,40,35}. 
Uma amostra de dois alunos pode ser {20,30}. 
Uma característica da população é a média que é 50.
Uma característica dessa amostra é a média amostral que é 25.
Fases do Método Estatístico: 
devemos definir os objetivos da pesquisa.
1 - Definição do Problema:
 
O que vamos estudar/pesquisar? 
Qual o problema a ser questionado? 
Qual característica vamos estudar? 
Quanto vamos gastar? 
Onde vamos pesquisar? 
Qual é o público alvo? 
O que queremos responder?
2 - Coleta de Dados: 
a) Direta - quando temos acessos aos registros, por exemplo, fazemos questionários, construímos os bancos de dados. Este tipo de coleta pode ser: 
contínua, exemplo, registro de nascimentos, frequência de alunos etc; 
periódicas, quando realizamos de tempo em tempo, por exemplo, censo, avaliações mensais dos alunos; 
- ocasional, quando feita esporadicamente, por exemplo, a aceitação de um produto novo, construção de um shopping, de uma loja.
b) Indireta – quando usamos os dados de uma coleta direta, por exemplo, dados disponíveis na internet, em revistas da área.
Na coleta de dados direta devemos definir a forma que vamos entrevistar: pessoalmente, por telefone, auto-entrevista. O questionário que vamos usar.
Devemos fazer perguntas claras e objetivas. 
Cuidado para não fazer perguntas que gerem contradições nas respostas. Exemplo: Qual marca de carro você mais gosta? Em seguida perguntar você gosta mais da GM ou da FIAT? 
Devemos evitar perguntas constrangedoras. Exemplo: você toma banho todos os dias, já traiu seu marido?
3 – Crítica aos Dados: 
nesta fase procuramos erros e falhas nos dados. 
Os erros podem ser externo, quando os erros são de origem do informante, respostas contraditórias, perguntas mal feitas etc. 
Ou erros podem ser internos, erro na coleta dos dados, na mensuração.
4 – Apuração dos Dados:
processamos os dados, calculamos as medidas como médias, modas, variância, correlações etc.
5 – Apresentações dos Dados:
construímos relatórios, tabelas, gráficos, etc. Aqui o objetivo é deixar claro e sucinto o resultado da pesquisa.
6 – Análise dos Resultados: 
finalizamos a pesquisa com as conclusões, baseados em modelos matemáticos realizamos a partir dos dados, da amostra, inferência na população toda.
Fases do Método Estatístico:
1 - Definição do Problema; 2 - Coleta de Dados; 3 - Crítica do Dados; 4 - Apuração dos Dados; 5 - Apresentação dos Dados; 6 – Análise dos Resultados. 
Amostragem:
É o ato de selecionar uma amostra da população.
Principais tipos de amostragem:
 
Amostragem Aleatória simples: 
Cada elemento tem a mesma probabilidade de ser selecionado.
Amostragem Aleatória sistemática: 
Seleciona-se um elemento e automaticamente os outros elementos da amostra já ficam pré-selecionado.
Amostragem por Conglomerado: 
Divide-se a população em subpopulações, chamadas de conglomerado. Cada conglomerado é uma espécie de cópia da população. Os conglomerados são homogêneos, mas, dentro do conglomerado há muita heterogeneidade.
 
Amostragem Estratificada: 
Divide-se a população em estratos de forma que dentro de cada estrato é muito homogêneo. Porém os estratos são heterogêneos.
Estes conceitos estão relacionados com o problema que está sendo estudado.
Exemplo: Desejamos saber qual marca de cerveja é mais consumida pelos brasileiros dentre a Skol, Brahma, Antarctica e Nova Schin.
A Região Nordeste é um conglomerado da população.
Pernambuco é um estrato deste conglomerado.
Exemplo: Desejamos saber a intenção de voto do brasileiro nas próximas eleições presidenciais.
A Região Nordeste é um estrato da população.
Pernambuco é um conglomerado deste estrato.
Variável: é o conjunto de todas as possibilidades de resultados de um experimento.
Podemos dividir as variáveis em:
Ordinal: existe um ordem 
de grandeza implícita: grau de instrução; classe social.
Quantitativa: Os possíveis
Resultados são números
Quantitativa: Os possíveis 
Resultados são atributos
Variável:
Nominal: não existe ordem de 
grandeza: sexo, cor dos olhos.
Discreta: podemos enumerar
os possíveis resultados: número de filhos, idade.
Contínua: não podemos enumeras os possíveis resultados: altura, peso, renda.