Levantamento Estatistico

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 ESTATÍSTICA I – profs. Selmo Pires 
LEVANTAMENTO ESTATÍSTICO
	
É um processo técnico que associa números a fenômenos coletivos com o objetivo de se obter conclusões. Na ANÁLISE EXPLORATÓRIA DOS DADOS (a Estatística Descritiva) vamos trabalhar com as seguintes etapas:
 COLETA ( ORGANIZAÇÃO ( RELATÓRIO (RESUMO) ( ANÁLISE
 dos dados dos dados dos dados dos dados
 
 
 ( Na ORGANIZAÇÃO temos tabela e gráficos:
TABELAS — Um dos objetivos da Estatística é sintetizar os valores que uma determinada variável pode assumir, de forma que tenhamos uma visão global da variabilidade dessa variável. 
Obs: Um número mínimo razoável de classes (k) pode ser calculado a partir do número de observações (n) através da fórmula : K = 
Vamos contextualizando a observação acima: Suponha que ao “COLETAR” as massas corpóreas de 30 recém-nascidos vivos de uma Unidade Hospitalar em Fevereiro de 2012, tivéssemos que agrupá-las em classes. Aplicando a fórmula citada ( K = 
) teríamos que “ORGANIZÁ-LAS” numa tabela de 6 classes (isto significa que, não haverá necessidade de mais de 6 classes para que 30 elementos contínuos fiquem bem agrupados). 
Agora, para determinar amplitude do Intervalo das Classes (h ou c), ou seja, o tamanho das classes basta dividir a amplitude amostral (AT = 
) pelo número de classes (K).
h = 
 ( h = 
( No RELATÓRIO temos parâmetros ou “INFORMAÇÕES”:
MEDIDAS DE POSIÇÃO ou Medidas de Tendência Central — São informações ou parâmetros representativos de uma série de dados cujos valores tendem ao centro da distribuição. São elas as médias aritméticas; as modas e as medianas.
Média aritmética — ( Me ou 
 ) ( É uma informação (parâmetro) que representa (deveria representar) todos os elementos em estudo.
Moda — ( Mo ou 
 ) — É uma informação (parâmetro) que representa a maior freqüência dentre os dados observados. Numa amostragem pode não haver moda (repetição de valores) ou pode haver mais de uma moda (representa a maior evidência do estudo). 
Mediana — ( Md ou 
 ) — É uma informação (parâmetro) que divide os dados ordenados de uma série em duas partes iguais. 
( Na ANÁLISE temos os coeficientes: 
Coeficiente de variação de Karl Pearson ( c.v.k ) mede o grau da dispersão dos dados em relação a média.
Coeficiente de variação de assimetria de Pearson ( e ) mede o grau de simetria dos dados que estão sendo analisados em relação a dispersão dos mesmos.
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Estudo de casos:
1°. As cinco titulares do time de basquete da Instituição “W” do Clube “Y” da Cidade de C.G. em julho de 2012 medem respectivamente: 
168,5cm; 164,5 cm; 165,0 cm; 171,5 cm e 168,5 cm.
Vamos fazer uma exploração de dados conveniente aos dados apresentados.
 ( Na ORGANIZAÇÃO temos tabela e gráficos:
Título: As alturas das titulares do time de basquete da Instituição “W” do Clube “Y” da Cidade de C.G. em julho de 2012
	i
	xi
	(xi – 
)2
	1
	164,5
	9,61
	2
	165,0
	6,76
	3
	168,5
	0,81
	4
	168,5
	0,81
	5
	171,5
	15,21
	
	838,0
	33,20
 ( No RELATÓRIO temos parâmetros ou “INFORMAÇÕES”:
 
 = 
 ( 
 = 
 logo 
 = 167,6 kg.
 
 = 168,5 kg ( MODA);
 
= ? , como a sua posição da mediana é a terceira 
 ( P = 
 pois n é ímpar ) logo 
 = 168,5 kg.
 
 = 168,5 kg ( MEDIANA);
Fonte: Dados hipotéticos. 
 ( 
 logo
 
 = 2,5768 kg (DESVIO PADRÃO).
( Na ANÁLISE temos coeficientes:
Coeficiente de variação de Karl Pearson (c.v.k) mede o grau da dispersão dos dados em relação a média. ( mede a distância que os elementos estão da média)
 ( 
 logo 
 ( 2%.
Análise: Segundo Karl Pearson houve uma baixa dispersão das alturas apresentadas com relação a média das mesmas a um grau de aproximadamente 2%. 
2°. Universitários da Instituição “W” na cidade de C.G. participaram de um teste de raciocínio numéricos em maio de 2012 e o resultado de suas pontuações estão apresentadas abaixo: 
68 pontos; 69 pontos; 71 pontos; 73 pontos; 78 pontos; 79 pontos; 80 pontos e 82 pontos.
Vamos fazer uma exploração de dados conveniente aos dados apresentados.
Nota: 
 (a MODA) ( O dados acima são AMODAIS.
 
 (a MEDIANA) ( para determinar a mediana com n par, identifique as posições: 
 P’ = 
 para posicionar x’ e P’’ = 
 para posicionar x’’, para o cálculo da 
= 
. 
3°. Sete pacientes no setor “W” do Hospital “Y” na cidade de C.G. no mês de Junho de 2012, com um certo tipo de patologia, tiveram suas temperaturas registradas no estado mais crítico da doença, apresentados a seguir: 38,50C; 39,20C; 39,50C; 39,50C; 39,60C; 39,80C e 39,80C.
Vamos fazer uma exploração de dados conveniente aos dados apresentados.
4°. Doze recém-nascidos vivos na unidade hospitalar “W” na cidade de C.G. no mês de Julho de 2012, nascem com massa corpórea de: 2,55kg; 2,58kg; 2,64kg; 2,68kg; 2,78kg; 3,10kg; 3,20kg; 3,25kg; 3,35kg; 3,38kg; 3,40kg e 3,44kg. Vamos fazer uma exploração de dados.
Coeficientes
Tabelas e Gráficos
Informações (parâmetros)
Amostra
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_1406915360.unknown
_1406917373.unknown
_1407011616.unknown
_1407011633.unknown
_1407012041.unknown
_1406917572.unknown
_1406916731.unknown
_1406916839.unknown
_1406916917.unknown
_1406916795.unknown
_1406916720.unknown
_1362574306.unknown
_1406915303.unknown
_1392468627.unknown
_1406911334.unknown
_1282914634.unknown
_1282914703.unknown
_1121346275.unknown
_1282914543.unknown
_1104745893.unknown