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O Método Estatístico 
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE 
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA 
DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA 
DOCENTE: Liliane Augusto da Silva 
 
NATAL/RN 
2013 
 
 Pode-se entender estatística como um 
conjunto de técnicas que permite, de forma 
sistemática, planejar, organizar, descrever, 
analisar e interpretar um conjunto de dados 
oriundos de estudos ou experimentos, 
realizados em qualquer área do 
conhecimento. 
 Estatística Descritiva: Trata da observação de 
fenômenos, da coleta de dados, da 
organização, análise e interpretação. 
 
 Probabilidade Estatística: Analisa situações 
que envolvem aleatoriedade. 
 
 Inferência Estatística: Estuda a população 
com base na amostra. 
População X Amostra 
 
 População: Conjunto de elementos que se 
deseja estudar. 
 
 Amostra: Um subconjunto da população. 
 Finita: Ex.: Alunos de um mestrado, 
Funcionários da UFRN, eleitores do Brasil, 
etc... 
 
 Infinita: Ex.: Número de nascimentos em uma 
cidade, produção de uma máquina, etc... 
 Censo: Estudo através do exame de todos os 
elementos da população. 
 
 Amostragem: Estudo por meio do exame de 
uma amostra 
 
Porque fazer amostragem ao invés de um censo? 
• Economia; menor tempo; maior qualidade nos 
dados levantados; população infinita, mais fácil. 
 População pequena (tamanho da amostra 
grande em relação ao da população) 
 
 Quando se exige o resultado exato. 
 
 Quando já se dispõe dos dados da população 
 Parâmetro: característica da população. 
 
 Estatística: característica descritiva de 
elementos de uma amostra. 
 
 Estimador: fórmula usada para encontrar uma 
estimativa. 
 
 Estimativa: resultado obtido através de um 
estimador. 
 Erro Amostral: diferença entre o valor que a 
estatística pode acusar e o verdadeiro valor 
do parâmetro que se deseja estimar. 
 
 Erro Amostral Tolerável: quanto um 
pesquisador admite errar na avaliação dos 
parâmetros de interesse numa população. 
 
 Ex.: Pesquisa eleitoral: Candidato A 20%, com 
2% de erro amostral (18% - 22%) 
 Para realizar um estudo sobre o tempo gasto, 
em segundos, por 100 atletas na corrida dos 
100 metros com obstáculos, registrou-se o 
tempo gasto por 16 desses atletas e 
obtiveram-se os seguintes resultados: 
 
Indique: 
 
a) A população; 
b) A amostra. 
 Dentre os 3000 alunos de uma escola, 
selecionaram-se 30 e lhes foi perguntado 
qual o programa de TV preferido. 
 
Indique: 
 
a) A população; 
b) A amostra. 
AMOSTRAGEM 
(A amostra deve ser representativa!) 
 É um método amostral que associa a cada 
unidade amostral na população uma 
probabilidade, conhecida e diferente de zero, 
de ser selecionada para conter a amostra. Há 
dois tipos de amostragem probabilística, são 
elas: 
 
• Amostragem probabilística com reposição; 
• Amostragem probabilística sem reposição. 
 Amostragem probabilística com reposição 
 
• A cada seleção de um elemento da 
população, antes da próxima seleção, essa 
unidade anteriormente sorteada volta para a 
população, podendo ser selecionada 
novamente. 
 Amostragem probabilística sem reposição 
 
• A amostragem mais usada no cotidiano. Após 
a unidade amostral ser sorteada, ela não 
voltará para a população, ou seja, ela só 
poderá ser selecionada uma única vez. 
 
 Amostragem não probabilística 
 
• Quando o método da amostragem não 
satisfaz a condição de definição anterior. 
 Amostra Aleatória Simples (AAS) 
 
 Amostra Aleatória Estratificada (AAE) 
 
 Amostragem por Conglomerados (AC) 
 
 Amostragem Sistemática (AS) 
 Uma amostra é dita aleatória simples quando 
todos os elementos da população tem a 
mesma chance/probabilidade de conter a 
amostra. 
 
• Ex.: Sortear um aluno que esta presente na 
sala de aula. (Todos tem a mesma chance de 
ser sorteado) 
 Uma amostra aleatória estratificada é obtida 
pela divisão ou estratificação da população 
estudada em grupos (estratos) distintos e 
dentro de cada grupo se faz uma AAS. 
 
 
• Ex.: Separar os alunos em dois grupos. (sexo) 
 Em uma amostragem por conglomerados, as 
unidades da população são agrupadas 
formando conglomerados. Um ou mais 
desses agrupamentos são selecionados 
aleatoriamente. Se um conglomerado é 
selecionado, todas as unidades dele farão 
parte da amostra. 
 
• Ex.: Selecionar uma sala do bloco H, do setor 
III da UFRN no horário das duas primeiras 
aulas da noite. 
 Quando o cadastro das unidades amostrais 
não existir, ou estiver aproximadamente em 
ordem aleatória, ou for homogênea em 
relação a variável de interesse pode-se usar o 
procedimento de seleção chamado 
amostragem sistemática. 
 
• Ex.: Lista telefônica. 
 Determina o tamanho da população (N); 
 
 Calcula-se o tamanho da amostra (n); 
 
 Determina-se o tamanho do intervalo 
(k=N/n). 
 Se tivermos uma população de 600 sujeitos 
(N) e quisermos selecionar uma amostra de 
100 (n) o Intervalo de Amostragem é de 6 
(IA= 600/100=6). Isso significa que teremos 
que escolher 1 sujeito para a amostra em 
cada grupo de 6 sujeitos da população, ou 
seja, de 6 e 6 sujeitos escolhemos um. 
 Para cada uma das seguintes situações diga 
qual o tipo de amostragem foi utilizada. 
 
a) O treinador de uma confederação esportiva 
deseja dividir 20 times em dois grupos. Para 
o primeiro grupo seleciona 10 times, e 
considera os 10 restantes para o grupo 
seguinte. 
b) Um cabo eleitoral escreve o nome de cada 
senador dos EUA, em cartões separados, 
mistura-os e extrai 10 nomes. 
 
c) Um professor sorteia algumas bibliotecas de 
seu Estado, e posteriormente, sortea-se o 
tipo de acervo que será analisado. Após os 
sorteios, ele conferiu todos os DVD’s (tipo de 
acervo sorteado) de cada uma das 20 
bibliotecas amostradas aleatoriamente.