Aula 1

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Estatística Básica
Aula 1
Rosa Mazo
2017.1
 Há indícios que há 3.000 anos atrás já se faziam censos na China , Babilônia e Egito. 
 Mesmo na Bíblia , várias passagens insinuavam o uso da estatística como o pedido feito a Moisés de realizar um mapeamento de quantos homens estariam aptos para a guerra. 
No período Clássico e Medieval , os censos eram fonte para informação para auxiliar a coleta de impostos.
A palavra censo , provém do latim “Censere” que significa “taxar”.
Tábuas de Mortalidade (século XVII): análise exaustiva no acompanhamento de nascimentos e mortes. Esta análise contribuiu para o monitoramento de riscos das Companhias de Seguros.
Definição:
	A estatística é uma ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados. Preocupa-se com os métodos de recolha, organização, resumo, apresentação e interpretação dos dados, assim como tirar conclusões sobre as características das fontes donde estes foram retirados, para melhor compreender as situações. 
O método estatístico pode ser entendido como um conjunto de meios que, conduzidos e dispostos convenientemente, permite que se canalizem as informações para determinado objetivo.
O estudo estatístico inicia-se com o planejamento da pesquisa, que representa a organização do plano geral do trabalho que estabelece os objetivos e a utilização dos meios estatísticos
Estatística Descritiva: coleta, organização e descrição dos dados
Estatística Indutiva (ou Inferencial): análise e interpretação dos dados
Inferência estatística é o processo utilizado para concluir sobre uma população usando informações de uma amostra
Estatística Probabilística: representa o estudo de planejar jogadas ou estratégias de jogos de azar , bem como o 
risco e o acaso em eventos 
futuros.
O estudo da estatística explora:
O planejamento e a coleta;
A organização;
A análise e interpretação dos dados.
Amostragem 
O processo de obter as amostras. 
A fase de coleta de dados é uma parte importante. Pode-se tomar decisões erradas quando a não realizamos de forma adequada.
Fases da estatística e da pesquisa
Coleta de dados;
Crítica;
Apresentação;
Análise de dados;
Gráficos;
Tabelas ou quadros;
Relatório.
Aplicação
Recursos Humanos
 Pessoal / Folha de Pagamento.
Avaliação de Desempenho
Treinamento
Recrutamento & Seleção
Operações
 Logística
Qualidade Total
Avaliação de Estoques
Cadeia de Suprimentos
Variáveis – Característica dos elementos de uma população ou amostra, que pode assumir diferentes valores ( numéricos ou não) que interessam ao estudo.
Variável é um conjunto de resultados possíveis de um fenômeno 
Variável qualitativa – tipo de variável que não pode ser medida numericamente.
Variável quantitativa – tipo de variável que pode ser medida numericamente.
Para cada fenômeno existe um número de resultados possíveis. Para “sexo” dois os resultados possíveis são: masculino e feminino;
“número de filhos” o número de resultados possíveis, é expresso através dos números naturais: 0, 1, 2, 3, 4, , n;
 “altura” os resultados podem tomar um número infinito de valores numéricos dentro de um certo intervalo.
Variável é um conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.
Dados contínuos – são aqueles em que a variável pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo, como para o caso do exemplo “altura” , em que são aceitos valores desde 1,40 até 2,30. Neste caso a variável é dita variável quantitativa contínua. 
Dados discretos – 	são aqueles em que a variável só pode assumir determinados valores, em um intervalo de valores, como para o caso do exemplo “número de filhos” em que são aceitos os valores 0, 1, 2, 3, 4 ... Neste caso a variável é dita variável quantitativa discreta.
 
 Dados qualitativos nominais – são aqueles em que a variável expressa uma qualidade ou atributo, como para o caso do exemplo “sexo”. São ainda exemplos “cor dos olhos” e “área de atuação”. Neste caso a variável é dita variável qualitativa nominal.
 
Dados qualitativos ordinais – são aqueles em que a variável expressa qualidades ou atributos que podem ser arranjados em alguma ordem, mas diferenças entre os valores dos dados ou não podem ser determinadas ou não são significativas. Neste caso a variável é dita variável qualitativa ordinal. Por exemplo: 
	- Um professor de curso atribui notas A, B, C, D ou F. Essas notas podem ser arranjadas em ordem, mas não podemos determinar as diferenças entre elas, ou seja, sabemos que A é maior do que B, mas não podemos encontrar a diferença. 
1) Classifique o tipo de variável para os itens abaixo.
a) Marca de antitérmico preferida;
b) Grau de satisfação com um produto alimentício;
c) Peso de grãos exportados;
d) Renda familiar;
e) Grau de escolaridade;
f) Número de computadores em um laboratório de informática.
2) De que tipo é cada uma das variáveis abaixo :
Idade , com as classes : criança , jovem , adulto e velho
Q.I., com as classes : menor que 50 , maior ou igual a 50 e menor que 90 , maior ou igual a 90 e menor que 110 , maior ou igual a 90 e menor que 130 , maior ou igual a 130 
Peso , com as classes : magro , normal e obeso .
Alfabetização , com as classes : não sabem ler e nem escrever , sabem ler mas não escrever , sabem ler e escrever .
Número de dentes definitivos , com as classes : 0, 1, 2, 3, 4 ...
Pressão sangüínea sistólica em mm de mercúrio , com as classes : menor que 90 , maior ou igual a 90 e menor que 100 , maior ou igual a 100 e menor que 110 , maior ou igual a 110 e menor que 120 , maior ou igual a 120 e menor que 130 , maior ou igual a 130 e menor que 140 , maior ou igual a 140 e menor que 150 e maior ou igual a 150.
Número de pontos obtidos pelos candidatos , em um concurso , com as classes : 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , ... .
Idade , em anos completos , com as classes : 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , ... .
Peso com as classes : 30|---- 45 , 45 |----- 60 , 60 |----- 75 , 75 |----- 90 .
Q.I.( quociente de inteligência) , com as classes : 31 , 32 , 33 , 34 , 35 , ... .
Pressão sanguínea sistólica em mm de mercúrio , com as classes : baixa , normal , alta .
Número de dentes definitivos , com as classes : de acordo com a idade , abaixo do esperado , acima do esperado .
3)- Coloque F para falso e V para verdadeiro:
 ( ) Estatística é a ciência que estuda quantitativamente os fenômenos naturais ou sociais, cuja avaliação está baseada em métodos científicos de coleta, organização, apresentação e análise de dados.
( ) Amostra é um subconjunto das observações abrangidas pela população, através da qual se faz um estudo ou inferência sobre as características da população. 
4) - Tomando por base o texto abaixo: 
Ao chegarmos a uma Empresa em que exista risco de acidentes, não precisamos percorrer todos os ambientes de trabalho, obrigatoriamente, para conseguirmos chegar à conclusão, bem próxima à realidade, de que existe o cuidado com a proteção do trabalhador. Para tanto, basta que seja observado, através de inspeção em alguns setores de cada Departamento, por exemplo, se todos possuem e estão usando os Equipamentos de Proteção Individual e Coletiva, bem como atendendo os procedimentos operacionais estabelecidos. 
Podemos afirmar que estamos tratando do conceito de:
	a) Amostra;
	b) População;
	c) Censo;
	d) Conjunto Universo.
ARREDONDAMENTO DE NÚMEROS
 Quando é conveniente ou necessário suprimir unidades inferiores às de determinada ordem, utiliza-se a técnica do arredondamento de dados. Neste sentido, de acordo com a Fundação IBGE, o arredondamento deve ser feito da seguinte maneira.
Quando o algarismo a ser abandonado for: 0, 1, 2, 3 ou 4, fica inalterado o algarismo que permanece
Exemplos: 	33,24  33,2 72,93  72,9
Quando o algarismo a ser abandonado for: 5, 6, 7, 8 ou 9, deve-se aumentar de uma unidade o algarismo a permanecer.
Exemplos:	42,87  42,9		25,08  25,1		53,99  54,0
Quando temos várias parcelas de percentagens ou taxas que sofreram arredondamento,
a soma provavelmente não dará 100 %, faltando ou sobrando alguns décimos. Neste caso, torna-se necessário fazer o ajustamento do total até chegar a 100 %. O critério recomendado é adicionar ou subtrair – conforme o caso – a falta ou excesso à parcela maior. Isto porque a parcela maior ficará menos desfigurada, quando ajustada com alguns décimos, que outra parcela qualquer
 1. Arredonde os números abaixo para duas casa decimais:
(a) 32,75
(b) 200,39
(c) 0,03629 
(d) 21,635
(e) 0,00944
 2. Arredonde os números abaixo para três casas decimais:
(a) 0,00083
(b) 34,79502
(c) 0,00494
(d) 6,12963
Organização dos dados. 
 
Os dados estatísticos podem estar organizados ou desorganizados.
 Quando desorganizados recebem a denominação de “dados estatísticos brutos”.  Por exemplo: Z = (5, 2, 4, 1, 3)
 Já quando organizados recebem a denominação de “dados organizados em Rol”. Por exemplo: Z = (1, 2, 3, 4, 5)