apresentacao unid 1

Esta é uma pré-visualização de arquivo. Entre para ver o arquivo original

Seja bem vindo a Disciplina de 
MÉTODOS QUANTITATIVOS
1° Encontro
Estatística - Conceito
Estatística é a ciência que estabelece métodos científicos para coleta, organização, descrição, análise e interpretação dos dados observados.
Unidade 1
Tópico 1
Objetivo
Tirar conclusões válidas e tomar decisões baseadas nas análises dos dados.
MÉTODO ESTATÍSTICO
As fases do método estatístico, são: “a definição do problema, a delimitação do problema, o planejamento, a coleta de dados, a crítica destes dados, a apuração, a apresentação, a análise e a interpretação dos dados coletados”.
Definição do Problema
Definir qual a pergunta que queremos responder – O QUE?
Delimitação do Problema
É o público-alvo que irá responder a pesquisa QUEM?
Planejamento
É como será realizada a pesquisa - COMO?
Planejamento
“às vezes, é suficiente a pura observação; no entanto, na maioria das ocasiões, é necessário elaborar um questionário ou um roteiro de entrevista”. Aqui entram as restrições orçamentárias, o cronograma de pesquisa e o recrutamento de pessoas para trabalhar no processo.
COLETA DE DADOS
Existem duas maneiras de obtenção de dados: a coleta direta e a indireta. 
Direta: obtida diretamente, seja por questionários, por observação ou por meio da busca direta em registros oficiais.
COLETA DE DADOS
Indireta: quando se utiliza de dados obtidos por coleta direta para outro fim.
COLETA DE DADOS
Os dados podem ser divididos em: dados primários, que são aqueles obtidos diretamente por meio de um questionário, por exemplo, e os dados secundários, que são os obtidos através de pesquisa em outros dados, previamente coletados.
CRÍTICA DOS DADOS
Agora é necessário avaliar se eles estão de acordo com os objetivos traçados no planejamento, se há falhas ou erros que possam influenciar no resultado final.
APURAÇÃO DOS DADOS
Os dados obtidos na coleta são tabulados.
APRESENTAÇÃO DOS DADOS
São construídas as tabelas ou gráficos para que se consiga extrair informações a respeito dos dados apurados.
ANÁLISE DOS DADOS
É nessa fase que podemos tirar conclusões a respeito do objetivo da pesquisa.
INTERPRETAÇÃO DOS DADOS
Nesta etapa podem ser feitas previsões a respeito do comportamento futuro dos dados, ou mesmo uma extrapolação de conclusões.
Áreas da Estatística
Estatística descritiva
Probabilidade
Inferência estatística
Estatística Descritiva
Trabalha com dados observados. Normalmente, ela é utilizada em uma primeira etapa da pesquisa, e é responsável por resumir as informações de interesse a partir do que foi coletado. Não há espaço para dúvidas na estatística descritiva, ela simplesmente apresenta o que é.
Estatística Descritiva
EXEMPLO: Um investidor está interessado em saber quanto rendeu determinada ação no mercado no último mês. Então ele toma o rendimento da ação em todos os dias do mês em questão e, a partir disso, conclui quanto a ação rendeu. Esta informação não dá espaço para dúvidas, uma vez que está baseada em fatos.
Probabilidade
A teoria de probabilidades nos permite descrever os fenômenos aleatórios, ou seja, aqueles em que está presente a incerteza.
Probabilidade
EXEMPLO: A previsão do tempo para a próxima segunda-feira é um fenômeno aleatório, pois não temos como prever o tempo. Neste caso, com base em comportamentos já conhecidos, estipula-se uma probabilidade de ocorrência de chuva, por exemplo.
Inferência Estatística
É o estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a partir da amostra.
Inferência Estatística
EXEMPLO: Numa pesquisa de opinião sobre um desodorante, foram ouvidos 100 consumidores. Com base nos resultados obtidos, aplicam-se técnicas de inferência estatística para prever a opinião de todos os consumidores do desodorante.
Etapas da análise estatística
TÓPICO 2
POPULAÇÃO E AMOSTRA
População
É o conjunto composto de todos os elementos do grupo de estudo. Cada elemento da população estudada é denominado unidade estatística.
A população estatística pode ser:
* Finita – Quando apresenta um número finito de elementos.
* Infinita – Quando apresenta um número infinito de elementos.
Unidade 1
Tópico 2
População
Fatores econômicos, éticos ou um curto prazo de tempo, impossibilitam estudar toda a população.
Como coletaríamos toda a água de um rio para analisar a quantidade de poluentes? Nestes casos, faz-se necessário trabalhar com amostras.
Unidade 1
Tópico 2
Amostra
É qualquer subconjunto do universo estudado. É qualquer grupo de elementos pertencentes à população.
“N” – Tamanho da população.
“n” – Tamanho da amostra.
Amostras aleatórias simples
Cada elemento da população tem a mesma chance de ser escolhido.
Fonte: http://www.ggte.unicamp.br/e-unicamp/public/?detail&repo=imagens&itemId=932
Amostras aleatórias simples
EXEMPLO: Em uma cidade com 250.000 habitantes, queremos saber a opinião a respeito da administração municipal. Para montar uma amostra aleatória simples de tamanho 200, vamos considerar a lista telefônica e escolher aleatoriamente 200 nomes.
Fonte: http://www.ggte.unicamp.br/e-unicamp/public/?detail&repo=imagens&itemId=932
Amostras por conveniência
Utilizar resultados de fácil acesso.
Heil
Você acredita na pena de morte?
32
Amostras por conveniência
EXEMPLO: Ao se retirar sangue de uma pessoa para detectar a presença de eventual vírus, normalmente, coleta-se uma amostra de sangue do braço do paciente. Quando não é possível, tenta-se coletar da mão, e assim por diante.
33
Amostras ponderadas
É levado em consideração que certos indivíduos têm maior chance de fazerem parte de uma amostra do que outros.
Fonte: https://jrodrigorodriguez.wordpress.com/category/aforismas-e-fragmentos/berlim-aos-pedacos/page/2/
34
Amostras ponderadas
EXEMPLO: Uma revista sobre carros quer saber o que as pessoas levam em conta na hora de escolher o carro que irão comprar. Sabe-se que os homens e as mulheres têm opiniões distintas, logo a pesquisa deve levar isto em conta na hora do levantamento de dados.
35
Amostras estratificada
Em uma amostra simples aleatória, pode-se selecionar um em cinco homens uma em cinco mulheres. Homens e mulheres têm a mesma oportunidade de serem selecionados.
Em uma amostra simples aleatória estratificada, podemos selecionar uma de cinco mulheres e um de dez homens. As mulheres terão duas vezes a oportunidade de serem selecionadas. 
Fonte: http://www.corbisimages.com/stock-photo/rights-managed/42-50469837/business-people-using-computers-sharing-information-across?popup=1
36
Amostras estratificada
EXEMPLO: Uma pesquisa sobre o serviço de recolhimento do lixo de uma cidade deverá levar em conta os habitantes da zona rural e da zona urbana. Como a frequência com que o recolhimento do lixo ocorre nestas duas áreas pode ser diferente, é aconselhável dividir em dois estratos (zona urbana e zona rural) e estudá-los de maneira isolada. A opinião geral da população será obtida juntando as informações dos dois estratos.
37
AMOSTRAGEM POR GRUPOS
Ocorre quando a população a ser estudada é muito grande.
38
AMOSTRAGEM POR GRUPOS
EXEMPLO: Geólogos estão interessados em estudar a composição do solo em determinada região. Para isso, delimitam uma área escolhida aleatoriamente (grupo da amostra) e, nesta área, realizam suas pesquisas. Mais à frente, uma nova área (grupo da amostra) é delimitada.
39
ERROS E TENDENCIOSIDADE
Uma amostra mal escolhida pode acarretar em erros na pesquisa. Por exemplo, se uma pesquisa avalia a opinião pública sobre a administração municipal sem levar em conta a distribuição demográfica da cidade, ou os diferentes bairros, pode-se chegar a uma conclusão totalmente parcial. 
40
ERROS E TENDENCIOSIDADE
Existem outros tipos de erros que podem ocorrer em uma pesquisa estatística: além do erro de amostragem, podem ocorrer erros
de respostas, erros de falta de resposta e erros de delineamento.
41
ERRO DE AMOSTRAGEM
Surge quando o tamanho da amostra é muito pequeno em relação ao tamanho a população.
42
ERRO DE AMOSTRAGEM
EXEMPLO: Suponhamos que estivéssemos interessados em estudar a frequência com que a população de determinado estado consome bebidas alcoólicas. Se perguntarmos para duas pessoas se elas consumiram bebida alcoólica na última semana e elas responderem que sim, poderíamos ser levados a concluir que a população inteira teve o mesmo comportamento. Se a amostra fosse composta por cinco pessoas, três respondessem não, e duas respondessem sim, concluiríamos que a população não consumiu bebida alcoólica na última semana. Entretanto, essa conclusão seria correta? Uma amostra de cinco pessoas teria como representar a população de um estado inteiro?
43
ERRO DE RESPOSTA
O erro de resposta é a diferença entre a resposta dada e a resposta verdadeira.
44
ERRO DE RESPOSTA
EXEMPLO: Uma empresa faz uma pesquisa sobre o desempenho da chefia de um setor. Para isso, pergunta aos funcionários subordinados ao setor sua opinião. Como saber se a resposta que será dada é de fato a resposta verdadeira?
45
ERRO DE RESPOSTA
Como controlar esse tipo de erro?
Fazer a mesma pergunta de maneiras diferentes ao longo do questionário, a maneira de elaborar a pergunta também pode minimizar o risco de informações erradas ou imprecisas e entrevistar mais de uma vez a mesma pessoa, por pesquisadores diferentes, com abordagens diferentes.
46
ERRO DE FALTA DE RESPOSTA
O erro de falta de resposta surge da negativa do entrevistado em dar sua opinião.
47
ERRO DE FALTA DE RESPOSTA
EXEMPLO: Quando os meios de comunicação divulgam os resultados das pesquisas de intenção de voto, sempre informam o percentual de pessoas que não quiseram opinar sobre o assunto.
48
ERRO DE DELINEAMENTO
Quando o grupo que compõe a amostra não representa a população.
49
ERRO DE DELINEAMENTO
EXEMPLO: Uma escola está interessada em saber quantos de seus alunos fumam ou já fumaram. Como a escola tem muitos estudantes, é escolhida a sala do primeiro ano do ensino médio para representar a escola. Obviamente, o resultado da pesquisa será tendencioso, pois prioriza apenas uma faixa etária.
50
Tópico 3
Variáveis estatísticas
51
O que são variáveis?
Variáveis são as características que queremos observar ou medir em cada pesquisa.
52
EXEMPLO: Uma empresa está interessada em pesquisar a aceitação dos consumidores em relação a um novo tipo de biscoito. As variáveis desta pesquisa podem ser sabor, textura, aparência, apresentação, preço, facilidade em encontrar etc.
53
TIPOS DE VARIÁVEIS
VARIÁVEIS QUALITATIVAS
Quando diz respeito a uma qualidade.
EXEMPLO: O gênero informado numa pesquisa é uma variável qualitativa, pois cada entrevistado será classificado como “masculino” ou “feminino”.
Unidade 1
Tópico 3
VARIÁVEIS QUALITATIVAS
Existem dois tipos de variáveis qualitativas:
a. Variável qualitativa nominal: quando não há uma ordem na classificação.
b. Variável qualitativa ordinal: quando há ordem envolvida, há uma classificação.
Unidade 1
Tópico 3
VARIÁVEIS QUALITATIVAS
EXEMPLOS: Cor dos olhos, raça, gênero, preferência entre gêneros de filmes, são exemplos de variáveis qualitativas nominais. Nível de escolaridade, classificação em uma prova, ordem de chegada em uma corrida, conceito em uma prova (A, B, C), são exemplos de variáveis qualitativas ordinais.
Unidade 1
Tópico 3
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS
As variáveis quantitativas resultam de uma contagem ou mensuração. São exemplos desse tipo de variável peso, altura, idade, tamanho, preço entre outros.
Unidade 1
Tópico 3
VARIÁVEIS QUANTITATIVAS
São classificadas em:
a. Variável quantitativa contínua: quando qualquer valor dentro de um intervalo numérico é esperado.
b. Variável quantitativa discreta: apenas valores fixos são esperados como resposta, valores provenientes de uma contagem.
Unidade 1
Tópico 3
EXEMPLO: Suponhamos que uma assistente social esteja interessada no perfil das grávidas que procuram o posto de saúde de uma comunidade. Entre as variáveis de interesse, estão idade, peso adquirido nos primeiros meses de gestação e renda familiar em salários mínimos, todas variáveis quantitativas. Para ter acesso a estas informações, a assistente social utiliza as fichas cadastrais e médicas das gestantes existentes no posto. Obviamente, ela não espera que, em relação à idade, alguém tenha informado que possui 20,3 anos: é esperado que as respostas sejam números inteiros, 20, 21, 31 40 anos. Já em relação ao peso, se a assistente utilizar as fichas médicas das pacientes para obter essa informação, encontrará valores dos mais diversos: 4,2 kg, 1 kg, 3,72 kg. Assim, a idade caracteriza uma variável quantitativa discreta, enquanto o peso é uma variável quantitativa contínua. E a renda familiar? Aí depende como ela se apresenta (por quê?).
Unidade 1
Tópico 3
A classificação das variáveis não é estática. Às vezes, uma variável contínua pode ser tratada como discreta, dependendo da particularidade da pesquisa. Por exemplo, a variável ‘peso’, em uma determinada pesquisa, pode ser tratada como variável discreta.
Unidade 1
Tópico 3
Variável
Classificação das variáveis:
QUALITATIVA
QUANTITATIVA
NOMINAL
ORDINAL
CONTÍNUA
DISCRETA
sexo, cor dos olhos
classe social, grau de instrução
peso, altura, salário, idade
nº de filhos, nº de carros 
Unidade 1
Tópico 3
Arredondamento
É preciso tomar certos cuidados ao se trabalhar com variáveis quantitativas contínuas, pois frequentemente, precisamos definir com quantas casas decimais iremos trabalhar.
Unidade 1
Tópico 3
Regras de Arredondamento
Ø Se o algarismo a ser eliminado for maior ou igual a cinco, acrescentamos uma unidade ao primeiro algarismo que está situado à sua esquerda.
Ø Se o algarismo a ser eliminado for menor que cinco, devemos manter inalterado o algarismo da esquerda.
Unidade 1
Tópico 3
Regras de Arredondamento
Exemplos:
a) 7,347 -> o número a ser eliminado será o 7 e é maior que cinco, logo, adicionamos à casa da esquerda uma unidade, dessa forma o número passará a ser escrito da seguinte maneira: 7,35
b) 8,272 -> o número a ser eliminado será o 2 e é menor que cinco, logo não devemos modificar o numeral da esquerda, dessa forma o número deverá ser escrito da seguinte maneira: 8,27
Unidade 1
Tópico 3
Regras de Arredondamento
Nos casos em que o algarismo a ser descartado for 5 temos algumas peculiaridades conforme segue:
Ø Se o algarismo a ser eliminado for 5 e houver algarismos após dele, acrescenta-se uma unidade à casa da esquerda, por exemplo:
3,2356842 -> 3,24
0,2750123 -> 0,28
Unidade 1
Tópico 3
Regras de Arredondamento
Ø Se o algarismo a ser eliminado for 5 e não houver algarismos após, é necessário verificar o algarismo anterior, se for:
a) Par, não devemos modificar o numeral da esquerda. Exemplo:
0,265 -> 0,26
1,745 -> 1,74
b) Ímpar, adicionamos à casa da esquerda uma unidade. Exemplo:
1,215 -> 1,22
0,375 -> 0,38
Unidade 1
Tópico 3
Tópico 4
SÉRIES ESTATÍSTICAS
Unidade 1
Tópico 3
Séries Estatísticas
Apresentação de dados por meio de tabelas estatísticas. 
As tabelas estatísticas, ou séries estatísticas, “podem ser definidas como conjuntos de dados estatísticos, associados a um fenômeno, dispostos numa ordem de classificação”.
Unidade 1
Tópico 4
Séries Estatísticas Simples
São aquelas compostas por apenas duas colunas: uma destinada às categorias possíveis da variável, e a outra, aos dados propriamente ditos. De acordo com a variável abordada podem ser classificadas como séries históricas, geográficas ou específicas.
Unidade 1
Tópico 4
Séries Estatísticas Simples
Séries: históricas/temporais É a série em que os dados são observados segundo a época de ocorrências.
Unidade 1
Tópico 4
Vendas da Cia IVP – 2007 – 2014
 Ano Vendas (em R$ 1.000,00)
2007		 2.181
2008		 3.948
2009 	 5.642
2010		 7.550
2011		 10.009
2012		 11.728
2013		 18.873
2014		 29.076
Fonte: Departamento Financeiro da Cia
Séries Estatísticas
Séries: Geográficas/Territoriais  É a série em que os dados são observados segundo a localidade de ocorrência.
Unidade 1
Tópico 4
Empresas Fiscalizadas no Brasil em 2014
Regiões		Empresas Fiscalizadas
Norte		 	7.495
Nordeste		 107.783
Sudeste		 281.207
Sul		 53.661
Centro-Oeste	 15.776
Fonte: Secretaria da Receita Federal
Séries Estatísticas
Séries: Específicas/categóricas  É a série em que os dados são agrupados segundo a modalidade de ocorrência.
Unidade 1
Tópico 4
Matrículas no Ensino Superior SC - 2014
Áreas de ensino	 Matrículas
Ciências Biológicas		16.058
Exatas e Tecnológicas 32.109
Ciências Agrárias 1.208
Ciências Humanas 56.126
Letras 4.210
Artes 2.561
Duas ou mais áreas 7.584
Fonte: Dados fictícios.
SÉRIES DE DUPLA ENTRADA OU SÉRIES MISTAS
 É a série em que leva-se em conta mais de uma variável na tabela
Unidade 1
Tópico 4
Tabelas Estatísticas
 
Uma tabela estatística deve ser uma forma objetiva de se demonstrar o comportamento de variáveis, deve-se então, buscar representações simples que possibilitem ao leitor a compreensão do fenômeno sem muito esforço.
Uma tabela deve apresentar a seguinte estrutura:
 título, cabeçalho, coluna indicadora, corpo , traço e rodapé.
 
Unidade 1
Tópico 4
Unidade 1
Tópico 4
Empresas Fiscalizadas no Brasil em 2014
Regiões		Empresas Fiscalizadas
Norte		 	7.495
Nordeste		 107.783
Sudeste		 281.207
Sul		 53.661
Centro-Oeste	 15.776
Fonte: Secretaria da Receita Federal
Tabelas Estatísticas
Cabeçalho deve conter: O que está representado; onde e quando ocorreu. 
Rodapé  Registro e identificação da fonte dos dados.
Corpo  colunas e subcolunas, onde serão registrados os dados numéricos e informações.