Texto aula 1 Importância da Estatísitica

Prévia do material em texto

FAP # ESTATÍSTICA # 2009
Por que estudar Estatística?
• O Desenvolvimento do raciocínio estatístico é extremamente útil em aplicações de caráter cientifico, comercial, etc .
• A estatística é um instrumento de grande utilidade na tomada de decisão.
• A estatística excelente para quantificar dados.
Usos da Estatística
	As aplicações da estatística se desenvolveram de tal forma que, hoje, praticamente todo campo de pesquisa se beneficia da utilização de métodos estatísticos. Os fabricantes fornecem melhores produtos a custos menores através de técnicas de controle de qualidade. 	Controlam-se doenças com auxilio de análises que antecipam epidemias. Espécies ameaçadas são protegidas por regulamentos e leis que reagem a estimativas estatísticas de modificação do tamanho das populações. Visando reduzir as taxas de casos fatais, os legisladores têm melhor justificativa para leis como as que regem a poluição atmosférica, inspeções de automóveis, utilização do cinto de segurança e da bolsa de ar, e dirigir em estado de embriaguez. Citamos apenas esses exemplos.
	Alguns estudantes escolhem um curso de estatística porque é exigido, mas um número cada vez maior o faz voluntariamente, porque reconhecem seu valor e aplicabilidade em qualquer campo em que pretendam trabalhar. Como os empregadores gostam de ver um curso de estatística no currículo de um candidato, o profissional que tiver estudado estatística levará vantagem ao procurar um emprego. Fora razões relacionadas com a obtenção de emprego e com a disciplina, o estudo da estatística pode tornar o profissional mais crítico em sua análise de informações, e menos sujeito a afirmações enganosas, como as que se acham comumente associadas a pesquisas, gráficos e médias. Como membro educado e responsável da sociedade, o leitor deve aguçar sua capacidade reconhecer dados estatísticos distorcidos e de interpretar inteligentemente dados que se apresentem sem distorção.
Exemplo de afirmações estatísticas incorretas
“Os motoristas mais idosos são mais seguros do que os mais moços?”
	A Americon Association of Retired People - AARP (Associação Americana de Aposentados) alega que os motoristas mais idosos se envolvem em menor número de acidentes do que os mais jovens. Nos últimos anos, os motoristas com 16 a 19 anos de idade causaram cerca de 1,5 milhão de acidentes, em comparação com apenas 540.000 causados por motoristas com 70 anos ou mais, de forma que a alegação do AARP parece válida. 	
	Acontece, entretanto, que os motoristas mais idosos não dirigem tanto quanto os mais jovens. Em lugar de considerar apenas o número de acidentes, devemos examinar também as taxas de acidentes. Eis as taxas de acidentes por 100 milhões de milhas percorridas:
• 8,6 para os motoristas com idades de 1 6 a 19;
• 4,6 para os com idade de 75 a 79;
• 8,9 para os com idade de 80 a 84 e
• 20,3 para os motoristas com 85 anos de idade ou mais.
	Embora os motoristas mais jovens tenham de fato maior número de acidentes, os mais velhos apresentam as mais altas taxas de acidente.
	Existem várias maneiras de se cometer erros ou abusos em Estatística. Algumas por
simples distração ou ignorância; outras por má fé. Eis alguns erros ou abusos:
Pequenas Amostras
	Embora as pequenas amostras não sejam necessariamente más; entretanto, os resultados obtidos com elas podem por vezes ser usados como uma forma de "mentira" estatística. As preferências de apenas 10 dentistas por determinado creme dental não devem servir de base para uma afirmação generalizada como "O creme dental XYZ é recomendada por 7 em cada 10 dentistas”. Mesmo que a amostra seja grande, ela deve ser não-tendenciosa e representativa da população de onde provém. Às vezes uma amostra pode parecer realmente grande (como em uma pesquisa com "2000 adultos escolhidos aleatoriamente"), mas se forem formuladas conclusões acerca de subgrupos, como gaúchos católicos do sexo masculino, tais conclusões podem estar baseadas em amostras pequenas e serem tendenciosas.
Estimativas por Suposição
	Outra fonte de engano estatístico envolve estimativas que são, na verdade, suposições (ou, na linguagem popular, "palpites"), podendo apresentar erros substanciais. E preciso considerar a fonte da estimativa e a maneira como foi estabelecida. Quando o Papa visitou Miami, as fontes oficiais estimaram a multidão em 250.000 pessoas, mas, utilizando fotos aéreas, o Miami Herald chegou a uma cifra mais precisa de apenas 150.000.
Cifras Parciais
	"90% dos carros vendidos nos EUA nos últimos 10 anos ainda estão rodando”. Milhões de consumidores ouviram esta mensagem e ficaram com a impressão de que esses carros devem ter sido muito bem construídos para durarem tanto. O que o fabricante não mencionou foi que 90% dos carros por ele vendidos o foram nos últimos três anos. A alegação, embora tecnicamente correta, era enganosa, por não apresentar os resultados completos.
Distorções Deliberadas
	No livro Tainted Truth, Cynthia Crossen cita um exemplo da revista Corporate Travel que publicou dados mostrando que, entre as companhias locadoras de carros, a empresa Avis foi à vencedora em uma pesquisa junto aos locatários. Quando a empresa Hertz solicitou informações detalhadas sobre a pesquisa, as respostas desapareceram e o coordenador da pesquisa se demitiu. A Hertz processou a Avis e a revista que divulgou a pesquisa por falsa propaganda.
Perguntas Tendenciosas
	As perguntas em uma pesquisa podem ser formuladas de modo à "sugerirem" uma resposta. Um caso a ser comentado é da pesquisa levada a termo em que uma mesma pergunta foi feita de duas maneiras diferente. A primeira perguntava “Você apóia a fabricação de armas
atômicas que podem matar milhões de pessoas inocentes, sim ou não?” e a segunda pergunta “Você apóia a fabricação de armas atômicas como forma de auto defesa de um país, sim ou não?”.
	Quando feita a primeira pergunta o número de pessoas que respondeu sim foi muito pequeno (10%), quando feita segunda pergunta o número de sim foi muito grande (85%). Às vezes as perguntas se apresentam involuntariamente tendenciosas em virtude de fatores como a ordem dos itens a serem considerados. Por exemplo, uma pesquisa alemã formulou estas duas perguntas:
• O leitor diria que o tráfego contribui em maior ou menor grau do que a indústria para
a poluição atmosférica?
• O leitor diria que a indústria contribui em maior ou menor grau do que o tráfego para
a poluição atmosférica?
Quando o tráfego foi mencionado em primeiro lugar, 45% acusaram o tráfego e 32%
acusaram a indústria; quando a indústria foi citada em primeiro lugar, as porcentagens se
modificaram grandemente para 24% e 57%, respectivamente.
Gráficos Enganosos
Muitos dispositivos visuais - como gráficos de barras e gráficos em setores - podem ser utilizados para exagerar ou diminuir a verdadeira natureza de um conjunto dados. Os dois gráficos da Figura 1.1 representam os mesmos dados do Bureau of Labor Statistics (Departamento de Estatística do Trabalho), mas a parte (b) tem como objetivo exagerar a diferença entre ganhos dos homens e os das mulheres. Não partindo do zero, eixo vertical, o gráfico (b) tende a produzir uma impressão subjetiva errônea. A Figura 1.1 nos dá uma lição importante. Devemos analisar as informações numéricas contidas em um gráfico não nos deixando enganar por sua forma geral.
Pressão do Pesquisador
Quando se formulam perguntas a indivíduos pesquisados, esses freqüentemente dão respostas favoráveis à sua auto-imagem. Em uma pesquisa telefônica 94% dos que responderam disseram que lavam suas mãos após usar um banheiro, mas a observação em lugares tais como estações rodoviárias e banheiros públicos mostraram que o percentual efetivo é de apenas 68%.
Más Amostras (pesquisa auto selecionável)
	Outras fontes de estatística enganosas são os métodos inadequados de coleta de dados. É comum um pesquisador analisar dados e formular conclusõeserrôneas porque o método de coleta de dados foi deficiente.
	Um exemplo típico é a pesquisa feita pelo programa “você decide” em que o número
espectadores de televisão pagaram 27 centavos para discar um número de telefone dando sua
opinião sobre o final do programa a cada semana. Os resultados mostravam o desejo dos que ligavam, que eram interpretados como o desejo da população. Como os próprios espectadores é
que decidiram se seriam incluídos na pesquisa, temos um exemplo de pesquisa auto-selecionada,
que se define como segue.
	Em tais pesquisas, o que freqüentemente ocorre é que participam apenas aqueles que têm uma opinião firmada, resultando daí que a amostra dos que respondem não é representativa da população como um todo. Dessa forma, nada podemos concluir sobre a população em geral, dada à maneira como se obteve a amostra.
Introdução a Estatística
	Por ande quer que se olhe ou escute uma coleção de números são normalmente enunciados como estatísticas. Estes números referem-se aos mais diversos campos de atividades esportes, economia, finanças, etc. Como por exemplo.
• O número de carros vendidos no país diminuiu em 30%
A taxa de desemprego na Argentina atinge, hoje, 25%.
• As ações da PETROBRAS valorizaram R$ 1,5 hoje.
• Resultados do Carnaval no trânsito brasileiro: 145 mortos, 2430 feridos.
	Um número é denominado uma estatística (singular). No fechamento da bolsa as ações da Vale foram cotadas a R$ 45.50. As vendas de uma empresa no mês constituem uma estatística. Por outro lado, uma coleção de números ou fatos é denominado de estatísticas (plural). Por exemplo, As vendas da empresa QUALQUER COISA totalizaram: 2,5 milhões em janeiro, 2,7 em fevereiro e 3.1 em março. No entanto o termo Estatística tem um sentido muito mais amplo, do que apenas números ou coleção de números. A Estatística pode ser definida como: A ciência de coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados numéricos com o objetivo de tomar melhores decisões.
	Assim como advogados possuem 'regras de evidência' e contabilistas possuem 'práticas
comumente aceitas', pessoas que tratam com dados numéricos seguem alguns procedimentos padrões. Alguns destes métodos serão vistos nesta disciplina. Não esquecendo que uma única disciplina de Estatística não esgota o assunto, ou seja, esta disciplina dará apenas urna idéia dos procedimentos e técnicas existentes para se lidar com dados numéricos.
 Divisão da Estatística
A Estatística que trata com a organização, resumo e apresentação de dados numéricos é
denominada Estatística Descritiva. Assim pode-se resumir :
Estatística Descritiva: Os procedimentos usados para organizar, resumir e apresentar dados numéricos.
	Conjuntos de dados desorganizados são de pouco ou nenhum valor. Para que os dados se
transformem em informação é necessário organizá-los, resumi-los e apresentá-los. O resumo de conjuntos de dados é feito através das medidas e a organização e apresentação através das
distribuições de freqüências e dos gráficos ou diagramas.
	Muitas vezes, apesar dos recursos computacionais e da boa vontade não é possível
estudar todo um conjunto de dados de interesse. Neste caso estuda-se uma parte do conjunto. O principal motivo para se trabalhar com uma parte do conjunto ao invés do conjunto inteiro é o custo mais baixo de lidar com uma parte.
Estatística inferencial: A coleção de métodos e técnicas utilizados para se estudar uma População baseada em amostras probabilística desta mesma população.
O conjunto de todos os elementos que se deseja estudar é denominado de população.
Note-se que o termo população é usado num sentido amplo e não significa, em geral, conjunto de pessoas. Pode-se definir uma população como sendo:
População: Uma coleção de todos os elementos, objetos ou medidas de interesse.
Assim, são exemplos de populações:
• Conjunto das rendas de todos os habitantes de Porto Alegre
• Conjunto de todos as notas dos alunos de Estatística;
• Conjunto das alturas de todos os alunos da Universidade, etc.
	Quando se deseja trabalhar com toda a população é necessário fazer um levantamento
completo dos elementos desta população. Para tanto se utiliza de um processo chamada Censo.
Assim, podemos considerar:
Censo ou levantamento censitário: É um levantamento efetuado sobre toda uma população.
	Fazer levantamentos, estudos, pesquisas, sobre toda uma população (censo) é, em geral,
muito difícil. Isto se deve a vários fatores. O principal é o custo. Um censo custa muito caro e
demanda um tempo considerável para ser realizado. Assim, normalmente, se trabalha com partes da população denominadas de amostras. Uma amostra pode ser caracterizada como:
Amostra: É uma porção ou parte de uma população de interesse.
	Utilizar amostras para se ter conhecimento sobre populações é realizado intensamente na Agricultura, Política, Negócios, Marketing, Governo, etc., como se pode ver pelos seguintes
exemplos:
• Antes da eleição diversos órgãos de pesquisa e imprensa ouvem um conjunto selecionado de eleitores para ter urna idéia do desempenho dos vários candidatos nas futuras eleições (pesquisas eleitorais).
• Uma empresa metal mecânica toma uma amostra do produto fabricado em intervalos de tempo especificados para verificar se o processo está sob controle e evitar a fabricação de bens defeituosos. (controle de qualidade)
• O IBGE faz levantamentos periódicos sobre emprego, desemprego, inflação, etc. (elaboração de índices)
• Redes de rádio e TV se utilizam constantemente dos índices de popularidade dos programas para fixar valores da propaganda ou então modificar ou eliminar programas com audiência insatisfatória. (pesquisa de audiência – “IBOPE”)
• Biólogos marcam pássaros, peixes, etc. para tentar prever e estudar seus hábitos.
	A escolha de amostras para estudo é feita seguindo uma serie de procedimentos científicos como forma de garantir que a amostra selecionada represente efetivamente a população em estudo.
Este processo de escolha de amostra chamado amostragem pode ser definido como:
Amostragem: É o processo de escolha de uma amostra da população
Riscos da amostragem. O processo de amostragem envolve riscos, pois se tomam decisões sobre toda a população com base em apenas uma parte dela. 
�