Estaticas Aplicada

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Estatística Aplicada
Valeria Ferreira
Aula 1
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Ementa:
Tipos de Dados, Arredondamentos, Medidas Estatísticas, Preparação de Dados para Análises Estatísticas, Gráficos, Séries Estatísticas, Técnicas de Amostragem, Intervalo de Confiança, Distribuição Normal de Probabilidade e Noções de Testes de Hipóteses.
Objetivo Geral
Tornar o acadêmico apto a tomar decisões empresariais com o uso do ferramental estatístico.
Objetivo Específico
Aprender a coletar dados através de amostragem;
Organizar e apresentar dados estatísticos através de séries e gráficos;
Distribuir as frequências;
Calcular e interpretar medidas estatísticas;
Analisar os resultados para o processo de tomada decisões e
Interpretar os testes de hipóteses e suas probabilidades de significância.
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Plano de Ensino
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Conteúdo
Capítulo 1: Conceitos Introdutórios e Técnicas de Amostragem 
Capítulo 2: Distribuição de Frequências e Medidas de Posição Central
Capítulo 3: Medidas de Ordenamento e Forma, Medidas de Dispersão e Gráficos
Capítulo 4: Distribuições Amostrais e Estimação
Capítulo 5: Distribuição Normal e Teste de Hipótese
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Plano de Ensino
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Bibliografia Básica
BRUNI, Adriano Leal. Estatística aplicada a gestão empresarial. 3.ed. São Paulo: Atlas, 2011. 
SILVA, Ermes Medeiros da et al. Estatística para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. 2.ed. São Paulo: Atlas, 1996-1998. 2 v.
TOLEDO, Geraldo Luciano; OVALLE, Ivo Izidoro. Estatística básica. 2.ed. São Paulo: Atlas,  1995. 459 p. 
Bibliografia Complementar
BUNCHAFT, Guenia; KELLNER, Sheilah Rubino de Oliveira. Estatística sem mistérios. 2.ed. Petrópolis: Vozes, 2001.
BUSSAB, Wilton de Oliveira; MORETTIN, Pedro Alberto. Estatística básica: métodos quantitativos. 4.ed. São Paulo: Atual, 1987. 321 p. 
CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 18. ed. São Paulo: Saraiva, 2002. 224 p.
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Plano de Ensino
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Origem da Estatística
Acredita-se que o termo Estatística tenha sido primeiramente empregado para designar conjunto de dados referentes a assuntos do Estado, geralmente com finalidade de controle fiscal ou de segurança nacional. Por esse motivo, o uso da palavra, segundo estudiosos, teria a sua origem na expressão latina status, que significa Estado.
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Importância e utilização da Estatística
Algumas razões para se estudar Estatística:
Saber apresentar e descrever informações de forma adequada.
Saber tirar conclusões a partir das informações obtidas.
Desenvolver a capacidade crítica e de análise.
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Definição
Estatística: conjunto de técnicas que permite, de forma sistemática, organizar, descrever, analisar e interpretar dados provenientes de estudos ou experimentos, realizados em qualquer área do conhecimento.
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Áreas da Estatística
Estatística Descritiva: conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir os dados, a fim de que possamos tirar conclusões a respeito da característica de interesse.
Probabilidade: teoria matemática utilizada para se estudar a incerteza oriunda de fenômenos de caráter aleatório.
Inferência Estatística: estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a partir da amostra.
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Conceitos elementares
Unidade experimental ou de observação é um objeto (isto é, pessoa, objeto, transação ou evento) a partir do qual coletamos os dados.
População é o conjunto total de unidades experimentais que têm determinada característica que se deseja estudar. Uma população pode ser finita ou infinita. 
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Conceitos elementares
Populações finitas permitem que seus elementos sejam contados. Por exemplo: todas as lojas existentes em determinado shopping, todos os alunos matriculados em determinada universidade, todos os veículos licenciados pelo departamento de trânsito em um ano. Indicamos o tamanho de uma população finita por N.
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Conceitos elementares
Na prática, uma população que está sendo estudada é usualmente considerada infinita se ela envolve um processo contínuo que torna impossível a listagem ou contagem de cada elemento na população. Por exemplo: quantidades de porções que se pode extrair da água do mar para análise.
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Conceitos elementares
Amostra é uma parte da população de interesse a que se tem acesso para se desenvolver o estudo estatístico.
Os dados amostrais devem ser coletados de modo apropriado, de modo que os dados sejam representativos da população da qual foram extraídos.
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Conceitos elementares
Parâmetro é uma medida numérica que descreve alguma característica de uma população.
Estatística é uma medida numérica que descreve alguma característica de uma amostra.
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Fonte: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C. Noções de Probabilidade e Estatística.
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Tipos de dados
As informações contidas num conjunto de dados são referentes a determinadas variáveis em estudo.
Variável é uma característica da unidade experimental.
Há dois tipos de variáveis: numéricas e não numéricas. As numéricas são denominadas quantitativas, e as não numéricas, qualitativas.
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 Nominal
 Qualitativa
 Ordinal 
Variável
 Discreta 
 Quantitativa 
 Contínua 
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Fonte: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C. Noções de Probabilidade e Estatística.
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Variáveis qualitativas
São variáveis que assumem como possíveis respostas atributos e /ou qualidades. Se tais respostas têm uma ordenação natural, então elas são classificadas como qualitativas ordinais.
Exemplos:
Classe social: baixa, média, alta.
Tamanho de uma embalagem: pequeno, médio, grande.
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Variáveis qualitativas
Quando não for possível estabelecer uma ordem natural entre suas respostas, elas são classificadas como qualitativas nominais.
Exemplos:
Gênero: masculino ou feminino.
Estado civil: solteiro, casado, viúvo, divorciado.
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Variáveis quantitativas
São variáveis que assumem como possíveis respostas números e podem ser subdivididas em discretas e contínuas.
As variáveis quantitativas discretas são resultantes de contagens, assumindo assim, valores inteiros.
Exemplos:
Número de irmãos: 0, 1, 2, ...
Número de peças defeituosas em um lote: 0, 1, 2, 3, ...
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Variáveis quantitativas
As variáveis quantitativas contínuas assumem valores em intervalos dos números reais e, geralmente, são provenientes de uma mensuração.
Exemplos:
Peso
Altura
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Códigos Numéricos
Muitas vezes, na utilização de programas computacionais, associamos códigos numéricos a uma variável qualitativa. Por exemplo, para a variável gênero podemos associar ao sexo feminino o valor 1 e ao masculino 2. Apesar da variável ser representada por valores numéricos, isso não a torna uma variável quantitativa.
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Amostragem
Quando selecionamos uma amostra devemos garantir que esta amostra seja representativa da população, ou seja, no processo de amostragem, a amostra selecionada deverá possuir as mesmas características básicas da população.
Temos dois tipos de amostragem, a que chamamos de probabilística (ou aleatória) e a não probabilística (ou não aleatória).
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Técnicas de amostragem
A amostragem será probabilística se todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida, e diferente de zero, de pertencer à amostra. Caso contrário, a amostragem será não probabilística.
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Técnicas de amostragem
Independente do tipo de amostragem, podemos trabalhar com amostragem com reposição ou sem reposição. Na amostragem com reposição é permitido que uma unidade experimental seja
sorteada mais de uma vez, e na amostragem sem reposição, a unidade experimental sorteada é removida da população.
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Amostragens probabilísticas
Amostragem aleatória simples.
Amostragem sistemática.
Amostragem estratificada.
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Amostragem aleatória simples
É utilizada quando todos os elementos da população têm a mesma chance (ou probabilidade igual) de pertencer à amostra.
Para trabalhar com a amostragem casual simples devemos conseguir listar a população de 1 a N. Os elementos da população que irão pertencer a amostra serão sorteados de forma aleatória. Sortearemos n números dessa sequência, os quais corresponderão aos elementos sorteados para a amostra.
N: tamanho da população
n: tamanho da amostra
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Amostragem sistemática
A amostragem sistemática consiste em uma escolha sistemática (empregando um mesmo procedimento) dos elementos da população.
A amostragem sistemática também necessita de uma lista dos elementos da população e a retirada dos elementos da amostra é feita periodicamente, escolhendo-se cada k-ésimo elemento da lista, em que este k é obtido através da divisão entre o tamanho da população e o tamanho da amostra. O primeiro elemento a ser selecionado é escolhido aleatoriamente entre 1 e k.
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Amostragem estratificada
A amostragem estratificada consiste em uma tentativa de melhoria dos critérios da amostragem aleatória ou sistemática. 
Dividimos a população em subgrupos de elementos parecidos, homogêneos, aplicando, em seguida, a amostragem aleatória simples dentro de cada subgrupo individual. 
Extraindo amostras representativas de subgrupos menores e mais parecidos e depois agrupando as amostras individuais, tenta-se melhorar o critério de representatividade das amostras.
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Amostragens não probabilísticas
Amostragem a Esmo ou Sem Norma.
Amostragem Intencional.
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Referências Bibliográficas
BUSSAB, Wilton de O.; MORETTIN, Pedro A.. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 2003.
FARIAS, Alfredo Alves de; SOARES, José Francisco; CÉSAR, Cibele Comini. Introdução à estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2003.
TRIOLA, Mário F. Introdução à Estatística. 10.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.
VIEIRA, Sonia. Elementos de estatística. São Paulo: Atlas, 2003.
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Estatística Aplicada
Valeria Ferreira
Atividade 1
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1) Para as situações descritas a seguir, identifique a população e a amostra correspondente. Discuta a validade do processo de inferência estatística para cada um dos casos.
Para avaliar a eficácia de uma campanha de vacinação no Estado de São Paulo, 200 mães de recém nascidos, durante o primeiro semestre de um dado ano e em uma dada maternidade em São Paulo, foram entrevistadas a respeito da última vez em que vacinaram seus filhos.
Uma amostra de sangue foi retirada de um paciente com suspeita de anemia.
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c) A fim de avaliar a intenção de voto para presidente dos brasileiros, 122 pessoas foram entrevistadas em Brasília.
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2) Responda certou ou errado, justificando:
Suponha duas amostras colhidas de uma mesma população, sendo uma de tamanho 100 e outra de tamanho 200. Então, a amostra de tamanho maior é mais representativa da população.
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