Introdução à Estatística e Probabilidade

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ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE 
GST1079 
Profa. Marcília Andrade 
Aula 01 
Unidade I – Conceitos básicos 
O que é a Estatística? 
 
“ Ferramenta matemática “ que ajuda na tomada de decisão. 
 
 ANALISE DE DADOS TOMADA DE DECISÃO 
 
PERMITE O PERFEITO 
ENTENDIMENTO DA SITUAÇÃO. 
EXEMPLO: CENSO DEMOGRÁFICO 
PERMITE TOMAR A MELHOR 
DECISÃO 
Origem da Estatística 
 
Aritmética política : análise de dados sobre o Estado, significando a 
"ciência do Estado“. 
 
Desde a idade média: contagem populacional relacionada com: 
• poderio militar dos povos 
• difusão de doenças endêmicas 
• obter e armazenar informações sobre batizados, casamentos e 
funerais. 
Importância da Estatística 
 
• Identificar o perfil do consumidor de um produto ou serviço; 
• Avaliar o desempenho de um processo de produção ou de um 
serviço em andamento. ( % com defeito, quantidade produzida); 
• Não ser iludido por apresentações enganosas ou tendenciosas ( 
Onde os dados foram coletados?); 
• Calcular o risco associado a uma tomada de decisão ( 
probabilidade e regressão). 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
Na estatística trabalhamos com dados, nos quais podem ser obtidos 
por meio de uma amostra da população em estudo. 
 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
 
População: conjunto de elementos que tem pelo menos uma característica 
em comum. Esta característica deve delimitar corretamente quais são os 
elementos da população. 
 
 
Amostra: subconjunto de elementos de uma população, que são 
representativos para estudar a característica de interesse da população. A 
seleção dos elementos que irão compor a amostra pode ser feita de várias 
maneiras e irá depender do conhecimento que se tem da população e da 
quantidade de recursos disponíveis. 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
Observações: 
A precisão das estimativas será tanto melhor quanto maior for a dimensão da 
amostra 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
A dimensão da amostra não é, por si só, uma garantia da validade das 
estimativas retiradas do estudo. 
• procedimentos de seleção da amostra, 
• procedimentos de coleta da informação. 
 
• Pesquisou 10 dentistas: “ 7 entre 10 dentistas preferem a marca b”. 
• Você é a favor da suspensão do pagamento da dívida externa, sobrando 
assim mais dinheiro para ajudar as crianças famintas? 
• Você já traiu seu(a) companheiro(a)? Pergunta feita com o(a) 
companheiro(a) do lado? 
Unidade I – Conceitos básicos 
Variáveis estatísticas: é o objeto da analise ; é a característica dos 
elementos da amostra que nos interessa averiguar estatisticamente. 
 
Quantos sapatos foram 
vendidos? 
Unidade I – Conceitos básicos 
Variáveis 
Estatísticas 
Qualitativas Quantitativas 
Unidade I – Conceitos básicos 
 
 
Qualitativas: 
• Não podem ser expressas 
numericamente. 
 
Exemplos: Time de futebol que 
torce; gênero; religião; 
profissão. 
Quantitativas : 
• Assumem valores numéricos. 
 
 
Exemplos: Idade, quantas 
caixas de sapatos vendidas; 
peso; salário. 
 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
Unidade I – Conceitos básicos 
Variáveis Qualitativas 
 
 Nominal: não existe ordenação dentre as categorias. 
Exemplos: cor dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio. 
 
 
 Ordinal: existe uma ordenação entre as categorias. 
Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estágio da doença (inicial, 
intermediário, terminal). 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
Variáveis quantitativas 
 Discretas: quando assumir valores inteiros. 
Exemplo: Quantos pontos turísticos tem em Belo Horizonte? 
 
 
 Contínuas: Podem assumir números reais ( com vírgula). 
Exemplo: Quantos litros de leite uma fazenda produz? 
 
Unidade I – Conceitos básicos 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Exemplo: 
Uma empresa de turismo encomendou uma pesquisa que mostre a 
permanência média dos turistas nas principais cidades do litoral 
brasileiro. 
 
Qual a melhor forma de fazer essa pesquisa? Perguntar a todas as 
pessoas que estão no litoral? 
 
População: Pega todos os dados... Ninguém fica de fora! 
Amostra: Uma parcela representativa da população ( tem elementos 
que representam toda a população). 
 
 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Como ter amostras representativas da população? 
 
Técnicas de amostragem 
 
• Redução de custos 
• Redução de tempo de pesquisa 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Amostragem Aleatória 
Simples 
 
Todos os itens tem a mesma 
chance de serem escolhidos. 
Método aleatório para 
selecionar os elementos da 
população 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Amostragem por Conglomerado 
Fazer a disposição dos itens de uma população em subgrupos 
heterogêneos representativos da população. São mini populações. 
 
Exemplo: Fazer uma pesquisa com os moradores de um bairro da 
cidade. 
Bairro tem 50 casas. Você escolher 5 casas e entrevistar as pessoas 
dessas casa. Sabe o número de casas mas não o número de 
pessoas que vai ter no final. 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Amostragem Estratificada 
 
A população é dividida em subgrupos de elementos similares ( renda, 
escolaridade, localização). 
A amostragem é realizada em cada subgrupo aleatoriamente. 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Amostragem Estratificada 
Deseja-se realizar uma amostra de 1000 moradores de uma certa 
cidade para a aplicação de um questionário sobre consumo. É 
necessário eu sejam entrevistadas pessoas com renda baixa, média 
e alta. A cidade possui 2 milhões de habitantes divididos da seguinte 
forma: 
Renda baixa: 1400.000 habitantes 
Renda média: 500.000 habitantes 
Renda alta: 100.000 habitantes 
Como deverá ser o plano de amostragem? 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Renda baixa: 1400.000 habitantes = 70% da população de 2 milhões 
Renda média: 500.000 habitantes = 25% da população de 2 milhões 
Renda alta: 100.000 habitantes = 5% da população de 2 milhões 
 
Amostra de 1000 
70% de 1000= 700 pessoas de baixa renda 
25% de 1000= 250 pessoas de renda média 
5% de 1000= 50 pessoas de alta renda 
Unidade II – Técnicas de amostragem probabilística ou aleatória 
Amostra Sistemática 
 
Consiste em escolher os elementos da população de forma periódica, 
isto é, os elementos da população serão escolhidos em intervalos 
regulares. 
• O 1º item é escolhido de forma aleatória; 
• Os demais são escolhidos por intervalos regulares. 
 
Unidade II - Técnicas de amostragem não probabilística ou não aleatória 
 
Amostragem por conveniência 
• É utilizada quando não temos acesso a lista completa dos 
indivíduos que formam a população. 
• Seleciona uma amostra da população que seja acessível. 
• Maior facilidade operacional. 
• Baixo custo de amostragem . 
 
Consequência: a incapacidade de fazer afirmações gerais com rigor 
estatístico sobre a população 
Unidade II - Técnicas de amostragem não probabilística ou não aleatória 
 
Amostragem por cotas 
Comum em pesquisas na internet 
 
1- Segmentação: Dividimos a população do estudo em grupos - 
semelhante a estratificada ( geralmente variável sócio-demográfica) 
2-Cotas: Estabelecemos a meta de indivíduos a serem entrevistados 
para cada um desses grupos – semelhante a estratificação .Seguindo 
um critério ( renda, gênero). 
3- Seleção de participantes: Busca os indivíduos para cumprir as 
cotas através da conveniência. 
 
Unidade II - Técnicas de amostragem não probabilística ou não aleatória 
 
Amostragem por cotas 
Usado em pesquisas da internet em que a maioria das respostas é 
de jovens. 
 
Uso de quotas não permite medir a precisão dos resultados. 
 
 Resultados extremamente úteis a um custo baixo.