Análise estatística de dados
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ANÁLISE ESTATÍSTICA \u2013 QUANTIDADE DIÁRIA DE MILHO 
RECEBIDA NA SAFRINHA DE INVERNO DE UMA 
COOPERATIVA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1. INTRODUÇÃO 
 Segundo Organização das cooperativas brasileiras (OCB) a cultura do milho é de 
grande importância para o agronegócio brasileiro, pois se constitui um dos principais 
insumos para o complexo agroindustrial, requisito básico para os atuais programas de 
rotações de culturas e base para a sustentação de pequenas propriedades, podendo 
também apresentar significativa importância, considerando-se as suas diversas formas 
de utilização, da alimentação animal, como fonte energética das rações, a matéria prima 
para as indústrias de elevada tecnologia. 
Destaca-se a preponderância da utilização do milho na nutrição animal no 
mundo, sendo que, no Brasil, a taxa de uso para esse fim varia entre 60,0% e 80,0%. 
Atualmente o milho é o cereal mais produzido no mundo, ultrapassando o trigo na 
produção global, crescimento esse acompanhado por elevações na demanda de milho 
para a alimentação animal (OCB, 2007). 
Dentre os cereais cultivados no Brasil, o milho é o mais expressivo, com cerca 
de 54,37 milhões de toneladas de grãos produzidos, em uma área de aproximadamente 
12,93 milhões de hectares (CONAB, 2010), referentes a duas safras: normal e safrinha. 
Por suas características fisiológicas, a cultura do milho tem alto potencial produtivo, já 
tendo sido obtida no Brasil produtividade superior a 16 t.ha-1, em concursos de 
produtividade de milho conduzidos por órgãos de assistência técnica e extensão rural e 
por empresas produtoras de semente. 
No entanto, o nível médio nacional de produtividade é muito baixo, cerca de 
4.417 kg/ha-1 na safra e 4.045 kg.ha-1 na safrinha, demonstrando que os diferentes 
sistemas de produção de milho deverão ser ainda bastante aprimorados para se obter 
aumento na produtividade e na rentabilidade que a cultura pode proporcionar. 
1.1 Objetivo 
O presente trabalho tem como objetivo analisar os dados obtidos através da pesquisa 
realisada em relação à quantidade diária de milho, recebida na safrinha de inverno de 
uma cooperativa, a partir do dia 22 de junho a 7 de agosto do ano de 2014 e aplicar os 
métodos estatísticos para a obtenção dos resultados. 
 
 
2. DESENVOLVIMENTO 
 Estatística é uma ciência exata que visa fornecer subsídios ao analista para 
coletar, organizar, resumir, analisar e apresentar dados, fornecendo também as técnicas 
para extrair informação de dados, os quais são muitas vezes incompletos, na medida em 
que nos dão informação útil sobre o problema em estudo, sendo assim, é objetivo da 
Estatística extrair informação dos dados para obter uma melhor compreensão das 
situações que representam (VIRTUOUS, 2013). 
2.1 Métodos estatísticos 
2.1.1 Coleta dos dados 
 Conforme descrito, foram coletados os dados brutos de dois meses referentes à 
quantidade diária de milho recebida na safrinha de inverno uma cooperativa situada na 
cidade de Fênix \u2013 Paraná, organizados na tabela 1. 
Tabela 1: quantidade diária de milho recebida na safrinha de inverno no ano de 2014 (continua...) 
SEMANA/MÊS DIA/ANO QTDE (SACOS) 
4º semana de junho 
22/06/2014 3.000 
23/06/2014 3.387 
24/06/2014 3.200 
25/06/2014 4.400 
26/06/2014 4.380 
27/06/2014 3.200 
28/06/2014 4.567 
5º semana de junho 
29/06/2014 6.774 
30/06/2014 6.788 
1º semana de julho 
01/07/2014 6.345 
02/07/2014 6.754 
03/07/2014 7.200 
04/07/2014 7.250 
05/07/2014 4.560 
2º semana de julho 
06/07/2014 6.800 
07/07/2014 8.990 
08/07/2014 9.120 
Tabela 1: quantidade diária de milho recebida na safrinha de inverno no ano de 2014 (continua...) 
SEMANA/MÊS DIA/ANO QTDE (SACOS) 
2º semana de julho 
09/07/2014 12.100 
10/07/2014 12.228 
11/07/2014 13.230 
12/07/2014 13.560 
3º semana de julho 
13/07/2014 15.456 
14/07/2014 16.690 
15/07/2014 17.200 
16/07/2014 17.345 
17/07/2014 18.340 
18/07/2014 18.230 
19/07/2014 20.120 
4º semana de julho 
20/07/2014 21.200 
21/07/2014 22.230 
22/07/2014 22.678 
23/07/2014 23.450 
24/07/2014 23.680 
25/07/2014 26.200 
26/07/2014 26.830 
5º semana de julho 
27/07/2014 27.300 
28/07/2014 32.450 
29/07/2014 30.460 
30/07/2014 35.649 
31/07/2014 28.430 
1º semana de agosto 
01/08/2014 28.450 
02/08/2014 26.462 
2º semana de agosto 
03/08/2014 25.470 
04/08/2014 17.450 
05/08/2014 14.670 
06/08/2014 15.600 
07/08/2014 13.230 
2.1.2 Rol 
 Os dados brutos são conjunto de dados obtidos através de uma pesquisa, e 
quando organizados em ordem crescente são chamados de Rol, conforme exposto na 
tabela 2. 
Tabela 2: dados organizados em ordem crescente (rol) 
3.000 3.200 3.200 3.387 4.380 4.400 4.560 4.567 6.345 6.754 
6.774 6.788 6.800 7.200 7.250 8.990 9.120 12.100 12.228 13.230 
13.230 13.560 14.670 15.456 15.600 16.690 17.200 17.345 17.450 18.230 
18.340 20.120 21.200 22.230 22.678 23.450 23.680 25.470 26.200 26.462 
26.830 27.300 28.430 28.450 30.460 32.450 35.649 
 
2.1.3 Mediana 
 Mediana é uma medida de tendência central que indica exatamente o valor 
central de uma amostra de dados do rol, isto é se o elemento do rol for ímpar. Quanto o 
número de elementos do ROL for par, faz-se a média aritmética dos termos centrais. 
Assim a mediana será: 
Md = 15.456 
2.1.4 Moda 
 Moda é a medida de tendência central que consiste no valor observado com mais 
frequência em um conjunto de dados, assim os valores que mais aparecem no rol são: 
Mod = 3.200; 13.230 
2.1.5 Média aritmética 
 É uma medida de tendência central, pois focaliza valores médios dentre os 
maiores e menores, podendo dividir a soma total dos valores pelo número n de valores, 
o resultado dessa divisão será considerada a média aritmética dos termos, sendo 
representado pela fórmula: 
 \u2211 \ud835\udc65\ud835\udc56\ud835\udc5a\ud835\udc56=1 ÷ \ud835\udc5b (1) 
Através da equação (1) pode-se obter a média aritmética. 
Ma = 3.000+3.200+3.200+3.387+4.380+...+30.460+32.450+35.649 = 15.605 
47 
2.1.6 Desvio padrão 
 O desvio padrão é a raiz da média dos quadrados dos desvios em relação à média 
do conjunto e é uma medida do desvio dos valores individuais em relação ao valor 
central do conjunto de dados ou raiz quadrada da variância, podendo ser representada 
pela fórmula: 
 \ud835\udc37\ud835\udc43 = \u221a
\u2211 (\ud835\udc65\ud835\udc56\u2212\ud835\udc5a\ud835\udc4e)²\ud835\udc5b\ud835\udc56=1
\ud835\udc5b\u22121
 
 (2) 
Por meio da equação (2), pode-se obter o desvio padrão. 
 
\ud835\udc6b\ud835\udc77 = \u221a
(3.000 \u2212 15.605)2 + (3.200 \u2212 15.605)2 + \u22ef + (32.450 \u2212 15.605)2 + (35.649 \u2212 15.605)²
47 \u2212 1
 
= \ud835\udfd6\ud835\udfd5\ud835\udfcf\ud835\udfd0, \ud835\udfd3 
 
 
2.1.7 Coeficiente de variação 
 O coeficiente de variação é a percentagem de variação dos valores coletados em 
torno da média, conforme mostra a equação (3): 
 
 \ud835\udc36\ud835\udc49 =
\ud835\udc37\ud835\udc43
\ud835\udc40\ud835\udc4e
\ud835\udc65 100 (3) 
Assim: 
\ud835\udc36\ud835\udc49 =
8712,5
15605
\ud835\udc65 100 CV= 55,83% 
 
Quando o coeficiente de variação for < ou = a 35%, podemos afirmar que o grupo é 
homogêneo, quando o CV for > que 35% podemos afirmar que o grupo é heterogêneo. 
Sendo assim pode-se afirmar que o grupo calculado é heterogêneo. 
2.2 Dados agrupados 
 Através de dados agrupados será possível construir gráficos e tabelas, para 
montar essa tabela será necessário o cálculo da Amplitude total, Numero de classes e 
Intervalo de classes. 
2.2.1 Amplitude total 
 A amplitude é uma medida de dispersão que pode ser definida como a diferença 
entre