Aula 1 Conceitos Básicos de Estatística

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Bioestatística
Conceitos Básicos de Estatística
Prof. Herbert Oliveira, D. Sc.
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INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA
Questões para discussão:
O que é a Estatística?
2. Qual é a sua importância?
3. Porque estudar Estatística?
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EVOLUÇÃO DA ESTATÍSTICA
Antiguidade: “Estatísticas”
Registros de Nascimentos e Óbitos
Estimativas de Riquezas (individual e social)
Distribuição equitativa de terras
Realização de Inquéritos quantitativos por processos
Cobrança de impostos
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EVOLUÇÃO DA ESTATÍSTICA
 Idade Média: 
Coleta de informações com finalidades bélicas e tributárias
Séc. XVI:
 Análise sistemática de fatos sociais
Casamentos, batizados, funerais
Tábuas e tabelas; Números relativos
Séc. XVIII: 
Postura mais científica
Godofredo Anchewall: Método. 
Objetivos
Relação com outras ciências
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EVOLUÇÃO DA ESTATÍSTICA
 Evolução da Ciência Estatística
Tabelas mais completas
Representações gráficas
Cálculos de probabilidades
	“A Estatística deixou de ser uma simples tabulação de dados numéricos coletivos para se tornar o estudo de como se chegar a conclusões sobre o todo (população), partindo de observações de parte desse todo (amostra)”.
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EVOLUÇÃO DA ESTATÍSTICA
 Atualidade
Avanço acelerado dos recursos estatísticos
Novos processos, técnicas e ferramentas
Organização de Negócios e Recursos do Mundo Moderno
Globalização = necessidade de mudanças para aumento de competitividade
Desafio = qualidade superior com mínimo custo
Qualidade superior = Controle de Especificações
Principal Ferramenta = Estatística
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CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
 	“Ciência que se baseia na Teoria das Probabilidades, e cujo objetivo principal é nos auxiliar a tomar decisões ou tirar conclusões em situações de incerteza, a partir de dados numéricos”
	“Ciência que trata da coleta, organização ou classificação, tratamento, análise e previsão de comportamento de dados, objetos de interesse, para tomada de decisões”
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CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
TIPOS DE ESTATÍSTICA:
	I.	ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Trata da coleta, organização, descrição, cálculo, análise e interpretação dos coeficientes/parâmetros populacionais. 
	II.	ESTATÍSTICA INDUTIVA ou INFERENCIAL
Trata da análise e interpretação dos dados amostrais, associado a uma margem de incerteza e se fundamenta na teoria da probabilidade e é muito útil na análise de jogos, entre outros. 
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CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
TIPOS DE ESTATÍSTICA:
I.	Envolve a contagem pura e simples, como o censo da população, feito de tempos em tempos pelo IBGE;
II.	Envolve o cálculo por amostragem, como, por exemplo, as pesquisas sobre a intenção de voto.
Critérios de decisão quanto à metodologia a ser utilizada:
I.	Custos
II.	Tempo para apuração dos dados.
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CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
Exemplo: 
 Não é preciso provar todas as caixas de bombom produzidas numa fábrica para se saber se o chocolate é bom. 
 A amostragem nos permite mensurar o que queremos apenas sobre uma parcela pequena de determinada “população”, denominada amostra e utilizar essa informação para fazer inferência sobre toda população.
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MÉTODO EXPERIMENTAL X MÉTODO ESTATÍSTICO
“Método é o meio mais eficaz para atingir determinada meta“.
MÉTODOS CIENTÍFICOS
Método Experimental
Método Estatístico
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MÉTODO EXPERIMENTAL X MÉTODO ESTATÍSTICO
MÉTODO EXPERIMENTAL
“Consiste em manter constante todas as causas, menos uma, que sofre variação para se observar seus efeitos, caso existam.”
	
Exemplo: Estudos da Química, Física, etc. Em laboratório é fácil mantermos constantes, por exemplo, a pressão e variarmos a temperatura para estudar o efeito dessa variação.
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MÉTODO EXPERIMENTAL X MÉTODO ESTATÍSTICO
MÉTODO ESTATÍSTICO
	“Diante da impossibilidade de manter as causas constantes, admitem todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas” 
	Exemplo: Quais as causas que definem o preço de uma mercadoria quando a sua oferta diminui? É um método muito usado nas ciências sociais, pois seria impossível, no momento da pesquisa, manter constante a uniformidade dos salários, o gosto dos consumidores, nível geral de preços de outros produtos, etc.
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FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
I.	Definição do Problema: O que exatamente se pretende pesquisar? Ou seja, é preciso definir corretamente o problema.
II.	Planejamento: Como levantar informações? Que dados deverão ser obtidos? Qual levantamento a ser utilizado? Censo? Amostragem? Qual é o cronograma de atividades? Quais são os custos envolvidos no processo?
III.	Coleta: É o registro de dados com um objetivo determinado. A coleta de dados pode ser Direta ou Indireta.
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FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
Coleta Direta: é feita pelo próprio pesquisador (censo) ou através de registros permanentes quando é obtida diretamente da fonte. 
Ex: empresa que realiza uma pesquisa para saber a preferência dos consumidores pela sua marca. A coleta direta de dados pode ser classificada quanto ao fator tempo em contínua, periódica ou ocasional.
Coleta Contínua: quando é feita continuamente. 
Ex.: registros de nascimento, óbitos, casamentos; 
Coleta Periódica: quando é feita em intervalos constantes de tempo. 
Ex.: censo (de 10 em 10 anos);
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FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
Coleta Ocasional: quando é feita a fim de atender a uma emergência. Ex.: coleta de dados epidemiológicos.
Coleta Indireta: é feita por deduções a partir de dados que são conhecidos, conseguidos pela coleta direta, por analogia, por avaliação, indícios ou proporcionalização.
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FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
Crítica: Os dados coletados devem ser cuidadosamente criticados para evitar erros que possam vir a alterar os resultados. 
	Ex.: numa pesquisa feita numa academia perguntou-se o peso dos atletas. Resposta: 765 kg. É óbvio que houve algum tipo de erro na coleta do dado, este deve ser então, descartado.
Apuração: É a organização dos dados obtidos na coleta, através de sua contagem e agrupamento.
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FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
VI. Apresentação dos Dados:
	 Apresentação tabular segundo regras práticas fixadas pelo Conselho Nacional de Estatística;
 Apresentação gráfica.
		*Uma não exclui a outra.
Análise dos Resultados: Esta é a última fase do método estatístico. 
Refere-se ao cálculo de medidas e coeficientes, cuja finalidade principal é descrever o fenômeno (estatística descritiva). 
Nesta etapa obteremos conclusões sobre o todo (população), a partir das informações fornecidas pela parte que representa o todo (amostra).
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POPULAÇÃO OU UNIVERSO ESTATÍSTICO
“ É o conjunto total de elementos portadores de pelo menos uma característica em comum.” 
Ex.: o universo dos alunos de uma escola.
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VARIÁVEIS ESTATÍSTICAS
Variável: conjunto de resultados possíveis de um fenômeno. 
Ex.: sexo, cor da pele, idade, etc. 
Pode ser classificada de variável quantitativa ou variável qualitativa.
Variável Qualitativa: quando seus valores são expressos por atributos: sexo, cor da pele, etc.
Variável Quantitativa: quando os dados são de caráter quantitativo, e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica, se divide em variável discreta e variável contínua.
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VARIÁVEIS ESTATÍSTICAS
Variável Discreta ou Descontínua: seus valores são expressos geralmente através de números inteiros não negativos. 
Resulta normalmente de contagens. Ex: número de filhos de um casal – pode assumir valores como 0; 1; 2; 3;..., mas nunca valores como: 1,5; 3,72; etc.
Variável Contínua: pode assumir qualquer valor entre dois limites, ou seja, assume valores em um intervalo real. 
Resulta normalmente de uma mensuração, ou seja, podem assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites. Ex.: temperatura, vazão, tempo, pressão, etc.
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AMOSTRAGEM
“Amostra é uma parcela representativa dapopulação que é examinada com o propósito de tirarmos conclusões sobre essa população”. 
“É um subconjunto finito de uma população”. 
Uma amostra deve ser cuidadosamente planejada a fim de garantir a menor margem de erro na pesquisa. 
A margem de erro é um intervalo controlado dentro do qual podem variar os resultados finais. 
	“Nenhum levantamento estatístico feito por amostragem é perfeito, ou, melhor dizendo, um estudo bem planejado não elimina o erro, apenas o limita.” 
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AMOSTRAGEM
Seleção de amostra: deve levar em conta as características de distribuição física da população, ou seja, algumas áreas têm uma população maior que outras. 
É preciso levantar os dados em proporção à densidade populacional das regiões. 
Por exemplo, se o objeto de estudo é o tipo de programa de TV mais assistido, não adianta fazer o estudo apenas em uma turma de escola de educação infantil, pois o resultado obviamente seria desenho animado. Crianças não costumam assistir a telejornais ou a filmes da madrugada. Se a pesquisa fosse feita dessa forma, o resultado não estaria correto.
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AMOSTRAGEM CASUAL OU ALEATÓRIA SIMPLES
É o processo mais utilizado. 
Equivale a um sorteio lotérico. 
Pode ser realizada da seguinte forma: 
numera-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir, por meio de um dispositivo aleatório qualquer, n números dessa seqüência, que corresponderão aos elementos pertencentes da amostra.
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AMOSTRAGEM CASUAL OU ALEATÓRIA SIMPLES
Exemplo: Obter uma amostra de 10% dos 580 alunos de uma escola:
1º - numeramos os alunos de 1 a 580.
2º - escrevemos os números dos alunos de 1 a 580 em pedaços iguais de papel, colocamos na urna e após mistura, retiramos, um a um, cinqüenta e oito números que formarão a amostra.
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AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA
Quando a população se divide em estratos (subconjuntos da população), é imprescindível que o sorteio dos elementos da amostra leve em consideração tais estratos, daí obtemos os elementos da amostra proporcional ao número de elementos desses estratos.
	Exemplo: Vamos obter uma amostra proporcional estratificada, de 10%, dos pacientes internados em um SPA. Supondo que sejam 106 mulheres e 54 homens. São, portanto, dois estratos (sexo masculino e sexo feminino). Logo, temos:
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AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA
Numeramos, então, os pacientes de 01 a 160, sendo 01 a 54 homens e 55 a 160, mulheres e procedemos o sorteio casual com urna.
No caso da tabela acima, estamos selecionando uma amostra composta por pessoas, portanto não podemos selecionar 5,4 pessoas do sexo masculino. 
Devemos, então, “arredondar” o número 5,4 para um número inteiro, ou seja, 5.
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ARREDONDAMENTO E TRUNCAMENTO
Existem duas formas de representar um número quando não podemos representá-lo com todos os seus dígitos, o truncamento e o arredondamento.
Truncamento: “Truncar um número é “quebrá-lo” de acordo com o número de dígitos que queremos representar”.
Exemplo: representar os números abaixo com apenas dois dígitos.
27,283 = 27
27,575 = 27
27,897 = 27
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ARREDONDAMENTO E TRUNCAMENTO
Arredondamento: Para arredondar um número, devemos seguir a seguinte regra: Observe o primeiro algarismo que será “descartado”. Se esse algarismo for 0, 1, 2, 3 ou 4 mantemos a mesma ordem. Se esse algarismo for 5, 6, 7, 8 ou 9, aumentamos a ordem em 1.
Exemplo: Arredondar os números abaixo para uma casa decimal.
27,283 = 27,3
27,575 = 27,6
27,897 = 27,9
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SÉRIE ESTATÍSTICA
“É uma tabela que apresenta um conjunto de dados estatísticos em função da época, local ou espécie”.
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SÉRIES ESTATÍSTICAS
TABELA: É um quadro que resume um conjunto de observações organizadas em linhas e colunas.
Orientação para Construção de Tabelas:
O lado direito e esquerdo de uma tabela oficial deve ser aberto.
Na construção das tabelas, devemos colocar:
Um traço horizontal (-) quando o valor for zero;
Três pontos (...) quando não tivermos os dados;
Zero (0) quando o valor for muito pequeno em relação à unidade utilizada;
Um ponto de interrogação quando não tivermos certeza quanto à exatidão de determinado valor.
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