Origem e Conceitos Básicos da Estatística

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Aula 1 – Origem da Estatística
Vamos começar a nossa aula de hoje com um breve estudo sobre a origem da estatística.
Ha indícios de que há 3.000 anos atrás já se faziam censos na China, Babilônia e Egito.
Mesmo na Bíblia, várias passagens insinuavam o uso da estatística como o pedido feito a Moisés de realizar um mapeamento de quantos homens estariam aptos para a guerra.
Por várias vezes no período Clássico e Medieval, os censos eram fonte para informação para auxiliar a coleta de impostos.
Cabe lembrar que a palavra censo provém do latim "Censere" que significa "taxar".
Cabe destacar também a utilização no século XVII das Tábuas da Mortalidade que consistiam na análise exaustiva no acompanhamento de nascimentos e mortes. Esta análise contribuiu para o monitoramento de riscos das Companhias de Seguros.
O termo estatística vem da palavra também Latina "Status", que corresponde a informações e descrições que seriam úteis para o estado. E desde então uma ferramenta administrativa utilizada para varias áreas como: recursos humanos, finanças, logística, produção e Marketing.
Logo, Estatística é a ciência que estuda quantitativamente os fenômenos naturais ou sociais, cuja avaliação está baseada em métodos científicos de coleta, organização, apresentação e análise de dados.
Estatística Descritiva: que se preocupa com a organização e descrição dos dados experimentais.
Estatística Indutiva: (Estatística Inferencial), que cuida da sua analise e interpretação, ou seja, tirar conclusões sobre populações com base nos resultados observados em amostras extraídas dessas populações.
Estatística Probabilística: representa o estudo de planejar jogadas ou estratégias de jogos de azar, bem como o risco e o acaso em eventos futuros.
População
É um conjunto de elementos sobre o qual se faz alguns estudos ou Inferência Estatística.
A Estatística não interessa concluir a respeito de unidades individuais de observação, mas sim de grupos, conjuntos ou agregados, porque seu objetivo é o estudo da chamada POPULAÇÃO, a qual pode ser finita ou infinita.
A população finita é aquela em que o número de unidades de observação pode ser contado e é limitado.
Exemplos:
Variáveis
Em Estatística, variável é uma atribuição de um número a cada característica da unidade de observação, ou seja, é uma função matemática definida na população.
Quando uma característica ou variável é não numérica, denomina-se Variável Qualitativa ou Atributo.
Exemplos de Variável Qualitativa
• Sexo
• Religião
• Naturalidade
• Cor dos Olhos
• Faixa Etária
Uma variável qualitativa é expressa em categorias.
Exemplos de Categorias de Variáveis Qualitativas
• Em sexo: masculino e feminino;
• Em religião: católica, judaica e protestante;
• Em naturalidade: carioca, paulista;
• Em cor dos olhos: castanhos, azuis e verdes;
• Em faixa etária: ate 25 anos; de 26 a 49 anos e acima de 50 anos.
Quando os dados são qualitativos, o interesse encontra-se, normalmente, na quantidade ou na proporção de cada categoria em relação a população. Quando pode ser expressa numericamente, a variável estudada denomina-se variável quantitativa.
Exemplos de Variáveis Quantitativas
Quantidade de valores de notas de uma moeda. Duração de uma bateria de telefone celular.
As variáveis quantitativas podem ser discretas ou continuas. Variáveis discretas podem assumir apenas determinados valores e resultam de uma contagem.
Exemplos de Variáveis Quantitativas Discretas
Quantidade de valores de uma moeda: 1;5;10;50;100.
Quantidade de sabores de refresco: tangerina, laranja, maracujá...
As variáveis contínuas são aquelas cujo conjunto de valores possíveis é um intervalo de números reais, resultante de uma medição em qualquer grau de precisão.
Exemplos de Variáveis Quantitativas Contínuas
Duração de uma bateria de telefone celular: 60h,46h 37min 12s ou 39h 13min (dependendo do tipo de bateria ou da sua utilização).
Amostra
É um subconjunto, necessariamente finito, uma parte selecionada das observações abrangidas pela população, através da qual se faz um estudo ou inferência sobre as características da população.
A amostra é constituída por n unidades de observação e que deve ter as mesmas características da população. Essa coleta recebe o nome de amostragem que envolve pelo menos dois passos: 
1) Escolha das Unidades;
2) Registro das Observações
A amostragem pode ser sem reposição e com reposição; na amostragem sem reposição, normalmente utilizada nos trabalhos estatísticos, as unidades são selecionadas apenas uma vez na amostragem com reposição, seleciona-se as unidades mais de uma vez.
Exemplo de Amostragem sem Reposição: Pesquisa eleitoral: as pessoas devem ser ouvidas apenas uma vez, porque, em uma eleição,o voto é individual.
Exemplo de Amostragem com Reposição: Fila de banco: a mesma pessoa pode ser observada mais de uma vez, a cada vez que retorna ao banco.
Tipos de Amostragem
Há diferentes maneiras pelas quais as amostras podem ser selecionadas, cada qual com vantagens e desvantagens, e um dos problemas associados a amostragem é a definição do tamanho.
Amostragem Sistemática
Uma amostragem é sistemática quando a retirada das unidades de observação é feita periodicamente, sendo o intervalo de seleção calculado, para uma população finita, por meio da divisão do tamanho da população pelo tamanho da amostra a ser selecionada.
Exemplo de Amostra Sistemática
Deseja-se retirar uma amostra de n = 10 unidades de observação de uma população de tamanho N = 874. 0 intervalo de seleção é, então, 874:10 = 87,4 = 87. Desse modo, vão-se contando as unidades de observação e escolhem-se aquelas que estiverem nas seguintes posições: 87; 174; 261; 348; 435; 522; 609; 696; 783; 870.
Amostragem Aleatória Simples
O processo de retirada de uma amostra de uma população na qual cada unidade tem a mesma chance (ou oportunidade) de ser retirada denomina-se amostragem aleatória simples.
O processo de amostragem aleatória simples exige que se atribuam números consecutivos as unidades da população e proceda-se a um sorteio, colocando-se todos os números em um recipiente, por exemplo, e retirando um número, situação na qual cada unidade de observação tem a mesma chance de ser selecionada.
Técnicas de Amostragem
Definida a população, é preciso estabelecer a técnica de amostragem, isto é, o procedimento que será adotado para escolher os elementos que irão compor a amostra, conforme a técnica utilizada tem-se um tipo de amostra.
Amostra Simples
A amostra casual simples é composta por elementos, retirados ao acaso, da população.
Então, todo elemento da população tem igual probabilidade de ser escolhido para a amostra.
Exemplo: efetuar um sorteio, com fichas numeradas, de zero a nove.
Amostra Sistemática
Na amostra sistemática, os elementos são escolhidos não por acaso, mas por um sistema.
Exemplo: no Lugar do sorteio, chamar todo o elemento com um número terminado em determinado dígito.
Amostra Estratificada
A amostra estratificada é composta por elementos provenientes de todos os estratos da população.
Devem ser obtidas amostras estratificadas sempre que a população for constituída por diferentes estratos.
Exemplo: Se as pessoas que moram nos vários bairros de uma cidade são diferentes, cada bairro é um estrato.
Para obter uma amostra de pessoas dessa cidade, seria razoável obter uma amostra de cada bairro e depois reunir as informações numa amostra estratificada.
A amostra de conveniência é formada por elementos que o pesquisador reuniu simplesmente porque dispunha deles.
Os estatísticos têm muitas restrições ao uso de amostras de conveniência. As amostras de conveniência são comuns na área de saúde, onde se fazem pesquisas com pacientes de uma só clinica ou de um só hospital.
As amostras de conveniência constituem, muitas vezes, a única maneira de estudar determinado problema.