Estatistica Aplicada - AULA 1

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ESTATISTICA APLICADA – AULA 1
A disciplina Estatística Aplicada pertencente ao núcleo dos métodos quantitativos tem a função de desenvolver o raciocínio lógico e auxiliar o processo decisório através dos cálculos estatísticos. 
Esta disciplina inicia o discente no aprendizado estatístico, sendo importante para o desenvolvimento da capacidade de interpretar medidas de tendência central e dispersão, além de saber fazer e gráficos e tabelas.
Aula 1: Conceitos Introdutórios
	DEFINIÇÃO DE ESTATISTICA 
Podemos considera a ciência Estatística como dividida basicamente em três partes:
POPULAÇÃO
É o conjunto de elementos sobre o qual se faz alguns estudos ou Interferência Estatística.
À Estatística não interessa concluir o 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.
Confira alguns exemplos de população:
 
TIPO DE MOSTRAGEM 
	TECNICA DE AMOSTRAGEM
Amostra Casual Simples Amostras Sistemáticas 
 
Amostra Estratificada Amostra de Convivência 
 
Estatística Aplicada
Aula 1
Valeria Ferreira
Plano de Ensino
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.
Plano de Ensino
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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, ...
Variáveis quantitativas
As variáveis quantitativas contínuas assumem valores em intervalos dos números reais e, geralmente, são provenientes de uma mensuração.
Exemplos:
Peso
Altura
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.
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).
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.
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.
Técnicas de amostragem
Independentemente do tipo de amostragem, podemos trabalhar com amostragem com reposição ou sem reposição. Na amostragem com reposição é permitido queuma unidade experimental seja sorteada mais de uma vez, e na amostragem sem reposição, a unidade experimental sorteada é removida da população.
Amostragens probabilísticas
Amostragem aleatória simples.
Amostragem sistemática.
Amostragem estratificada.
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
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.
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.
Amostragens não probabilísticas
Amostragem a Esmo ou Sem Norma.
Amostragem Intencional.
Estatística Aplicada
Atividade 1
Valeria Ferreira
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.
) A fim de avaliar a intenção de voto para presidente dos brasileiros, 122 pessoas foram entrevistadas em Brasília.
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.
	
	
		1.
		Qual a parte da estatística que se preocupa com a coleta, organização, classificação,apresentação, interpretação e analise de dados referentes ao fenômeno através de gráficos e tabelas além de calcular medidas que permita descrever o fenômeno?
		Quest.: 1
	
	
	
	
	Estatística Descritiva 
	
	
	Estatística de amostragem 
	
	
	Estatística Indutiva 
	
	
	Estatística amostral 
	
	
	Estatística probabilística 
	
	
		2.
		As variáveis nos estudos estatísticos são os valores que assumem determinadas características dentro de uma pesquisa e podem ser classificadas em: 
		Quest.: 2
	
	
	
	
	Qualitativas ou quantitativas. 
	
	
	Comparativas ou quantitativas. 
	
	
	Hipotéticas ou quantitativas. 
	
	
	Qualitativas ou hipotéticas.
	
	
	Qualitativas ou comparativas. 
	
	
		3.
		Estatística é uma ciência exata que visa fornecer subsídios ao analista para: 
		Quest.: 3
	
	
	
	
	Coletar, organizar, alcançar, analisar e apresentar dados. 
	
	
	Coletar, construir, resumir, analisar e apresentar dados. 
	
	
	Coletar, orçar, resumir, analisar e apresentar dados. 
	
	
	Coletar, formar, resumir, analisar e apresentar dados. 
	
	
	Coletar, organizar, resumir, analisar e apresentar dados. 
	
	
		4.
		Bruna possui dez livros, dois notebook, um Tablet e uma calculadora Hp12C. Logo, estamos falando de que tipo de variável?
		Quest.: 4
	
	
	
	
	Variável Quantitativa contínua 
	
	
	Variável Qualitativa discreta
	
	
	Variável Quantitativa ordinal
	
	
	Variável Quantitativa discreta
	
	
	Variável Qualitativa
	
	
		5.
		"Uma pesquisadora da Faculdade Estácio resolveu estudar o efeito da nota média de cada aluno na sua média salarial 2 anos após sua formatura. Para tanto, poderiam ser incluídos na pesquisa todos os alunos da Faculdade, porém, destes, somente 100 foram entrevistados." O exemplo acima reflete uma estratégia constantemente adotada em estatística que é:
		Quest.: 5
	
	
	
	
	a coleta de dados qualitativos; 
	
	
	a obtenção de uma população da amostra;
	
	
	a coleta de dados quantitativos; 
	
	
	a coleta inadequada de dados;
	
	
	a coleta de uma amostra da população. 
	
	
		6.
		As frases a seguir referem-se aos conceitos de Estatística:
 I. A Estatística Inferencial se preocupa com a organização e descrição dos dados experimentais. 
II. O número de alunos em uma disciplina é um exemplo de variável quantitativa contínua. 
III. A amostra é constituída por n unidades de observação e deve ter as mesmas características da população. 
IV. A faixa etária dos clientes é um exemplo de variável qualitativa. 
Pode-se dizer que as frases verdadeiras são APENAS: 
		
	
	
	
	
	I e IV 
	
	
	II e IV 
	
	
	I e II 
	
	
	I e III 
	
	
	III e IV 
Estatística Descritiva
 Interpretações Iniciais
População
 
 				 Amostra 
 Inferência Estatística
 Estimação de quantidades desconhecidas
 Extrapolação dos resultados
 Testes de Hipóteses