CONCEITOS BÁSICOS EM ESTATÍSTICA

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NOÇÕES DE ESTATÍSTICA BÁSICA
Objetivos 
 Distinguir variáveis e constantes 
 Identificar variáveis qualitativas e quantitativas 
 Conhecer as medidas de tendência central e de dispersão 
 Caracterizar população e amostra
 Construir uma amostra 
 Diferenciar estatística descritiva e inferencial
Tópicos 
 Conceitos básicos de Estatística 
 Estatística Descritiva 
 Inferência Estatística 
 Introdução à Amostragem
Conceitos Básicos de Estatística
Estatística - Metodologia científica para obtenção, organização e análise de dados.
Estatística Descritiva – Metodologia para descrever, coletar, organizar e resumir os dados.
Inferência Estatística – Conjunto de métodos estatísticos que visam caracterizar ou inferir sobre uma POPULAÇÃO a partir de uma parte dela (AMOSTRA).
População - é o conjunto de elementos (pessoas, coisas, objetos) que têm em comum uma característica em estudo.
Amostra - é o conjunto de elementos retirados da população, suficientemente representativos dessa população. Através da análise dessa amostra estaremos aptos para analisar os resultados da mesma forma que se estudássemos toda a população.
Parâmetro - é uma característica numérica estabelecida para toda uma população.
Estimador - é uma característica numérica estabelecida para uma amostra.
Dado Estatístico - é sempre um número real.
a-	Primitivo ou Bruto: é aquele que não sofreu nenhuma transformação matemática. Número direto.
b-	Elaborado ou secundário: é aquele que sofreu transformação matemática. Ex. porcentagem, média, etc.
DIVISÃO DA ESTATÍSTICA
Podemos dividir a Estatística em duas áreas:
Estatística Descritiva – é à parte da Estatística que tem por objetivo descrever os dados observados e na sua função dos dados, tem as seguintes atribuições.
A obtenção ou coleta de dados – é normalmente feita através de um questionário ou de observação direta de uma população ou amostra.
A organização dos dados – consiste na ordenação e crítica quanto à correção dos valores observados, falhas humanas, omissões, abandono de dados duvidosos.
A representação dos dados – os dados estatísticos podem ser mais facilmente compreendidos quando apresentados através de tabelas e gráficos, que permite uma visualização instantânea de todos os dados.
Estatística Indutiva – é à parte da Estatística que tem por objetivo obter e generalizar conclusões para a população a partir de uma amostra, através do cálculo de probabilidade. A tais conclusões estão sempre associados a um grau de incerteza e consequentemente, a uma probabilidade de erro.
VARIÁVEIS
Uma variável é qualquer característica de um elemento observado (pessoa, objeto ou animal).
Algumas variáveis, como sexo e designação de emprego, simplesmente enquadram os indivíduos em categorias. Outras, como altura e renda anual, tomam valores numéricos com os quais podemos fazer cálculos.
Os exemplos acima nos dizem que uma variável pode ser:
a – Qualitativa: quando seus valores são expressos por atributos: sexo (masculino – feminino), cor da pele (branca, preta, amarela, vermelha);
b – Quantitativa: quando seus valores são expressos em números (salários dos operários, idade dos alunos de uma escola, número de filhos, etc.). Uma variável quantitativa que pode assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites recebe o nome de variável contínua (altura, peso, etc.); uma variável que só pode assumir valores pertencentes a um conjunto enumerável recebe o nome de variável discreta (número de filhos, número de vitórias). 
Qualitativa Nominal - os valores representam atributos ou qualidades mas não tem uma relação de ordem entre eles Ex: sexo, grupo sanguíneo, raça etc.
Qualitativa Ordinal - os valores representam atributos ou qualidades mas incluem uma relações de ordem Ex: classe social, grau de instrução 
Quantitativa Continua - valores são medidos numa escala métrica e onde todos os valores fracionários são possíveis. Ex: altura, peso, temperatura .
Quantitativa Discreta - valores são medidos numa escala métrica e porem só admitem valores inteiros Ex: numero de filhos, numero de alunos.
FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO
Num estudo estatístico, normalmente, segue-se um conjunto de passos que designamos por fases do método estatístico:
- Definição do problema;
- Planificação do processo de resolução;
- Recolha de dados;
- Organização de dados; 
- Apresentação de dados;
- Análise e interpretação de dados.
Definição do problema
A primeira fase consiste na definição e formulação correta do problema a ser estudado.
O investigador deve ainda analisar outros estudos feitos sobre o mesmo tema.
A 1ª fase pode responder à definição de um problema ou, simplesmente, dar resposta a um interesse dos alunos. Em alguns casos estão envolvidas variáveis qualitativas e em outros casos variáveis quantitativas. 
Algumas sugestões de temas a tratar:
- variação de altura, peso…;
-tratamento de dados relativos aos desempenhos dos alunos no salto em altura, lançamento de pesos,…;
- a frequência de batimentos cardíacos;
-o tempo necessário à realização de uma prova.
Planificação
Definido o problema, é preciso determinar um processo para resolvê-lo e, em especial, a forma como obter informações sobre as variáveis ou variáveis em estudo. É nesta fase que se decide pela observação da população ou de uma amostra. 
Recolha de dados
Os dados podem ser escolhidos, por exemplo, através de:
- Questionários;
- Observação;
- Experimentação;
- Pesquisa bibliográfica.
Organização de dados
Consiste em “resumir” os dados através da sua contagem e agrupamento. Deste modo, obtém-se um conjunto de informações que irá conduzir ao estudo do atributo estatístico.
Apresentação de dados
Há duas formas de observação que não se excluem mutuamente:
- apresentação por tabelas;
- apresentação por gráficos.
Estas formas de apresentar dados permitem sintetizar grandes quantidades de dados, tornando mais fácil a compreensão do atributo em estudo e permitindo uma futura análise.
Análise e interpretação de dados
Nesta fase, calculam-se novos números com base nos dados estatísticos. Estes novos números permitem fazer uma descrição do fenómeno evidenciando algumas das suas características particulares.
Nesta fase ainda é possível, por vezes, “arriscar” alguma generalização a qual envolverá sempre algum grau de incerteza.
ARREDONDAMENTO
De acordo com resolução do IBGE
Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 0, 1, 2, 3, ou 4, fica inalterado o último algarismo a permanecer. 
Ex.: 53,24 53,2 ; 17,3452 17,3
Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 6, 7, 8, ou 9, aumenta-se de uma unidade o último algarismo a permanecer. 
Ex.: 42,87 42,9 25,08 25,1 53,99 54,0
Quando o primeiro algarismo a ser abandonado é 5, há duas soluções:
	a) Se ao 5 seguir em qualquer casa um algarismo diferente de 0, aumenta-se de uma unidade o último algarismo a permanecer.
	Ex.: 2,352 2,4 ; 		25,6501 25,7.
	
b) Se o 5 for o último algarismo ou se ao 5 só se seguirem zeros, o último algarismo a ser conservado só será aumentado de uma unidade se for ímpar. 
	Ex.: 24,75 24,8 ; 		 24,65 24,6 ; 		24,7500 24,8 ; 		 24,6500 24,6