Introduçao a estatistica
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Introduçao a estatistica

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Palestra 1
Parte 1: Introdução à estatística
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Palestra 1
Expectativas
e
Reflexões…
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Palestra 1
Conteúdo
da palestra
1.1 Conceito da
Estatística
1.2
Classificação das variáveis;
1.3
Processos de Amostragem;
1.4
Tamanho de Amostra.
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Outcomes
•Definir a estatística;
•Definir os conceitos
da estatística e falar
das
escalas
de
medidas das variáveis;
•Falar do processo de amostragem;
•Conhecer a fórmula de Yamane (1967).
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Palestra 1
1.1. Conceito da Estatística
Estatística - é uma disciplina que tem como objecto de estudo
a recolha, a
conclusões
compilação,
validas.
análise e interpretação de dados,
e
obtenção
de
A estatística divide-se em dois grandes grupos:
1.
2.
Estatística Descritiva e
Estatística Indutiva ou Inferência Estatística.
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1.1. Conceito da Estatística
Estatística Descritiva – é o ramo da estatística que procura somente
descrever e
analisar um certo grupo, sem tirar quaisquer conclusões ou inferências sobre um
grupo maior.
Estatística Indutiva ou Inferência Estatística – Se uma amostra é representativa
da população, conclusões importantes sobre a população podem ser inferidas de sua análise. Estatística Indutiva é o ramo da estatística que consiste no uso das características de uma amostra para fazer generalizações sobre as características da população onde se obteve tal amostra.

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1.1. Conceito da Estatística
População ou Universo - É o conjunto de elementos sobre o qual
incide o estudo
estatístico. O grupo de objectos ou indivíduos sobre os quais são
dados referente às suas características.
Exemplo: Os estudantes de uma universidade.
colectados
os
Uma população pode ser finita ou infinita.
oFinita. Alunos do 2º ano de Economia e Gestão da UCM-FEC.
oInfinita. Número de pessoas no mundo todo.
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1.1. Conceito da
Estatística
Exemplo:
Num estudo, interessa estudar o
comportamento das notas
dos
estudantes do
curso de economia e gestão, 2º ano, pertencentes a UCM-FEC.
A população é constituída pelos estudantes do 2º ano, do curso de
gestão pertencente a UCM-FEC.
economia e
Variável
ou
característica
estatística
é
o
comportamento das
notas
dos
estudantes.
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1.2. Classificação das variáveis
Conforme
a natureza
dos dados,
as
variáveis
podem
ser:
qualitativas
e
quantitativas.

Variáveis qualitativas
ou
categóricas
–
são
aquelas
que
expressam
qualidade das características estatísticas.

Variáveis quantitativas – são as que representam informação resultante de
características susceptíveis de medição. Assumem como possíveis valores
números.

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1.2. Classificação das variáveis

As variáveis qualitativas ou categóricas classificam-se
em: nominais e
ordinais. Para além da classificação, este tipo de variáveis apresentam
também, como escala de medidas, as escalas nominal e ordinal.
Escala Nominal: os dados são apresentados em categorias não relacionadas.
números servem apenas para nomear.
Os
Exemplo: A Cor do cabelo, pode ser: 1.Preto; 2.Castanho; 3.Branco.
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1.2. Classificação das variáveis
Escala
Ordinal:
aquilo
que
distingue a
escala ordinal
da
nominal
os dados
é
a
possibilidade de estabelecer uma ordenação nas quais
são
classificados de acordo com uma sequência com
significado.
1.
2.
3.
4.
5.
Mau;
Medíocre; Suficiente; Bom;
Muito Bom.
Exemplo: O comportamento de um indivíduo.
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1.2. Classificação das variáveis

As variáveis quantitativas classificam-se em: discretas e
além da classificação, este tipo de variáveis apresentam
medidas, as escalas de rácio e de intervalo.
contínuas. Para
como escala de
Escala de Rácio - é uma variável quantitativa medida numa escala, tal que se
pode estabelecer rácios entre os seus valores com algum significado e está
definido o valor zero. altura (contínuas), número de filhos (discretas).
Escala de Intervalo
temperatura.
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– escala de termómetro. 0ºC, não significa que não houve
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1.3. Processos de Amostragem
Amostragem
É o processo de selecção de uma amostra a partir de uma população.
Dois tipos de Amostragem
1. Amostragem Probabilística – cada um dos elementos da população
tem a
hipótese de ser incluído na amostra, sendo possível medir através do cálculo da
probabilidade. A amostra deve ser representativa da população.
1.1. Aleatória simples –
aleatória. Ex: por sorteio.
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Os elementos da população são escolhidos de forma

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1.3. Processos de Amostragem
1.2.
Aleatória
Estratificada
– Subdivide-se
a
população
em subgrupos
(estratos). Selecciona-se amostras aleatórias simples de cada estrato.
1.3.
Cluster
Area
Sampling
– subdivide-se a
população
em
grupos
de
localização próxima, sendo estes homogéneos ou não. Selecciona-se alguns
aglomerados para formar a amostra.
1.4. Amostragem sistemática – quando não é possível enumerar as unidades da
população, neste caso escolhe-se todos os n múltiplos membros.

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1.3. Processos de Amostragem
2. Amostragem não probabilística – amostra que para sua selecção
critérios estatísticos, para pequenos grupos de estudos.
não obedece
Amostra com reposição - cada elemento da população pode ser escolhido mais
de uma vez.
Amostra sem reposição - se cada elemento da população não pode ser escolhido
mais de uma vez.
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1.4. Tamanho de Amostra
Para determinar o tamanho da amostra, pode usar a fórmula
de Yamane (1967).
n =
N
2
(e)
1  N
N – número total da população.
n – tamanho da amostra.
e – nível de significância/ margem de erro.
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Bibliografias Recomendadas
Manual do Curso de Licenciatura Tronco Comum 1º Ano ISCED11 MATCFG001
Spiegel, M. R. (1993). Estatística (3ª ed.). São Paulo: Pearson Makron Books.
Murteira, B. et al (2010). Introdução à Estatística. Lisboa: Escola.
Bowerman, B. O. R (2003). Business Statistic in Practice (3rd ed). McGraw Hill.
Triola, M. Introdução a Estatística (9ª ed.).
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