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\u2026
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/3/2016 3
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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/3/2016 4
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Outcomes
\u2022Definir a estatística;
\u2022Definir os conceitos
da estatística e falar
das
escalas
de
medidas das variáveis;
\u2022Falar do processo de amostragem;
\u2022Conhecer 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 \u2013 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 \u2013 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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Palestra 1
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
\uf0d8Uma 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.
\uf0d8
Variáveis qualitativas
ou
categóricas
\u2013
são
aquelas
que
expressam
qualidade das características estatísticas.
\uf0d8
Variáveis quantitativas \u2013 são as que representam informação resultante de
características susceptíveis de medição. Assumem como possíveis valores
números.
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Palestra 1
1.2. Classificação das variáveis
\uf0d8
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
\uf0d8
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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\u2013 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.
\uf0d8Dois tipos de Amostragem
1. Amostragem Probabilística \u2013 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 \u2013
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
\u2013 Subdivide-se
a
população
em subgrupos
(estratos). Selecciona-se amostras aleatórias simples de cada estrato.
1.3.
Cluster
Area
Sampling
\u2013 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 \u2013 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 \u2013 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 \uf02b N
N \u2013 número total da população.
n \u2013 tamanho da amostra.
e \u2013 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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