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Palestra 1 Parte 1: Introdução à estatística 2/14/2017 1 Palestra 1 Expectativas e Reflexões… 8/3/2016 2 2/14/2017 2 /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. 2/14/2017 3 /3/2016 4 Palestra 1 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). 2/14/2017 4 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. 8/3/2016 5 2/14/2017 5 Palestra 1 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. 2/14/2017 6 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 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. 7 2/14/2017 7 Palestra 1 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. 8/3/2016 9 2/14/2017 8 Palestra 1 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. 8/3/2016 10 2/14/2017 9 Palestra 1 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. 8/3/2016 11 2/14/2017 10 Palestra 1 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. 8/3/2016 12 2/14/2017 11 Palestra 1 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. 8/3/2016 – escala de termómetro. 0ºC, não significa que não houve 3 2/14/2017 I 12 Palestra 1 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. 8/3/2016 Os elementos da população são escolhidos de forma 2/14/2017 13 Palestra 1 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. 8/3/2016 15 2/14/2017 14 Palestra 1 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. 8/3/2016 16 2/14/2017 15 Palestra 1 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. 8/3/2016 17 2/14/2017 16 Palestra 1 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.). 18 2/14/2017 17
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