PORTIFOLIO INDIVIDUAL Macroeconomia
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quando sereferem às amostras, permitem sintetizar os dados da população ou da amostra através de um só valor. As medidas descritivas mais utilizadas são: medidas de localização, medidas de dispersão, medidas de assimetria, medidas de curtose e medidas de concentração.
Medidas de Tendência Central
As medidas da tendência central são indicadores que permitem que se tenha uma primeira ideia ou um resumo, do modo como se distribuem os dados de uma experiência, informando sobre o valor (ou valores) da variável aleatória.
\u2022 Medida Aritmética: é o quociente entre a soma de todos os valores observados e o número total de observações.
\u2022 Moda: é o valor mais frequente, caso exista. Quando existe mais do que um valor com a frequência mais elevada, o conjunto dos valores mais frequentes constitui uma classe modal. A moda pode ser considerada como o evento ou categoria de eventos que ocorreu com maior frequência, indicando o valor ou categoria mais provável. A moda de um conjunto de dados categóricos é a categoria que tem maior percentagem de dados. Para um conjunto de dados, define-se moda como sendo: o valor que surge com maior frequência, se os dados são discretos; o intervalo da classe com maior frequência se os dados são contínuos. Da observação da representação gráfica dos dados, deduz-se, imediatamente, o valor que representa a moda ou a classe modal (conjunto de valores com a mesma frequência máxima). Esta medida é especialmente útil para reduzir a informação de um conjunto de dados qualitativos, apresentados sob a forma de nomes ou categorias.
\u2022 Mediana: é uma medida de localização do centro dadistribuição dos dados. Após a ordenação dos elementos da amostra de dados, a mediana é o valor (pertencente ou não à amostra) que a divide ao meio, isto é, 50% dos elementos da amostra são menores ou iguais à mediana e os outros 50% são maiores ou iguais à mediana. Para a determinação da mediana de um conjunto de n observações, utiliza-se a seguinte regra, depois de ordenada a amostra das n observações:
*Se n é ímpar, a mediana é o elemento médio;
*Se n é par, a mediana é a semissoma dos dois elementos médios.
Medidas de dispersão
Da observação da representação gráfica dos dados, deduz-se, imediatamente, o valor que representa a moda ou a classe modal (conjunto de valores com a mesma frequência máxima). Esta medida é especialmente útil para reduzir a informação de um conjunto de dados qualitativos, apresentados sob a forma de nomes ou categorias.
\u2022 Desvio Absoluto Médio: é a média dos valores absolutos das diferenças entre as observações e a média.
\u2022 Variância: representa-se por s, como sendo à medida que se obtém somando os quadrados dos desvios das observações da amostra, relativamente à sua média, e dividindo por n ou por n-1, conforme o tamanho da amostra é superior a 20 ou não superior a 20, respectivamente.
\u2022 Desvio Padrão: é a raiz quadrada da variância s. O desvio padrão é uma medida que só pode assumir valores não negativos e quanto maior for maior será a dispersão dos dados.
Algumas propriedades do desvio padrão, que resultam imediatamente da definição, são:
*O desvio padrão é sempre não negativo e é tanto maior, quanta maior for à variabilidade dos dados.
* Se s = 0, então não existe variabilidade, isto é, os dados são todos iguais.
Técnicas de Amostragem Probabilística
A amostragem será probabilística quando cada elemento da população tem uma probabilidade conhecida e igual de ser selecionado. Caso contrário, a amostragem será não probabilística. Segundo essa definição, a amostragem probabilística implica um sorteio com regras bem determinadas, cuja realização só será possível se a população for finita e totalmente acessível. A grande vantagem deste método é que os resultados obtidos na pesquisa podem ser projetados para a população total.
Tipos de amostragem probabilística:
a) Amostragem aleatória simples (AAS): é a maneira mais fácil para selecionarmos uma amostra probabilística de uma população. Ela é composta por elementos retirados ao acaso da população. Então todo elemento da população deve ter igual probabilidade de ser escolhido para a amostra. Esse procedimento de amostragem possui dois critérios: pode ser feita amostragem aleatória simples sem reposição (é um processo bastante utilizado principalmente pela sua simplicidade. Nela cada unidade amostral, antes da tomada da amostra, tem igual probabilidade de pertencer a ela e quando a unidade é sorteada ela é removida da população, ou seja, cada unidade só pode ser escolhida uma única vez) e com reposição (permite que cada elemento da população tenha a mesma probabilidade de ser selecionado e esta probabilidade se mantém constante ao longo de todo o processo de seleção da amostra, se as extrações fossem sem reposição isso não aconteceria);
b) Amostragem estratificada: deve ser realizada quando a população for constituída por diferentes estratos. Muitas vezes uma população é composta de subpopulações (ou estratos) bem definidos. A amostra estratificada deverá ser composta por elementos provenientes de todos os estratos. Por exemplo, se as pessoas que moram nos vários bairros de uma cidade são diferentes, cada bairro é um estrato. Para obter uma amostra de pessoas dessa cidade, seria razoável obter uma amostra de cada bairro e depois reunir as informações numa amostra estratificada.
c) Amostragem sistemática: quando os elementos da população se apresentam ordenados e a retirada dos elementos da amostra é feita periodicamente, temos uma amostragem sistemática. A principal vantagem da amostragem sistemática está na grande facilidade na determinação dos elementos da amostra. O perigo em adota-la está na possibilidade da existência de ciclos de variação da variável de interesse, especialmente se o período desses ciclos coincidir com o período de retirada dos elementos da amostra.
d) Amostragem por conglomerado: entende-se um grupamento natural de elementos da população, os quais são bastante heterogêneos internamente em relação à característica estudada, porém, de comportamento similar entre os conglomerados. Neste tipo de amostra é realizado o sorteio não dos indivíduos, mas de grupos naturalmente organizados (cidades, bairros, quarteirões, etc). Este tipo de amostragem é bastante útil quando não é possível obter uma listagem de todos os membros da população. Geralmente a amostragem por conglomerados está associada a outro tipo de amostragem probabilística.
Números-Índices
São medidas estatísticas frequentemente usadas por administradores, economistas e engenheiros, para comparar grupos de variáveis relacionadas entre si e obter um quadro simples e resumido das mudanças significativas em áreas relacionadas como preços de matérias-primas, preços de produtos acabados, volume físico de produto etc. Mediante o emprego de números-índices é possível estabelecer comparações entre: variações ocorridas ao longo do tempo, diferenças entre lugares e diferenças entre categorias semelhantes, tais como produtos, pessoas, organizações etc. É grande a importância dos números-índices para o administrador, especialmente quando a moeda sofre uma desvalorização constante e quando o processo de desenvolvimento econômico acarreta mudanças continuas nos hábitos dos consumidores, provocando com isso modificações qualitativas e quantitativas na composição da produção nacional e de cada empresa individualmente. Assim, em qualquer análise, quer no âmbito interno de uma empresa, ou mesmo fora dela, na qual o fator monetário se encontra presente, a utilização de números-índices toma-se indispensável, sob pena de o analista ser conduzido a conclusões totalmente falsas e prejudiciais à empresa.
Deflação de Dados
Por deflação entende-se o processo inverso à inflação - uma diminuição do índice de preços no consumidor, uma queda de preços. Difere da desinflação, pois esta é a desaceleração do ritmo do aumento de preços. Quando a inflação reduz-se de 10% ao mês para o de 5%, por exemplo, pode-se dizer que houve desinflação. A inflação reduz o valor real