Probabilidade e Estatistica

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Probabilidade & Estatística 
 
 
A palavra probabilidade deriva do Latim probare (provar ou testar). Informalmente, 
provável é uma das muitas palavras utilizadas para eventos incertos ou 
desconhecidos, sendo também substituído por algumas palavras como “sorte”, “risco”, 
“azar”, “incerteza”, “duvidoso”, dependendo do contexto. 
A Estatística está presente em todas as áreas da ciência que envolva o planejamento 
do experimento, a construção de modelos, a coleta, o processamento e a análise de 
dados e sua consequente transformação em informação, para validar hipóteses 
científicas sobre um fenômeno observável. Desta forma, a Estatística pode ser 
pensada como a ciência de aprendizagem a partir de dados. 
A Estatística é uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter dados e 
organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los ,e deles extrair conclusões. 
(TRIOLA, 1998). 
 
 A partir de valores obtidos em uma amostra de uma certa população de 
interesse, descrevemos esta amostra e caracterizamos a população como um todo, 
generalizando as observações na amostra. 
 Tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra de 
observações. 
 
Estatística Descritiva: parte da estatística que descreve os aspectos importantes de 
um conjunto de características observadas. 
Probabilidade: número que indica a chance de uma determinada situação ocorrer. 
Inferência Estatística : parte da estatística que usa uma amostra para fazer 
generalizações a respeito de aspectos importantes de uma população. 
 
Definições Básicas Iniciais 
 População: Coleção completa de todos os elementos a serem estudados. 
(Ex.: todos os alunos da sala de aula) 
 Censo: Coleção de dados relativos a todos os elementos de uma população. 
(Ex.: idade de todos os alunos da sala de aula) 
 Amostra: Coleção de dados extraídos de uma parcela da população. (Ex.: 
idade de 10% dos alunos da sala de aula) 
 Parâmetro: Medida numérica que descreve uma característica de uma 
população. (Ex.: idade média de toda a turma é um parâmetro) 
 Estatística: Medida numérica que descreve uma característica de uma 
amostra. (Ex.: idade média da turma baseada numa amostra de 10% dos alunos é uma 
estatística) 
 Estimativa: Valor resultante do cálculo de uma estatística, quando usado para 
se ter uma ideia do parâmetro de interesse. 
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Escala Nominal 
 
Os indivíduos são classificados em categorias segundo uma característica. Ex: sexo 
(masculino, feminino), hábito de fumar (fumante, não fumante), sobrepeso (sim, não). 
Não existe ordem entre as categorias e suas representações, se numéricas, são 
destituídas de significado numérico. Ex: sexo masculino=1, sexo feminino = 2. Os 
valores 1 e 2 são apenas rótulos. 
 
Escala Ordinal 
 
Os indivíduos são classificados em categorias que possuem algum tipo inerente de 
ordem. Neste caso, uma categoria pode ser "maior" ou "menor" do que outra. Ex: nível 
socioeconômico (A, B, C e D; onde A representa maior poder aquisitivo); Embora 
exista ordem entre as categorias, a diferença entre categorias adjacentes não tem o 
mesmo significado em toda a escala. 
 
Escala de Razões 
 
 Discretas: O resultado numérico da mensuração é um valor inteiro. Ex: 
número de refeições em um dia (nenhuma, uma, duas, três, quatro, …) 
 Contínuas: O resultado numérico é um valor pertencente ao conjunto dos 
números reais R ={-∞; ...; 0; 0,2; 0,73; 1; 2,48;...; +∞}. Ex: idade (anos), peso (g), altura 
(cm), nível de retinol sérico (µg/dl), circunferência da cintura (cm) 
Escala Numérica Intervalar: Este nível de mensuração possui um valor zero 
arbitrário. Ex: temperatura em graus Celsius. 
Escala Numérica de Razões: Possui zero inerente á natureza da característica sendo 
aferida. 
 
Abusos da Estatística 
 
 Distorções deliberadas: “Pesquisas feitas entre usuários de Tchau Fumaça 
mostram que 98% deixou de fumar.” Duas pesquisas feitas entre os funcionários da 
empresa fabricante de Tchau Fumaça. 
 Perguntas tendenciosas: “Você é a favor da suspensão do pagamento da 
dívida externa, sobrando assim mais dinheiro para ajudar as criancinhas famintas?”. 
“Você é a favor da proibição de fabrico e venda de armas mortíferas de fogo no Brasil?” 
 Pressão do pesquisador ou ambiente: “Você já traiu seu(a) 
companheiro(a)?” Pergunta feita com o(a) companheiro(a) ao lado. 
 Más amostras: Pesquisas feitas em sites da internet (pesquisa auto 
selecionada) Não se pode concluir nada sobre a população em geral! 
Gráficos Enganosos 
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Também existe o recurso 
muito utilizado nas propagandas com o objetivo único de enganar o consumidor, o 
investidor, o eleitor, etc. 
Podemos ver, por exemplo, neste gráfico ao lado, que a variação que parece um 
crescimento significativo, utilizando-se uma escala mais ampla, vemos que a diferença 
é mínima, estão somos levados a rever os números do primeiro gráfico e percebemos 
que a escala faz toda a diferença. 
 
Neste outro gráfico, é ainda mais interessante, pois trás duas informações que estão 
ligadas, porém não faz a ponte de ligação entre elas. 
Quem só estuda? Mais homens ou mulheres? Quantos estão desempregados? 
Quantos trabalham? Os valores aqui estão totalmente ocultos do observador, fazendo-
nos crer que, dos 83% dos que só estudam 52% é homem e 48% é mulher. 
Outra informação que encontra-se oculta é a quantidade de pesquisados e onde foram 
feitas estas pesquisas... 
 
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