Conceitos estatistica

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Estatística Aplicada
Valeria Ferreira
Aula 1
Ementa:
Tipos de Dados, Arredondamentos, Medidas Estatísticas, Preparação de Dados para Análises Estatísticas, Gráficos, Séries Estatísticas, Técnicas de Amostragem, Intervalo de Confiança, Distribuição Normal de Probabilidade e Noções de Testes de Hipóteses.
Objetivo Geral
Tornar o acadêmico apto a tomar decisões empresariais com o uso do ferramental estatístico.
Objetivo Específico
	Aprender a coletar dados através de amostragem;
	Organizar e apresentar dados estatísticos através de séries e gráficos;
	Distribuir as frequências;
	Calcular e interpretar medidas estatísticas;
	Analisar os resultados para o processo de tomada decisões e
	Interpretar os testes de hipóteses e suas probabilidades de significância.
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Plano de Ensino
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Conteúdo
Capítulo 1: Conceitos Introdutórios e Técnicas de Amostragem 
Capítulo 2: Distribuição de Frequências e Medidas de Posição Central
Capítulo 3: Medidas de Ordenamento e Forma, Medidas de Dispersão e Gráficos
Capítulo 4: Distribuições Amostrais e Estimação
Capítulo 5: Distribuição Normal e Teste de Hipótese
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Plano de Ensino
Bibliografia Básica
BRUNI, Adriano Leal. Estatística aplicada a gestão empresarial. 3.ed. São Paulo: Atlas, 2011. 
SILVA, Ermes Medeiros da et al. Estatística para os cursos de economia, administração e ciências contábeis. 2.ed. São Paulo: Atlas, 1996-1998. 2 v.
TOLEDO, Geraldo Luciano; OVALLE, Ivo Izidoro. Estatística básica. 2.ed. São Paulo: Atlas,  1995. 459 p. 
Bibliografia Complementar
BUNCHAFT, Guenia; KELLNER, Sheilah Rubino de Oliveira. Estatística sem mistérios. 2.ed. Petrópolis: Vozes, 2001.
BUSSAB, Wilton de Oliveira; MORETTIN, Pedro Alberto. Estatística básica: métodos quantitativos. 4.ed. São Paulo: Atual, 1987. 321 p. 
CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil. 18. ed. São Paulo: Saraiva, 2002. 224 p.
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Plano de Ensino
Origem da Estatística
Acredita-se que o termo Estatística tenha sido primeiramente empregado para designar conjunto de dados referentes a assuntos do Estado, geralmente com finalidade de controle fiscal ou de segurança nacional. Por esse motivo, o uso da palavra, segundo estudiosos, teria a sua origem na expressão latina status, que significa Estado.
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Importância e utilização da Estatística
Algumas razões para se estudar Estatística:
	Saber apresentar e descrever informações de forma adequada.
	Saber tirar conclusões a partir das informações obtidas.
	Desenvolver a capacidade crítica e de análise.
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Definição
Estatística: conjunto de técnicas que permite, de forma sistemática, organizar, descrever, analisar e interpretar dados provenientes de estudos ou experimentos, realizados em qualquer área do conhecimento.
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Áreas da Estatística
Estatística Descritiva: conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir os dados, a fim de que possamos tirar conclusões a respeito da característica de interesse.
Probabilidade: teoria matemática utilizada para se estudar a incerteza oriunda de fenômenos de caráter aleatório.
Inferência Estatística: estudo de técnicas que possibilitam a extrapolação, a um grande conjunto de dados, das informações e conclusões obtidas a partir da amostra.
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Conceitos elementares
Unidade experimental ou de observação é um objeto (isto é, pessoa, objeto, transação ou evento) a partir do qual coletamos os dados.
População é o conjunto total de unidades experimentais que têm determinada característica que se deseja estudar. Uma população pode ser finita ou infinita. 
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Conceitos elementares
Populações finitas permitem que seus elementos sejam contados. Por exemplo: todas as lojas existentes em determinado shopping, todos os alunos matriculados em determinada universidade, todos os veículos licenciados pelo departamento de trânsito em um ano. Indicamos o tamanho de uma população finita por N.
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Conceitos elementares
Na prática, uma população que está sendo estudada é usualmente considerada infinita se ela envolve um processo contínuo que torna impossível a listagem ou contagem de cada elemento na população. Por exemplo: quantidades de porções que se pode extrair da água do mar para análise.
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Conceitos elementares
Amostra é uma parte da população de interesse a que se tem acesso para se desenvolver o estudo estatístico.
Os dados amostrais devem ser coletados de modo apropriado, de modo que os dados sejam representativos da população da qual foram extraídos.
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Conceitos elementares
Parâmetro é uma medida numérica que descreve alguma característica de uma população.
Estatística é uma medida numérica que descreve alguma característica de uma amostra.
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Fonte: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C. Noções de Probabilidade e Estatística.
Estatística Descritiva
 Interpretações Iniciais
 (
População
 
)
 				 Amostra 
 Inferência Estatística
 Estimação de quantidades desconhecidas
 Extrapolação dos resultados
 Testes de Hipóteses
Tipos de dados
As informações contidas num conjunto de dados são referentes a determinadas variáveis em estudo.
Variável é uma característica da unidade experimental.
Há dois tipos de variáveis: numéricas e não numéricas. As numéricas são denominadas quantitativas, e as não numéricas, qualitativas.
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 Nominal
 Qualitativa
 Ordinal 
Variável
 Discreta 
 Quantitativa 
 Contínua 
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Fonte: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C. Noções de Probabilidade e Estatística.
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Variáveis qualitativas
São variáveis que assumem como possíveis respostas atributos e /ou qualidades. Se tais respostas têm uma ordenação natural, então elas são classificadas como qualitativas ordinais.
Exemplos:
	Classe social: baixa, média, alta.
	Tamanho de uma embalagem: pequeno, médio, grande.
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Variáveis qualitativas
Quando não for possível estabelecer uma ordem natural entre suas respostas, elas são classificadas como qualitativas nominais.
Exemplos:
	Gênero: masculino ou feminino.
	Estado civil: solteiro, casado, viúvo, divorciado.
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Variáveis quantitativas
São variáveis que assumem como possíveis respostas números e podem ser subdivididas em discretas e contínuas.
As variáveis quantitativas discretas são resultantes de contagens, assumindo assim, valores inteiros.
Exemplos:
	Número de irmãos: 0, 1, 2, ...
	Número de peças defeituosas em um lote: 0, 1, 2, 3, ...
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Variáveis quantitativas
As variáveis quantitativas contínuas assumem valores em intervalos dos números reais e, geralmente, são provenientes de uma mensuração.
Exemplos:
	Peso
	Altura
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Códigos Numéricos
Muitas vezes, na utilização de programas computacionais, associamos códigos numéricos a uma variável qualitativa. Por exemplo, para a variável gênero podemos associar ao sexo feminino o valor 1 e ao masculino 2. Apesar da variável ser representada por valores numéricos, isso não a torna uma variável quantitativa.
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Amostragem
Quando selecionamos uma amostra devemos garantir que esta amostra seja representativa da população, ou seja, no processo de amostragem, a amostra selecionada deverá possuir as mesmas características básicas da população.
Temos dois tipos de amostragem, a que chamamos de probabilística (ou aleatória) e a não probabilística (ou não aleatória).
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Técnicas de amostragem
A amostragem será probabilística se todos os elementos da população tiverem probabilidade conhecida, e diferente de zero, de pertencer à amostra. Caso contrário, a amostragem será não probabilística.
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Técnicas de amostragem
Independente do tipo de amostragem, podemos trabalhar com amostragem com reposição ou sem reposição. Na amostragem com reposiçãoé permitido que uma unidade experimental seja sorteada mais de uma vez, e na amostragem sem reposição, a unidade experimental sorteada é removida da população.
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Amostragens probabilísticas
	Amostragem aleatória simples.
	Amostragem sistemática.
	Amostragem estratificada.
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Amostragem aleatória simples
É utilizada quando todos os elementos da população têm a mesma chance (ou probabilidade igual) de pertencer à amostra.
Para trabalhar com a amostragem casual simples devemos conseguir listar a população de 1 a N. Os elementos da população que irão pertencer a amostra serão sorteados de forma aleatória. Sortearemos n números dessa sequência, os quais corresponderão aos elementos sorteados para a amostra.
N: tamanho da população
n: tamanho da amostra
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Amostragem sistemática
A amostragem sistemática consiste em uma escolha sistemática (empregando um mesmo procedimento) dos elementos da população.
A amostragem sistemática também necessita de uma lista dos elementos da população e a retirada dos elementos da amostra é feita periodicamente, escolhendo-se cada k-ésimo elemento da lista, em que este k é obtido através da divisão entre o tamanho da população e o tamanho da amostra. O primeiro elemento a ser selecionado é escolhido aleatoriamente entre 1 e k.
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Amostragem estratificada
A amostragem estratificada consiste em uma tentativa de melhoria dos critérios da amostragem aleatória ou sistemática. 
Dividimos a população em subgrupos de elementos parecidos, homogêneos, aplicando, em seguida, a amostragem aleatória simples dentro de cada subgrupo individual. 
Extraindo amostras representativas de subgrupos menores e mais parecidos e depois agrupando as amostras individuais, tenta-se melhorar o critério de representatividade das amostras.
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Amostragens não probabilísticas
	Amostragem a Esmo ou Sem Norma.
	Amostragem Intencional.
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Referências Bibliográficas
BUSSAB, Wilton de O.; MORETTIN, Pedro A.. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 2003.
FARIAS, Alfredo Alves de; SOARES, José Francisco; CÉSAR, Cibele Comini. Introdução à estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2003.
TRIOLA, Mário F. Introdução à Estatística. 10.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.
VIEIRA, Sonia. Elementos de estatística. São Paulo: Atlas, 2003.
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Estatística Aplicada
Valeria Ferreira
Atividade 1
1) Para as situações descritas a seguir, identifique a população e a amostra correspondente. Discuta a validade do processo de inferência estatística para cada um dos casos.
Para avaliar a eficácia de uma campanha de vacinação no Estado de São Paulo, 200 mães de recém nascidos, durante o primeiro semestre de um dado ano e em uma dada maternidade em São Paulo, foram entrevistadas a respeito da última vez em que vacinaram seus filhos.
Uma amostra de sangue foi retirada de um paciente com suspeita de anemia.
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c) A fim de avaliar a intenção de voto para presidente dos brasileiros, 122 pessoas foram entrevistadas em Brasília.
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2) Responda certou ou errado, justificando:
Suponha duas amostras colhidas de uma mesma população, sendo uma de tamanho 100 e outra de tamanho 200. Então, a amostra de tamanho maior é mais representativa da população.
Estatística Descritiva 
 Interpretações Iniciais 
 
 
 
 
 Amostra 
 
 
 Inferência Estatística 
 Estimação de quantidades desconhecidas 
 Extrapolação dos resultados 
 Testes de Hipóteses 
População