aula 1 Estatistica descritiva

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Aula 1:
Estatística descritiva
Visão geral sobre estatística
O que é estatística?
Por que deve-se estudar a estatística?
Como o estudo da estatística pode me ajudar profissionalmente?
Definições iniciais
Estatística
Dados
 População e Amostra
Exemplo 1:
 Em uma pesquisa recente, foi perguntado a 1708 adultos brasileiros se eles consideram o aquecimento global um problema que exige atenção imediata do governo. Novecentos e trinta e oito deles responderam que sim e consequentemente 770 responderam que não. Qual é a população e a amostra na pesquisa acima? Qual o conjunto de dados ?
Fonte: Dados fictícios.
Exemplo 2:
 Uma empresa especializada em soluções de gestão de frotas conduziu pesquisas mensais em aproximadamente 20000 estabelecimentos credenciados da federação para determinar o preço médio por litro de gasolina comum. Em Março de 2020 o litro de gasolina custava em média R$ 4,59. Depois disso foram sucessivas quedas até que os preços voltaram a subir em Junho chegando a R$ 4,39 em média nacional.
 Qual é a população e a amostra na pesquisa acima? Qual o conjunto de dados ?
Fonte: https://economia.uol.com.br/noticias/estadao-conteudo/2020/08/17/preco-medio-da-gasolina-na-1-quinzena-de-agosto-chega-a-maior-valor-desde-marco.htm
Definições
Parâmetro:
Um parâmetro é a descrição numérica de uma característica populacional.
 
Estatística:
Uma estatística é a descrição numérica de uma característica amostral.
Exemplos: Decida se o valor numérico descreve um parâmetro populacional ou uma estatística amostral.
Uma pesquisa com metade dos jogadores da NBA reportou que o salário médio dos atletas é de $82.000,00.
Os salários iniciais para 667 MBAs graduados na Escola de Negócios da Universidade de Chicago aumentaram 8,5% em comparação com o ano anterior.
Em uma checagem aleatória de uma amostra de lojas varejistas, o INMETRO descobriu que 34% das lojas não estavam estocando peixes na temperatura apropriada.
Ramos da estatística
1. Estatística descritiva
II. Estatística inferencial
Classificação dos dados
Dados qualitativos 
Dados quantitativos
Exemplos: Suponha que uma pesquisa foi feita com base na tabela abaixo, classifique os dados em qualitativos e quantitativos.
	Cidade	População
	Cleveland	452.208
	Detroit	886.671
	Houston	2.106.101
	Las Vegas	545.174
Planejamento experimental
Instruções:
Identifique a variável de interesse, a população do estudo e o tamanho da amostra.
Desenvolva um plano detalhado para a coleta de dados. Se usar uma amostra, tenha certeza de que a amostra representa a população.
Colete os dados
Descreva os dados usando técnicas de estatística descritiva.
Interprete os dados e tome as decisões sobre a população usando estatística inferencial.
Identifique quaisquer erros possíveis.
Coleta de dados
Estudo observacional.
Realização de um experimento.
Realize uma simulação.
Use um levantamento.
Conceitos importantes:
Variável Counfounding: Ocorre quando um pesquisador não pode dizer a diferença entre os efeitos de diferentes fatores em uma variável.
Efeito placebo: Ocorre quando um sujeito reage favoramelmente a um placebo, quando de fato, ele não recebeu tratamento medicamentoso nenhum.
Efeito Hawthorne: ocorre em um experimento quando os sujeitos mudam o comportamento simplesmente porque sabem que estão participando de uma pesquisa.
Técnica cega: é uma técnica que o sujeito não sabe se está recebendo um placebo ou um tratamento.
Também existe a variação do teste chamado duplo-cego, onde nem o sujeito nem o pesquisador sabem se o sujeito está recebendo um placebo ou não. Seu uso é indicado para evitar a ocorrência do viés de confirmação por parte do pesquisador.
Aleatorização: Processo de designar sujeitos aleatoriamente para diferentes grupos de tratamento.
Replicação: é a repetição de um experimento usando um grande grupo de sujeitos.
Amostra tendenciosa: é aquela que não representa a população da qual ela é extraída.
Técnicas de amostragem
Censo
Amostragem aleatória simples.
Amostragem estratificada.
Amostra por agrupamento.
Amostra sistemática.
Distribuições de frequência
É uma tabela que mostra classes ou intervalos das entradas de dados com uma contagem de número de entradas em cada classe. A frequência de uma classe é o número de entradas de dados em uma classe.
Construindo uma distribuição de frequência com base em um conjunto de dados.
Decida o número de classes para serem incluídas na distribuição de frequência.
Encontre a largura da classe.
Encontre os limites da classe.
Descreva a frequência total para cada classe.
Construindo uma distribuição de frequência com base em um conjunto de dados.
O conjunto de dados amostrais a seguir lista o número de minutos que 50 usuários de internet gastam na rede durante sua mais recente sessão. Construa uma distribuição de frequência composta de 7 classes.
50 40 41 17 11 7 22 44 28 21 19 23 37 51 54 42 86 41 78 56 72 56 17 7 69 30 80 56 29 33 46 31 39 20 18 29 34 59 73 77 36 39 30 62 54 67 39 31 53 44.
Rol
 7 7 11 17 17 18 19 20 21 22 23 28 29 29 30 30 31 31 33 34 36 37 39 39 39 40 41 41 42 44 44 46 50 51 53 54 54 56 56 56 59 62 67 72 73 77 80 86 
	i	Classe	Frequência ( )
	1		
	2		
	3		
	4		
	5		
	6		
	7		
	Total