3 - Noções básicas de estatística_ coleta e exposição de dados e modelos estatísticos

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23/06/2020 Noções básicas de estatística: coleta e exposição de dados e modelos estatísticos
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Noções básicas de estatística: coleta e exposição de dados e
modelos estatísticos
Você já pensou sobre o uso da estatística na administração?
“Na administração, os métodos estatísticos podem
ser empregados para o planejamento e o controle da
produção, visando à implantação de técnicas
administrativas eficientes que garantam menores custos e
maiores lucros, na estimação de receitas, previsão de
estoques e de demandas, e, principalmente, ao
conhecimento do mercado e de seu cliente” (IGNÁCIO,
2010, p. 10).
Para entender melhor, pense no seguinte exemplo: suponhamos que você deseje pesquisar o
aumento de vendas da empresa em que trabalha fazendo um comparativo mês a mês de um ano
para outro. Para isso, é preciso organizar os elementos presentes.
Observe alguns deles:
A população ou o universo da pesquisa (vendas cadastradas no sistema da empresa, no
caso)
O período de verificação dos dados (de janeiro a março dos anos que você deseja
comparar, por exemplo)
Escolha do modo de coleta dos dados
Definição da maneira como os dados serão expostos
Para determinar esses elementos, é preciso conhecer alguns instrumentos básicos da
estatística.
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Segundo Crespo (2002, p. 13), a “estatística é uma
parte da matemática aplicada que fornece métodos para a
coleta, organização, descrição, análise e interpretação de
dados para a sua utilização na tomada de decisões”.
No dia a dia, encontramos diversos tipos de conjuntos de dados. No contexto de uma
empresa, por exemplo, temos a quantidade, a idade e o salário dos funcionários, entre outros.
Todos esses conjuntos contêm informação sobre algum grupo de indivíduos ou o
comportamento de um processo ou produto. As possíveis diferenças dentro desses conjuntos
determinam a variação que está sempre presente na análise de dados. A estatística utiliza
técnicas que avaliam essas variações e obtém informações por meio delas (TAVARES, 2011).
Para compreender as técnicas da estatística, algumas definições são importantes.
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Também é importante destacar que a estatística se divide em duas áreas:
Estatística descritiva: coleta, organização e descrição de dados.
Estatística inferencial (indutiva): análise e interpretação de dados já coletados.
Coleta e exposição de dados
Há diferentes tipos de dados.
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Coleta de dados
Segundo Crespo (2002), a coleta de dados pode ser classificada de duas maneiras:
1. Direta: os dados são coletados pelo próprio pesquisador por meio do levantamento de
registros (contracheque/holerite, notas fiscais, livro-caixa etc.) ou diretamente por entrevista,
questionário ou outro.
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2. Indireta: os dados são obtidos a partir de uma coleta direta já realizada, ou do
conhecimento prévio sobre os fenômenos relacionados ao fenômeno estudado. Em uma pesquisa
sobre o estoque de mercadoria, por exemplo, os dados são extraídos dos balanços da empresa.
A coleta indireta gera dois tipos de dados: dados absolutos e dados relativos. Dados
absolutos são aqueles que se obtêm diretamente da fonte, sem nenhuma manipulação, apenas
contagem ou medida. Dados relativos são obtidos por meio de cálculos matemáticos, ou seja,
são resultado de especificações por quociente (razões) a partir dos dados absolutos.
Os dados relativos podem ser obtidos, em geral, por meio das seguintes medidas
matemáticas:
Sob o ponto de vista estatístico, a proporção mede a ponderação de uma
medida, ou a sua participação proporcional, em relação ao seu conjunto.
Exemplo: 
Há 90 funcionários em uma empresa, e 45 deles trabalham na produção. Qual é a
proporção dos funcionários da produção com relação a todos os funcionários?
Um índice é a razão entre duas grandezas.
Exemplo:
A renda per capita é a renda média de cada habitante de um determinado lugar.
Coeficiente é a razão entre o número de ocorrências de um evento e o número
total. 
Exemplo:
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São os coeficientes multiplicados por uma potência de 10 (10, 100, 1.000), o
que torna o resultado mais legível.
Exemplo:
Exposição de dados
A escolha do modo mais adequado para apresentar os dados obtidos ao longo de um estudo
deve ter por objetivo facilitar o seu entendimento. Gráficos ou tabelas podem ser usados para
expor os dados da maneira mais simples e objetiva possível.
Tabelas
A tabela é utilizada para organizar, de forma lógica, os dados de uma observação. Uma
tabela compõe-se de:
Corpo: linhas e colunas compostas pelos valores dos dados coletados.
Cabeçalho: posicionado na parte superior da tabela, especifica o conteúdo de cada
coluna.
Coluna indicadora: descreve o conteúdo das linhas.
Casa ou célula: espaço destinado a uma só informação.
Título: conjunto de informações sobre a tabela que deve responder às seguintes
perguntas sobre os dados: “O que são?”; “Qual período representam?”; e “Onde estão
localizados?”. Localiza-se no topo da tabela.
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É possível apresentar esses dados em uma tabela, de maneira organizada. Veja a figura 1.
Funcionário Valor em salários-mínimos (Xi)
Ivan 1
Arnaldo 2
Bernardo 2
Horácio 2
Daniel 4
Carlos 5
João 6
Guilherme 7
Evandro 8
Filipe 9
Figura 1 – Salários dos funcionários do setor de logística em janeiro de 2015
Gráficos
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O gráfico estatístico é uma maneira de apresentar os dados estatísticos. Seu objetivo é
produzir uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em estudo.
Existem diversos tipos de gráfico. Os mais comuns são o de colunas, o de linhas e o circular.
Para representar a tabela do exemplo anterior (salários dos funcionários do setor de
logística), utilizamos um gráfico de linhas com indicação nominal ordenada de cada unidade
pesquisada no eixo horizontal e o valor da unidade pesquisada no eixo vertical.
Figura 2 – Apresentação em gráfico dos salários dos funcionários do setor de logística
Há muitos outros modelos de gráficos e de tabelas. Dessa forma, para complementar seus
estudos, indicamos o livro que utilizamos como referência em nosso componente: Estatística
Fácil, de autoria de Antônio Arnot Crespo e publicado pela Editora Saraiva em 2002. Se preferir,
você também pode fazer pesquisas na internet ou em qualquer outro livro de estatística básica.
Modelos estatísticos
Segundo Walter (2000),
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Os modelos estatísticos são representações de
situações reais por equações matemáticas, por figuras
como gráficos, por números de resumo, como tabelas e
taxas, e outros (...). A finalidade dos modelos é auxiliar na
compreensão dos problemas, resumindo-os e focalizando
aspectos específicos. São utilizados para representar
ideias e conceitos.
Um modelo estatístico se assemelha a um mapa, que é uma representação simplificada do
caminho real que se deve seguir.
Modelos estatísticos são equações matemáticas que representam situações reais pela
relação entre as variáveis de efeito. Essas variáveis são elementos que exercem influência sobre
determinada situação, assim como a saúde de uma pessoa, por exemplo, tem influência sobre
seus gastos com remédios.
Tais modelos expressam o efeito das relações por meio de fórmulas matemáticas. As
situações reais são as variáveis de resposta (Y), pois são as respostas das interações entre as
variáveis de efeito (X).
Se gastos com remédios fossem a variável resposta Y, por exemplo, a saúde seria uma
variável de efeito X. O estado de saúde de uma pessoa influencia os seus gastos com remédios.
Outras variáveis também podem explicar os gastos de uma pessoa com remédios. Elas serão
outras variáveis de efeitos que poderão ser acrescentadas ao modelo.
É possível verificar todas as variáveis que
influenciam um fenômeno? 
Não. Existirão inúmeras variáveis respostas que
não será possível especificar em um modelo. Elas
são consideradas um erro e serão representadas
de forma conjunta pela letra grega épsilon (ε).
Então, o efeito de X sobre Y pode ser expresso por meio de um modelo matemático. Veja:
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Para escolher um modelo que represente em equações matemáticas as relações entre X e Y,
é preciso verificar diversos fatores, como a natureza das variáveis de efeito, o tipo de relação entre
X e Y e as suposições sobre o erro (ε). épsilon
Os modelos são utilizados para prever situações e auxiliam, assim, na tomada de decisões.
Exemplo:
Como se pode prever o aumento na demanda de sorvete?
O aumento na demanda de sorvete é a situação real (Y), e as variáveis de efeito são as
situações que, por hipótese, terão efeito sobre a demanda.
No caso, as variáveis são:
Preço (X1) – Quanto mais baixo for o preço, maior será o número de pessoas dispostas
a comprar e em maior quantidade.
Estação do ano (verão/inverno) (X2) – No verão, a venda de sorvetes é maior.
Renda da população (X3) – Quanto maior for a renda, maior poderá ser o gasto com
sorvetes.
Qualidade (X4) – Uma maior qualidade do produto faz com ele que tenha mais procura.
Propaganda (X5) – A propaganda aumenta a visibilidade do produto e passa
credibilidade.
Erro (ϵ) épsilon – Há ainda outras variáveis que podem influenciar a demanda por
sorvete.
Neste exemplo, pode-se utilizar uma regressão linear simples1 para medir como o preço, a
estação do ano, a renda da população, a qualidade e a propaganda influenciarão o aumento da
demanda de sorvete.
Passe o mouse sobre as equações para saber mais.
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Y = 2β + β X +β X +β RX +β X +β X +ϵ
Y = 2β + β Preço+β Estação+β Renda+β Qualidade+β Propaganda+ ϵ
Referências bibliográficas
CRESPO, Antônio A. Estatística Fácil. São Paulo: Saraiva, 2002.
IGNÁCIO, Sérgio Aparecido. Importância da Estatística para o Processo de
Conhecimento e Tomada de Decisão. Nota Técnica Ipardes, Curitiba, n. 6, out. 2010. 15 p.
TAVARES, Marcelo. Estatística aplicada à administração. Florianópolis: Departamento de
Ciências da Administração / UFSC; [Brasília]: CAPES: UAB, 2011. 222 p.
WALTER, Maria Inez Machado Telles. Estatística Básica. Brasília: MSD, 2000. v. 1. 72 p.
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