Conceitos Fundamentais Estatística

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O que é estatística: é a ciência de coletar, organizar, 
apresentar, analisar e interpretar dados com o objetivo 
de conhecer um determinado fenômeno, fazer 
previsões, tomar decisões. 
O termo estatística também pode ser usado como 
sinônimo de coleção de números. 
Exemplos: 
• Estatísticas de saúde: Com 347.348 casos de 
COVID-19, Brasil ´e o segundo pais com maior 
número de casos em 24 de maio de 2020. 
• Estatísticas de trânsito: Em 2014, nos quase 22 
mil km de rodovias estaduais, houve uma 
elevação de 11,7% no número de acidentes de 
trânsito em comparação ao feriado de carnaval de 
2013. 
• Estatísticas de segurança: Roubo de veículos 
em Santos cresce 53,7% no primeiro trimestre de 
2014. 
A estatística serve para auxiliar a compreensão e o 
estudo de fenômenos dotados de incerteza ou 
variabilidade. 
O que é um fenômeno com incerteza ou 
variabilidade?: São fenômenos que não conhecemos 
o seu comportamento, ou o seu grau de ocorrência não 
depende de nossa vontade. Estes fenômenos também 
são chamados de Aleatórios ou Estocásticos. 
Exemplos de fenômenos aleatórios 
• A precipitação pluviométrica no sertão paraibano 
no mês de janeiro; 
• Quantidade de toneladas de lagosta existentes no 
litoral paraibano; 
• Existência de Doenças Infectocontagiosas em 
uma comunidade; 
• Comportamento dos papéis de uma empresa no 
mercado financeiro; 
• Quantidade de pessoas que entram em um 
supermercado por hora; 
1. Evidências da existência do fenômeno são 
observadas. 
2. Pesquisadores planejam uma maneira de estudar 
o fenômeno e usam técnicas estatísticas para 
coletar dados. 
3. O estudo do fenômeno é realizado e os resultados 
obtidos em forma de dados são armazenados. 
4. Técnicas estatísticas são utilizadas para organizar, 
resumir, descrever, analisar e interpretar os dados 
5. Um relatório estatístico é construído 
6. As decisões cabíveis são tomadas. 
7. O estudo está concluído. 
População: é a coleção completa de todos os 
elementos que possuem em comum uma certa 
característica de interesse para o estudo. 
Amostra: é qualquer subconjunto de elementos da 
população. 
{Contudo, uma amostra só é útil se for representativa 
da população.} 
Censo: é o conjunto de dados obtidos de toda 
população. 
Amostragem: é o processo de obtenção da amostra. 
{Para se obter uma amostra representativa da 
população é necessário empregar corretamente a 
técnica de amostragem mais adequada.} 
Estatística descritiva: que utiliza métodos para o 
resumo e a apresentação dos dados. Ideal quando se 
tem dados de toda a população obtidos de censo e 
registros. 
Estatística inferencial: que tem como objetivo 
concluir sobre conjuntos maiores de dados 
(populações) quando apenas partes desses conjuntos 
(as amostras) foram estudadas. Ideal quando se tem 
uma amostra. 
O papel da estatística descritiva é descrever as 
características da amostra (quando os dados foram 
obtidos por meio de uma amostragem) ou da 
população (quando os dados foram obtidos por meio 
de um censo ou registro). 
Através da estatística descritiva, os dados são 
organizados e suas informações são reduzidas através 
de gráficos, tabelas e medidas resumos. Quando os 
dados provêm de uma amostra, os resultados obtidos 
com os métodos descritivos não podem ser 
generalizados para toda população. Essa 
generalização só pode ser feita por meio de métodos 
inferenciais. 
Amostragem → Coleta de Dados 
Estatística Descritiva → Apresentação e Organização 
de Dados 
Probabilidade e Inferência Estatística → 
Relacionamento entre População e Amostra 
Quando estudamos um fenômeno aleatório estamos 
estudando algumas características do mesmo, e 
precisamos especificar essas características, isso 
induz um conceito que definiremos agora, que ´e o 
conceito de variável.
Variável: é uma característica que buscamos quando 
queremos estudar um fenômeno. 
Exemplos: 
• A idade de uma pessoa; 
• O sexo de um roedor coletado na natureza, 
• A estatura de jogadores de basquete, 
• A cor de sementes de uma espiga de milho, 
• A quantidade de clientes satisfeitos com a sua 
empresa; 
• O nível de hemoglobina no sangue de um 
paciente. 
As variáveis podem ser classificadas como: 
→ Qualitativas: São variáveis que apresentam como 
possíveis realizações atributos (característica) da 
unidade amostral. Se subdividem em: Nominal e 
Ordinal 
→ Quantitativa: São variáveis que apresentam como 
possíveis realizações números resultantes de uma 
contagem ou mensuração da unidade amostral. Se 
subdividem em: Discreta e Contínua 
• Nominal: Quando não existe nenhuma 
ordenação dos atributos. 
Exemplos: 
-Sexo: masculino, feminino; 
-Região de Procedência: rural, urbana; 
-Qualificação de um item em produção: defeituoso, 
não-defeituoso; 
-Você tem diabetes? Resp. “Sim” ou “Não”; 
-Você é fumante? Resp. “Sim”, “Não”, “Ex-fumante” 
-Qual é o seu tipo de sangue? Resp. A, B, O ou AB 
 
• Ordinal: quando existe alguma ordenação 
dos atributos. 
Exemplos: 
-Grau de instrução: Fundamental, Médio, Superior; 
-Classes Social: baixa, média, alta; 
-Conceito Escolar: A, B, C, D e E; 
-Linha de Produção: 1ª Linha, 2ª Linha. 
 
• Discreta: são variáveis cujos os possíveis 
valores formam um conjunto finito ou 
enumerável de números, e que resultam, 
frequentemente, de uma contagem. 
Exemplos: 
-Tamanho da população, 
-Número de dias que choveu no ano, 
-Número de incidência de uma doença, 
-Número de peças defeituosas produzidas. 
 
• Contínua: São variáveis cujos os possíveis 
valores pertencem a um intervalo de números 
reais e que resultam, frequentemente, de uma 
mensuração. 
Exemplos: 
-Altura e peso de um indivíduo, 
-Comprimento, 
-Largura e peso de peças.