Logo Passei Direto

A maior rede de estudos do Brasil

Grátis
3 pág.
Trabalho Prático 1 - Análises de Dados - LOBO

Pré-visualização | Página 1 de 1

Acadêmica: Natalí Rempel Drews Matrícula: 56489 Data: 28/03/2021
Análise de Dados em Pesquisa Biológica
Trabalho Prático - março de 2021
1. Na foz do Rio dos Sinos, RS, em dezembro de 2014, foram encontrados 36 peixes mortos (n = 36), devido à poluição por matéria orgânica da água. O comprimento total dos indivíduos foi medido em milímetros, conforme a tabela abaixo:
Construir a tabela de frequências e determinar a forma da distribuição das observações, utilizando o polígono de frequências. Interpretar os resultados.
	X
	fr
	Fr
	Xj
	128.0-136.0
	1
	0.03
	132
	136.0- 144.3
	4
	0.11
	140
	144.3- 152.0
	5
	0.14
	148
	152.0- 160.2
	8
	0.22
	156
	160.2- 168.0
	12
	0.33
	164
	168.0- 176.0
	4
	0.11
	172
	176.0- 184.0
	2
	0.06
	180
	TOTAL
	36
	1.00
	
 
 
Temos 7 intervalos de classe, cada um com uma amplitude= 8, iniciando pelo limite inferior do primeiro intervalo de classe= 128.
O ponto que tiver mais altura, representa a maior freqüência, ao passo que a área abaixo da curva inclui a totalidade dos dados existentes. Convém lembrar que a freqüência é a repetição menor ou maior de uma ocorrência, ou a quantidade de vezes que um processo periódico se repete por unidade de tempo.
2. Fazer inferências da população, através da análise da informação de uma amostra, destaca-se como um dos principais objetivos da estatística aplicada às Ciências Biológicas. Discutir a validade deste comentário.
	O objetivo da Inferência Estatística é tirar conclusões sobre a população de interesse com base na informação fornecida por uma amostra, descrevendo-a ou testando hipóteses.
3. Na tentativa de estudar o crescimento populacional da alga Scenedesmus
acuminatus, utilizando meios de três culturas diferentes, A, B e C, respectivamente, o pesquisador optou pela aplicação da prova estatística paramétrica ANOVA (Analise da Variância) para comparar as médias. Qual é a importância da utilização desta prova? Justifique sua resposta.
	A análise de variância conhecida como ANOVA é uma técnica estatística ou um procedimento utilizado para fazer comparações entre três ou mais grupos em amostra independentes. Permitindo assim, fazer afirmações sobre as médias das populações baseado na análise de variâncias amostrais. A análise de variância é também muito utilizada para descrever um modelo de regressão linear. Particionando a variabilidade total dos seus dados em duas componentes: uma devida ao modelo e outra em função do que não é obsessível (conhecido como erro). Em outras palavras, análise de variância é uma forma de avaliar a qualidade do ajuste do modelo de regressão linear. 
	Para que a distribuição da estatística do teste obtido a partir da análise de variância tenha a distribuição apresentada, é necessário que as suposições do modelo sejam atendidas. Deste modo, temos basicamente três pressupostos e suposições do modelo para a utilização da análise de variância:
- Os erros têm distribuição normal;
- Os erros são independentes;
- Os erros têm variância constante (propriedade conhecida como homocedasticidade).
Assim, a existência e a identificação da violação de algumas suposições permitem evitar o uso da análise de variância com afirmações de pouca utilidade e de baixa confiabilidade de seus resultados.
4. Discutir as principais diferenças entre gráfico de barras e histogramas. Ainda, qual é a importância da regra de “Sturges” na construção de histogramas.
	Nos Gráficos de Barras o eixo horizontal (eixo X) normalmente representa dados categóricos (qualitativos), as colunas são posicionadas acima de um rótulo que representa uma variável categórica. A altura da coluna indica o tamanho do grupo definido pelas categorias e o Histograma traz nesse eixo dados numéricos (qualitativos), as colunas são posicionadas acima de um rótulo que representa uma variável quantitativa. O rótulo da coluna pode ser um valor único ou um conjunto de valores.
Regra de Sturges: utiliza-se para determinar o número de intervalos classe (m= 1 + 3.3 log (n)) ou intervalos necessários para representar graficamente um conjunto de dados estatísticos, ou seja, é amplamente usada para criar histogramas de frequância. 
5. Discutir as principais diferenças entre os conceitos de precisão e exatidão.
	A exatidão mostra que o valor da medida está muito próximo do valor real/padrão, a precisão indica o quanto às medidas repetidas estão próximas umas das outras. Simplificando, a exatidão mede a proximidade ao resultado, enquanto a precisão mede a proximidade entre os valores ou a extensão da reprodutibilidade. 
É essencial que as medidas coletadas e os aparelhos utilizados sejam precisos e exatos. Para descrever a precisão ou exatidão de um valor, os cientistas usam um cálculo simples, conhecido como erro percentual.