Aula 2 Conceitos Basicos de Estatistica(1)
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Conceitos Básicos de Estatística
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
FENÔMENOFENÔMENO
É TUDO O QUE PODE SER É TUDO O QUE PODE SER PERCEBIDO PELOS PERCEBIDO PELOS SENTIDOS OU PELA SENTIDOS OU PELA
CONCIÊNCIA CONCIÊNCIA UMA FRUTA QUE CAI DE UMA FRUTA QUE CAI DE
UMA ARVÓREUMA ARVÓREUMA PESSOA QUE UMA PESSOA QUE
NASCENASCE
O COMPORTAMENTO O COMPORTAMENTO DAS PESSOAS NUMA DAS PESSOAS NUMA
LOJALOJA
O COMPORTAMENTO O COMPORTAMENTO DAS PESSOAS NUMA DAS PESSOAS NUMA
LOJALOJA
P PESSO DE UMA P PESSO DE UMA CRIANÇA AO NASCERCRIANÇA AO NASCER
UMA MISTURA DE LEITE UMA MISTURA DE LEITE COM CAFÉCOM CAFÉ
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
CIÊNCIACIÊNCIA
CONJUNTO ORGÂNICO DE CONJUNTO ORGÂNICO DE CONHECIMENTOS SOBRE OS CONHECIMENTOS SOBRE OS
FÊNOMENOS E SUA RELAÇÕESFÊNOMENOS E SUA RELAÇÕES
CIÊNCIA CIÊNCIA ESTATÍSTICAESTATÍSTICA
É A CIÊNCIA QUE É A CIÊNCIA QUE ESTUDA UM ESTUDA UM
DETERMINADO TIPO DE DETERMINADO TIPO DE FENÔMENO:OS FENÔMENO:OS FENÔMENOS FENÔMENOS
COLETIVOS OU DE COLETIVOS OU DE MASSA.MASSA.
É ENTÃO, O CONJUNTO DE É ENTÃO, O CONJUNTO DE MÉTODOS E PROCESSOS MÉTODOS E PROCESSOS
QUANTITATIVOS QUE QUANTITATIVOS QUE SERVE PARA ESTUDAR SERVE PARA ESTUDAR
FENÔMENOS COLETIVOS FENÔMENOS COLETIVOS OU DE MASSA.OU DE MASSA.
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
FENÔMENOS COLETIVOS OU DE FENÔMENOS COLETIVOS OU DE MASSASMASSAS
São os que não possuem regularidade na São os que não possuem regularidade na observação de casos isolados, más na massa de observação de casos isolados, más na massa de
observações observações
As As notasnotas em estatística em estatística dos dos alunosalunos de uma de uma
turmaturma
Gênero dos Gênero dos torcedorestorcedores de de um clube de futebolum clube de futebol
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
POPULAÇÃOPOPULAÇÃO
É o conjunto de elementos portadores de pelo É o conjunto de elementos portadores de pelo menos uma caraterística comum e interesse menos uma caraterística comum e interesse para ser estudada estatisticamente.para ser estudada estatisticamente.Exemplo:Exemplo:a.a.Num estudo sobre hábitos de fumar de certa Num estudo sobre hábitos de fumar de certa cidade, a população será formada por todos os cidade, a população será formada por todos os habitantes dessa cidade;habitantes dessa cidade;b.b.Num estudo sobre a satisfação de certo Num estudo sobre a satisfação de certo serviço a população estatística é constituida serviço a população estatística é constituida por todos os consumidores desse serviço. por todos os consumidores desse serviço.
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
É um subconjunto finito da população, selecionada É um subconjunto finito da população, selecionada adequadamente para representá-la.adequadamente para representá-la.Para que as conclusões sobre a população sejam Para que as conclusões sobre a população sejam fornecidas adequadamente pelas amostras é fornecidas adequadamente pelas amostras é necessário que elas sejam representativas da necessário que elas sejam representativas da população.população.Amostras representativas são aquelas que são Amostras representativas são aquelas que são verdadeiras miniaturas da população, isto é, tem verdadeiras miniaturas da população, isto é, tem todas as características da população, mas em todas as características da população, mas em menos escala.menos escala.Para obtermos amostras representativas existem Para obtermos amostras representativas existem vários métodos de extração, mas os mais eficazes vários métodos de extração, mas os mais eficazes são aqueles em que os elementos que vão a compor são aqueles em que os elementos que vão a compor a mostra são selecionadas por sorteio, a mostra são selecionadas por sorteio, aleatoriamente.aleatoriamente.
AMOSTRAAMOSTRA
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
CENSOCENSO
Estudo de uma Estudo de uma população com base população com base
em todos seu em todos seu elementoselementos
AMOSTRAGEAMOSTRAGEMMÉ o estudo de uma É o estudo de uma
população com base população com base em uma parte em uma parte
representativa da representativa da mesma, isto é, com mesma, isto é, com
base na sua base na sua amostra.amostra.
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
DIVISÃO DA ESTATÍSTICADIVISÃO DA ESTATÍSTICA
DescritivaDescritiva
Parte da estatística que tem Parte da estatística que tem por objetivo descrever os por objetivo descrever os
dados observados:dados observados:Obtenção dos dados.Obtenção dos dados.Organização dos dados.Organização dos dados.Redução dos dados.Redução dos dados.Representação dos dados.Representação dos dados.
InferencialInferencial
Tem o objetivo de Tem o objetivo de estabelecer níves de estabelecer níves de confiança da tomada de confiança da tomada de dicisão de associas uma dicisão de associas uma estimativa amostral a um estimativa amostral a um parametro populacional parametro populacional de interesse.de interesse.
Esquema lógico de um estudo estatístico
PopulaçãoPopulação
Estatísticas Estatísticas DescritivasDescritivasParâmetrosParâmetros
Amostra aleatóriaAmostra aleatória
Cáculo de estimativas de Cáculo de estimativas de parâmetrosparâmetrosCálculo das Cálculo das
ProbabilidadesProbabilidadesTomada de Tomada de
decisãodecisão
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de Estatística
VariáveisVariáveisÉ uma caraterística de interesse que associamos à população para ser estudada estatisticamente.
Tipos de VariáveisTipos de Variáveis
QualitativaQualitativassApresentam como Apresentam como
possíveis resultados possíveis resultados uma qualidade (ou uma qualidade (ou
atributo) do elemento atributo) do elemento pesquisadopesquisadoSexo, cor, status Sexo, cor, status
socialsocial
QuantitativQuantitativasasSão aquelas em que as São aquelas em que as
possíveis realizações possíveis realizações são valores numéricos são valores numéricos
Idade, estatura e peso Idade, estatura e peso corporalcorporal
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de EstatísticaClassificação das VariáveisClassificação das Variáveis
VariáveisVariáveisQualitativasQualitativas
NominalNominal
OrdinalOrdinal
Não existe nenhuma Não existe nenhuma ordenação possível nas ordenação possível nas
realizações das realizações das categorias (estado civil) categorias (estado civil)
Existe certa ordem o Existe certa ordem o hierarquia entre as hierarquia entre as realizações de cada realizações de cada variável. (nível de variável. (nível de
instrução: fundamental, instrução: fundamental, médio, superior)médio, superior)
Conceitos Básicos de EstatísticaConceitos Básicos de EstatísticaClassificação das VariáveisClassificação das Variáveis
VariáveisVariáveisQuantitativasQuantitativas
DiscretaDiscreta
ContínuaContínua
Resultam da contagem e Resultam da contagem e só podem assumir só podem assumir números inteiros números inteiros
(Número de filhos de um (Número de filhos de um paciente) paciente)
Resultam da medição. Resultam da medição. Não são Não são
necessariamente necessariamente inteiras, dependem da inteiras, dependem da precisão adotada e do precisão adotada e do
instrumento de medida. instrumento de medida. (estatura e peso (estatura e peso
corporal).corporal).
Classifique as variáveis abaixo como Qualitativas (Ordinal ou Classifique as variáveis abaixo como Qualitativas (Ordinal ou Nominal) Quantitativas (Discretas ou Contínuas):Nominal) Quantitativas (Discretas ou Contínuas):
1.1.Cor dos olhos dos candidatos a modelos de uma agência;Cor dos olhos dos candidatos a modelos de uma agência;2.2.Número de filhos de casais residentes em uma cidade;Número de filhos de casais residentes em uma cidade;3.3.Causas de acidentes de trabalho de funcionários de uma Causas de acidentes de trabalho de funcionários de uma fábrica;fábrica;4.4.Salários de funcionários de uma empresa;Salários de funcionários de uma empresa;5.5.Renda de cliente de um banco;Renda de cliente de um banco;6.6.Classificação num concurso público;Classificação num concurso público;7.7.Nota atribuída por parte de donas de casa à satisfação com Nota atribuída por parte de donas de casa à satisfação com certo eletrodoméstico;certo eletrodoméstico;8.8.Peso de candidatos num concurso na área militar;Peso de candidatos num concurso na área militar;9.9.Estabelecimentos de saúde, públicos e particulares;Estabelecimentos de saúde, públicos e particulares;10.10.Estado civil de entrevistados em uma pesquisa de opinião.Estado civil de entrevistados em uma pesquisa de opinião.
• Amostra é qualquer parte de uma populaçãopopulação• Amostragem é o processo de colher amostrasamostras de uma população
Conceito de amostragemConceito de amostragem
Utilização de amostrasUtilização de amostras
• IBGE PNAD – Pesquisa Nacional por Amostragem Domiciliar
• Controle de qualidade de produtos em empresas industriais
• Laboratórios farmacêuticos eficácia de novas drogas
Informações relevantes da população
Vantagens de amostrarVantagens de amostrar
• economiza mão-de-obra e dinheiro
• economiza tempo e possibilita rapidez na obtenção dos resultados
• pode colher dados mais precisos
• é a única opção quando o estudo resulta em destruição ou contaminação dos
elementos pesquisados
Qualidades de uma boa amostraQualidades de uma boa amostra
Refere-se à exatidão dos resultados de medições obtidos na amostra(estatísticas) em relação aos resultados que seriam obtidos de toda a população(parâmetros).
Um projeto é mais eficiente do que outro se, sob condições específicas, trouxer resultados mais confiáveis do que outro, ou se, para um dado custo, produzir resultados de maior precisão, ou se, ainda, resultados com a mesma precisão forem obtidos a um menor custo
Passos para seleção de amostraPassos para seleção de amostra
Não probabilísticasNão probabilísticas
ProbabilísticasProbabilísticasCada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra
• A seleção dos elementos da população são para compor a amostra depende, ao menos em parte, do julgamento do pesquisador ou do entrevistador no campo. • Não há nenhuma chance conhecida de que um elemento qualquer da população venha a fazer parte da amostra.
Tipos de amostras e amostragemTipos de amostras e amostragem
Amostragem não probabilísticaAmostragem não probabilísticaPor conveniênciaPor conveniência
• Os entrevistados são escolhidos por conveniência dos pesquisador (se encontram
no lugar exato no momento certo)
• é a menos confiável
• é barato e simples
• utiliza-se para testar ou para obter idéias sobre determinado assunto de interesse
• prestam-se muito bem aos objetivos da pesquisa exploratória
Exemplos: uso de estudantes, grupos de igrejas, membros de organizações sociais,
lojas de departamentos, questionários destacáveis em revistas, entrevistas com
“pessoas na rua”.
IntencionaisIntencionais
• São selecionados com base no julgamento do pesquisador, que usando sua
experiência, escolhe os elementos a serem incluídas na amostra.
Exemplos: testes de mercado para determinar potencial de um novo produto,
seleção de distritos eleitorais representativos para uma pesquisa de voto.
Amostragem probabilísticaAmostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples) - AASProbabilística simples(Aleatória simples) - AAS
Cada elemento da população tem uma chance conhecida, diferente de zero, idêntica à dos outros elementos, de ser selecionado para compor a amostra
Uma amostra de tamanho nn Retirada de uma população de tamanho NN toda amostra possível de tamanho n tenha a mesma probabilidade de ser selecionada Cada elemento da população terá a mesma probabilidade de pertencer à amostra.Para selecionar de uma amostra aleatória simples precisamos ter uma lista completa de unidades amostrais).
Amostragem probabilísticaAmostragem probabilística
Probabilística simples(Aleatória simples) -AASProbabilística simples(Aleatória simples) -AAS
EXEMPLO:
Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 pacientes de uma clínica para entrevistar sobre a qualidade de atendimento da secretária. Qual seria o procedimento para obter uma amostra aleatória simples?
Solução: Para obter uma amostra de 2% de 500 pacientes, você precisa sortear 10. Comece escrevendo o nome dos todos os pacientes em pedaços de papel. Coloque todos os pedaços de papel em uma urna, misture bem e retire um nome. Repita o procedimento até obter os nomes dos 10 pacientes que comporão a sua amostra
Amostragem probabilísticaAmostragem probabilística
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente homogêneos e, externamente heterogêneos, com respeito às variáveis em estudo.Escolhidos os diversos estratos Seleção de uma AAS em cada estrato de forma independente.
Amostragem Aleatória Estratificada – AAEAmostragem Aleatória Estratificada – AAE
Amostra aleatória estratificada
Exemplo: Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos 500 pacientes de uma clínica para entrevistar sobre a qualidade de atendimento da secretária. Você suspeita que homens sejam melhor atendidos do que mulheres. Aproximadamente metade dos pacientes é do sexo masculino. Você pode obter dados dos dois sexos. Qual seria o procedimento?
Solução: Comece separando os homens de mulheres. Você tem então, dois estratos, um de homens e outro de mulheres. Depois você obtém uma amostra aleatória de cada sexo (ou cada estrato) e reúna os dados dos dois estratos numa só amostra aleatória estratificada.
Consiste na divisão da população em subgrupos internamente heterogêneos e externamente homogêneo, com respeito às variáveis em estudo.Escolhidos os diversos estratos Seleção de uma AAS em cada conglomerado.
Amostragem Aleatória por Conglomerados Amostragem Aleatória por Conglomerados (cluster) – AAC(cluster) – AAC
Ex.: Uma amostra de eleitores pode ser obtida pelo sorteio de um número de domicílios, trabalhadores por uma amostra de empresas ou estudantes por uma amostra de escolas ou classes. O que caracteriza bem o planejamento amostral de conglomerados é que a unidade amostral contém mais de um elemento da população.
n
Nk nN
k N = Tamanho da população;n = Tamanho da amostra.
Requer uma listagem dos itens da população. Se os itens da lista não se apresentam numa ordem determinada, a amostragem sistemática pode dar uma amostra realmente aleatória, escolhendo-se cada k-ésimo item da lista, onde:
EXEMPLO: N=32 n=5 = k=32/5=6,4 k 6 Vamos supor que o número “03” é o sorteado(entre 1 a 6), ou seja, o primeiro cliente da amostra é a “Mariana”. Os demais são obtidos pelo intervalo de seleção “6”, a partir da Mariana, resultando na seguinte amostra:
(3) (9) (15) (21) (27)(3) (9) (15) (21) (27){Mariana, Fabiano, Emanuel, Maria Tereza, Andréa} {Mariana, Fabiano, Emanuel, Maria Tereza, Andréa}
Amostragem Amostragem SistemáticaSistemática
Amostragem probabilísticaAmostragem probabilística
Exercícios de amostragem
1. Uma escola de 1º grau abriga 124 alunos. Obtenha uma amostra representativa correspondendo a 15% da população.
2. Em uma escola há 80 alunos, deseja-se obter uma amostra de 12 alunos. Qual o percentual o pesquisador precisa aplicar a população para alcançar a amostra desejada?.
3. O Diretor de uma escola, na qual estão matriculados 280 meninos e 320 meninas, desejoso de conhecer as condições de vida extraescolar do seus alunos e não dispondo de tempo para entrevistar todas as famílias, resolveu fazer um levantamento por amostragem, em 10% dessa clientela. Obtenha, para esse diretor, os elementos correspondentes a amostra.
4. Uma população encontra-se dividida em três estratos, com tamanhos, respectivamente, n¹ = 40, n² = 100 e n³ = 60. Sabendo que, ao ser realizada uma amostragem estratificada proporcional, nove elementos da amostra foram retirados do 3º estrato, determine o número total de elementos da amostra.