Aula 01 - Conceitos Básicos de Estatística - Arquivos UNAMA

Aula 01 -
Conceitos Básicos de Estatística
Objetivos da Aula
• Apresentar o conceito de Estatística e suas divisões.
• Apresentar o conceito de População, Amostra e
Experimento Aleatório.
• Conhecer a organização e tipo dos dados estatísticos
Segundo o dicionário Aurélio, estatística é:
[Do fr. statistique.] S. f.
1. Parte da matemática em que se investigam os processos de
obtenção, organização e análise de dados sobre uma população
ou sobre uma coleção de seres quaisquer, e os métodos de tirar
conclusões e fazer ilações ou predições com base nesses dados.
2. Qualquer parâmetro de uma amostra, como, p. ex., a sua
média, o seu desvio-padrão, a sua variância.
3. Conjunto de elementos numéricos respeitantes a um fato
social.
4. Representação e explicação sistemática, por observações
quantitativas de massa, dos acontecimentos e das leis da vida
social que deles se podem deduzir.
5. Método que objetiva o estudo dos fenômenos de massa,
i. e., os que dependem de uma multiplicidade de causas, e
tem por fim representar, sob forma analítica ou gráfica, as
tendências características limites desses fenômenos.
( Ferreira, 1999)
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Entretanto, vamos enfocar a Estatística como a ciência que estuda a
organização, descrição, análise e interpretação dos dados.
É uma ferramenta muito importante para o profissional de
Administração de Empresas, pois, o auxilia nos processos de tomada
de decisão.
A estatística pode ser dividida em:
• Estatística Descritiva: responsável pela organização e descrição
das informações;
• Estatística Indutiva ou Inferencial: compreende os processos
de generalização, a partir da análise e interpretação dos dados
amostrais.
Dois importantes conceitos devem ser apresentados aqui: o de
população e o de amostra:
• População ou Universo é um conjunto fundamental de todos os
elementos com pelo menos uma característica comum.
• Amostra ou Evento é o subconjunto de um Universo.
Para padronizar nossa linguagem, iremos trabalhar usando as
expressões População (representado pela letra P) e Amostra
(representado pela letra A).
A teoria matemática dos conjuntos dá uma visão clara dos conceitos,
conforme abaixo:
A estatística indutiva busca obter conclusões para todo a população
P, a partir dos resultados encontrados na amostra retirada deste
mesmo universo; ou seja, ela generaliza o resultado da amostra para
o universo.
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Mas, ao efetuarmos esta generalização, podemos notar que um erro
(também chamado de desvio ou incerteza) poderá ocorrer. Assim, o
ramo da estatística que irá estudar esta situação é a Probabilidade.
Conforme Costa Neto (1992)
“a Probabilidade é um número associado a um evento,
destinado a medir sua possibilidade de ocorrência.”
Os ramos da estatística interagem da seguinte forma:
Estatística
Descritiva
Estatística
Indutiva
Probabilidade
Amostragem Aleatória é uma forma de obter a amostra na qual todos
os elementos do universo têm igual probabilidade de ocorrer.
Um Experimento Aleatório ou Não-determinístico é a observação
estatística de um fenômeno qualquer, como por exemplo, no
lançamento de uma moeda (não viciada) observar o resultado final,
cara ou coroa.
Um evento aleatório é caracterizado por poder ser repetido
indefinidamente sob condições essencialmente inalteradas. Apesar
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da repetibilidade acima, não será possível dizer qual será o resultado
particular do experimento, mas poderá ser descrito o conjunto de
todos os resultados possíveis.
Dicas importantes: `Para visualizar facilmente os conceitos de
População, Amostra e Experimento Aleatório veja o material digital.
Os dados estatísticos podem estar organizados ou desorganizados.
Quando organizados recebem o nome de “dados estatísticos em rol”
e quando desorganizados recebem o nome de “dados estatísticos
brutos”.
Os dados estatísticos em rol podem ser organizados em ordem
numérica, alfabética ou ainda alfanumérica (quando aplicável); de
forma crescente ou decrescente. Veja os exemplos abaixo:
Dados Estatísticos Brutos
U=(9, 5, 1, 7, 5, 3, 3, 6, 9, 7, 8, 5)
Dados Estatísticos em Rol
U=(1, 3, 3, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9)
U=(9, 9, 8, 7, 7, 6, 5, 5, 5, 3, 3, 1)
Os dados estatísticos também podem ser identificados pela sua
espécie ou tipo, sendo eles:
1. Dados Contínuos são aqueles onde as variáveis podem assumir
qualquer valor dentro de um intervalo de valores, digamos todos
os valores x no intervalo 0 ≤ x ≤ 1,
assim, estas são então variáveis
contínuas. Como exemplo de variável contínua temos o peso
líquido de cada pneu num universo de pneus novos de uma certa
marca, modelo e dimensão.
2. DadosDiscretos, ondeasvariáveis sópodemassumir determinados
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valores num intervalo de valores, ou seja, a menor diferença não-
nula entre dois valores dessa variável é finita. Um exemplo de
variável discreta é o número de pontos obtidos em cada jogada,
durante o lançamento de um dado comum não viciado.
Os dois tipos de dados acima são chamados de dados quantitativos,
pois seus valores são expressos em números, outro tipo de dado é
o qualitativo, já que é resultado de uma classificação por tipos ou
atributos, como exemplo podemos citar num universo dos moradores
de uma cidade a variável cor dos olhos.
Dentro da classificação de dado qualitativo temos a variável nominal,
que ocorre quando são definidas “categorias”, tais como sexo
(masculino ou feminino), cor dos olhos (pretos, azuis etc.), campo de
estudo (engenharia, direito, economia etc.).
Para processar estatisticamente as variáveis nominais, à elas são
atribuídos números de forma a se tornarem “contáveis”.
Dados por postos são qualitativos e são sujeitos a avaliações subjetivas
quantoàpreferênciaoudesempenhoemumconjuntodeobservações.
São exemplos competições de beleza, concursos de moda.
Variável Quantitativa Variável Qualitativa
Variável
Contínua
Universo: Peças
fabricadas em uma
fábrica
Variável: diâmetro
externo
Variável Discreta Variável Nominal Variável por Postos
Universo: 10
lançamentos de uma
moeda não viciada
Variável: número de
caras obtidas
Universo: alunos de
uma sala de aula
Variável: sexo
masculino ou
feminino
Universo: concurso de
beleza feminina
Variável: a candidata mais
bela.
Quando relacionamos os dados estatísticos a alguns fatores, tais como
tempo, local e fenômeno, dizemos que estes dados formam uma Série
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Estatística.
As séries estatísticas geralmente encontradas são:
• Série Temporal, Cronológica, Histórica ou Evolutiva; aqui a
variável é o tempo.
• Série Geográfica, Territorial ou Espacial; aqui a variável é o
local.
• Série Específica ou Especificativa; aqui a variável é o
fenômeno.
• Série Mista, onde variam mais de um dos fatores acima.
• Distribuição de Freqüência, uma representação gráfica ou
em tabela, que aponta o número de vezes que uma variável
aparece em uma amostra.
Referências Bibliográficas
COSTA NETO, Pedro Luiz de Oliveira. Estatística. 12. ed. São Paulo:
Editora Edgard Blücher Ltda., 1992.
FERREIRA, Aurélio Buarque de Holanda. Dicionário Aurélio Eletrônico
Século XXI. Ed Lexikon Informática Ltda. Versão 3.0, 1999. CD-ROM.
MANDIM, Daniel. Estatística Descomplicada. 10. ed. Brasília: Vestcon
Editora Ltda., 2003.
MEYER, Paul L. Probabilidade, Aplicações à Estatística. 2. ed. Rio de
Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., 2003.
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