Curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas

Faculdade Anhanguera – FAC 2

Estatística Aplicada

Nome:  Geraldo Camargo Neto        

RA: 1576129935

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Faculdades Anhanguera – FAC 2

Campinas – SP

Abril/2015

Estatística Aplicada

Trabalho como pré-requisito para a

avaliação da disciplina de estatística

o Curso de Análise e desenvolvimento de

 sistemas – TADS elaborado sob orientação da

 Prof.ª Maria Margarida Massignan de Almeida

Faculdades Anhanguera – FAC 2

Campinas – SP

Abril/2015

Sumário

História........................................................................................................................................1

Introdução..................................................................................................................................2

Introdução a estatística...............................................................................................................3

Coleta de dados..........................................................................................................................3

Tipos de mensurações.................................................................................................................4

Levantamentos de pesquisas ......................................................................................................5

Técnicas de amostragem............................................................................................................6

Amostra aleatória........................................................................................................................6

Amostra aleatória simples...........................................................................................................6

Amostra estratificada..................................................................................................................6

Amostra por agrupamento...........................................................................................................7

Amostra sistemática....................................................................................................................7

Estatística descritiva...................................................................................................................8

Critica de dados..........................................................................................................................8

Apuração de dados.....................................................................................................................8

Apresentação e exposição de dados...........................................................................................8

Análise de dados........................................................................................................................9

Gráficos.....................................................................................................................................10

Faculdades Anhanguera – FAC 2

Campinas – SP

Abril/2015

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História

 

Desde a antiguidade vários povos já registravam o número de habitantes, de nascimentos, de óbitos, faziam estimativas das riquezas individual e social, distribuíam equitativamente terras ao povo, cobravam impostos e até realizavam inquéritos quantitativos por processos que hoje chamaríamos de Estatística. A palavra “estatística” vem de status, que significa em latim Estado. Com essa palavra faziam-se as descrições e dados relativos aos Estados, tornando a Estatística um meio de administração para os governantes. Mais recentemente se passou a falar em estatística em várias ciências de todas as áreas do conhecimento humano, onde se pode definir a Estatística como “um conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir os fenômenos coletivos”, segundo Bernoulli. Ao se estudar os fenômenos coletivos, o que interessa são os fatos que envolvem os elementos desses fenômenos, como eles se relacionam e qual o seu comportamento. Para isso, é necessário que esse estudo seja feito através de uma pesquisa científica, ou seja, por uma investigação planejada, desenvolvida e redigida de acordo com a metodologia exigida.

Introdução

O objetivo desse trabalho foi aprofundar o conhecimento sobre a introdução da estatística, e a estatística descritiva, que é usado para fazer qualquer tipo de pesquisa em qualquer segmento, sendo pesquisas, sensos,  entre muitas outras maneiras, tendo várias maneiras de estuda-las, geralmente em tabelas e gráficos, facilitando também a visualização da pesquisa.

Introdução a Estatística

Coleta de dados

1. Os dados são o ingrediente básico para a estatística e tem por objetivo determinar o proposito da pesquisa identificando padrões e variáveis de acordo com a natureza do problema em questão. Segundo Larson “dados consistem em informações que vêm de observações, contagens, medições ou respostas”.   Além disso, os dados determinam o método estatístico de aplicação, classificando e mensurando as informações de maneira coerente. Os conjuntos de dados são de duas naturezas, população e amostra, uma população refere-se ao conjunto total de propriedades que desejamos averiguar com pelo menos uma característica em comum, por exemplo, se resolvemos analisar a aceitação de um produto feminino, minha população tem a característica de ser mulher, já a amostra é um subgrupo da população que visa à facilidade de execução de um determinado estudo, pois trabalha com um numero reduzido porem não menos reais que o da população. Esses conjuntos de dados se caracterizam por serem qualitativos ou quantitativos e devem ser coletados e usados nos diferentes níveis de mensuração.

• Mensuração Nominal: São dados qualitativos que podem ser organizados por nomes, rótulos, qualidades ou categoria e não se utiliza de calculo matemático.
          - O sexo dos estudantes na aula de estatística.
• Mensuração Ordinal: São dados que sugerem ordem e não necessariamente são usados num calculo matemático, pois, não há diferença ou sentido entre as diferenças de calores.
          - A ordenação dos colocados num grande premio de formula um
  
• Mensuração Intervalar: São dados em que se calcula o significado entre as diferenças na entrada de dados. Não possui zero inerente, ou seja, o 0 não representa uma unidade nem posição na escala.
          - As temperaturas anuais médias das capitais dos estados brasileiros
  
• Mensuração Racional: Semelhante a mensuração intervalar, porem, possui zero inerente, ou seja, o zero é representativo e tem uma posição na escala. As diferenças e razões tem significado
          - A duração de um filme em minutos
  
          
   Os dados podem ser coletados de diversas maneiras, nesse sentido, é obvio que temos uma linha de logica a ser seguida e por consequência uma maneira de atender a necessidade da mensuração em questão. É possível que os dados já estejam coletados, daí o uso de uma coleta por dados secundários ou indiretos, quando se quer novas respostas e o estudo precisa de dados ainda não obtidos chamamos de coleta direta que pode ser dividida em três categorias, continua, periódica ou/e ocasional, cada uma delas é indicada para uma necessidade diferente. Os quatro métodos mais usados na coleta de dados são:
  

1. Método de estudo observacional:
   No estudo observacional os indivíduos da amostra não são escolhidos de maneira aleatória, observam-se determinados comportamentos e características semelhantes ou padrões que, entretanto não possuem o mesmo desfecho numa atitude ou definem uma mesma personalidade, o pesquisador registra a decisão de modo que não haja interferência pelo mesmo , por exemplo, se minha amostra é parte da população que compra molho de tomate, eu vou observar o seu comportamento no momento da escolha entre marca X e Y na gondola do supermercado, assim, analiso os fatores psicológicos e outras variáveis que ali definiram a tomada de decisão do consumidor.

1. Método de estudo experimental:
   “O experimento foi conceituado como o método de pesquisa explicativa em que o pesquisador intervém na amostra, impondo deliberadamente os níveis de uma ou mais características explanatórias com o propósito de derivar inferências referentes aos efeitos causais dessas características sobre características respostas. Essas características explanatórias são denominadas características de tratamento e seus níveis, tratamentos. Exemplos comuns de tratamentos são diferentes estímulos apresentados ou impostos a animais ou plantas, tais como diferentes dietas administradas a animais ou diferentes fungicidas aplicados a plantas. Em um estágio inicial, o objetivo do experimento pode ser, simplesmente, descobrir se os estímulos produzem qualquer resposta mensurável, enquanto que em um estágio de pesquisa ulterior pode ser confirmar ou refutar certas conjeturas que tenham sido formuladas sobre as respostas aos tratamentos.” Um bom planejamento de um experimento é baseado em três elementos-chave, Controle, aleatorização e replicação, além disso é preciso controlar a variedade de fatores e a rotina de cada elemento ou individuo para que não haja problemas.

1.  Método de estudo simulado:
   Uma simulação como o próprio nome diz é uma perspectiva com relação a dados elaborados na maior parte das vezes por computadores, eles se apropriam de um modelo matemático ou executam uma experiência física afim de reproduzir condições de um processo ou situação, economizam tempo e dinheiro e busca soluções muitas vezes impraticáveis. Por exemplo
   uma pesquisa que é feita com bonecos em vez de humanos em simulações de acidentes automobilísticos.

1. Método de levantamento ou pesquisa de mercado:
   É a escolha não aleatória de uma determinada população que possui uma          determinada rotina ou característica em comum.  Esse tipo de método na maioria das vezes é conduzido com pessoas e as técnicas de abordagem mais comuns são entrevista, telefone e correio. É importante que a pesquisa tenha base psicográfica para que as perguntas não pendenciem para um resultado tendencioso.

1. Método de levantamento ou pesquisa de mercado:
   É a escolha não aleatória de uma determinada população que possui uma          determinada rotina ou característica em comum.  Esse tipo de método na maioria das vezes é conduzido com pessoas e as técnicas de abordagem mais comuns são entrevista, telefone e correio. É importante que a pesquisa tenha base psicográfica para que as perguntas não pendenciem para um resultado tendencioso.

1. Técnicas de Amostragem

 

• Amostragem é a medição de parte da população, é frequentemente usada como método de estudo estatístico. Para que a pesquisa tenha validade é importante notar que a amostra (conjunto de dados aplicáveis da população) seja representativa. Por exemplo, se eu entrevistar 500 pessoas em uma pesquisa qualitativa de satisfação sobre o governo brasileiro independente do resultado, se a favor ou contra, fica evidente que a pesquisa se tornou tendenciosa, pois o numero amostral não atingiu as expectativas matemáticas de medição e conjunto de dados. É determinante no resultado de um estudo, todo o controle sobre as inferências, para que a população seja valida, para isso são utilizadas as técnicas de amostragem de acordo com a necessidade do estudo. Quando os membros de uma amostra são escolhidos é fundamental que seja determinado se o membro da população pode ser usado mais de uma vez na amostra, se sim o processo é feito com reposição, se não, sem reposição. Há varias formas de se usar técnicas amostrais, elas têm suas vantagens e desvantagens e ditam o rumo da pesquisa

       2.1 Amostra Aleatória:

• Chances iguais de seleção
• Procedimento com maior facilidade de execução
• Dá exatidão e eficácia a amostra

           2.2 Amostra Aleatória simples:

• Têm chances iguais de serem escolhidos
• É feita por “sorteio”
• Calculadoras e programas de computadores são utilizados na produção de dados aleatórios
  

1.  Amostra Estratificada:

• Deve ser usada quando membros possuem características padrões / semelhantes
• O foco de estudo determina  a quantidade  de estratos
• Amostra selecionada aleatoriamente
• Assegura que cada segmento da população será representado

1. Amostra por Agrupamento:

• É apropriada para grupos com características semelhantes.
• Dividir a população em grupos (clusters)
• Selecionar todos os membros de um ou mais clusters, mas não todos.
• Ter atenção para que todos os grupos possuam características similares

       2.5 Amostra Sistemática: