Estatísticas estatísticas e estatísticas

Estatística descritiva vs inferencial

_ Estatística Descritiva: conjunto de métodos estatísticos que visam sumariar e descrever os atributos mais proeminentes aos dados.

_ Estatística Inferencial: conjunto de métodos estatísticos que visam caracterizar (ou inferir sobre) uma população a partir de uma parte dela (a amostra).

Bioestatística

O que é a Estatística?

♉ A Estatística é a ciência que se ocupa da obtenção de informação, seu tratamento

inicial, com a finalidade de, através de

resultados probabilísticos adequados, inferir

de uma amostra para a população, e

eventualmente mesmo prever a evolução

futura de um fenómeno.

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Estatística descritiva vs inferencial

♉ Estatística Descritiva: conjunto de métodos

estatísticos que visam sumariar e descrever

os atributos mais proeminentes aos dados.

♉ Estatística Inferencial: conjunto de métodos

estatísticos que visam caracterizar (ou inferir

sobre) uma população a partir de uma parte

dela (a amostra).

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Bioestatística

♉ A Bioestatística consiste na aplicação da

Estatística à Biologia, e, mais vulgarmente às

Ciências Médicas.

♉ Muito embora os termos Bioestatística e Biometria

sejam por vezes tomados como sinónimos, a

Bioestatística surge mais associada às Ciências

Médicas e a Biometria à Biologia e Agricultura.

Desenvolvimentos mais recentes associaram a

designação Biometria à industria das tecnologias da

informação.

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População e Amostra

♉ População (population) – conjunto de indivíduos ou objectos

que apresentam uma ou mais características em comum, que

descrevem um fenómeno que interessa estudar.

Exemplos:

♉ A população de enguias da ria de Aveiro

♉ A hemoglobina no sangue dos Portugueses

♉ Amostra (sample) – subconjunto de elementos (unidades

amostrais) extraídos – com uma metodologia estatística apropriada –

da população.

(Quando a amostra reúne os dados de todos os elementos da

população chama-se censo ou recenseamento.)

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Variáveis

♉ Variável – característica (quantificada) que pode

variar de elemento para elemento de uma amostra

ou população.

Uma variável, enquanto representarem apenas a

característica e não estiverem concretizadas em

nenhum elemento, representa-se habitualmente por uma

letra maiúscula. Quando se pretende representar o valor

da variável para um particular indivíduo utiliza-se a

respectiva letra minúscula.

Exemplo:

X representa a hemoglobina no sangue;

x=14.2 representa a hemoglobina de um certo indivíduo.

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Variáveis

Uma amostra pode conter mais de uma característica

para cada uma das unidades observadas.

Exemplo: na população de enguias da ria de Aveiro,

podem interessar várias características dos indivíduos:

♉ o peso,

♉ o comprimento,

♉ o teor de gordura da carne,

♉ a concentração de chumbo na carne.

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Tipos de dados

♉ Dados quantitativos (ou numéricos) – assumem

valores intrinsecamente numéricos

Exemplos:

♉ O comprimento de um escaravelho

♉ O nº de filhos de um casal

♉ A temperatura da água

♉ Dados qualitativos (ou categóricos) – assumem

valores intrinsecamente não-numéricos

Exemplos:

♉ O tipo de sangue de uma pessoa (O, A, B e AB)

♉ O sexo (Feminino, Masculino)

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Escalas de medidas

♉ Escala de razões – os valores numéricos possuem ordem

e diferenças têm significado. O valor zero representa ausência da

característica e múltiplos de valores possuem significado.

Exemplos:

♉ Medidas de comprimento, áreas, pesos ou intervalos de tempo.

♉ O nº de filhos de um casal

♉ Escala de intervalos – os valores numéricos possuem

ordem e diferenças têm significado.

Exemplos:

♉ Temperatura medida em graus C ou F.

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Escalas de medidas

♉ Escala ordinal – os valores (numéricos ou não)

possuem uma ordem intrínseca.

Exemplos:

♉ Classificações obtidas no 2º e 3º ciclos do ensico básico (1 a 5).

♉ Classificação dos camarões para venda.

♉ Grupos etários (crianças, jovens, adultos e idosos).