Coleta de dados

2- Coleta de dados

Toda e qualquer ação estatística deve estar centrada em objetivos claros. O primeiro passo para um procedimento estatístico é o trabalho que envolve os dados de um estudo. Estando estes objetivos definidos, buscam-se os dados que os satisfaçam, sejam eles primários ou secundários. Dados primários são aqueles que foram prospectados sem que não tenha havido um estudo preliminar acerca da amostra em específico, ou seja, são dados originais.Dados secundários são aqueles que estão a nossa disposição oriunda de outros estudos. São fontes de dado secundários; Internet, bancos de dados, cadastros, jornais, revistas, filmes, entre muitas outras fontes.Basicamente podemos dividir os dados em históricos ou planejados.

3- População e Amostra

Qualquer estudo científico enfrenta o dilema de estudo da população ou da amostra. Obviamente tería-se uma precisão muito superior se fosse analisado o grupo inteiro, a população, do que uma pequena parcela representativa, denominada amostra. Observa-se que é impraticável na grande maioria dos casos, estudar-se a população em virtude de distâncias, custo, tempo, logística, entre outros motivos.

A alternativa praticada nestes casos é o trabalho com uma amostra confiável. Se a amostra é confiável e proporciona inferir sobre a população, chamamos de inferência estatística. Para que a inferência seja válida, é necessária uma boa amostragem, livre de erros, tais como falta de determinação correta da população, falta de aleatoriedade e erro no dimensionamento da amostra. Quando não é possível estudar, exaustivamente, todos os elementos da população, estudam-se só alguns elementos, a que damos o nome de Amostra. Quando a amostra não representa corretamente a população diz-se enviesada e a sua utilização pode dar origem a interpretações erradas

4- Tipos de dados

Basicamente os dados de uma pesquisa quantitativa, dividem-se em contínuose discretos. O primeiro é definido comoqualquer valor entre dois limites quaisquer, tal como um diâmetro. Portanto trata-se de um valor que ser “quebrado”. São dados contínuos, questões que envolvem idade, renda, gastos, vendas, faturamento, entre muitas outras. Quando fala-se em valores discretos, aborda-se um valor exato, tal como quantidade de peças defeituosas. Comumente utiliza-se este tipo de variáveis para tratar de numero de filhos, satisfação e escalas nominais no geral. O tipologia dos dados determina a variável, ela será portanto contínua ou discreta. Isto quer dizer que ao definir-se uma variável com contínua ou discreta, futuramente já definiu-se que tipo de tratamento se dará a ela. Por exemplo, a variável dependente em uma análise envolvendo Anova, não poderá ser discreta.

5- Distribuição de frequências

Quando da análise de dados, é comum procurar conferir certa ordem aos números tornando-os visualmente mais amigáveis. O procedimento mais comum é o de divisão por classes ou categorias, verificando-se o número de indivíduos pertencentes a cada classe. Em meu caso especifico, a estatística esta presente em meu ambito profissional, já que trabalho em uma loja varejista que constantemente realiza uma coleta de dados, para assim estabelecer a