ESTATISTICA Variável e amostra

INTRODUÇÃO

Os estudos estatísticos estão relacionados às situações que envolvem planejamentos, coleta de dados, organização de informações, análise das informações coletadas, interpretação e divulgação de forma clara e objetiva. Os métodos pesquisacionais podem ser classificados de duas formas: pesquisas de opinião ou pesquisas de mercado. Nas pesquisas de opinião, o objetivo principal é colher informações sobre determinando assunto com base em entrevistas pessoais. As pesquisas de mercado são realizadas através da análise de mercado sobre determinado produto.

A coleta, a organização, a descrição dos dados, o cálculo e a interpretação de coeficientes pertencem à Estatística Descritiva, enquanto a análise e a interpretação dos dados, associados a uma margem de incerteza, ficam a cargo da Estatística Indutiva ou Inferencial, também chamada como a medida da incerteza ou métodos que se fundamentam na teoria da probabilidade.

A utilização de tabelas e gráficos são frequentes na Estatística. As tabelas servem para organizar e tabular os dados, já os gráficos transmitem as informações com clareza e transparência, contribuindo para uma leitura objetiva.

O IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) é uma instituição ligada ao Ministério do Planejamento responsável pelos trabalhos estatísticos no país.

Atualmente, a Estatística está presente nos diversos ramos da sociedade, sempre visando melhorar a qualidade de vida, levantando dados informativos sobre as condições de segurança, saúde, socioculturais e políticas.

Varíavel e Amostragem

O que são variáveis?

Variáveis são características que são medidas, controladas ou manipuladas em uma pesquisa. Diferem em muitos aspectos, principalmente no papel que a elas é dado em uma pesquisa e na forma como podem ser medidas.

Pesquisa "Correlacional" X Pesquisa "Experimental"

A maioria das pesquisas empíricas pertencem claramente a uma dessas duas categorias gerais: em uma pesquisa correlacional (Levantamento) o pesquisador não influencia (ou tenta não influenciar) nenhuma variável, mas apenas as mede e procura por relações (correlações) entre elas, como pressão sangüínea e nível de colesterol. Em uma pesquisa experimental (Experimento) o pesquisador manipula algumas variáveis e então mede os efeitos desta manipulação em outras variáveis; por exemplo, aumentar artificialmente a pressão sangüínea e registrar o nível de colesterol. A análise dos dados em uma pesquisa experimental também calcula "correlações" entre variáveis, especificamente entre aquelas manipuladas e as que foram afetadas pela manipulação. Entretanto, os dados experimentais podem demonstrar conclusivamente relações causais (causa e efeito) entre variáveis. Por exemplo, se o pesquisador descobrir que sempre que muda a variável A então a variável B também muda, então ele poderá concluir que A "influencia" B. Dados de uma pesquisa correlacional podem ser apenas "interpretados" em termos causais com base em outras teorias (não estatísticas) que o pesquisador conheça, mas não podem ser conclusivamente provar causalidade.

Variáveis dependentes e variáveis independentes.

Variáveis independentes são aquelas que são manipuladas enquanto que variáveis dependentes são apenas medidas ou registradas. Esta distinção confunde muitas pessoas que dizem que "todas variáveis dependem de alguma coisa". Entretanto, uma vez que se esteja acostumado a esta distinção ela se torna indispensável. Os termos variável dependente e independente aplicam-se principalmente à pesquisa experimental, onde algumas variáveis são manipuladas, e, neste sentido, são "independentes" dos padrões de reação inicial, intenções e características dos sujeitos da pesquisa (unidades experimentais).Espera-se que outras variáveis sejam "dependentes" da manipulação ou das condições experimentais. Ou seja, elas dependem "do que os sujeitos farão" em resposta. Contrariando um pouco a natureza da distinção, esses termos também são usados em estudos em que não se manipulam variáveis independentes, literalmente falando, mas apenas se designam sujeitos a "grupos experimentais" baseados em propriedades pré-existentes dos próprios sujeitos. Por exemplo, se em uma pesquisa compara-se a contagem de células brancas (White Cell Count em inglês, WCC) de homens e mulheres, sexo pode ser chamada de variável independente e WCC de variável dependente.

Níveis de Mensuração

As variáveis diferem em "quão bem" elas podem ser medidas, isto é, em quanta informação seu nível de mensuração pode prover. Há obviamente algum erro em cada medida, o que determina o "montante de informação" que se pode obter, mas basicamente o fator que determina a quantidade de informação que uma variável pode prover é o seu tipo de nível de mensuração. Sob este prisma as variáveis são classificadas como (a) nominais, (b) ordinais e (c) intervalares.

(a) Variáveis nominais permitem apenas classificação qualitativa. Ou seja, elas podem ser medidas apenas em termos de quais itens pertencem a diferentes categorias, mas não se pode quantificar nem mesmo ordenar tais categorias. Por exemplo, pode-se dizer que 2 indivíduos são diferentes em termos da variável A (sexo, por exemplo), mas não se pode dizer qual deles "tem mais" da qualidade representada pela variável. Exemplos típicos de variáveis nominais são sexo, raça, cidade, etc.

(b) Variáveis ordinais permitem ordenar os itens medidos em termos de qual tem menos e qual tem mais da qualidade representada pela variável, mas ainda não permitem que se diga "o quanto mais". Um exemplo típico de uma variável ordinal é o status sócio-econômico das famílias residentes em uma localidade: sabe-se que média-alta é mais "alta" do que média, mas não se pode dizer, por exemplo, que é 18% mais alta. A própria distinção entre mensuração nominal, ordinal e intervalar representa um bom exemplo de uma variável ordinal: pode-se dizer que uma medida nominal provê menos informação do que uma medida ordinal, mas não se pode dizer "quanto menos" ou como esta diferença se compara à diferença entre mensuração ordinal e intervalar.

(c) Variáveis intervalares permitem não apenas ordenar em postos os itens que estão sendo medidos, mas