Estatística Descritiva

Introdução

A Estatística tem por objetivo fornecer métodos e técnicas para se lidar, racionalmente, com situações sujeitas a incertezas. A Estatística pode ser considerada como um conjunto de técnicas e métodos de pesquisa que entre outros tópicos envolve a planificação de experiências, o recolha e organização de dados, a inferência, o processamento, a análise e a disseminação de informação.

Por vezes, a Estatística, é considerado um ramo da Matemática, que tem como principais objetivo obter, organizar e analisar dados, determinar as correlações entre eles, proporcionando conclusões e previsões. É também uma ciência de desenvolvimento de conhecimento humano através do uso de dados empíricos. Baseia-se na teoria estatística, um ramo da matemática aplicada. Na teoria estatística, o aleatório e a incerteza são modelados pela teoria das probabilidades. Algumas práticas estatísticas incluem, por exemplo, o planejamento, o resumo e a interpretação de observações.

Atualmente os dados estatísticos são obtidos, classificados e armazenados em suportes digitais e disponibilizados em diversos sistemas de informação acessíveis a investigadores, cidadãos e organizações da sociedade que, por sua vez, podem utilizá-los no desenvolvimento das suas atividades. O processo de obtenção, armazenamento e disseminação de informações estatísticas tem sido acompanhado pelo rápido desenvolvimento de novos recursos, técnicas e metodologias de análise de dados.

Quando de posse dos dados, procura-se agrupa-los e reduzi-los, sobre forma de amostra, deixando de lado a aleatoriedade presente. Seguidamente o objetivo do estudo estatístico pode ser o de estimar uma quantidade ou testar uma hipótese, utilizando-se técnicas estatísticas convenientes, as quais realçam toda a potencialidade da Estatística, na medida em que vão permitir tirar conclusões acerca de uma população, baseando-se numa pequena amostra, dando-nos ainda uma medida do erro cometido. Quando se aborda uma problemática envolvendo métodos estatísticos, estes devem ser utilizados mesmo antes de se recolher a amostra, isto é, deve-se planejar a experiência que nos vai permitir recolher os dados, de modo que, posteriormente, se possa extrair o máximo de informação relevante para o problema em estudo, ou seja, para a população de onde os dados provêm.

Estatística Descritiva

A estatística descritiva consiste na recolha análise e interpretação de dados numéricos através da criação de instrumentos adequados: quadros, gráficos e indicadores numéricos. Define estatística descritiva como o conjunto das técnicas e das regras que resumem a informação recolhida sobre uma amostra ou uma população, e isso sem distorção nem perda de informação.

A estatística descritiva pode ser considerada como um conjunto de técnicas analíticas utilizado para resumir o conjunto dos dados recolhidos numa dada investigação, que são organizados, geralmente, através de números, tabelas e gráficos.

Pretende proporcionar relatórios que apresentem informações sobre a tendência central e a dispersão dos dados. Para tal, deve-se evidenciar: valor mínimo, valor máximo, soma dos valores, contagens, média, moda, mediana, variância e desvio padrão.

Conjuntos de dados: Há dois tipos de conjuntos de dados usados em estatística. São eles chamados de população e amostra.

População

Conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam uma ou mais características em comum, podendo ser finita ou infinita, dependendo do número de elementos que a compõem. Uma coleção de todos os resultados, respostas, medições ou contagens que são de interesse.

Características de uma população:

• Qualitativas

• Quantitativas

Amostra

Quando o universo estatístico é muito grande ou quando não é possível coletar dados de todos os seus elementos, retira-se desse universo um subconjunto, chamado de amostra, no qual os dados são coletados. Dessa forma, a amostra considera apenas uma pequena parte do todo (do universo). Cada elemento que compõe a amostra é um indivíduo ou objeto. Designamos por tamanho de uma amostra o número de unidades que a constituem. O tamanho da amostra não determina se ela é de boa ou má qualidade, mais importante do que o seu tamanho é a sua representatividade, ou seja, o seu grau de similaridade com a população em estudo.

Parâmetro e Estatística

Um parâmetro é a descrição numérica de uma característica populacional, e uma estatística é a descrição numérica de uma amostral.

Estatística, um número que represente características da amostra. Calcula-se o valor de uma estatística a partir de valores observados na amostra. Utiliza-se uma estatística para estimar um parâmetro, desconhecido, na população. Parâmetro, um número que represente características da população. Este número, embora seja fixo, normalmente é desconhecido. Um parâmetro desconhecido pode ser estimado a partir de uma estatística (ou estimador). Para apreciar a mensurabilidade de uma característica ou comportamento de uma população podemos considerar diversos parâmetros. Desses parâmetros destacamos: frequência de ocorrência de uma resposta; probabilidade de ocorrência de uma resposta; duração da ocorrência de uma resposta; duração do intervalo de tempo entre duas ou mais ocorrências repetidas desse fenômeno; intensidade grau com que se manifesta uma resposta; e, velocidade e qualidade que as respostas podem assumir. Os parâmetros que mostram como as diferentes observações são semelhantes costumam designar-se por parâmetros de medidas de tendência central. Os parâmetros que mostram como as observações de uma amostra diferem costumam designar-se por parâmetros de medidas de dispersão estatística.

Ramos da estatística

O estudo de estatística tem duas ramificações consideráveis: estatística descritiva e estatística inferencial

Estatística Descritiva: Se encarrega de descrever o conjunto de dado desde a elaboração da pesquisa até o cálculo de determinada medida.

Estatística Inferencial: Está relacionada à incerteza. Inicia-se no