Estatística ETAPA

ETAPA 1

Estatística é uma ciência que se ocupa de coletar, organizar, analisar e interpretar

dados a fim de tomar decisões. Os dados consistem em informações provenientes de observações,

contagem, medidas ou respostas.

Exemplo de um dos tipos de levantamento de dados: “Mais de três quartos dos bacharelados em

faculdades dos EUA completam pelo menos um estágio na graduação, enquanto 55% deles

participam de dois ou mais estágios” (Fonte: UPI).

Existem dois tipos de conjuntos de dados que você irá usar estudar estatística. Esses

conjuntos de dados são chamados populações e amostras. População é conjunto de todos os

resultados, respostas, medidas ou contagens que são de interesse. Amostra é um subconjunto de

uma população.

Exemplo de conjunto de dados: Perguntaram a 3.002 adultos nos EUA se eles liam notícias na

internet pelo menos uma vez por semana. Seiscentos adultos responderam que sim. A população

consiste nas respostas de todos os adultos dos EUA e a amostra consiste na resposta de 3.002

adultos dos EUA no levantamento. A amostra é um subconjunto das respostas de todos os adultos

dos EUA. O conjunto de dados consiste em 600 respostas positivas (sim) e 2.402 respostas

negativas (não).

Dois termos importantes que são usados durante o cursos são parâmetro e estatística.

Parâmetro é uma descrição numérica de uma característica da população e Estatística é uma

descrição de uma característica da amostra.

No ramo da estatística divide-se em dois ramos principais – a estatística descritiva e a

estatística inferencial. A estatística descritiva é o ramo que se trata da organização, do resumo

e da apresentação dos dados e a estatística inferencial é o ramo que se trata de tirar conclusões

sobre uma população a partir de uma amostra. A ferramenta básica no estudo da estatística

inferencial é a probabilidade.

A classificação dos dados consiste em qualitativos e quantitativos. Os dados

qualitativos consistem em atributos, classificações ou registros não-numéricos enquanto os dados

quantitativos consistem em medidas ou contagens numéricas.

Os dados que estão no nível de medida nominal são chamados somente qualitativos.

Nesse nível, os dados são categorizados usando-se nomes, marcas ou qualitativos. Nenhum

cálculo matemático pode ser feito nesse nível. Os dados que estão no nível de medida ordinal são

qualitativos ou quantitativos. Nesse nível, os dados podem ser arranjados em ordem, mas as

diferenças entre os registros de dados não são significativas.

Os dados que estão no nível intervalar de medida são quantitativos. Os dados podem ser

ordenados e é possível calcular diferenças significativas entre os registros de dados. No nível

intervalar, um registro nulo representa simplesmente uma posição na escala; o registro não é zero

inerente. Os dados no nível racional de medida são similares aos do nível intervalar, com a

propriedade adicional de que um registro nulo é um zero inerente. Uma razão entre dois valores

dos dados pode ser formada para que os valores possam ser expressos como múltiplos de outro.

Planejamento e experimentos, a meta de todo o estudo estatístico é coletar dados e então

usá-los para uma tomada de decisão. Toda decisão feita usando os resultados de um estudo

estatístico será tão boa quanto foi o processo de obtenção dos dados. Se o processo é defeituoso,

então a decisão resultante é questionável.

Orientações gerais:

1. Identifique a(s) variável(is) de interesse (o foco) e a população que forem objetos de estudo.

2. Desenvolva um plano detalhado para a coleta de dados. Se for usar uma amostra, assegure-se

de que ela é representativa da população.

3. Colete os dados.

4. Descreva os dados fazendo o uso das técnicas de estatística descritiva.

5. Interprete os dados e tome decisões acerca da população usando a inferência estatística.

6. Identifique todos os possíveis erros.

Realizando um experimento. Ao realizar um experimento, é aplicado um tratamento a uma

parte da população e são observadas as respostas. Uma segunda parte da população é, em geral,

usada como um grupo de controle.

Técnicas de amostragem: Para coletar os dados não-tendenciosos, é importante que a

amostra seja representativa da população. Uma amostra aleatória é aquela na qual todos os

membros da população têm chances iguais de serem selecionados. Uma amostra aleatória

simples é aquela na qual toda amostra possível de mesmo tamanho tema a mesma chance de ser

selecionada.

Amostra estratificada é quando for importante que uma amostra tenha membros de cada

segmento da população, você deve usar uma amostra estratificada. Dependendo do