Princípios básicos das estatísticas

RESUMO

Princípios Básicos da Estatística

1.1 Uma visão geral da Estatistica

- A definição da estatística

- Como distinguir população e amostra, parâmetro e estatística.

- Como distinguir estatística descritiva e estatística inferencial.

Estatística deriva da palavra latina status, que significa “estado”.

Estatístico estudo dos métodos para coletar, organizar, apresentar e analisar dados.

Os dados consistem em informações provenientes de observações, contagens, medidas ou respostas e dentre estes dados temos dois tipos entre eles são chamados de população e amostras, quando um estudo estatístico é feito levantando-se informações de todas as unidades da população este se chama Censo. Há casos em que o levantamento censitário é inviável, como por exemplo, em testes destrutivos. Ao estudar apenas parte da população para inferir sobre o todo, o levantamento é dito ser por amostragem.

População: é o conjunto de todos os resultados, medidas ou contagens que são de interesse.

Amostra: é um subconjunto de uma população.

O fato de um conjunto de dadas serem uma população ou uma amostra depende geralmente do contexto da situação na vida real.

Variável: atributo de elementos de uma população ou uma amostra que pode ser medido.

Ex: altura, peso, QI, cor de cabelos e pulsação cardíaca, idade, nome, sexo, estado civil, algo que varia de elemento por elemento.

Também dos termos que serão usados são Parâmetros e dados estatísticos.

Parâmetros: é uma descrição numérica de uma característica da população Estatística: é uma descrição numérica de uma característica da amostra.

Estatística descritiva x Estatística Inferencial

Estatística Descritiva (Dedutiva): O objetivo é resumir as principais características em um conjunto de dados fazendo uso de tabelas, gráficos e resumos numéricos (está presente em tudo).

Estatística Inferencial (Indutiva): É o ramo que trata de tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra. O alicerce das técnicas de estatística inferencial está no cálculo de probabilidades. As duas técnicas de estatística inferencial são: estimação e teste de hipóteses.

Exemplo: Um levantamento realizado com 1017 homens e mulheres pelo Opinion Research Corporation Internacional descobriram que 76% das mulheres e 60% dos homens haviam feito um exame físico durante o ano anterior. (Fonte: Men’s Healtch)

a)- Identifique o aspecto descritivo do Levantamento?

Resp: A Estatística descritiva envolve a afirmação de que “76% das mulheres e 60% dos homens fizeram um exame físico no decorrer do ano anterior”

b)- Que inferências podem ser tiradas desse levantamento?

Resp: Uma inferência tirada do estudo é que uma maior porcentagem de mulheres fez o exame físico no decorrer doa ano anterior.

1.2 Classificações de dados (Tipos de dados e Níveis de Medida)

Como distinguir entre dados qualitativos e dados quantitativos

Como classificar os dados em relação aos quatros níveis de medida:

Nominal, Ordinal, Discreta e Continua.

Dados Qualitativos X Dados Quantitativos

Qualitativos: Consistem em atributos, classificações ou registros não numéricos.

Quantitativas: Consistem em medidas ou contagens numéricas

Níveis de Medição:

Uma outra característica dos dados é o seu nível de medida. O nível de medida determina quais cálculos estatísticos são significativos. Os quatros níveis de medida, do mais baixo para o mais alto, são: Nominal, ordinal, discreta e continuo.

Dados qualitativos podem ser medidos em:

- Nível nominal: os valores são apenas nomes, sem nenhuma ordem. EX: cor de carro, carreira em faculdade.

- Nível Ordinal: os valores apresentam uma ordem natural: EX: ano de graduação (1°, 2°, 3º, etc.) que podem ser ordenados.

Dados Quantitativos: podem ser medidos:

- Discretos – apenas números inteiros

-Continuo – qualquer valor

Importante: Quando os números estiverem no nível de medida nominal são somente qualitativos, os dados são categorizados usando-se nomes, marcas, ou qualidades. EX: Números usando categorias incluem o RG e os números de camisetas de esportes.

Já os no nível de medida ordinal são qualitativos ou quantitativos. Nesse nível, os dados podem ser arranjados em ordem, mais diferenças entre registros de dados não são significativas.

1.3 Planejamentos de Experimentos (Planejamento, coleta de dados, técnicas de amostragem).

-como planejar um estudo estatístico.

-como coletar dados fazendo um censo que utiliza uma amostragem, uma simulação ou que realiza um experimento.

- como criar uma amostra usando amostragem aleatória, amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem por agrupamento e amostragem sistemática e como identificar uma amostra tendenciosa.

A meta de todo estudo estatístico é coletar dados e então usá-los para uma tomada de decisão, e usando os resultados será tão boa quanto foi o processo de obtenção dos dados, mais se o processo é defeituoso, então a decisão resultante é questionável. Assim sendo você deve estar familiarizado com o modo de Planejamento de um estudo Estatístico.

Assim podemos observar as Orientações Gerais abaixo:

Planejamento de um estudo estatístico.

1. Identifique