Processo de coleta de dados estatísticos

ESTATÍSTICAS

IDENTIFICAÇÃO

Daniel RA:

Flavia Rodrigues de Queiroz RA:

Odair RA:

Poliana Barbosa dos Santos RA: 294416

Tatiana RA:

SUMÁRIO

1,1...................................................................................................ESTATÍSTICA

2.1 .............................................................................................IDENTIFICAÇAO

3.1 ........................................................................................................SUMÁRIO

4.1.................................................................................................. ESTATISTICA

4.2 ................................PROCESSO DE COLETA DE DADOS ESTATISTICOS

5.1 ........................................................................GRAFICOS RELACIONADOS

6.1........................ GRAFICO RELAÇAO DE CAFÉ PARA COLETA DE DADOS

7.1....................................................... FREQUENCIA ABSOLUTA E RELATIVA

8.1 ....................................MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL E DISPERSÃO

9.1........................................................................................ RESUMO TEÓRICO

10.1................................................................................................... INDUSTRIA

11.1.......................................................... APLICAÇOES NAS ORGANIZAÇÕES

12.1......................................................................................................... ARTIGO

13.1 ..........................................................................ESTUDOS PRELIMINARES

13.2................................... IMPLEMENTAÇÃO DE GRAFICOS DE CONTROLE

14.1 ............................................................GRÁFICO DE SOMA CUMULATIVA

14.2 ......................................................................GRÁFICO DA MEDIA MOVEL

14.3 .....................ANALISE DOS INDICES DECAPACIDADE DE PROCESSO

15.1............................................................... APLICAÇÕES DA ESTATISTICAS

18.1...............................................................................................BIBLIOGRAFIA

ESTATÍSTICA

A estatística tem por objetivo fornecer métodos de pesquisa e técnicas para lidarmos com diversas situações que permitem o controle e o estudo de fenômenos, fatos e ocorrências em diversas áreas do conhecimento. Os dados estatísticos são obtidos, classificados e disponibilizados para que possamos utilizá-los no desenvolvimento das atividades do nosso dia a dia.Este trabalho tem como finalidade apontar a importância dos métodos estatísticos que vem sendo utilizados no aprimoramento de produtos, desenvolvimento de equipamentos, fornecimento de métodos adequados, possibilitando a decisão de novos tratamentos no combate a uma determinada doença.

A estatística fornece ferramentas importantes para definição de metas, avaliando o desempenho e identificando os pontos fracos de cada funcionário, atuando na melhoria de seus processos dentro das empresas e instituições, solucionando vários problemas práticos em varias áreas do saber.

Processo de coleta de dados estatísticos.

1. Dados de Coleta Estatística

Estuda-se Estatística para aplicar seus conceitos como auxílio nas tomadas de decisão diante de incertezas,justificando cientificamente as decisões. A Estatística compreende o planejamento e a execução de pesquisas, a descrição e a análise dos resultados e a formulação de predições com base nesses resultados. Os passos da metodologia estatística são: definição cuidadosa do problema; formulação de um plano para a coleta das unidades de observação; coleta, resumo e apresentação das unidades de observação ou de seus valores numéricos; análise dos resultados; divulgação de relatório com as conclusões, de tal modo que estas sejam facilmente entendidas por quem as for usar na tomada de decisões. Entre as características do método estatístico, citam-se: é o único modo de lidar com uma grande quantidade de observações ou de valores; aplica-se somente a observações redutíveis a uma forma quantitativa; é o mesmo tanto para as ciências humanas e sociais como para as ciências tecnológicas; é objetivo; entretanto, os resultados são influenciados (embora não devessem) pela necessária interpretação subjetiva. Método Estatístico A Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) realizou, em 12 de janeiro de 1999,uma Audiência Pública para discutirem condições gerais do edital de licitação para contratação de instituição que desenvolverá a metodologia destinada a aferir o grau de satisfação da sociedade com o Serviço Telefônico Fixo Comutado. Na Audiência Pública, foram abordados os seguintes tópicos: processo de identificação do grau de satisfação; linhas gerais do plano amostrai das pesquisas; procedimentos para coleta de dados em todo o território nacional; procedimento de codificação e tabulação de dados; análises a serem realizadas; identificação e priorização de atributos valorizados pela sociedade e pela Anatel; apresentação dos resultados.

Método Estatístico : Consiste na totalidade de unidades de observação (usualmente pessoas, objetos ou eventos) a partir das quais se deseja tomar uma decisão. População ...a Estatística não interessa concluir a respeito de unidades individuais de observação, mas sim de grupos, conjuntos ou agregados, porque seu objetivo é o estudo da chamada população 1) Finita: É aquela em que o número de unidades de observação pode ser contado e é limitado. alunos matriculados nas escolas públicas estaduais; todas as declarações de Imposto de Renda recebidas pela Receita Federal; todas as pessoas que compram telefone celular; 2) Infinita: Uma população é infinita se

a quantidade de unidades de observação é ilimitada, ou se não podem ser contadas. gases, líquidos e alguns sólidos, como o talco, porque as unidades não podem ser identificadas e contadas. Áreas de abrangência: É aquela que, fisicamente, limita as unidades de observação que se deseja estudar. alunos matriculados nas escolas públicas estaduais em 1999; todas as declarações de Imposto de Renda recebidas pela Receita Federal em 1999; todas as pessoas que compram telefone celular na região Sudeste do Brasil. Unidade de observação: É um objeto (ou grupo de objetos) do qual se coletam dados Em uma população de municípios, uma unidade de observação é o município, o qual apresenta muitas características, entre as quais a área, o número de habitantes e a renda per capita. Há dois tipos básicos de dados: aqueles obtidos de uma população qualitativa; aqueles obtidos de uma população quantitativa. Variáveis ... em Estatística, variável é uma atribuição de um número a cada característica da unidade de de variáveis observação, ou seja, é uma função matemática definida na população. 1) Qualitativa: Quando uma característica ou variável é não-numérica, denomina-se variável qualitativa ou atributo sexo; religião; naturalidade; faixa etária ; cor dos olhos; 2) Quantitativa: Uma variável qualitativa é expressa em categorias. quantidade de valores de notas de uma moeda; quantidade de sabores de refresco; valor do patrimônio do cidadão brasileiro; duração de uma bateria de telefone celular. Quantitativa discretas Quantitativa contínuas Podem assumir apenas determinados valores, e resultam de uma contagem quantidade de valores de notas de uma moeda: 5, 10, 20, 50, 100, 200 e 500 quantidade de sabores de refresco: tangerina, laranja, maracujá, lima-limão, carambola, abacaxi, maçã verde e pomelo rosado” podem assumir qualquer valor dentro de uma determinada faixa de valores. para a duração de uma bateria de telefone celular: 60h, 46h37min 1 2s ou 34hl 3min (dependendo do tipo da bateria ou da sua utilização).

Para aprofundamento dos conhecimentos foi elaborado através de dados fornecidos por um supermercado, um relatório aleatório de 100 pacotes de café para coleta de dados para estatística. O processo foi elaborado dia 25/08/2012, porem com execução dia 31/08/2012. Para pesagens dos 100 pacotes foi usado uma balança digital fornecida pelo próprio supermercado.

PESO (gr) AMOSTRA PESO (gr) AMOSTRA PESO (gr) AMOSTRA PESO (gr)

1 0.504 26 0.506 51 0.507 76 0.504

2 0.504 27 0.504 52 0.508 77 0.506

3 0.506 28 0.506 53 0.506 78 0.504

4 0.504 29 0.504 54 0.502 79 0.502

5 0,504 30 0.506 55 0.502 80 0.502

6 0.504 31 0.503 56 0.504 81 0.504

7 0.506 32 0.504 57 0.505 82 0.501

8 0.504 33 0.508 58 0.506 83 0.506

9 0.502 34 0.507 59 0.503 84 0.506

10 0.506 35 0.504 60 0.502 85 0.508

11 0.504 36 0.506 61 0.501 86 0.507

12 0.501 37 0.501 62 0.508 87 0.508

13 0.502 38 0.508 63 0.506 88 0.507

14 0.504 39 0.502 64 0.503 89 0.504

15 0.506 40 0.503 65 0.504 90 0.501

16 0.504 41 0.508 66 0.502 91 0.501

17 0.506 42 0.504 67 0.511 92 0.502

18 0.504 43 0.506 68 0.501 93 0.508

19 0.505 44 0.502 69 0.506 94 0.504

20 0.506 45 0.503 70 0.504 95 0.501

21 0.504 46 0.506 71 0.509 96 0.506

22 0.504 47 0.504 72 0.503 97 0.508

23 0.506 48 0.508 73 0.502 98 0.508

24 0.504 49 0.506 74 0.503 99 0.504

25 0.508 50 0.504 75 0.503 100 0.509

Peso (kg) Frequencia Absoluta (FA) Frequencia Relativa (FR)

447 6 600%

448 6 600%

449 7 700%

500 5 500%

501 30 3000%

502 25 2500%

503 21 2100%

Total 100 10000%

Mediana = 6,6,7,5,30,25,21 = 5 447,448,449,500,501,502,503=500

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL E DISPERSÃO

As medidas de tendência central são utilizadas numa amostra como forma de representar todos os valores de determinada amostra num único valor. A medida de tendência central será um tipo de medida escolhida que irá representar uma concentração de medidas em torno do valor estipulado.

Existem três tipos de medida central mais utilizados em amostras: a média aritmética, a mediana e a moda.

Média aritmética: é o resultado da divisão da soma de todos os valores da amostra pela quantidade total de valores. Ou seja, a media aritmética de uma amostra é um número que, levando em conta o total de elementos da amostra, pode representar a todos sem alterar a soma total desses elementos.

Moda: é o valor que ocorre com mais frequência em determinada amostra.

Mediana: é o valor central da amostra, quando o n é um número ímpar ele é o valor central das observações (exemplo:1,2,3,4,5 , neste caso a mediana será o número 3). Quando o n é um número par a mediana será calculada pelos dois números centrais divididos por 2 ( exemplo:1,2,3,4,5,6. Mediana = 3+4 dividido por 2, neste caso, a mediana é 3,5).

As medidas de posição (média, mediana, moda…) descrevem apenas uma das características dos valores numéricos de um conjunto de observações, o da tendência central. Porém, nenhuma delas informa sobre o grau de variação ou dispersão dos valores observados. Em qualquer grupo de dados os valores numéricos não são semelhantes e apresentam desvios variáveis em relação a tendência geral de média.

As medidas de dispersão servem para avaliar o quanto os dados são semelhantes, descreve então o quanto os dados distam do valor central. Desse jeito, as medidas de dispersão servem também para avaliar qual o grau de representação da média. È fácil demonstrar que apenas a média é insuficiente para descrever um grupo de dados. Dois grupos podem ter a mesma média, mas serem muito diferentes na amplitude de variação de seus dados. Por exemplo:

-Grupo A (dados observados): 5; 5; 5.

-Grupo B (dados observado): 4; 5; 6.

-Grupo C (dados observados): 0; 5; 10.

A média dos três grupos é a mesma (5), mas no grupo “A” não há variação entre os dados, enquanto no grupo “B” a variação é menor que no grupo “C”. Dessa forma, uma maneira mais completa de apresentar os dados (além de aplicar uma medida de tendência central como a média) é aplicar uma medida de dispersão. As principais medidas de dispersão são:

-Amplitude total: é a diferença entre o valor maior e o valor menor de um grupo de dados;

-Soma dos quadrados: é baseada na diferença entre cada valor e a média da distribuição;

-Variância: é a soma dos quadrados dividida pelo número de observações do grupo menos 1;

-Desvio padrão: é expresso na mesma medida das variaçõe (Kg, cm, m³ …).

RESUMO TEÓRICO

Estatística

É um conjunto de técnicas e métodos de pesquisa que envolve o planejamento do experimento a ser realizado. O desenvolvimento e o aperfeiçoamento de técnicas estatísticas permitem o controle e o estudo adequado de fenômenos, fatos, eventos e ocorrências em diversas áreas do conhecimento. A Estatística tem por objetivo fornecer métodos e técnicas pra lidarmos com situações sujeitas a incerteza. Entre os séculos XVI e XVIII as nações, com aspirações mercantilistas, começaram a buscar o poder econômico como forma de poder político. Os governantes viram a necessidade de coletar informações estatísticas referentes a variáveis econômicas tais como: comércio exterior, produção de bens e de alimentos. Atualmente os dados estatísticos são obtidos, classificados e armazenados em meio magnético e disponibilizados que, podem utilizá-los para o desenvolvimento de suas atividades.

Os índices da inflação, de emprego e desemprego, divulgados e analisados pela mídia, um exemplo de aplicação da Estatística no nosso dia a dia. Métodos estatísticos vêm sendo utilizados no aprimoramento de produtos agrícolas, no desenvolvimento de equipamentos espaciais, no controle do tráfego, na previsão de surtos epidêmicos como no aprimoramento de processos de gerenciamento, tanto na área governamental como na iniciativa privada. A Estatística pode ser empregada como ferramenta fundamental em várias outras ciências. A Estatística fornece metodologia adequada que possibilita decidir sobre a eficiência de um novo tratamento no combate à determinada doença, permite identificar situações críticas e, consequentemente, atuar em seu controle, desempenhando papel crucial no estudo da evolução e incidência de uma doença.

As informações estatísticas são específicas e eficazes, fornece ferramentas importantes para que as empresas e instituições possam definir melhor suas metas, avaliar seu desempenho e identificar seus pontos fracos e atuar na melhoria de seus processos. A diversidade de atuação pode promover a melhoria da eficiência e também a solução de vários problemas práticos importantes em quase todas as áreas do saber: das ciências naturais às sociais.

Segue exemplos de algumas das áreas onde o estatístico atua:

INDUSTRIA

No planejamento industrial, começa na implantação de uma fábrica até a avaliação das necessidades de expansão industrial.

• Área de Recursos Humanos

Realiza pesquisa de compatibilização entre os conhecimentos e habilidades dos empregados e as atividades desenvolvidas por eles.

• Universidades e Instituições de Pesquisas

Ministra disciplinas relacionadas à Estatística, pesquisando e desenvolvendo novas metodologias de análise estatística para os mais variados problemas práticos e teóricos.

• Área de Demografia

Estuda a evolução e as características da população.

Área de Marketing e Análise de Mercado

Tem o perfil adequado para trabalhar na monitoração e análise de mercado.

• Área Financeira e Bancária

Pode atuar no departamento de seguros e análise atuarial.

O perfil do Estatístico

A formação acadêmica do estatístico está fundamentada em conhecimentos de Matemática, Cálculo e Teoria das Probabilidades, Técnicas e Métodos Estatísticos, Computação, Métodos de Análise Estatística e Disciplinas Profissionalizantes. Essa formação permite ao estatístico utilizar técnicas para:

• Efetuar levantamentos e análises de informações;

• Planejar e realizar experimentos e pesquisas em várias áreas científicas;

• Formular a solução para os mais variados e complexos problemas concernentes.

A formação do estatístico permite solucionar problemas como:

• Construir uma sólida base de conhecimentos em matemática;

• Incorporar habilidades no uso de computadores;

• Desenvolver uma boa comunicação oral e escrita;

• Estar aberto ao aprendizado de novas técnicas e métodos de trabalho.

APLICAÇÕES NAS ORGANIZAÇÕES.

A estatística é uma ciência multidisciplinar que abrange praticamente todas as áreas do conhecimento humano. Podem fazer analises e utilizar de resultados estatísticos um economista, agrônomo, químico, geólogo, matemático, biólogo, sociólogo, psicólogo e cientista político. Neste sentido a estatística tem sido utilizada para a otimização de recursos econômicos, aumento da qualidade e produtividade, na analise de decisões políticas e judiciais e tantas outras. Em entrevista ao site do IBGE (2007), o Presidente do Conselho Federal de Estatística, Francisco de Paula Buscácio, “A estatística tem por objetivo fornecer métodos e técnicas para que possa, racionalmente, lidar com situações de incerteza”.

Os números-índices são medidas estatísticas frequentemente usadas por administradores, para comparar grupos de variáveis relacionadas entre si e obter um quadro simples e resumido das mudanças significativas em áreas relacionadas como preços de matérias primas, preços de produtos acabados, volume físico de produto, etc. Mediante o emprego de números-índices é possível estabelecer comparações entre variações ocorridas ao longo do tempo, diferenças entre lugares, diferenças entre categorias semelhantes, tais como produtos, pessoas, organizações,etc.

É grande a importância dos números-índices para o administrador, especialmente quando a moeda sofre uma desvalorização constante e quando o processo de desenvolvimento econômico acarreta mudanças contínuas nos hábitos dos consumidores, provocando com isso modificações qualitativas e quantitativas na composição da produção nacional e de cada empresa individualmente. Assim,em qualquer análise, quer no âmbito interno de uma empresa, ou mesmo fora dela, na qual o fator monetário se encontra presente, a utilização de números-índices torna-se indispensável, sob pena de o analista ser conduzido a conclusões totalmente falsas e prejudiciais a empresa. Por exemplo, se uma empresa aumenta seu faturamento de um período a outro, isso não quer dizer necessariamente que suas vendas melhoraram em termos de unidades vendidas.

Artigo: Aplicação dos Conceitos de Controle Estatístico de Processo em uma indústria de fundição do Norte Catarinense.

Introdução

Esse artigo tem como objetivo analisar a qualidade e a capacidade de produção da indústria de fundição em Santa Catarina, identificando assim as características do processo e apresentando oportunidades de melhorias aos operadores, e pessoas responsáveis pelo processo, aplicando-se conceitos de controle estatístico de processo (CEP) que é possível identificar diretrizes para maior qualidade que é percebida por parte do cliente, pois a qualidade além de qualificar os produtos também ganha pedidos.

Um dos produtos considerados como estratégico, sendo tradicional na fundição na Empresa, é um bloco de motor para caminhões a diesel,sua qualidade é medida através de seu grau de resistência à tração, tendo como unidade de medida o Mega Pascal (Mpa).

O processo de avaliação da qualidade das unidades produzidas requer em teste destrutivo do corpo de prova, sendo cortado o bloco para retirar o corpo de prova que serão usinados e submetidos a um ensaio de tração com limite mínimo de especificação de 230 Mpa.

O processo de inspeção se dá com o primeiro bloco do lote que é produzido, se sua propriedade de dureza (grau de resistência à tração) respeitar o valor crítico o lote é aceito, caso contrário segue um procedimento que mostra a existência de problema com o corpo de prova.

Apresentação dos dados

Os dados dos resultados dos testes de tração realizados na linha de fundição são apresentados em sua forma original, possuindo freqüência amostral de um bloco por dia, durante um ano inteiro.

• Coleta do primeiro bloco do lote

• Extração do corpo de prova

• Usinagem do corpo de prova

• Realização do ensaio de tração

• Comparação do resultado do Ensaio, para saber se o lote é aceito ou rejeitado.

Estudos Preliminares

Para ter uma visão geral do comportamento estatístico destes dados, e as possibilidades de aplicação específicos de CEP, foram realizados testes para verificar a presença de normalidade na distribuição da série, sendo também realizadas estimativas da média e do desvio padrão dos resultados coletados.

O objetivo dos gráficos é de controlar a variabilidade, nesse caso seria para identificar o controle da média e do desvio padrão, os gráficos de controle construídos são denominados gráficos de Shewhart, mas são ineficientes para detectar pequenas alterações na média do processo.

A amplitude do processo considerada nesse caso foi à amplitude móvel que consiste na diferença entre a maior e a menor medida de tração entre o dia T e o dia T – 1.

No caso da estimativa do desvio padrão do processo, foram realizadas duas estimativas: uma através da forma tradicional (equação3.1) e outra através do cálculo de SD (equação 3.2), se tratando de uma medida mais confiável.

Implementação de Gráficos de Controle

Para detectar possíveis mudanças, foram construídos gráficos alternativos aos de Shewhart, mais indicados para amostras unitárias, o da soma cumulativa (CUSUM) e o da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Também o gráfico da amplitude móvel para analisar a variabilidade do processo.

Gráfico da Amplitude Móvel

Identifica se o processo apresentou ou não uma variabilidade que ultrapasse os limites de controle, ao mesmo tempo pode apresentar uma amplitude fora do limite Superior de Controle, essa ocorrência pode estar associada a duas possíveis situações mutuamente excludentes:

- uma relacionada à probabilidade do risco (alarme falso), ou risco do produtor em rejeitar um corpo de prova usinado que seja bom.

- ou ainda a ocorrência de um alarme verdadeiro, que tenha originado uma intervenção no processo que eliminou a causa especial.

Gráfico da Soma Cumulativa (CUSUM)

O Gráfico CUSUM incorpora diretamente toda a informação nas sequências de valores da amostra; ex: a média do processo. O CUSUM combina informação de várias amostras, sendo mais eficaz do que os gráficos de Shewhart para detectar pequenas mudanças na média do processo.

É eficiente em identificar pequenas mudanças no processo quando se utilizam amostras unitárias.

Gráfico da Média Móvel Exponencialmente Ponderada (EWMA)

Similar ao gráfico da soma cumulativa, o gráfico da média móvel exponencialmente ponderada é uma forma alternativa ao gráfico X de Shewhart, a diferença entre esses dois gráficos é que no EWMA os dados não se afastam gradual e indefinidamente da linha médica, côo no caso do CUSUM, e sim apenas até atingir a nova média, oscilando aleatoriamente em torno da mesma.

Análise dos Índices de Capacidade do Processo

Para os resultados dos testes de tração, só possuem limite inferior de especificação, portanto, foi utilizado como parâmetro adimensional para medir sua capacidade o índice Cpk (equação 4.6), sendo o único que permite calcular a capacidade unilateralmente, isso nos mostra que o processo realizado naquele ano na empresa esteve na maior parte do tempo em controle, mas, mostrou-se incapaz, produzindo uma porcentagem significativa de itens defeituosos.

LISTA DE APLICAÇÕES DA ESTATÍSTICA NA ÁREA DE ADMINISTRAÇÃO ENCONTRADAS NA BUSCA

Intrabase cresce aplicando estatística ao marketing

Com base em números recolhidos pelo IBGE e outros mecanismos auxiliares, como listas de inadimplentes e o histórico de clientes das próprias empresas para quem prestam serviços, a Intrabase surgiu há três anos com uma ideia peculiar: aperfeiçoar e refinar estatísticas para oferecer o caminho mais curto às empresas que buscam chegar diretamente ao público alvo, economizando tempo e focalizando melhor sua estratégia de marketing. Eles são capazes de saber como se comportam os moradores de uma rua em Higienópolis, identificar o padrão de consumo de um condomínio na Barra da Tijuca e antever o risco de calote dos habitantes da zona central de uma pequena cidade do interior.

Manuseando a exaustão todo tipo de estatística, a Intrabase garante que é possível detectar linhas gerais de comportamento e padrões de consumo de "microrregiões" com até 300 domicílios. Para cada microrregião, os habitantes são divididos em dez segmentos, que indicam seu perfil de consumo - da elite a quem dificilmente vai gastar dinheiro com qualquer bem supérfluo.

Para ilustrar o trabalho, o diretor-geral da Intrabase, Martin Gutierrez, cita o caso de um banco que havia comprado uma lista com 12 milhões de pessoas para fazer uma ofensiva de publicidade dos seus serviços. Sem aplicar nenhuma estatística à lista, ela dispersava recursos e tempo. Ao cortar sua base pela metade, apenas identificando as microrregiões em que o padrão de consumo indicava melhor acolhida dos produtos, conseguiu-se gastar menos e aumentar as vendas.

“O nosso trabalho é pegar listas relativamente pobres de informações e enriquecê-las, potencializando o retorno que têm os nossos clientes", afirma o diretor da Intrabase. "A propensão de compra aumenta em até 25% (com a aplicação das estatísticas)", diz Gutierrez, brasileiro escolhido para coordenar a sociedade formada entre o empresário Paulo Henrique Cardoso (filho do ex-presidente Fernando Henrique) e a argentina Agustina Benedit (executiva com experiência em marketing direto).

No Brasil, a Intrabase já conquistou clientes como bancos (Icatu), operadoras de telefonia (Embratel e Claro) e seguradoras (Sul América e Porto Seguro). A atuação no mercado interno despertou o interesse de empresas no México, no Chile (um dos principais bancos do país) e de Angola (onde fechou parceria com uma rede varejista local).

Até agora, uma das dificuldades encontradas no mercado brasileiro foi o desconhecimento da aplicação de estatística no marketing direto. "Aqui no Brasil, pelo tamanho do mercado, as empresas sempre focaram mais no volume do que na qualidade da informação", diz Gabriel Capra, diretor operacional da Intrabase. "O mercado ainda não entende muito bem o potencial de ganho que podemos trazer. Então investimos em um processo de catequização", brinca Martin, complementando o colega.

Para todos os cruzamentos de dados, a Intrabase dispõe sempre de números recolhidos do IBGE - o Censo Demográfico, a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios e a Pesquisa de Orçamentos Familiares. Os dados podem ser cruzados com listas da Serasa, por exemplo, e com o banco de informações formado pelo histórico de seus clientes atuais e antigos. Dentro de um universo de consumidores, a Intrabase identifica quais deles têm características compatíveis, com maior propensão de consumo para determinado produto.

Às vezes, basta uma lista com milhares de endereços com CEP para filtrar o público alvo. No caso da Natura, a Intrabase facilitou o trabalho de campo de milhares de vendedoras da empresa de cosméticos. À frente de um negócio com uma ferramenta que deverá tornar-se cada vez mais importante para o marketing das empresas, Gutierrez só expõe um problema: a falta de mão de obra em quantidade suficiente no Brasil. "Na USP, temos um excelente curso de estatística, mas se formam só dez alunos por ano e eles são fortemente atraídos pelo setor financeiro", afirma. A solução adotada foi abrir um escritório em Rosário, cidade argentina que é considerado um centro universitário de excelência em estatística, apesar de a Intrabase, com seus 28 profissionais, ainda não ter nenhum cliente no país.

Evidencialização das informações contábeis: uma análise de conteúdo aplicada ao setor de transporte aéreo brasileiro.

Companhias aéreas que criam monopólios ou oligopólios influenciam cada vez mais a economia de um país. Com a valorização do turismo e do lazer,foram introduzidas, no mercado brasileiro, novas rotas internacionais, surgiram novas empresas e ocorreu a democratização do setor com a criação de pacotes especiais voltados para o público distinto, que não possui perfil de passageiro aéreo. Assim, essa pesquisa tem como objetivo geral a análise comparativa do nível de evidenciação encontrado nas demonstraçõesdas companhias aéreas GOL Linhas Aéreas Inteligentes, VASP, VARIG e TAM utilizando a análise de conteúdo.

Para desenvolvimento do estudo, foram feitas comparações entre as contas divulgadas nos balanços patrimoniais de cada companhia. E foram comparadas as contas presentes nos balanços patrimoniais em diferentes meios de divulgação externa das empresas.

Aplicou-se, ainda, um estudo realizado nos Estados Unidos em decorrência da variaçãoexistente entre as demonstrações contábeis de um país a outro, e à falta de credibilidade de muitas companhias aéreas.

No início de 2003, a Viação Aérea Rio-Grandense (VARIG) e a Transportes Aéreos Marília (TAM), empresas brasileiras que comandam 69% do mercado doméstico da aviação civil, assinaram um Protocolo de Entendimentos com o objetivo de se fundirem.

Esse documento foi apresentado ao Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência (SBDC) e tinha como fim constituir uma nova empresa, a qual compartilharia entre os sócios a gestão profissional e um elevado padrão de governança corporativa para unir os negócios, segundo informações fornecidas pelo Departamento de Aviação Civil (DAC).

Um conjunto de técnicas e análises das comunicações, visando, por procedimentos sistemáticos e objetivos de descrição dos conteúdos das mensagens, obter indicadores quantitativos, ou não, que permitam a interferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção variáveis inferidas das mensagens.

As categorias de análise usadas para classificar o conteúdo são definidas clara e explicitamente para que outros indivíduos possam aplicá-las ao mesmo conteúdo, a fim de verificar as conclusões. O analista não é livre para selecionar e registrar simplesmente aquilo que chama sua atenção por ser interessante, mas deve classificar metodicamente todos os assuntos importantes em sua amostra.

Processo quantitativo é usado para proporcionar a média da importância e ênfase da matéria de várias ideias verificadas e para permitir confrontos com outras amostras do material.

As estatísticas utilizadas foram buscas do embasamento teórico, referenciais bibliográficos, novidades e peculiaridades no setor para guiarem o trabalho. Pesquisas das formas de divulgação de cada empresa. Utilizando-se relatórios anuais com seus devidos balanços patrimoniais que foram comparados com os balanços das outras empresas selecionadas no setor. Considerou-se, ainda,um estudo publicado nos Estados Unidos pela

IATA e pela empresa de auditoria KPMG. Tal estudo decorreu da variação existente entre as demonstrações contábeis de um país a outro e da falta de credibilidade dos demonstrativos de muitas companhias aéreas.

Nessa pesquisa adotaram-se quatro das seis características apontadas pelo estudo por serem melhor aplicáveis à realidade brasileira. Foram elas:

a) tradução de empréstimos em moeda estrangeira em longo prazo,

b) contabilidade do programa de passageiros frequentes,

c) contabilidade dos custos de manutenção.

d) contabilidade do leasing das aeronaves.

Como continuação ao estudo foram confrontados os resultados encontrados nos itens anteriores. Os dados da VASPserão retirados das comparações pelos balanços patrimoniais terem sido encontrados apenas nos sites da BOVESPA e da CVM e não no site da empresa e em outros meios de divulgação. Os dados da VARIG não apresentaram saldos em investimentos ou arrendamentos mercantis exigíveis a longo prazo em nenhuma das divulgações entretanto, pelo método de divulgação encontrado na BOVESPA e na CVM, subentende-se que a última conta seja parte da conta empréstimos e financiamentos que foram devidamente evidenciados. A TAM foi a única a não apresentar dadosreferentes a dividendos a pagar, porém apresentou no subgrupo outras obrigações pelos dois métodos. A GOL não forneceu dados para as debêntures e provisões de imposto de renda e contribuição social assim como a VASP e a VARIG, empréstimos e financiamentos a longo

prazo em ambas as demonstrações e lucros/prejuízos acumulados pela BOVESPA e CVM. Nas demonstrações financeiras encontradas emsites e jornais os lucros ou prejuízos acumulados não são apresentados no balanço patrimonial consolidado, todavia são nas demonstrações das mutações do patrimônio líquido. Pela BOVESPA e CVM sãodivulgadoscomo parte integrante do balanço patrimonial.

Na atual situação econômica mundial, as empresas devem se preocupar com a apresentação de suas informações financeiras e operacionais ao público. Evidenciar os relatórios anuais das companhias é uma grande vantagem, pois auxiliará seus usuários com as informações precisas e relevantes.

Bibliografia:

Fonte: http://www.intrabase.com/noticias.html (acesso em 02/09/2011)

Fonte: www.congressousp.fipecafi.org/artigos22005/238.pdf (acesso em 02/09/2011)

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