UNIP EAD - Estatística - Unidade II - Resumo

Estatística - Unidade 2

3 Tabelas de frequência e seus gráficos

Análise de dados por tabelas de frequência;

As tabelas de dados brutos, embora tragam todas as características do conjunto, não permitem que tenhamos entendimento dele, como a tabela da unidade I, com 12 clientes, é só um amontoado de dados sem significado, imagine em pesquisas reais que podem ter milhões de pessoas, para os dados virarem informação é preciso analisa-los.

Para saber qual informação a tabela de dados brutos esconde basta contar quantas vezes cada valor aparece, a primeira análise é a construção de tabelas de frequência para cada uma das variáveis, as quais agrupam os dados com valores iguais em uma mesma classe e dão a frequência que cada valor ou intervalo aparece no conjunto.

Para tabela de frequências tomam-se os valores possíveis da variável e contam-se quantas vezes cada um aparece, também é comum calcular a frequência relativa, qual o percentual relativo de cada valor.

3.1 Construção de tabelas

Vamos construir tabelas de frequência e de freq. Relativa para os dados de vendas de suco.

3.1.1 Variável “sabor”

Valores possíveis: caju, maracujá e uva;

É usual chamar os valores de x;

Teremos: x, = caju, x2 = maracujá, x3 = uva;

Pelo fato de ser nominal, não há ordem a ser seguida, para facilitar sua localização ordena-se os valores alfabeticamente;

Clientes: 2 compraram suco de caju, 6 maracujá e 4 uva;

Chamando as frequências de f, teremos: f, =2, f2 = 6, f3 = 4;

As frequências relativas serão o percentual de cada sabor;

Ou seja: f,=100*2/12, f2 = 100*6/12, f3 = 100*4/12;

Resultados a partir da primeira casa decimal: f,=16,7%f2 = 50,0%, f3 = 33,3%;

Além disso temos a qtde. total de dados;

Então temos a tabela 2:

Xi	Fi	Fi(%)
Caju	2	16,7
Maracujá	6	50
Uva	4	33,3
total	12	100

Frequências e frequências relativas para variável “sabor”.

Essa nova tabela em comparação a anterior nos mostra muito mais rápido as preferencias de sabor dos clientes.

3.1.2 Variável “tamanho”

Fazendo o mesmo da anterior, temos a tabela 3, atente para o detalhe: como a variável é ordinal, a tabela deve seguir a ordem natural dos valores, do menos para o maior: x, = P, x2 = M e x3 = G;

Xi	Fi	Fi(%)
Pequeno	3	25
Médio	5	41,67
Grande	4	33,33
Total	12	100

 3.1.3 Variável “preço”

A mesma coisa, como é continua, não é possível determinar antes os valores possíveis, pois são inúmeros, não inclui frequências relativas por questão de concisão;

Tabela 4 - tabela sem perda de informações;

Xi	Fi
1,20	1
1,35	1
1,50	2
1,75	3
2,00	1
4,80	1
4,95	1
5,00	1
5,30	1
Total	12

É “sem perda de informações” pois cada valor individual é representado, nesses casos é apropriado utilizar intervalos de valores no luar de individuais, utilizamos intervalos de 1 em 1 R$, para não haver dúvidas da colocação ao final de cada intervalo refere-se a 99 centavos;

Tabela 5 – “preço”, com agrupamento de intervalos.

Preço	Frequência
1,00-1,99	7
2,00-2,99	1
3,00-3,99	0
4,00-4,99	2
5,00-5,99	2
Total	12

Olhando a nova tabela nota ter maior compras dos artigos mais baratos, o que não ficava claro anteriormente.

3.1.4 Variável “vendas”

Usamos um procedimento similar ao anterior, sem perdas de informação, como é discreta, podemos admitir que os valores xi serão números inteiros entre 1 e 12;

Tabela 6

Xi	Fi
1	4
2	0
3	1
4	2
5	0
6	1
7	0
8	2
9	1
10	0
11	0
12	1
Total	12

Novamente a tabela traz dados dispersos pelos valores, construímos então intervalos, note que isso requer escolha, diferentes escolhas geram diferentes leituras, por exemplo construímos 2 tabelas com intervalos diferentes:

Tabela 7 – agrupamento de intervalos de tamanho 5;

Xi	Fi
1-5	7
6-10	4
11-15	1
Total	12

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