Análise Matriz SWOT

UNIVERSIDADE ANHANGUERA - UNIDERP

CENTRO DE EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA

Curso: Administração

Professora EAD: Ma. Ivonete Melo De Carvalho

ESTATÍSTICA

Discentes:

INTRODUÇÃO

Os numeros-índices são medidas estatísticas frequentemente usadas por administradores, para comparar grupos de variáveis relacionadas entre si e obter um quadro simples e resumidodas 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:

a) variações ocorridas ao longo do tempo;

b) diferenças entre lugares;

c) diferenças entre categorias semelhantes, tais como produtos, pessoas, organizações etc.

• Conceito de Estatística

O que modernamente se conhece como ciências estatísticas, ou seja simplesmente estatísticas,e um conjunto de técnicas do experimento a ser realizado, a coleta dos dados, qualificados, a inferência ou processamento a analise e a disseminação das informação. Permite um controle e um adequado, e tem por objetivo fornecer métodos e técnicas para lidarmos, com essas situações.

Grande parte dessas informações atuam em pesquisas e estudos estatístico, ou seja índice da infração, de emprego e desemprego, isso é um exemplo da estatística do nosso dia-a-dia.

Também é um uso fundamental para os científicos, esta tornando cada vez mais dependentes de dados para obter informações nesses processos, na sua economia e social, a estatística Le fornece ferramentas importantes para que as empresas e instituições possam definir melhor suas metas, performance identificar os pontos fracos e atuar melhor esses processos. Já no mercado de trabalho isso e um grande atrativo, promover a melhoria com eficiência, e resolvendo os problemas, por exemplo nas industrias com suas implantações, produtos , equipamentos, no controle e estoques na prevenção de acidentes entre outros etc...

Já na área de RH isso ocorre para o conhecimento e habilidades e treinamentos com avaliação e seus desempenhos e previdências.

A estatística aplicada na ADM não se limita em somente compilar tabelas de dados e ilustrar graficamente, e sim a planejar a obtenção de dados, interpretar e analisar os dados obtidos e apresentar os resultados de maneira a facilitar a tomar decisões razoáveis.

Podemos dividir a estatística de duas formas a estatística descritiva e a inferência estatística. Essa diferença relata a forma desses conjuntos de dados em tabelas e gráficos, e resumir essas informações ao contrario a inferência que baseia na teoria das probabilidades e estabelecer conclusões .

Escolhemos um Supermercado em Campo Verde e um determinado café. Montamos uma planilha com duas colunas por amostra e peso (figura 1) e, decidimos que faríamos em dois dias 20/08/12 e 21/08/12 por amostragem de 100 pacotes de café dividida em 50 pacotes por dia, para conseguirmos uma maior confiabilidade nos dados resumimos

AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr)

01 1,002 26 1,000 51 1,002 76 1,000

02 1,000 27 1,002 52 1,000 77 1,002

03 0,998 28 1,000 53 0,998 78 1,000

04 1,000 29 1,002 54 1,000 79 1,002

05 1,002 30 0,998 55 1,002 80 0,998

06 1,002 31 1,000 56 1,002 81 1,000

07 1,002 32 0,998 57 1,002 82 0,998

08 1,002 33 1,000 58 1,002 83 1,000

09 1,000 34 1,000 59 1,000 84 1,000

10 1,000 35 1,002 60 1,000 85 1,002

11 1,000 36 1,000 61 1,000 86 1,000

12 1,000 37 0,998 62 1,000 87 0,998

13 1,000 38 1,002 63 1,000 88 1,002

14 1,002 39 0,998 64 1,002 89 0,998

15 1,000 40 1,004 65 1,000 90 1,004

16 1,000 41 1,002 66 1,000 91 1,002

17 1,000 42 1,002 67 1,000 92 1,002

18 1,000 43 0,996 68 1,000 93 0,996

19 1,004 44 1,002 69 1,004 94 1,002

20 1,000 45 1,002 70 1,000 95 1,002

21 1,000 46 1,000 71 1,000 96 1,000

22 1,002 47 1,000 72 1,002 97 1,000

23 1,000 48 1,002 73 1,000 98 1,002

24 1,000 49 0,998 74 1,000 99 0,998

25 1.000 50 1,000 75 1,000 100 1,000

os dados por classe para melhor interpretação dos dados.

AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr) AMOSTRA PESO (Gr)

01 1,002 26 1,000 51 1,002 76 1,000

02 1,000 27 1,002 52 1,000 77 1,002

03 0,998 28 1,000 53 0,998 78 1,000

04 1,000 29 1,002 54 1,000 79 1,002

05 1,002 30 0,998 55 1,002 80 0,998

06 1,002 31 1,000 56 1,002 81 1,000

07 1,002 32 0,998 57 1,002 82 0,998

08 1,002 33 1,000 58 1,002 83 1,000

09 1,000 34 1,000 59 1,000 84 1,000

10 1,000 35 1,002 60 1,000 85 1,002

11 1,000 36 1,000 61 1,000 86 1,000

12 1,000 37 0,998 62 1,000 87 0,998

13 1,000 38 1,002 63 1,000 88 1,002