ATPS Estatística: Introdução à Estatística Descritiva

ATPS Etapa 1: Relatório

1. Introdução à Estatística Descritiva

Com o passar do tempo a estatística deixou de ser vista como algo simples, que servia apenas para compilar dados em tabelas e gráficos e passou a ser tratado com uma abordagem científica, a qual organiza, analisa e interpreta dados de forma a facilitar tomadas de decisões.

A palavra Estatística deriva-se do latim “status”, sendo seu significado Estado.

Esta ciência divide-se em dois ramos, a estatística descritiva representa um conjunto de dados por meio de tabelas e gráficos que resumem tais informações, a estatística inferencial utiliza-se da teoria das probabilidades para se concluir sobre um determinado grupo o qual representa uma população.

Para haver uma representação estatística, há necessidade de se coletar dados que provém de observações, contagens, mediações ou respostas.

Os conjuntos de dados utilizados na estatística são chamados de população quando é a coleção de todos os dados e de amostra quando os resultados se refere a um subgrupo da população.

Uma característica populacional é descrita por um parâmetro enquanto a estatística é descritiva numericamente por uma amostra.

Os tipos de dados podem qualitativos quando as entradas não são numéricas e consistem e rótulos e atributos. E podem ser quantitativos quando as entradas são contagens ou numéricas.

Para estabelecer a significância dos dados estatísticos, são utilizados níveis de mensuração que são: nominal, ordinal, intervalar e racional.

O nível de mensuração nominal é qualitativo, o qual não são utilizados cálculos matemáticos, já os níveis ordinais podem ser tanto qualitativos quanto quantitativos.

No nível de mensuração intervalar pode se calcular diferenças a serem consideradas, entre as entradas de dados e um zero não é inerente, no nível de mensuração racional podemos ver as semelhanças com o intervalar, a única diferença é que um registro nulo é um zero inerente.

Quanto as coletas de dados, existem quatro tipos, sendo eles: Estudo Observacional, onde um interesse da parte populacional é observado por um pesquisador sem mudar as condições existentes, ou seja, não influência as respostas. A Realização de um experimento, o pesquisador aplica um tratamento e observa as respostas. Na Simulação, utiliza-se um modelo matemático ou físico, o qual reproduzem situações ou processos humanamente impraticáveis e o último o Levantamento ou Pesquisa de Mercado, consiste em questionário feitos para pessoas.

No Planejamento experimental existem três elementos que devem ser atentamente observados: controle, aleatorização e replicação, pois se tais cuidados não forem muito bem observados, podem ocorrer uma variedade de fatores que podem arruinar toda a pesquisa.

Uma variável que causa a perda de uma pesquisa é a Confouding, que ocorre quando o pesquisador não consegue chegar a uma conclusão sobre a pesquisa, por existir mais de uma variável que acaba confundindo-os.

Outro fator é o Efeito Hawthorne, que se caracteriza pela mudança de postura dos pesquisados, ou seja, faz se comportar de maneira diferente ao comportamento que sempre tem, por estarem sendo analisados.

Todos estes fatores devem ser muito bem observados e estudados, para que se chegue a uma conclusão e uma análise bem-sucedida.

Para garantir a sobrevivência em um mundo globalizado e altamente competitivo, a empresas buscam profissionais com alto conhecimento estatístico, para que consigam solucionar os problemas da organização e ter um diferencial nos processos decisórios, pois é através de conhecimentos estatísticos, que se encontram muitas vezes as falhas de planejamento e encontram a correção necessária.

Tabela 1- Tempo de vida útil de duas marcas de lâmpadas de 100 watts (em horas)

Lâmpada Marca A	Lâmpada Marca B
684	697	720	773	821	819	836	888	897	903
831	835	848	852	852	907	912	918	942	943
859	860	868	870	876	952	959	962	986	992
893	899	905	909	911	994	1004	1005	1007	1015
922	924	926	926	938	1016	1018	1020	1022	1034
939	943	946	954	971	1038	1072	1077	1077	1082
972	977	984	1005	1014	1096	1100	1113	1113	1116
1016	1041	1052	1080	1093	1153	1154	1174	1188	1230

1. Diagrama de Caule e Folha

Lampadas da marca A: Chave 109/3= 1093		Lampadas da marca B: Chave 123/0= 1230
Caule	Folha			Caule	Folha
68	4			81	9
69	7			82
70				83	6
71				84
72	0			85
73				86
74				87
75				88	8
76				89	7
77	3			90	37
78				91	28
79				92
80				93
81				94	23
82	1			95	29
83	15			96	2
84	8			97
85	229			98	6
86	08			99	24
87	06			100	457
88				101	568
89	39			102	02
90	59			103	48
91	1			104
92	2466			105
93	89			106
94	36			107	77
95	4			108	2
96				109	6
97	127			110	0
98	4			111	336
99				112
100	5			113
101	46			114
102				115	34
103				116
104	1			117	4
105	2			118	8
106				119
107				120
108	0			121
109	3			122
				123	0