A ESTATÍSTICA E ANÁLISE DE DADOS

ESTATÍSTICA E ANÁLISE DE DADOS

Por que estudar Estatística?

Como nosso mundo cresce em complexidade, fica cada vez mais difícil tomar decisões inteligentes com base em tantas informações. Frequentemente essas decisões devem ser tomadas antes de obtermos o conhecimento necessário e na presença de uma incerteza considerável. Assim a estatística torna-se essencial no processo de tomadas de decisões por ser útil na avaliação de diversas oportunidades possíveis.

Os estudos estatísticos são muito importantes em situações de planejamento, coleta de dados, organização de informações, análise de informações coletadas, interpretação e divulgação de dados e resultado.

O que é estatística?

O termo estatística vem da palavra Estado e foi utilizado originalmente para denominar levantamento de dados, cuja finalidade era orientar o Estado em suas decisões.

Estatística é um conjunto de métodos e processos quantitativos que serve para estudar e medir os fenômenos coletivos.

A estatística compreende em: Estatística descritiva, a teoria da probabilidade e inferência.

Estatística descritiva -> Utiliza os números para descrever fatos, Compreende na organização, o resumo e, em geral, a simplificação de informações que podem ser muito complexas.

A finalidade é tornar as coisas mais fácies de entender, de relatar e de discutir.

Teoria da probabilidade -> É útil para analisar situações que envolvem o acaso tendo a função de mostrar a chance de ocorrência de um evento.

Inferência -> Diz respeito a análise e interpretação e dados amostrais. Amostragem é efetuar determinada mensuração sobre uma parcela pequena, mas típica, de determinada população e utilizar essa informação para fazer inferência sobre a população total.

Os três ramos da estatística utilizam o método científico, que consiste das cinco etapas básicas seguintes:

1. Definir cuidadosamente o problema. Certificar-se de que é claro a finalidade de um estudo ou análise.

2. Formular um plano para a coleta dos dados adequados.

3. Coligir os dados.

4. Analisar e interpretar os dados.

5.Relatar as conclusões de maneiras que sejam facilmente entendidas por quem for usar na tomada de decisões.

Definições Básicas:

1. População -> É o conjunto de todos os elementos que o pesquisador deseja investigar

2. Parâmetro -> É uma medida ou característica que descreve o população que o pesquisador deseja investigar.

3. Amostra -> É uma parte da população que é selecionada para estudo, pois a população é muito grande para ser analisada.

Tipos de Dados.

Os dados de um estudo estatísticos são chamados de variáveis.

1. Variável -> Característica da população que está sendo analisada no estudo estatístico.

1.1. Variável discreta -> São aquelas que assumem valores inteiros. Os dados discretos são o resultado da contagem do número de itens. Ex: Número diário de clientes, número de alunos em sala, defeito num carro, etc.

1.2. Variável contínua -> São aquelas que podem assumir qualquer valor num intervalo contínuo. Ex: Altura, peso, comprimento, espessura, velocidade, temperatura, etc.

1.3. Variável quantitativa -> São aquelas inerentes a números.

1.4. Variável qualitativa -> São aquelas inerentes a categorias. Ex: Sexo, cor dos olhos, campo de estudo, desempenho.

MEDIDA DE TENDÊNCIA CENTRAL

As medidas de tendência central são usadas para indicar um valor que tende a tipificar, ou a representar melhor, em conjunto de números. As três medidas de tendência central são a média, a mediana e a moda.

MÉDIA ARITMÉTICA.

È a mais comum e a mais intuitivas das medidas de posição.

Tem uso generalizado, ou seja, se aplica a um grande número de situações práticas.

Deve ser empregada com cuidado, pois, sofre influencia de todos os valores presentes na série.

Representação da média.

Para umas Amostra ( X )

Para uma População ( µ )

Cálculo da média Aritmética.

a) Série simples = lista de dados = dados brutos.

A Média aritmética de uma amostra de “n” observações X1, X2......Xn, será

X =

A Média aritmética de uma população de N observações será.

µ =

A diferença entre a média amostral e populacional meramente conceitual.

b) Séries Agrupadas = Tabelas – Variável Discreta.

Nas séries agrupadas, ou seja, quando os dados relativos