Trabalho De Estatistica -ANA LUIZA RAMOS ANDRADE

Os conceitos de estatística atualmente são utilizados em quase todos os campos científicos e industriais, devido ao seu alto valor indutivo. A estatística descritiva é muito importante para a síntese e, consequentemente, interpretação de dados em grande quantidade. No presente trabalho, fez-se uso desta importante ferramenta para realçar um estudo realizado a partir de um estudo de caso e dados fornecidos pela Ásia, Inc., sobre o crescente número de pessoas que optam pela graduação em MBA (Master Bisiness Administration).

Palavras-chave: Desvio padrão, média, mediana, medida descritiva.

1. INTRODUÇÃO

A estatística é uma importante ferramenta quando precisamos realizar análise de dados. De um modo geral, usa-se a estatística para, a partir de uma amostra – “subconjunto de membros selecionados de uma população” (TRIOLA, 2008, p. 4) – adquirir conhecimento descritivo de uma dada população – “coleção completa de todos os elementos (escore, pessoas, medidas e outros) a serem estudados” (TRIOLA, 2008, p. 4).

Quanto à definição, segundo Levine (2008, p. 2) “Estatística é o ramo da matemática que transforma dados em informações úteis para indivíduos responsáveis pela tomada de decisão”. Já segundo Triola (2008, p.5):

Estatística é um conjunto de métodos para o planejamento de estudos e experimentos, obtenção de dados e consequentemente organização, resumo, apresentação, análise, interpretação e elaboração de conclusões baseadas nos dados.

“O objetivo da estatística é, em grande parte, o uso de dados amostrais para se fazerem interferências (ou generalizações) sobre uma população inteira”. (TRIOLA, 2008, p. 5)

Pode-se dividir a Estatística em dois ramos: Estatística indutiva e Estatística descritiva. A estatística descritiva é a parte responsável pela analise e interpretação de dados.

A estatística descritiva, cujo objetivo básico é o de sintetizar uma série de valores de mesma natureza, permitindo dessa forma que se tenha uma visão global da variação desses valores, organiza e descreve os dados de três maneiras: por meio de tabelas, de gráficos e de medidas descritivas. (GUEDES et al., 2005)

É necessário ter conceitos bem definidos, além dos métodos aplicados para obter-se bons resultados numa análise estatística.

1. DESENVOLVIMENTO

O conceito de algumas medidas estatísticas é importante para o desenvolvimento do presente trabalho, por isso, descreveremos, com base em referências bibliográficas confiáveis, algumas destes conceitos.

Segundo Levine(2008), a média aritmética é a medida posição central mais comum. Na média aritmética todos os valores desempenham igual papel. No conjunto de dados, a média aritmética serve como um “ponto de equilíbrio”. Para obtê-la somam-se todos os valores numéricos observados para uma variável em um conjunto de dados, dividindo esse total pelo número de valores no conjunto de dados.

Ainda segundo Levine (2008) a mediana é o valor que ocupa a posição central em um conjunto de dados de ordem crescente. Ou seja, dividindo os valores em duas partes iguais, a quantidade de valores menores que mediana é igual à quantidade de valores maiores que a mesma. A amplitude é a medida descritiva numérica mais simples para a variação em um conjunto de dados. É igual ao maior valor menos o menor valor.

A média é muito sensível a valores extremos de um conjunto de observações, enquanto a mediana não sofre muito com a presença de alguns valores muito altos ou muito baixos. A mediana é mais robusta do que a média. Devemos preferir a mediana como medida sintetizadora quando o histograma do conjunto de valores é assimétrico, isto é, quando há predominância de valores elevados em uma das caudas. (BERTOLO, 2011)

Segundo Morettin e Bussab (2004, p. 38 e 39) “sendo a variância uma medida de dimensão igual ao quadrado da dimensão dos dados [...], pode causar problema de interpretação. Costuma usar-se, então, o desvio padrão[1], que é definido como a raiz quadrada positiva da variância”.

A partir dos dados fornecidos pela tabela 3.16 (em anexo), calcularam-se algumas medidas numéricas descritivas, tais como média, desvio padrão, mediana etc., com o intuito de melhor interpretar tais dados, com base na teoria estatística. A seguir estão descritos os valores encontrados e as devidas interpretações referentes a cada variável:

Tabela 1.1 Distribuição de frequência das Escolas de Administração

que aplicaram o teste de Admissão

Frequência Frequência Relativa Frequência %

SIM 14 0,56 56

NÃO 11 0,44 44

TOTAL 25 1,00 100

A maioria das Escolas de Administração aplicam o teste de Admissão em graduação de negócios.

Tabela 1.2 Distribuição de frequência das Escolas de Administração que exigem o exame de inglês

Frequência Frequência Relativa Frequência %

SIM 8 0,32 32

NÃO 17 0,68 68

TOTAL 25 1,00 100

O exame de inglês só é exigido em 32% das escolas, portanto não falar inglês não e´ um problema.

Tabela 1.3 Escolas de Administração que possuem alunos com experiência profissional

Frequência Frequência Relativa Frequência %

SIM 19 0,76 76