Ataps De Estatistica

DESENVOLVIMENTO

ETAPA 1

Conceito

Estatísticas é uma coleção de métodos para planejar experimentos, obter e organizar dados resume-los, analisa-los e deles conclusões. (Trida, 1999).

Conhece como ciências das estatísticas, ou simplesmente estatística, o conjunto de técnicas e métodos de pesquisa que entre outros tópicos envolve o planejamento do experimento a ser realizado, a coleta qualificada dos dados, a inferência, o processamento, a análise e a disseminação das informação.

População: qualquer conjunto de informações que tenha entre si característica comum que delimite os elementos pertencentes a ela.

Amostra: subconjunto de elementos pertencentes a uma população.

Variável: dados referentes a uma característica de interesse coletadas a partir de uma amostra.

Objetivos

 .sumarizar a coleção de observação;

 .descrever o conhecimento de um dado assunto de forma matemática;

 .evitar manipulação de resultados;

 .dar “polimento” a publicações;

 .analisar a coleção de dados;

 .determinar correlações;

 .saber o grau de certeza das conclusões tiradas;

O desenvolvimento e o aperfeiçoamento de técnicas estatísticas de obtenção e analise de informações permite o controle e o estudo adequado de fenômenos, fatos, eventos e ocorrências em diversas áreas do conhecimento.

Apesar de ser recente na área de pesquisa, ela remonta á antiguidade, onde as operações de contagem populacional já eram utilizadas para obtenção de informações sobre habitantes, riquezas, e poderio militar dos povos.

Após a idade média, os governantes da Europa Ocidental, preocupados com a difusão de doenças endêmicas, que poderiam devastar populações e também acreditando que o tamanho poderia afetar o poderio militar e politico de uma nação. Começaram então obter e armazenar informações sobre batizados, casamentos e funerais.

Entre os séculos XVI e XVIII as nações, com aspirações mercantilistas, buscou o poder econômico como forma de poder politico assim os governantes viram a necessidade de coletar informações estatísticas referentes a variáveis econômicas tais como: comercio exterior, produção de bens e de alimentos.

Atualmente os dados estatísticos são obtidos, classificados e armazenados em meio magnético e disponibilizados em diversos sistemas de informações acessíveis a pesquisadores, cidadãos e organizações da sociedade podendo utiliza-los para o desenvolvimento de suas atividades.

As Aplicações da Estatística na Administração

Grande parte das informações divulgadas pelos meios de comunicação atuais provém de pesquisa e estudos estatísticos.

Os índices da inflação, de emprego e desemprego, divulgados e analisados pela mídia é um exemplo de aplicação de estatística no nosso dia a dia.

O IBGE (instituto brasileiro de geografia e estatística) a qual a escola de estatística esta vinculada, é o órgão responsável pela produção das estatísticas oficiais que subsidiam estudos e planejamentos governamentais no país. Os conceitos estatísticos tem exercido profunda influência na maioria dos campos do conhecimento humano.

Métodos estatísticos vêm sendo utilizados no aprimoramento de produtos agrícolas, no desenvolvimento de equipamentos espaciais, no controle do tráfego, na previsão de surtos epidêmicos bem como no aprimoramento de processos de gerenciamento, tanto na área governamental como na iniciativa privada. A estatística pode ser empregada como ferramenta fundamental em várias outras ciências. Na área médica, por exemplo, a estatística fornece metodologia adequada que possibilita decidir sobre a eficiência de um novo tratamento no combate à determinada doença.

Na Área Tecnológica

O advento da era espacial suscitou diversos problemas relacionados ao cálculo de posição de uma astronave, cuja solução depende fundamentalmente de conceitos e teorias estatísticas mais elaboradas, considerando que estas informações, como sinais de satélite são recebidas de forma incerta e ruidosa. As organizações modernas estão se tornando cada vez mais dependentes de dados estatísticos para obter mais informações essenciais sobre processos de trabalho e principalmente sobre a conjuntura econômica e social.

As informações são concisas, específicas e eficazes, fornecendo assim subsídios imprescindíveis para obter as tomadas de decisão. Neste sentido, a estatística fornece ferramentas importantes para que as empresas e instituições possam definir melhor suas metas, avaliar sua performance, identificar seus pontos fracos e melhorar seus processos.

O mercado de trabalho

A diversidade de atuação é um dos grandes atrativos da Estatística, que pode promover a melhoria da influência e também a solução de vários problemas práticos importantes em quase todas as áreas do saber: das ciências naturais ás sociais. A seguir algumas áreas em que a atuação do estatístico adquire maior relevância, bem como as principais atribuições desse profissional.

Na Indústria

No planejamento industrial, a atuação do estatístico começa nos estudos de implantação de uma fabrica até a avaliação das necessidades de expansão industrial; na pesquisa e desenvolvimento de técnicas, produtos e equipamentos; nos testes de produtos; no controle de qualidade e quantidade; no controle de estoques; na avaliação de desempenho das operações; nas análises de investimentos operacionais; nos estudos de produtividade; na previsão de acidentes de trabalho; no planejamento de manutenção de máquinas, etc.

Área de Recursos Humanos

Na área de RH, o estatístico realiza pesquisa de compatibilização entre os conhecimentos e habilidades dos empregados e as atividades desenvolvidas por eles; estuda salários, as necessidades de treinamento, assim como a avaliação dos treinamentos realizados; propõe planos de avaliação de desempenho do quadro funcional; elabora planos de previdência complementar e de fundos de pensão; avalia planos de saúde, etc.

Universidade e Instituição de Pesquisas

O estatístico pode atuar como docente, ministrando disciplinas relacionadas á Estatística, pesquisando e desenvolvendo novas metodologias de análise estatísticas para os mais variados problemas práticos e teóricos. Pode ainda, assessorar pesquisadores de outras áreas, dando lhes suporte científico para que consigam tomar decisões acertadas dentro da variabilidade intrínseca de cada problema, auxiliando a escolha da metodologia científica a ser adotada.

Na Área Demográfica

O estatístico estuda a evolução e as características da população; estabelece tábuas de mortalidade; analisa os fluxos migratórios; estabelece níveis e padrões para testes clínicos; planeja e realiza experimentos com grupos de controle, para avaliação de tratamentos; desenvolve estudos sobre a distribuição e incidência de doença, etc.

Na Área de Marketing E Análise de Mercado

O estatístico tem um perfil adequado para trabalhar na monitoração e análise de mercado; nos sistemas de informações de marketing, na prospecção e avaliação de oportunidades; na análise e desenvolvimento de produtos, nas decisões relativas a preços, previsão de vendas, logística da distribuição e nas decisões de canais; no desenvolvimento e avaliação de campanhas publicitárias e etc.

Na Área Financeira e Bancária

Nessa área o estatístico pode atuar no departamento de seguros e análise atuarial, na avaliação e seleção de investimentos, no estudo e desenvolvimento de modelos financeiros; no desenvolvimento de informações gerenciais; na definição, análise e acompanhamentos de carteiras de investimentos; nas análises de fluxo de caixa; na avaliação e projeção de indicadores financeiros; na análise das demonstrações contábeis; no desenvolvimento e acompanhamento dos produtos e serviços financeiros. O objetivo dessa empresa era analisar a qualidade e a capacidade de produção na indústria, visando identificar características de processo, como melhorias dos funcionários e colaboradores responsáveis pelo monitoramento do processo na empresa. Utilizando alguns tipos de gráficos de controle já consagrados na literatura.

Entre eles o gráfico de controle para individuais; o gráfico de amplitude móvel, o gráfico da média móvel exponencialmente ponderada e o gráfico da soma cumulativa e o índice da capacidade do processo.

Esse trabalho foi realizado com sucesso, através de estudos e análises estatísticos sobre os dados e possivelmente construíram as informações transmitidas pela empresa.

ETAPA 2

Processo de Coletas de Dados Estáticos

O Controle Estatístico de Processos (CEP) é uma ferramenta da qualidade utilizada nos processos produtivos de serviços com o objetivo de fornecer informações para um diagnóstico mais eficaz na prevenção e detecção de defeitos problemas nos processos avaliados e consequentemente auxilia no aumento da produtividade, resultados da empresa, evitando desperdício de matéria prima, insumos e produtos.

A fase da coleta de dados inicia quando é definido o tipo de estudo que será feito sobre uma população sendo assim surgem algumas perguntas.

 O que quero medir?

 Porque quero medir?

 Qual o resultado esperado?

 O que estou medindo realmente é o que preciso medir?

 Existem fatores externos e internos que podem influenciar nas respostas?

 Os dados coletados são confiáveis?

 Existem desvios não analisados ou fatores importantes descontados?

Respondendo essas perguntas passamos a fase do projeto que é buscar informações coerentes e que realmente possam ser validadas na estruturação do processo. Sendo assim encontramos novas perguntas:

 Quem?

 Como?

 Quando?

 Quais os recursos necessários?

 Responsável da coleta?

 A forma da coleta.

 Passamos a verificar o processo, período e recursos necessários.

Exigimos conhecimento por parte do coletor dos dados para ter certeza das informações necessárias.

As ferramentas de análise devem ser definidas também nessa fase, escolher, tipos de gráficos, programas e aplicativos para auxiliar na tomada de decisão. Caso haja dúvida sobre informações, deve ser feito um estudo aprofundado no processo em questão fazendo um levantamento de todas as fontes modificadoras do mesmo para assegurar que não existam lacunas no processo.

Métodos de amostragem

O procedimento para selecionar a amostra de indivíduos sobre os quais serão coletados, os dados deve ser tal que assegure sua representatividade em relação à população. Isso é importante para chegar a conclusões que sejam generalizáveis. A maioria dos manuais sobre metodologia de pesquisa, como aqueles mencionados no item “conceitos elementares de estatística”, costuma conter um capitulo sobre métodos de amostragem. Além disso, existem obras dedicadas completamente a amostragem, sendo um bom exemplo as de Kish (1972) e de Osuma (1991). Baseando-se nessas obras, podemos tentar classificar os principais métodos de amostragem em:

1. Probabilísticos

Os métodos probabilísticos de amostragem baseiam-se no principio da equiprobabilidade, ou seja, todos os indivíduos da população têm as mesmas probabilidades de fazerem parte da amostra, entre os métodos encontram-se os seguintes:

a. Aleatório simples

O procedimento utilizado consiste em: atribuir um número a cada individuo da população, a escolha é feita mediante um mecânico, geralmente por meio de tabelas de números aleatórios ou de algum sistema mecânico, geralmente por meio de tabelas de números aleatórios ou de algum outro procedimento similar. Atualmente, os computadores e muitas calculadoras de bolso podem gerar números aleatórios que servem para esse fim.

b. Aleatório sistemático

Seguem-se os seguintes passos: ordenam-se os indivíduos da população, calcula-se c = N/n, onde N é o número dos indivíduos da população, e n é o tamanho da amostra (c é um número inteiro). Escolha se um número inteiro “a”, compreendido entre 1 e c; o número “a” será o primeiro indivíduo se selecionado, os sucessivos indivíduos são: a + c, a + 2c , a +3c, ... Até chegar a n.

c. Aleatório estratificado

O processo consiste em:

Dividir a população em vários estratos; realizar uma amostragem dentro de cada estrato, por um dos outros procedimentos expostos aqui, decidir o número de indivíduos de cada estrato por: afixação simples: a total amostra é dividida por partes iguais; afixação proporcional: considera se a proporção de indivíduos de cada estrato leva se em conta a dispersão de dados.

d. Por conglomerados

A amostragem por conglomerados (cluster sampling) é utilizada quando os indivíduos da população constituem agrupamentos naturais, como, por exemplo, os alunos de uma turma. Neste caso, a unidade de amostragem não é o indivíduo, mas o conglomerado.

2. Não probabilísticos

Estes métodos selecionam os indivíduos, seguindo determinados critérios, buscando a representatividade da amostra resultante. Os principais são:

a. Por cotas

Neste método, às vezes chamado de “acidental”, fixam-se as “cotas”. Cada cota consiste em um número de individuo que reúnam determinadas condições. Um exemplo de cota pode ser de “20 indivíduos de 25 a 40 anos, casados e do sexo feminino da população de Canela (RS)”. Escolhem-se os primeiros encontrados que reúnam estas condições. Este método é muito utilizado nas pesquisas de opinião.

b. Opinático ou intencional

A seleção é feita por peritos, segundo critérios estabelecidos, de tal forma que assegure a representatividade da amostra.

c. Casual

O caso mais frequente deste procedimento é o de utilizar como amostra indivíduos aos quais se tem facilidade de acesso. Um caso particular é o da utilização de voluntários.

Amostragem polietápica

Na prática, muitas vezes, não se utilizam métodos de amostragem puros, mas sim uma combinação de diversos métodos, sequenciados em uma série de etapas. Por isso, chama-se de “amostragem polietápica”.

Amostra distorcida

Uma amostra distorcida é aquela que não representa a população. Os erros de amostragem ocorridos ao acaso podem produzir amostras distorcidas. Mais também pode haver amostras distorcidas intencialmente.

Pesquisa do café

Amostra nº1 Peso1 Amostra nº2 Peso2 Amostra nº3 Peso3

1 1002,5 34 1002,3 67 1005,5

2 1010,2 35 1005,5 68 1006,5

3 1005,4 36 1003,5 69 1004,5

4 1005,5 37 1004,5 70 1005,9

5 1003,5 38 1015,9 71 1004,5

6 1004,5 39 1008,6 72 1005,5

7 999,5 40 1004,5 73 1006,5

8 998,4 41 1008,5 74 1005,8

9 1004,5 42 998,5 75 1006,4

10 1009,1 43 995,5 76 1005,8

11 1015,5 44 998,6 77 1004,5

12 1004,4 45 997,5 78 1005,6

13 1004,5 46 996,8 79 1006,8

14 1000,4 47 999,9 80 1008,9

15 1006,5 48 1005,5 81 1014,2

16 1001,5 49 1004,5 82 1010,6

17 1000,2 50 1015,6 83 1011,5

18 1004,5 51 1008,2 84 1007,2

19 1004,8 52 1020,1 85 1012,5

20 1003,5 53 1021,2 86 1013,2

21 1004,8 54 1022,2 87 1012,4

22 1003,5 55 1004,5 88 1011,4

23 1005,8 56 1006,5 89 1004,5

24 1004,5 57 1005,5 90 1006,9

25 1006,2 58 1003,4 91 1004,8

26 1008,5 59 1004,5 92 1008,6

27 1004,5 60 1000,3 93 1007,5

28 1006,9 61 1006,5 94 1011,2

29 1007,5 62 1005,6 95 1013,5

30 1005,8 63 1004,5 96 1014,2

31 1003,6 64 1006,2 97 1007,1

32 1002,8 65 1004,8 98 1002,8

33 1003,2 66 1003,6 99 1003,5

100 1002,1

Quadro 1 Peso E Peso E Peso

Produto

 Café pingo de ouro em grãos cru de 1 kl (aroma e sabor).

 Fabricação: junho 2013.

 Validade: 2 anos.

 Pesagem 100 produtos de 1 kl.

 Tipo de balança: Eletrônica marca Toledo.

 Com selo produzir que contribui para o desenvolvimento industrial de Goiás.

 Fabricante: Café Rancheiro Agro Industrial Ltda.

 Endereço: Rua Vpid. Quadra 4 módulo 3,4,5 Bairro DAIA.

 Anápolis - GO CEP-75132-035.

Esses dados foram coletados no dia 09/09/2013, ás 10h35min no supermercado Atende Mais, situado na Avenida minas gerais s/n Bairro Jundiaí, Anápolis - Go.

Do fabricante

O café rancheiro é uma empresa que vem trazendo a mais moderna qualidade em seus produtos desde 1985. Focada em seus clientes tem uma linha com mais de cinco produtos e teores diferentes para alcançar total satisfação. E as marcas de sucesso são: café três poderes, café pingo de ouro, café doce e café anapolino.

Para atendê-los cada vez melhor mantém um rigoroso sistema de qualidade, com procedimentos que asseguram a excelência de seus produtos, agindo de acordo com este sistema visando oferecer uma contribuição técnica aos seus clientes. Então para que a coleta de amostra, de seus produtos para análise e avaliações internas ou órgãos de fiscalização seja eficaz, os procedimentos são seguros, as melhores safras são produtos selecionados e analisados em laboratório formando um blend com grande teor de qualidade para garantir a correta avaliação dos produtos Rancheira.

Da Pesquisa

Foi muito interessante essa pesquisa, além da realização e dos resultados somou muito para o grupo. Tivemos uma manhã muito proveitosa, descontraída onde colocamos a teoria em prática. Discutimos sobre os resultados todos positivos, foi observado à qualidade dos grãos, onde realmente todos sem nenhum defeito ou caruncho.

Então essa empresa está de parabéns, e acrescento também que a funcionária da mesma foi muito gentil contribuindo para a realização desta pesquisa.

ETAPA 3

Classes Frequência Absoluta Frequência Relativa Frequência Percentual Frequência Acumulada

995,5 | 999,4 6 0,06 6% 6

999,4 | 1003,3 12 0,12 12% 18

1003,3 | 1007,2 55 0,55 55% 73

1007,2 | 1011,1 12 0,12 12% 85

1011,1 | 1015,0 9 0,09 9% 94

1015,0 | 1018,9 3 0,03 3% 97

1018,9 | 1022,8 3 0,03 3% 100

Gráfico de Frequência Absoluta

Gráfico de Frequência Absoluta

ETAPA 4

Medidas de Tendência Central (ou de Posição)

Os valores numéricos de uma amostra ou população têm uma tendência a se agruparem em torno de um valor central. Assim sendo, podemos determinar um valor típico para representar os dados. Os valores mais comuns e mais conhecidos são:

a) Média Aritmética.

É obtida somando-se todos os valores e dividindo esse resultado pelo número total de elementos. Essa medida representa uma espécie de centro de gravidade dos valores, pois ela é altamente influenciada por valores extremos.

b) Mediana da amostra.

É o valor que divide uma amostra ordenada ao meio, em relação ao número de elementos da mesma.

c) Moda da amostra.

É o elemento que mais aparece na amostra.

Medidas de Dispersão

As medidas de posição (média, mediana, moda…) descrevem apenas uma das características dos valores numéricos de um conjunto de observações, o da tendência central. Porém, nenhuma delas informa sobre o grau de variação ou dispersão dos valores observados. Em qualquer grupo de dados os valores numéricos não são semelhantes e apresentam desvios variáveis em relação à tendência geral de média. As medidas de dispersão servem para avaliar o quanto os dados são semelhantes, descreve então o quanto os dados distam do valor central. Desse jeito, as medidas de dispersão servem também para avaliar qual o grau de representação da média.

As principais medidas de dispersão são:

 Amplitude total: é a diferença entre o valor maior e o valor menor de um grupo de dados;

 Soma dos quadrados: é baseada na diferença entre cada valor e a média da distribuição;

 Variância: é a soma dos quadrados dividida pelo número de observações do grupo menos 1;

 Desvio padrão: é expresso na mesma medida das variações (Kg, cm, m³…).

Medidas de Dispersão (ou de Variação)

São medidas que avalia o quanto uma distribuição de pontos se afasta ou se aproxima do valor da média. Essas medidas indicam a confiabilidade que podemos ter na média da distribuição. Quanto menor a dispersão, mais confiável é o valor médio. As medidas mais comuns são:

1) Desvio Médio (DM)

Pode ser dado pela fórmula, onde x são os valores da amostra, é a sua média, f é a frequência (no de repetições) do elemento na amostra e n, o tamanho da amostra.

2) Variância (V)

 Pode ser dado pela fórmula

 Cálculo da média salarial

 Cálculo da variância

3) Desvio Padrão (DP)

É a raiz quadrada da variância.

4) Coeficiente de Variação (CV)

É uma medida relativa de dispersão. A dispersão, através do desvio padrão, é comparada com a sua média.

Amostra Peso Amostra Peso Amostra Peso

1 1002,5 33 1003,2 65 1004,8

2 1010,2 34 1002,3 66 1003,6

3 1005,5 35 1005,5 67 1005,5

4 1005,5 36 1003,5 68 1006,5

5 1003,5 37 1004,5 69 1004,5

6 1004,5 38 1015,9 70 1005,9

7 999,5 39 1008,6 71 1004,5

8 998,4 40 1004,5 72 1005,5

9 1004,5 41 1008,5 73 1006,5

10 1009,1 42 998,5 74 1005,8

11 1015,5 43 995,5 75 1006,4

12 1004,5 44 998,6 76 1005,8

13 1004,5 45 997,5 77 1004,5

14 1000,4 46 996,8 78 1005,6

15 1006,5 47 999,9 79 1006,8

16 1001,5 48 1005,5 80 1008,9

17 1000,2 49 1004,5 81 1014,2

18 1004,5 50 1015,6 82 1010,6

19 1004,8 51 1008,2 83 1011,5

20 1003,5 52 1020,1 84 1007,2

21 1004,8 53 1021,2 85 1012,5

22 1003,5 54 1022,2 86 1013,2

23 1005,8 55 1004,5 87 1012,4

24 1004,5 56 1006,5 88 1011,4

25 1006,2 57 1005,5 89 1004,5

26 1008,5 58 1003,4 90 1006,9

27 1004,5 59 1004,5 91 1004,8

28 1006,9 60 1000,3 92 1008,6

29 1007,5 61 1006,5 93 1007,5

30 1005,8 62 1005,6 94 1011,2

31 1003,6 63 1004,5 95 1013,5

32 1002,8 64 1006,2 96 1014,2

Desvio padrão 4,80 97 1007,1

Média 1006,12 98 1002,8

Moda 1004,05 99 1003,5

Mediana 1011,9 100 1002,1

Variância 23,03

Analisando os dados obtidos verificamos o seguinte:

O café está aprovado já que a variação permitida é de até 5% ou seja, +ou - 50g, nos valores abaixo o desvio é bem menor com uma amplitude de 5 gramas ou 0,5% mas nos valores acima a amplitude chega à 22,2 g e a variação dos resultados faz com que o desvio padrão fique com um valor relativamente alto.

Chegamos a seguinte conclusão o processo atende a característica de valores máximos e mínimos, mas poderiam ser mais bem distribuídos. Ou seja, o processo poderia melhorar e os valores poderiam chegar mais próximos da média.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Após ser proposta a pesagem de 100 pacotes de café definimos o seguinte, a amostragem aleatória (casual) simples, pois a população é homogênea em relação às variáveis peso e café, pois escolhemos café de apenas uma marca e de apenas um tipo de embalagem 1000g também verificamos que a embalagem tem em torno de 18 gramas e subtraímos este valor do processo, portanto trabalhamos apenas com o peso liquido do café.

Após a coleta de dados elencamos os resultados em uma planilha do Excel e fizemos os cálculos com o programa e com calculadora financeira e os dados coincidiram.

Para o calculo de classes utilizamos o seguinte procedimento:

Formula de Sturges

K=1 +3,22 log n

K=1+3,22 x 2

K=7,44 ou seja 7 classes

Analisando os dados verificamos que o valor mínimo foi 995,5 g e o máximo 1022,2 calculando verificamos que a amplitude é de 26,7 e assim dividindo-se pelo numero de classes obtivemos o intervalo de cada classe que é 3,9 gramas tivemos de ajustar para que pudesse ajustar os valores.

Criamos um quadro com a frequência absoluta e relativa e com a porcentagem, ficaram fácil estes cálculos, pois a população foi de apenas 100 amostras. Não tivemos problemas para utilizarmos estas ferramentas, pois o processo foi muito simples. Sendo assim não tivemos problemas para a execução dos processos solicitados no nosso trabalho. Chegamos ao objetivo e esperamos que tenhamos chegado ao resultado do proposto pelo trabalho.

REFERÊNCIAS

BOWERSOX, Donald J, CLOSS, David J. Logística empresarial: o processo de integração da cadeia de suprimento. 1 ed., 9 reimpr. São Paulo,: Atlas, 2010.

CHING, Hong Yuh. Gestão de estoques na cadeia de logística integrada: Supply Chain. 2 ed. São Paulo: Atlas, 2001.

MARTINS, Petrônio Garcia, ALT Paulo Renato Campos. Administração de materiais e recursos patrimoniais, São Paulo: Saraiva, 2000

CORONADO, Osmar. Logística Integrada: Modelo de Gestão. São Paulo: Atlas, 2007.

GUINDANI, Ari. Planejamento estratégico orçamentário. Paraná: Aibpes Brasil, 2011.

BERTAGLIA, Paulo Roberto. Logística e Gerenciamento da Cadeia de Abastecimento. São Paulo: Saraiva 2003.

LARSON, Ron.; FARBER, Betsy. Estatística Aplicada. 4ª ed. São Paulo: Pearson - Prentice Hall,

2010.

Introdução à estatística, RAFAEK BISQUEIRA, CASTELLÁ e MATÍNEZ Editora ARTMED 2004.