Estatística Etapa 1 E 2

Introdução

Este trabalho nos possibilita um maior entendimento do conceito da Estatística Descritiva, definindo como organizar, descrever o conjunto de dados e compreendê-los. Nesse trabalho tentaremos aprender à importância da Estatística, para saber aonde queremos chegar, o que deve ser feito e sua sequência.Com tudo isso, objetivando a Estatística, com profissionalismo e dedicação para obter resultados plenamente satisfatórios hoje e amanhã.

Etapa 1 –

Passo 1

Subdivisões da Estatística

Os dados são coletados para responder uma pergunta do mundo real. Para respondê-la, é preciso estudar uma ou mais características de uma população de interesse. População é o conjunto de medidas características de interesse em todos os elementos que as apresentam. Se, por exemplo, estamos avaliando as opiniões de eleitores sobre os candidatos a presidente, a população da pesquisa seria constituída pelas opiniões declaradas pelos eleitores em questão.

Como o interesse maior está na população, o ideal seria pesquisar toda a população, em suma, realizar um censo (Como o IBGE faz periodicamente no Brasil). Contudo, por razões econômicas ou práticas (para obter rapidamente a informação ou evitar a extinção ou exaustão da população), nem sempre é possível realizar um censo; torna-se, então, necessário pesquisar apenas uma amostra, um subconjunto finito e representativo da população.

Uma das principais subdivisões da Estatística justamente é a Amostragem, que reúne os métodos necessários para coletar adequadamente amostras representativas e suficientes para que os resultados obtidos possam ser generalizados para a população de interesse.

Após a coleta dos dados, por censo ou amostragem, a Análise Exploratória de Dados permite apresentá-los e resumi-los de maneira que seja possível identificar padrões e elaborar as primeiras conclusões a respeito da população. Em suma, descrever a variabilidade encontrada. Se a pesquisa foi feita por censo, basta realizar a análise exploratória de dados para obter as conclusões.

Posteriormente, através da Inferência Estatística, é possível generalizar as conclusões dos dados para a população, quando os dados forem provenientes de uma amostra, utilizando a probabilidade para calcular a confiabilidade das conclusões obtidas.

Importância da Estatística para o Administrador

O administrador precisa tomar decisões. Para tanto, precisa de informações confiáveis, mas já sabemos que, para obtê-las, é preciso coletar dados e resumi-los. Posteriormente, precisa interpretá-los, levando em conta a variabilidade inerente e inevitável em todos os fenômenos. Como a Estatística fornece os meios para todas estas etapas, trata-se de um conhecimento indispensável para o administrador.

As variáveis podem ser classificadas de acordo com o seu nível de mensuração (o quanto de informação cada variável apresenta) e seu nível de manipulação (como uma variável relaciona-se com as outras no estudo).

As variáveis qualitativas ou categóricas são aquelas cujas realizações são atributos (categorias) do elemento pesquisado, como sexo, grau de instrução e espécie. Elas podem ser nominais ou ordinais:

• As qualitativas nominais podem ser medidas apenas em termos de quais itens pertencem a diferentes categorias, mas não se pode quantificar nem mesmo ordenar tais categorias. Por exemplo, pode-se dizer que os dois indivíduos são diferentes em termos da variável A (sexo, por exemplo), mas não se pode dizer qual deles tem mais da qualidade representada pela variável. Exemplos típicos de variáveis nominais: sexo, naturalidade, entre outros; e:

• As qualitativas ordinais permitem ordenar os itens medidos em termos de qual tem menos e qual tem mais da qualidade representada pela variável, mas ainda não permitem que se diga o quanto mais. Um exemplo típico de uma variável ordinal é o status socioeconômico das famílias residentes em uma localidade; sabe-se que médio-alta é mais alta do que média, mas não se pode dizer, por exemplo, que são 18% mais alta.

Já as variáveis quantitativas são aquelas cujas realizações são números resultantes de contagem ou mensuração, como número de filhos, número de clientes, velocidade em km/h, peso em kg, entre outros. Elas podem ser discretas ou contínuas:

• As quantitativas discretas são aquelas que podem assumir apenas alguns valores numéricos que geralmente podem ser listados (número de filhos, número de acidentes).

• As quantitativas contínuas são aquelas que podem assumir teoricamente qualquer valor em um intervalo (velocidade, peso).

A predileção dos pesquisadores em geral por variáveis quantitativas explica-se, porque elas costumam conter mais informação do que as qualitativas. Quando o variável peso de um indivíduo é descrita em termos de “magro” e “gordo”, sabemos que o gordo é mais pesado do que o magro, mas não temos idéia de quão mais pesado. Se, contudo, descreve-se o peso de forma numérica, medido em quilogramas, e um indivíduo pesa 60 kg e outro pesa 90 kg, não somente sabemos que o segundo é mais pesado, mas que é 30 kg mais pesados do que o primeiro.

Variáveis independentes são aquelas que são manipuladas, enquanto as dependentes são apenas medidas ou registradas, como resultado da manipulação das variáveis independentes. Esta distinção confunde muitas pessoas, que dizem que “todas as variáveis dependem de alguma coisa”. Entretanto, uma vez que esteja acostumado a esta distinção, ela se torna indispensável.

Os termos variáveis dependentes e independentes aplicam-se principalmente à pesquisa experimental, na qual algumas variáveis são manipuladas, e, neste sentido, são “independentes” dos padrões de reação inicial, intenções e características das unidades experimentais. Espera-se que outras variáveis sejam “dependentes” da manipulação ou das condições experimentais. Ou seja, elas dependem do que as unidades experimentais farão em resposta.

Passo 2

Lâmpada da marca “A”

Lâmpada da marca “B”

684 697 720 773 821

831 835 848 852 852

859