Resumo - EstatatísticaResumo - Capítulo 1 Do Livro "Estatística Aplicada A Administração E Economia" De David R. Anderson, Dennis J. Sweeney E Thomas A. Williams

Resumo – capítulo 1 do livro “Estatística Aplicada a Administração e Economia” de David R. Anderson, Dennis J. Sweeney e Thomas A. Williams

David R. Anderson, Dennis J. Sweeney e Thomas A. Williams apresentam no capítulo I do livro “Estatística Aplicada à Administração e Economia” as principais formas de utilização da estatística nas áreas da administração e economia. Inicialmente, Anderson, Sweeney e Williams definem que “em um sentido amplo estatística é a arte e a ciência de coletar, analisar, apresentar e interpretar dados” e que esses dados proporcionam uma melhor análise e compreensão do ambiente empresarial para tomadas de decisões. Para os autores, alguns exemplos que ilustram aplicações da estatística na administração e economia são as áreas: contabilidade, finanças, marketing, produção e economia. Em seguida, explicam que dados consistem em “fatos numéricos coletados, analisados e sintetizados para apresentação e interpretação” e todos os dados coletados em uma pesquisa particular denomina-se conjunto de dados de estudo. Logo depois, os estudiosos apresentam os seguintes conceitos: elementos são as entidades em que se coleta os dados; variáveis são as características dos elementos da pesquisa; observação é o conjunto de medidas coletadas que corresponde a determinado elemento. Posteriormente, Anderson, Sweeney e Williams declaram que escalas de medição determinam a quantidade de informação contida nos dados e indica a síntese e análises estatísticas dos dados e, conceituam os seguintes exemplos de escala de medição: nominal, quando os dados e uma variável consistem em um nome de identificação; ordinal, se os dados exibem propriedades de dados nominais de classificação significativa; intervalo, se os dados exibem propriedades de dados ordinais e o intervalo entre os valores forem expressos por uma unidade de medida fixa; índice, se os dados tiverem todas as propriedades de dados de intervalo e a proporção de dois valores for significativa. Segundo os autores, os dados de uma pesquisa podem ser classificados como qualitativos ou quantitativos, sendo que, os qualitativos incluem rótulos ou um nome para identificação das características atribuídas a cada elemento; nesse caso é utilizada a escala nominal ou ordinal podendo ser numérica ou não-numérica. Já os quantitativos, requerem, para eles, valores numéricos para indicar a quantificação numérica; é usada a escala de medição intervalar ou de proporção. Eles ressaltam que se a variável usada for qualitativa haverá uma maior limitação para análise estatística, em relação às variáveis quantitativas. Em seguida, os estudiosos discutem que é necessário estabelecer distinção entre dados de seção transversal e de série histórica e definem que dados de seção transversal são os obtidos num mesmo intervalo de tempo e os de série histórica são os coletados ao longo de vários períodos. Além disso, explicam que as fontes de dados podem ser de fontes já existentes, como no banco de dados de uma empresa, ou de pesquisas e estudos experimentais feitos para esse fim. Os dados obtidos em pesquisa podem ser classificados como experimentais ou baseados na informação. Eles destacam que é importante estar ciente da possibilidade de haver erros na coleta dos dados e ter o maior cuidado possível quanto a isso, utilizando métodos

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