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ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais

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Apresentação em tema: "ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais"— Transcrição da apresentação:

1 ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais
MATEMÁTICA APLICADA Podemos classificar como fatos sociais as regras jurídicas, morais, dogmas religiosos, sistemas financeiros, maneiras de agir, costumes, etc., enfim, todo um conjunto de “coisas”, exteriores ao indivíduo e aplicáveis a toda a sociedade, que são capazes de condicionar ou até determinar suas ações; sendo esta “coisa” dotada de existência própria, ou seja, independente de manifestações individuais. No entanto, devemos ressaltar que nem todo fato comum em determinada sociedade pode ser considerado fato social, não é a generalidade que serve para caracterizar este fenômeno sociológico, mas sim a influência dos padrões sociais e culturais, da sociedade como um todo, sobre o comportamento dos indivíduos que integram esta sociedade; ESTATÍSTICA: O estudo numérico dos fatos sociais

2 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Por que estudar Estatística? O desenvolvimento do raciocínio estatístico é extremamente útil em aplicações de caráter científico, comercial, etc. A estatística é excelente na organização e quantificação de dados. A estatística é um instrumento de grande utilidade na tomada de decisão.

3 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Estatística – Definição Ciência que estuda elementos de pesquisa ou modelos probabilísticos. Através deste estudo tenta estimar ou prever a ocorrência de experimentos futuros dependendo da situação estudada. ESTATÍSTICA DESCRITIVA OU DEDUTIVA Estatística Dedutiva: Definição do Problema; Planejamento; Coleta dos dados (Crítica dos dados); Apresentação dos dados (Tabelas e Gráficos); Descrição dos dados. Estatística Indutiva: A Estatística indutiva é a parte da estatística que baseando-se em resultados obtidos da análise de uma amostra da população, procura inferir, induzir ou estimar as leis de comportamento da população da qual a amostra foi retirado. Probabilidade: Número associado a um evento, destinado a medir sua possibilidade de ocorrência. INFERENCIAL OU INDUTIVA PROBABILIDADE

4 Análise de Dados – Noções de Estatística I
CONCEITOS BÁSICOS Exercício 3 – Pág. 60 População (ou universo estatístico): qualquer conjunto (finito ou infinito) de elementos que possuem pelo menos uma característica comum. Amostra: Subconjunto da população ou universo. Parâmetros – São medidas populacionais quando se investiga a populaçãoem sua totalidade, neste caso é impossível fazer inferências, pois toda a população foi investigada. Estatísticas ou Estimadores: São medidas obtidas da amostra, torna-se possível neste caso utilizarmos as teorias inferenciais para que possamos fazer conclusões sobre a população. Exemplo: idade média dos alunos da sala (Amostra pequena, baixa variação) X tempo médio que os alunos levam para ir da escola para casa (Amostra maior, alta variação). Parâmetros Estatísticas ou Estimadores PROBABILIDADE

5 Análise de Dados – Noções de Estatística I
VARIÁVEL: Característica que se estuda em uma população. VARIÁVEL QUALITATIVA Expressa por atributos Ex: Estado Civil, Grau de Escolaridade QUANTITATIVA Expressa por números Ex: Salário, Idade

6 Análise de Dados – Noções de Estatística I
VARIÁVEL QUALITATIVA ORDINAL Obedecem a uma relação de ordem Ex: Grau de Escolaridade, Classe Social NOMINAL Não obedece nenhuma ordem Ex: Estado Civil

7 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Exercícios 1 e 2 – Págs. 59 e 60 VARIÁVEL QUANTITATIVA DISCRETA Assumem somente valores inteiros Ex: número de nascimentos, alunos de uma sala de aula CONTÍNUA Podem assumir qualquer valor, fracionário ou inteiro Ex: Idade, altura, peso

8 Análise de Dados – Noções de Estatística I
DADOS BRUTOS: Conjunto dos dados coletados numéricos obtidos após crítica dos valores coletados. Rol: Disposição dos dados brutos em ordem crescente ou decrescente. Ex: Notas de 20 alunos em uma prova de Física. DADOS BRUTOS 7 5 4 6 8 ROL

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10 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Distribuição de Frequência: forma resumida de apresentação dos dados de maneira que, para cada dado apresentado informamos a sua frequência de observação. Tabelas de Distribuição de Frequências CLASSES Dados Discretos (pequenas amostras) INTERVALOS DE CLASSES Dados Contínuos Dados Discretos (grandes amostras)

11 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Distribuição de Frequências para dados Discretos Ex: Notas de 20 alunos em uma prova de Matemática. DADOS BRUTOS 7 5 4 6 8 ROL

12 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Classe: Cada um dos resultados obtidos para uma determinada variável. Frequência Simples ou Absoluta de uma Classe ( ): quantidade de dados observados naquela classe.

13 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Frequência Relativa de uma Classe ( ): Indica a comparação entre e o total pesquisado.

14 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Frequência Absoluta Acumulada ( ): é a soma das frequências simples ou absolutas das classes anteriores e da classe atual.

15 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Frequência Relativa Acumulada ( ): é a soma das frequências relativas das classes anteriores e da classe atual.

16 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Distribuição de frequências para dados contínuos Normalmente são utilizados os intervalos de classe (intervalos de variação da variável). Amostra com a Massa Corporal de 20 pessoas CLASSES FREQUÊNCIA (fi) 45 Ⱶ 55 3 55 Ⱶ 65 6 65 Ⱶ 75 7 75 Ⱶ 85 85 Ⱶ 95 1 TOTAL 20 Grande quantidade de dados e perda de informação.

17 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Tipos de Intervalos de Classe a) Fechado à esquerda e fechado à direita a I-I b ou [a,b] b) Fechado à esquerda e aberto à direita a I- b ou [a,b[ c) Aberto à esquerda e fechado à direita a -I b ou ]a,b] d) Aberto à esquerda e Aberto à direita a - b ou ]a,b[ Amostra com a Massa Corporal de 20 pessoas CLASSES FREQUÊNCIA (fi) 45 Ⱶ 55 3 55 Ⱶ 65 6 65 Ⱶ 75 7 75 Ⱶ 85 85 Ⱶ 95 1 TOTAL 20 Grande quantidade de dados e perda de informação.

18 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Distribuição de Frequências para dados Contínuos . Ex: Dados referentes à altura (em m) de 40 alunos de uma sala de aula.

19 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Procedimento: n (nº de elementos da amostra) = 40 Alunos R (Amplitude total da amostra) R = Xmaior – Xmenor = 1,73 – 1,50 = 0,23 Se n < 25, K = 5 Classes. Caso contrário, K (Número de classes) = K = h (Amplitude das classes)

20 Análise de Dados – Noções de Estatística I

21 Análise de Dados – Noções de Estatística I
Ponto Médio de um Intervalo de Classe: Média aritmética entre os limites inferior e superior de um intervalo de classe. Grande quantidade de dados e perda de informação.

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24 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Gráficos Estatísticos O gráfico é um instrumento que possibilita transmitir o significado de planilhas ou tabelas complexas de uma forma mais eficiente e mais simples. a) Simplicidade o gráfico deve ser destituído de detalhes de importância secundária, assim como de traços desnecessários que possam levar o observador a uma análise com erros; b) Clareza: o gráfico deve possibilitar uma interpretação correta dos valores representativos do fenômeno em estudo; c.)Veracidade: o gráfico deve expressar a verdade sobre o fenômeno em estudo, ou seja, cálculos devem coincidir com as marcações.

25 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Tipos de Gráficos Gráficos em Linha ou Segmentos Utiliza uma linha poligonal para representar os dados. Utilizado principalmente para mostrar crescimento, decréscimo ou estabilidade.

26 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras É a representação de uma série por meio de retângulos, dispostos verticalmente (em colunas) ou horizontalmente (em barras).

27 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras Muito utilizado quando as variáveis seguem uma ordem.

28 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Tipos de Gráficos Gráficos em Colunas ou em Barras Esse tipo de gráfico é geralmente empregado quando queremos representar, simultaneamente, dois ou mais fenômenos estudados como propósito de comparação.

29 Análise de Dados – Interpretação de Gráficos I
Tipos de Gráficos Gráficos em Setores (Pizza) Empregado sempre que desejamos ressaltar a participação do dado no total. O total é representado pelo círculo, que fica dividido em tantos setores quantas são as partes.


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