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Estatística – Unidade 1. Educação a Distância – EaD Professor: Flávio Brustoloni Estatística.

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Apresentação em tema: "Estatística – Unidade 1. Educação a Distância – EaD Professor: Flávio Brustoloni Estatística."— Transcrição da apresentação:

1 Estatística – Unidade 1

2 Educação a Distância – EaD Professor: Flávio Brustoloni Estatística

3 Cronograma: Turma EMD 0119 Estatística DataAtividade 24/04 2º Encontro 1ª Avaliação Disciplina 10/04 1º Encontro 08/05 3º Encontro 2ª Avaliação Disciplina 15/05 4º Encontro 3ª Avaliação Disciplina (FINAL) 17/04 Atividades Acadêmicas

4 Objetivos da Disciplina: Identificar a terminologia, símbolos usuais e conhecimentos básicos encontrados em estatística, objetivando um trabalho de organização das informações necessárias à execução de suas atividades, obedecendo às técnicas de trabalho ensinadas; Descrever e interpretar informações do campo da Administração e/ou da Educação, em geral, sob o aspecto estatístico; Compreender os procedimentos técnicos e de cálculos essenciais ao trabalho estatístico quanto aos mais diferentes tipos de dados; Utilizar a linguagem estatística como instrumento de apoio na execução de atividades do cotidiano;

5 Objetivos da Disciplina: Analisar, descrever, organizar e interpretar informações sob o aspecto estatístico para a tomada de decisões; Criar tabelas e gráficos que auxiliem na tomada de decisões, partindo de uma situação-problema; Planejar, estruturar e realizar trabalhos de pesquisa voltados à Administração ou à Educação como um todo, obedecendo aos tópicos ensinados sob os aspectos estatísticos; Discutir e relatar os resultados obtidos a partir de pesquisas de campo;

6 Unidade 1 CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA

7 Objetivos da Unidade: Dominar a terminologia, os símbolos usuais e conceitos básicos habitualmente encontrados na literatura especializada de estatística de forma a ler com proveito trabalhos técnicos; Reconhecer um trabalho de organização das informações necessárias à execução de qualquer atividade, obedecendo às técnicas estatísticas; Realizar pesquisas, definir temáticas, delinear ações de coleta de dados, resumir, analisar, relatar, organizar e interpretar informações sobre o aspecto estatístico; Efetuar cálculos pertinentes e necessários à obtenção dos chamados dados estatísticos;

8 Objetivos da Unidade: Delinear ações de coleta de dados, resumir, relatar, organizar e interpretar informações sob o aspecto estatístico; Desenvolver e demonstrar a capacidade de execução e interpretação de técnicas quanto à classificação dos vários tipos de variáveis e amostragens; Apontar quando a amostragem é preferível ao censo; Nomear e diferenciar os diversos métodos de amostragem, utilizando todas as suas variações;

9 TUTORIAL 2/45 Tópico 1 03 Indicação do Tópico Página da apostila Numeração do slide Unid. 1

10 TÓPICO 1 1/83 Breve Histórico da Estatística

11 2 Sobre a Estatística É uma parte da Matemática Aplicada que trata de um conjunto de processos que tem por objetivo a observação, classificação e análise de fenômenos coletivos, bem como a introdução das leis a que tais fenômenos estejam subjacentes. Divide-se em três grandes áreas: estatística descritiva, probabilidade e inferência estatística. 2/83 Tópico 1 03 Unid. 1

12 3 Um Pouco de História Os primeiros documentos que falam sobre estatística datam de a.C. com os registros de presos egípcios. Depois existem documentos de a.C. com a contagem de falta de mão de obra para a construção de pirâmides. 3/83 Tópico 1 04 Unid. 1

13 Figura 1 – Papiro Egípcio Estatístico 4/83 Tópico 1 04 Unid. 1

14 3 Um Pouco de História Na China, a estatística aparece documentada em 2238 a.C., quando o imperador ordenou um recenseamento para fins agrícolas e comerciais. Já em 600 a.C., os cidadãos do Egito tinham que, todos os anos, declarar sua profissão e fonte de rendimento. 5/83 Tópico 1 04 Unid. 1

15 6 Definição de Estatística A Estatística é uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos para coleta, organização, análise e interpretação de dados e para serem utilizados na tomada de decisões (CRESPO, 2000). 6/83 Tópico 1 07 Unid. 1

16 TÓPICO 2 7/83 O Método Estatístico

17 2 Método É o conjunto de meios dispostos convenientemente para chegar a um fim desejado. Dos métodos científicos, vamos destacar o método experimental e o estatístico. 8/83 Tópico 2 11 Unid. 1

18 2 Método 2.1 Método Experimental Consiste em, através da experimentação, manter constantes todas as causas (fatores), menos uma, variando-a de modo que se possam descobrir seus efeitos, caso existam. 9/83 Tópico 2 12 Unid. 1

19 2 Método 2.2 Método Estatístico O método estatístico considera todas as causas envolvidas no processo como variável e procura determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas. Como exemplo, pode- se citar a viabilidade, ou não, do lançamento de determinado produto, a partir de uma pesquisa de mercado. 10/83 Tópico 2 12 Unid. 1

20 3 Fases do Método Estatístico 3.1 Coleta de Dados a) Indireta b) Direta - Contínua - Periódica - Ocasional 11/83 Tópico 2 13 Unid. 1

21 3 Fases do Método Estatístico 3.2 Crítica dos Dados a) Crítica Externa b) Crítica Interna 12/83 Tópico 2 13 Unid. 1

22 3 Fases do Método Estatístico 3.3 Apuração dos Dados Resumo dos dados. 13/83 Tópico 2 13 Unid. 1

23 3 Fases do Método Estatístico 3.4 Apresentação dos Dados a) Apresentação Tabular (tabela) b) Apresentação Gráfica (gráfico) 14/83 Tópico 2 14 Unid. 1

24 3 Fases do Método Estatístico 3.5 Análise dos Resultados Descrever o fenômeno. 15/83 Tópico 2 14 Unid. 1

25 TÓPICO 3 16/83 Escalas

26 2 Variáveis Variável é o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno, quando são feitas sucessivas medidas. 17/83 Tópico 3 17 Unid. 1

27 2 Variáveis 2.1 Variável Qualitativa Dados categóricos ou atributos (sexo, cor da pele). Pode ser: a) Nominal b) Ordinal 18/83 Tópico 3 18 Unid. 1

28 2 Variáveis 2.2 Variável Quantitativa Resultam de uma contagem ou mensuração. Pode ser: a) Contínua b) Discreta 19/83 Tópico 3 18 Unid. 1

29 3 Escalas Estatísticas As escalas são séries de unidades que representam o grau de variação da dimensão que está sendo medida. Ao medir o peso dos acadêmicos de uma turma, por exemplo, os resultados desta medida serão expressos em quilograma. 20/83 Tópico 3 19 Unid. 1

30 3 Escalas Estatísticas 3.1 Escala Nominal As variáveis são divididas em categorias segundo um ou mais de seus atributos (características). São usadas em registros essencialmente qualitativos como: sexo, tipo sanguíneo, partido político, credo religioso, estado civil e questões de dicotomia (sim ou não). 21/83 Tópico 3 20 Unid. 1

31 3 Escalas Estatísticas 3.1 Escala Nominal Tabela 1 – CONFISSÃO RELIGIOSA DOS ACADÊMICOS DA INSTITUIÇÃO X – BLUMENAU /83 Tópico 3 20 Unid. 1 Confissão Religiosafifi % Católica1830 Luterana1220 Evangélica712 Espírita610 Adventista915 Outras813 Total60100 FONTE: Secretaria da Instituição X

32 3 Escalas Estatísticas 3.1 Escala Nominal Exemplo 1 – Porcentagem de Católicos 23/83 Tópico 3 21 Unid. 1 Número de Católicos = 18 Total de Entrevistados = 60 x 100 = 30%

33 3 Escalas Estatísticas 3.2 Escala Ordinal Numerais: 0, 1, 2, 3, 4... Ranking: 1º, 2º, 3º ou A, B, C... 24/83 Tópico 3 21 Unid. 1

34 3 Escalas Estatísticas 3.3 Escala Intervalar 25/83 Tópico 3 22 Unid. 1 Tabela 3 – NOTAS DE ESTATÍSTICA DA TURMA A – CURITIBA/PR i Notas fifi 11 | | | | |- 112 Total20 FONTE: Secretaria da Escola X O símbolo |- representa intervalo aberto no início e fechado no final. Isto significa que o intervalo 1 |- 3 quer dizer todas as notas maiores ou iguais a 1 e menores do que 3 (exclusive).

35 3 Escalas Estatísticas 3.4 Escala de Razão Idade, peso, altura, pressão arterial, etc. 26/83 Tópico 3 23 Unid. 1

36 4 Proporções e Porcentagens 4.1 Proporções 27/83 Tópico 3 24 Unid. 1 Tabela 5 – RELIGIÃO DOS ALUNOS DAS ESCOLAS M E R DE SÃO PAULO – 2002 Religião Escola MEscola R fifi P fifi P Católicos1220,24130,19 Protestantes1040,21250,36 Adventistas710,1450,07 Outra2030,41270,38 Total5001,00701,00 FONTE: Secretaria da Escola M e R

37 4 Proporções e Porcentagens 4.2 Porcentagens 28/83 Tópico 3 25 Unid. 1 Tabela 6 – RELIGIÃO DOS ALUNOS DAS ESCOLAS M E R DE SÃO PAULO – 2002 Religião Escola MEscola R fifi % fifi % Católicos Protestantes Adventistas Outra Total FONTE: Secretaria da Escola M e R

38 4 Proporções e Porcentagens 4.1 Porcentagens Uso das proporções e porcentagens Têm como objetivo fundamental estabelecer comparações relativas à unidade um (1) ou relativas à centena (100). 29/83 Tópico 3 25 Unid. 1

39 5 Arredondamento de Números 5.1 Regras de Arredondamento Arredondar para duas casas decimais o número: 3, /83 Tópico 3 26 Unid. 1 Exemplo 1: Se o número for até 4, arredonda para baixo. A partir do 5 arredonda- se para cima.

40 5 Arredondamento de Números 5.1 Regras de Arredondamento Arredondar para duas casas decimais o número: 3, /83 Tópico 3 26 Unid. 1 Exemplo 1: Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 3,43.

41 5 Arredondamento de Números 5.1 Regras de Arredondamento Arredondar para três casas decimais o número: 4, /83 Tópico 3 27 Unid. 1 Exemplo 2: Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 4,542.

42 5 Arredondamento de Números 5.1 Regras de Arredondamento Arredondar para duas casas decimais o número: 7, /83 Tópico 3 28 Unid. 1 Exemplo 3: Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 7,35.

43 5 Arredondamento de Números 5.1 Regras de Arredondamento Arredondar para inteiro o número: 1013,5 32/83 Tópico 3 30 Unid. 1 Exemplo 8: Neste caso quando o número está exatamente no MEIO, optamos pelo último dígito par, ficando 1014 (quatro é par).

44 TÓPICO 4 33/83 Amostragem

45 1 Introdução O termo população se refere a todos os indivíduos ou a todos os objetos do grupo em que estamos interessados. Uma amostra é um conjunto de elementos extraídos da população com o objetivo de conhecer determinadas características da população em estudo, sem a necessidade de consultar toda essa população. 34/83 Tópico 4 35 Unid. 1

46 2 Amostragem 2.1 Por que Amostragem? * Economia; * Tempo; * Confiabilidade dos dados; * Operacionalidade; * População Inexistente. 35/83 Tópico 4 37 Unid. 1

47 2 Amostragem 2.2 Quando não usar Amostragem? * População pequena; * Característica de fácil mensuração; * Necessidade de alta precisão. 36/83 Tópico 4 38 Unid. 1

48 3 Metodologia da Amostragem 3.1 Tipos de Amostragem Amostragem probabilística Aleatória Pura Envolve todos os indivíduos de uma população com o intuito de proporcionar a todos eles igual oportunidade de serem escolhidos para a amostra. 37/83 Tópico 4 40 Unid. 1

49 3.1.1 Amostragem Probabilística Sistemática Exemplo: Se tivermos uma lista de nomes e quisermos selecionar uma amostra de 100 pessoas, primeiro escolhemos um número aleatório de 1 a (sorteio) e depois escolhemos cada quinquagésimo (5.000 : 100) elemento a partir deste. 38/83 Tópico 4 40 Unid. 1

50 3.1.1 Amostragem Probabilística Estratificada Proporcional: Como há mais pessoas em São Paulo que no Acre, para efeitos de pesquisa será interessante pegar mais elementos de São Paulo que no Acre, utilizando a proporção entre a população do estado e a população do Brasil. 39/83 Tópico 4 41 Unid. 1

51 3.1.1 Amostragem Probabilística Estratificada Uniforme: Seleciona-se a mesma quantidade de elementos de cada estrato. Um exemplo é comparar o rendimento entre as turmas de um mesmo curso e/ou comparar cursos entre si, de uma mesma instituição onde é aplicada uma mesma metodologia de trabalho, etc. 40/83 Tópico 4 41 Unid. 1

52 3.1.1 Amostragem Probabilística Estratificada Exemplo: Para obter uma amostra de todos os clientes de uma área de influência para avaliarmos a sua atitude relativamente a uma série de produtos que pretendemos comercializar. 41/83 Tópico 4 42 Unid. 1

53 3.1.2 Amostragem Não Probabilística Amostragem de Conveniência Utilizam-se determinados indivíduos por uma razão muito simples – porque eles estão ali. Este tipo de amostra não tem qualquer valor científico. 42/83 Tópico 4 43 Unid. 1

54 3.1.2 Amostragem Não Probabilística Amostragem Propositada Usam-se elementos determinados porque esses, e só esses, respondem a determinados critérios. 43/83 Tópico 4 43 Unid. 1

55 3.1.2 Amostragem Não Probabilística Amostragem por Cotas A população é dividida em subcategorias e os elementos da amostra são escolhidos de acordo com quotas e critérios previamente estabelecidos. 44/83 Tópico 4 43 Unid. 1

56 3.1.2 Amostragem Não Probabilística Amostragem Ajuizada ou Escolhida O investigador, perito ou pesquisador escolhe a amostragem que ele acha melhor. 45/83 Tópico 4 44 Unid. 1

57 3.1.2 Amostragem Não Probabilística Estudos Comparativos Em muitos casos o principal objetivo é comparar certas características em duas ou mais populações. Para se comparar, por exemplo, o hábito de fumar entre a população de indivíduos com câncer no pulmão e a população de indivíduos sadios, podemos usar duas amostras de indivíduos: uma composta de pessoas com câncer no pulmão e outra de pessoas sadias. 46/83 Tópico 4 44 Unid. 1

58 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional Exemplo 1: Planeja-se um levantamento por amostragem para avaliar diversas características da população de estudantes da Instituição X. Essas características (parâmetros) são especialmente: idade média, renda per capita, local de origem, etc. Utilizando a tabela a seguir com dados referentes a 2006, qual deve ser o tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples, por curso (estratos), tal que possamos admitir o risco de estarmos errados não ultrapassem 5%? 47/83 Tópico 4 45 Unid. 1

59 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 48/83 Tópico 4 46 Unid. 1 Tabela 8 – MATRÍCULAS DOS CURSOS DE GRADUAÇÃO DA INSTITUIÇÃO X EM 2006 CURSO ALUNOS AMOSTRA CEX870 COM662 DIR1555 FIN245 MDA529 MKT340 PEP2423 Total6624 FONTE: Secretaria da Instituição X

60 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 49/83 Tópico 4 45 Unid. 1 Variáveis:

61 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 50/83 Tópico 4 46 Unid. 1 1ª Etapa: Cálculo da Amostra Ideal (onde E 0 = Erro Amostral = 5% ou 0,05)

62 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 51/83 Tópico 4 46 Unid. 1 2ª Etapa: Cálculo da Amostra Mínima (onde N = população = soma de todos os alunos dos cursos)

63 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 52/83 Tópico 4 46 Unid. 1 3ª Etapa: Cálculo do Estimador da Amostra:

64 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 53/83 Tópico 4 47 Unid. 1 4ª Etapa: aplicação do Estimador aos estratos: (estrato). X Deve-se multiplicar a quantidade de alunos de cada curso pelo valor do estimador.

65 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 54/83 Tópico 4 47 Unid. 1

66 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 55/83 Tópico 4 47 Unid. 1 TOTAL da AMOSTRA: 381 alunos. Os valores de cada turma foram arredondados em função de ser uma variável discreta – pessoas. Além disso, para evitar erros, sempre se arredonda para cima.

67 4 Tamanho de Uma Amostra 4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional 56/83 Tópico 4 47 Unid. 1 CURSO ALUNOS AMOSTRA CEX87050 COM66238 DIR FIN24514 MDA52931 MKT34020 PEP Total

68 TÓPICO 5 57/83 Séries Estatísticas Apresentação Gráfica Tabular

69 2 Tabelas 2.1 Elementos Essenciais de uma Tabela 58/83 Tópico 5 52 Unid. 1 MATRÍCULA INICIAL DOS ALUNOS NO CURSO DE EDUCAÇÃO FÍSICA DA FURB – Anos Nº de alunos FONTE: FURB Título da TabelaCabeçalhoColuna NuméricaCasaRodapéLinhaCorpoColuna Indicadora

70 59/83 Tópico 5 53 Unid. 1 De acordo com a resolução 886 do IBGE, nas casas ou células devemos colocar: * Um traço (-) quando o valor é zero; * Três pontos (...) quando não temos os dados; * Interrogação (?) quando há dúvida; * Zero (0) quando o valor é muito pequeno. 2 Tabelas 2.1 Elementos Essenciais de uma Tabela

71 60/83 Tópico 5 55 Unid. 1 * Notas * Chamadas 2 Tabelas 2.2 Elementos Complementares FONTE: Dados hipotéticos. Nota: Só foram considerados os maiores municípios. (1) Não inclui os alunos que ingressaram em (Exemplo de Rodapé)

72 61/83 Tópico 5 56 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.1 Séries Históricas, Cronológicas ou Temporais TABELA 10 – APROVAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL SÃO PAULO/SP – 1990/1999 Ano APROVAÇÃO (%) , , , , , , , , , ,1 FONTE: Prefeitura Municipal de Florianópolis

73 62/83 Tópico 5 56 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.2 Séries Geográficas, Espaciais, Territoriais ou de Localização TABELA 11 – OCUPAÇÃO DA ÁREA DO BRASIL POR REGIÃO Regiões OCUPAÇÃO (%) Norte 45 Nordeste 18 Sudeste 11 Sul 7 Centro-Oeste 19 FONTE: Dados hipotéticos (fictícios)

74 63/83 Tópico 5 57 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.3 Séries Específicas ou Categóricas TABELA 12 – CONCEITUAÇÃO DAS BIBLIOTECAS ESCOLARES BRASILEIRAS Conceito Alunos (%) Bom 4 Regular 40 Ruim 12 Sem Conceito 44 TOTAL 100 FONTE: Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica – SAEB/MEC Nota: Só foram consideradas as bibliotecas frequentadas por alunos da 4ª Série do Ensino Fundamental.

75 64/83 Tópico 5 57 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.4 Séries Conjugadas Também chamadas mistas, as séries conjugadas consistem em uma combinação de duas séries (temporal, geográfica ou especificativa).

76 65/83 Tópico 5 58 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.4 Séries Conjugadas a) Série Específica-Histórica; b) Série Geográfica-Histórica; c) Série Geográfica-Específica; d) Série Histórica-Histórica; e) Série Geográfica-Geográfica; f) Série Específica-Específica; g) Série Geográfica-Específica-Histórica.

77 66/83 Tópico 5 60 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.5 Série de Distribuição de Frequências Exemplo: Foi realizado um levantamento na comunidade carente de Piraçumi, em novembro de 2002, em que foram coletados os seguintes pesos (kg) de um grupo de 30 crianças com idade de até 1 ano:

78 67/83 Tópico 5 61 Unid. 1 3 Séries Estatísticas 3.5 Série de Distribuição de Frequências TABELA 19 – PESOS DAS CRIANÇAS DA COMUNIDADE CARENTE DE PIRAÇUMI – NOVEMBRO DE 2002 Pesos (kg) Número de Crianças (f) FONTE: Dados hipotéticos

79 68/83 Tópico 5 61 Unid. 1 4 Gráficos O objetivo dos gráficos é o de produzir no investigador, ou no público, uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em estudo: por sua visualização já que os gráficos causam uma melhor compreensão do que as séries.

80 69/83 Tópico 5 62 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos – Tipos 5.1 Diagrama Os diagramas são gráficos numéricos, geralmente com duas dimensões, nos quais fazemos uso do sistema cartesiano. Cada diagrama representa melhor uma série estatística.

81 70/83 Tópico 5 62 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos – Tipos 5.1 Diagrama Índices Jun. 03 Jul. 03 Ago. 03 Set. 03 Out.03 Nov. 03 Dez. 03 Jan. 04 Fev. 04 Mar. 04 Abr. 04 Mai. 04 Poupança0,921,950,910,840,820,680,690,630,550,680,590,66 Inflação0,420,550,400,340,320,180,190,130,050,180,090,15 Exemplo: QUADRO 2 – VARIAÇÕES DA POUPANÇA E DA INFLAÇÃO ENTRE MAIO DE 2003 E JUNHO DE 2004 FONTE: IBGE – junho de 2004

82 71/83 Tópico 5 63 Unid Diagrama a) Gráfico de Linha GRÁFICO 1 – VARIAÇÕES DA POUPANÇA E DA INFLAÇÃO ENTRE MAIO DE 2003 E JUNHO DE 2004 FONTE: IBGE – junho de 2004 %

83 72/83 Tópico 5 64 Unid Diagrama b) Gráfico de Barras FONTE: Olímpiadas de Astronomia CorQuantidade Amarelo13 Azul10 Verde5 Rosa7 Total35 TABELA 20 – PRODUÇÃO DE TINTAS, EM TONELADAS, POR CORES

84 73/83 Tópico 5 65 Unid Diagrama b) Gráfico de Barras FONTE: Olímpiadas de Astronomia TABELA 20 – PRODUÇÃO DE TINTAS, EM TONELADAS, POR CORES

85 74/83 Tópico 5 65 Unid Diagrama b) Gráfico de Barras FONTE: Olímpiadas de Astronomia TABELA 21 – VELOCIDADE DOS PLANETAS DO SISTEMA SOLAR EM MILHAS POR SEGUNDO PlanetaVelocidade (milhas/segundo) Mercúrio29,7 Vênus21,8 Terra18,5 Marte15,0 Júpiter8,1 Saturno6,0 Urano4,2 Netuno3,4 Plutão3,0

86 75/83 Tópico 5 65 Unid Diagrama b) Gráfico de Barras GRÁFICO 2 – VELOCIDADE DOS PLANETAS DO SISTEMA SOLAR EM MILHAS POR SEGUNDO FONTE: Olímpiadas de Astronomia

87 76/83 Tópico 5 66 Unid Diagrama C) Gráfico de Setores FONTE: Dados hipotéticos TABELA 22 – QUANTIDADE DE EXAMES REALIZADOS NO LABORATÓRIO X EM 2003 ExamesQuantidade Hematologia9824 Bioquímica21534 Imunologia15432 Parasitologia4310

88 77/83 Tópico 5 66 Unid Diagrama c) Gráfico de Setores GRÁFICO 3 – QUANTIDADE DE EXAMES REALIZADOS NO LABORATÓRIO X EM 2003 FONTE: Dados hipotéticos

89 78/83 Tópico 5 67 Unid Diagrama d) Gráfico Polar FONTE: Dados hipotéticos TABELA 23 – PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA CIDADE M MESESMmMédia Jan49,6100,0 Fev93,1100,0 Mar63,6100,0 Abr135,3100,0 Mai214,7100,0 Jun277,9100,0 Jul183,6100,0 Ago161,3100,0 Set49,2100,0 Out40,8100,0 Nov28,6100,0 Dez33,3100,0

90 79/83 Tópico 5 68 Unid Diagrama d) Gráfico Polar GRÁFICO 4 – PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA CIDADE M FONTE: Dados hipotéticos

91 80/83 Tópico 5 68 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos - Tipos 5.2 Cartograma É a representação sobre uma carta geográfica. Dados absolutos são normalmente representados por pontos e dados relativos por rachuras ou cores.

92 81/83 Tópico 5 69 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos - Tipos 5.2 Cartograma

93 82/83 Tópico 5 69 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos - Tipos 5.3 Pictograma É um dos processos gráficos que melhor fala ao público, pela sua forma ao mesmo tempo atraente e sugestiva. A representação gráfica consta de figuras que substituem as barras; na verdade é um gráfico de barras/colunas enfeitado.

94 83/83 Tópico 5 70 Unid. 1 5 Classificação dos Gráficos - Tipos 5.3 Pictograma

95 Parabéns!!! Terminamos a Unidade.

96 PRÓXIMA AULA: Estatística 2º Encontro da Disciplina 1ª Avaliação da Disciplina (Redação com consulta)


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