ACOMPANHAMENTO ESTATÍSTICO DA QUALIDADE DO PRODUTO.

Apresentação em tema: "ACOMPANHAMENTO ESTATÍSTICO DA QUALIDADE DO PRODUTO."— Transcrição da apresentação:

1 ACOMPANHAMENTO ESTATÍSTICO DA QUALIDADE DO PRODUTO.
Logo após a Revolução Industrial, métodos estatísticos foram incorporados nos processos industriais para garantir a qualidade dos produtos. A avaliação da qualidade passou a ser feita ao longo de todo o processo produtivo como forma de corrigir eventuais falhas no sistema. Isto levou a um aumento da qualidade do produto final e a redução de custos, pois se reduziram drasticamente as perdas por defeitos. ACOMPANHAMENTO ESTATÍSTICO DA QUALIDADE DO PRODUTO.

2 Enquanto a INFORMÁTICA é a ciência que trata da informação através de meios eletrônicos, a ESTATÍSTICA procura obter informações relevantes de massas de dados e, nos dias de hoje, isso costuma ser feito com o auxílio da máquina.

3 A INFORMÁTICA CONSTROI MODELOS PARA SIMULAR SITUAÇÕES REAIS COM BASE EM MODELOS DE PROBABILIDADE. A INFORMÁTICA UTILIZA UM CONJUNTO DE BANCO DE DADOS, ESTATÍSTICA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA EXTRAIR INFORMAÇÕES RELEVANTES E NÃO TRIVIAIS DE GRANDES ARQUIVOS DE DADOS, ARMAZENADOS SOB DIFERENTES FORMATOS, E EM DIFERENTES LOCAIS.

4 Coleção de números = estatísticas
O número de atendimentos ambulatoriais no país aumentou em 30%. A taxa de desemprego atinge, este mês, 12,5%. O número de universitários no país subiu para 1,5 milhão neste ano. Resultados do Carnaval no trânsito: 145 mortos, 2430 feridos.

5 Estatística: uma definição
Ciência ou método de coletar, organizar, apresentar, analisar e interpretar dados numéricos com o objetivo de conhecer um conjunto de dados.

6 CONCEITOS O TERMO ESTATÍSTICA PROVÉM DA PALAVRA ESTADO E FOI UTILIZADO ORIGINALMENTE PARA DENOMINAR LEVANTAMENTOS DE DADOS, CUJA FINALIDADE ERA ORIENTAR O ESTADO EM SUAS DECISÕES.

7 ESTATÍSTICA TEM COMO OBJETIVO O ESTUDO DOS FENÔMENOS COLETIVOS.

8 A ESTATÍSTICA ... ...FORNECE MÉTODOS PARA COLETA, ORGANIZAÇÕES, DESCRIÇÕES, ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DE DADOS E A SUA UTILIZAÇÃO NA TOMADA DE DECISÕES.

9 ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU
ESTATÍSTICA DESCRITIVA ESTATÍSTICA : ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU INDUTIVA

10 ESTATÍSTICA DESCRITIVA : ESTATÍSTICA INFERENCIAL :
COLETA, ORGANIZAÇÃO E DESCRIÇÃO DOS DADOS. ESTATÍSTICA INFERENCIAL : INFERÊCIA, ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO.

11 PROCESSOS ESTATÍSTICOS DE ABORDAGEM
CENSO: É UMA AVALIAÇÃO DIRETA, UTILIZANDO-SE TODOS OS COMPONENTES DA POPULAÇÃO. AMOSTRAGEM: É UMA AVALIAÇÃO INDIRETA, COM BASE EM UMA AMOSTRA.

12 PRINCIPAIS PROPRIEDADES DO CENSO:
ADMITE ERRO PROCESSUAL ZERO E TEM CONFIABILIDADE 100%; É CLARO; É LENTO; É QUASE SEMPRE DESATUALIZADO; NEM SEMPRE É VIÁVEL.

13 PRINCIPAIS PROPRIEDADES DA AMOSTRAGEM:
ADMITE ERRO PROCESSUAL POSITIVO E TEM CONFIABILIDADE MENOR QUE 100%; É BARATA; É RÁPIDA; É ATUALIZADA; É SEMPRE VIÁVEL.

14 POPULAÇÃO E AMOSTRA POPULAÇÃO: CONJUNTO DE ENTES PORTADORES DE, PELO MENOS, UMA CARACTERÍSTICA COMUM. AMOSTRA: SUBCONJUTO FINITO DE UMA POPULAÇÃO.

15 Categóricas NOMINAL ou qualitativas Numéricas ou quantitativas
Á E S ORDINAL DISCRETA Numéricas ou quantitativas CONTÍNUA

16 Avaliação por conceito Nivel sócio-econômoco
Sexo Religião Estado civil Profissão NOMINAL Avaliação por conceito Escolaridade Nivel sócio-econômoco ORDINAL

17 Discreta Contínua Número de estrações Número de cáries
Número de atendidos Discreta Altura Peso Temperatura Pressão Contínua

18 TABELA: É UM QUADRO QUE RESUME UM CONJUNTO DE OBSERVAÇÕES.
TABELAS TABELA: É UM QUADRO QUE RESUME UM CONJUNTO DE OBSERVAÇÕES. EXEMPLO: PRODUÇÃO DE CAFÉ BRASIL – TÍTULO CABEÇALHO CABEÇALHO COLUNA INDICADORA PRODUÇÃO (1.000 t) ANOS COLUNA NUMÉRICA 2.535 2.666 2.122 3.750 2.007 CASA OU CÉLULA CORPO LINHAS RODAPÉ FONTE: IBGE.

19 PRINCIPAIS TIPOS DE TABELAS

20 SÉRIES HISTÓRICAS, CRONOLÓGICAS OU TEMPORAIS.
DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO LOCAL, DISCRIMINADOS SEGUNDO INTERVALOS DE TEMPO VARIÁVEIS. EXEMPLO:

21 SÉRIES GEOGRÁFICAS, ESPACIAIS, TERRITORIAIS.
DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO INSTANTE, DISCRIMINADOS SEGUNDO REGIÕES. EXEMPLO:

22 SÉRIES ESPECÍFICAS EXEMPLO:
DESCREVEM OS VALORES DA VARIÁVEL, EM DETERMINADO TEMPO E LOCAL, DISCRIMINADOS SEGUNDO ESPECIFICAÇÕES OU CATEGORIAS. EXEMPLO:

23 SÉRIES CONJUGADAS OU TABELA DE DUPLA ENTRADA
MUITAS VEZES TEMOS NECESSIDADE DE APRESENTAR, EM UMA ÚNICA TABELA, A VARIAÇÃO DE VALORES DE MAIS UMA VARIÁVEL, ISTO É, FAZER UMA CONJUGAÇÃO DE DUAS OU MAIS TABELAS. EXEMPLO:

24 DISTRIBUIÇÃODE FREQUÊNCIA
TRATA-SE DE UM CONCEITO ESTATÍSTICO DE SUMA IMPORTÂNCIA, MERECERÁ UM TRATAMENTO ESPECIAL. EXEMPLO:

25 GRÁFICOS O GRÁFICO ESTATÍSTICO É UMA FORMA DE APRESENTAÇÃO DOS DADOS ESTATÍSTICOS, CUJO OBJETIVO É O DE PRODUZIR, NO INVESTIGADOR OU NO PÚBLICO EM GERAL, UMA IMPRESSÃO MAIS RÁPIDA E VIVA DO FENÔMENO EM ESTUDO, JÁ QUE OS GRÁFICOS FALAM MAIS RÁPIDO ‘A COMPREENSÃO QUE AS TABELAS.

26 TIPOS DE GRÁFICOS

27 GRÁFICO EM LINHA

28 GRÁFICOS EM COLUNAS OU EM BARRA

29 GRÁFICO EM COLUNAS OU EM BARRAS MÚLTIPLAS

30 GRÁFICO EM SETORES

31 CARTOGRAMA

32 PICTOGRAMA

33 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA
PRINCIPAIS ELEMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA.

34 CLASSES: SÃO INTERVALOS DE VARIAÇÃO DA VARIÁVEL.
LIMITES DE CLASSES: SÃO OS EXTREMOS DE CADA CLASSE. AMPLITUDE DE UM INTERVALO DE CLASSE: É A MEDIDA DO INTERVALO QUE DEFINE A CLASSE. PONTO MÉDIO DE UMA CLASSE: É O PONTO QUE DIVIDE O INTERVALO DE CLASSE EM DUAS PARTES IGUAIS. FREQÜÊNCIA SIMPLES OU ABSOLUTA: É O NÚMERO DE OBSERVAÇÕES CORRESPONDENTES A ESSA CLASSE OU A ESSE VALOR. FREQÜÊNCIA RELATIVA: SÃO OS VALORES DAS RAZÕES ENTRE AS FREQÜÊNCIAS SIMPLES E A FREQÜÊNCIA TOTAL.

35 REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA

36 HISTOGRAMA: É FORMADO POR UM CONJUNTO DE RETÂNGULOS JUSTAPOSTOS, CUJAS BASES SE LOCALIZAM SOBRE O EIXO HORIZONTAL, DE TAL MODO QUE SEUS PONTOS MÉDIOS COINCIDAM COM OS PONTOS MÉDIOS DOS INTERVALOS DE CLASSE.

37 POLÍGONO DE FREQÜÊNCIA: É UM GRÁFICO EM LINHAS, SENDO AS FREQÜÊNCIAS MARCADAS SOBRE PERPENDICULARES AO EIXO HORIZONTAL, LEVANTADAS PELOS PONTOS MÉDIOS DOS INTERVALOS DE CLASSE.

38 POLÍGONO DE FREQÜÊNCIA ACUMULADA: É TRAÇADO MARCANDO-SE AS FREQÜÊNCIAS ACUMULADAS SOBRE PERPENDICULARES AO EIXO HORIZONTAL, LEVANTADAS NOS PONTOS CORRESPONDENTES AOS LIMITES SUPERIORES DOS INTERVALOS DE CLASSE.

39 MEDIDAS DE POSIÇÃO MÉDIAS MODA MEDIANA QUARTIS PERCENTIS

40 MÉDIAS MÉDIA ARITMÉTICA - DADOS NÃO AGRUPADOS

41 MÉDIA ARITMÉTICA - DADOS AGRUPADOS
QUANDO OS DADOS ESTIVEREM AGRUPADOS NUMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA USAREMOS A MÉDIA ARITMÉTICA DOS VALORES x1, x2, ..., xn(PONTOS MÉDIOS DAS CLASSES), PONDERADOS PELAS RESPECTIVAS FREQÜÊNCIAS ABSOLUTAS: F1, F2, F3,...FN. ASSIM:

42 EXEMPLO:

43 MODA É O VALOR MAIS FREQÜÊNTE DA DISTRIBUIÇÃO. CÁLCULO DA MODA PARA DADOS AGRUPADOS

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46 MEDIANA COLOCADOS EM ORDEM CRESCENTE, MEDIANA ( ) É O VALOR QIE DIVIDE A AMOSTRA, OU POPULAÇÃO, EM DUAS PARTES IGUAIS. ASSIM: 50% 100%

47 CÁLCULO DA MEDIANA – DADOS AGRUPADOS
1º PASSO: CALCULA-SE A ORDEM n/2. 2º PASSO: PELA Fac IDENTIFICA-SE A CLASSE QUE CONTÉM A MEDIANA (CLASSE Md). 3º PASSO: UTILIZA-SE A FÓRMULA:

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51 QUARTIS OS QUARTIS DIVIDEM UM CONJUNTO DE DADOS EM QUATRO PARTES IGUAIS . ASSIM: 0% 25% 50% 75% 100% Q1 Q2 Q3 Q1= 1º QUARTIL, DEIXA 25% DOS ELEMENTOS. Q2 = 2º QUARTIL, COINCIDE COM A MEDIANA, DEIXA 50% DOS ELEMENTOS. Q3 = 3º QUARTIL, DEIXA 75% DOS ELEMENTOS.

52 CÁLCULO DO 1º E 3º QUATIS PARA DADOS AGRUPADOS.

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59 DECIS DECIS SÃO OS VALORES QUE DIVIDEM A SÉRIE EM 10 PARTES IGUAIS.

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61 PERCENTIS SÃO MEDIDAS QUE DIVIDEM A AMOSTRA EM 100 PARTES IGUAIS. ASSIM:

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66 Dispersão ou variabilidade
A amplitude (h) (a) (b) O desvio médio (dma) A variância (s2) (c) (d) O desvio padrão (s) (e) A variância relativa (g2) (f) O coeficiente de variação (g)

67 Representação gráfica Distribuição de freqüências
Dados ordenados Representação gráfica Distribuição de freqüências Medidas 2D 3D Outras medidas Medidas de dispersão Medidas de posição central