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SILVIO RIBEIRO (14) 3533-3272/9124-4812 Estatística Aplicada à Administração.

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1 SILVIO RIBEIRO (14) / Estatística Aplicada à Administração

2 Ementa Conceitos preliminares: Estatística; População; Amostra. Estatística indutiva e dedutiva. Tabelas e gráficos. Distribuição de freqüência. Estatística Aplicada à qualidade. Dimensões da Qualidade; GQT e custo da qualidade. Planejamento e Controle de Projetos. Just in Time; Kanban; Brainstorm; Ishikawa; Benchmarking; PDCA; Kaisen e 5W1H. Objetivo Proporcionar ao discente esmerar-se na aplicabilidade de ferramentas estatísticas essenciais à fundamentação de projetos, com vistas a melhor viabilizar o processo decisório nas organizações. 12/1/ :07 2

3 Metodologia Mostrar inicialmente aos alunos os objetivos da disciplina, o conteúdo programático, cretérios de avaliação e a forma como as atividades serão conduzidas. Como suporte as aulas expositivas, serão utilizados material impresso, lousa e recursos multimedia. Serão desenvolvidas atividades de estudo de caso para avalição continuada e retenção dos conceitos apresentados. No final de cada módulo será feita um resumo dos conceitos para fixação de conhecimento, entendimento prático do conteúdo e preparação para as provas regimentais. Serão incentivadas apresentações de uso profissional das ferramentas desenvolvidas para aprendizado prático. 12/1/ :07 3

4 Conteúdo Programático 1. Estatística Descritiva 1. Dados Brutos 2. Rol 3. Amplitude Total 4. Classes 5. Frequências 2. Apresentação de Dados e Gráficos Estatísticos 1. Histograma e Polígonos de frequência 2. Curvas de frequência 3. Distribuição de frequências cumulativas 4. Gráfico de pontos 5. Gráficos de Pareto 6. Gráficos de Barras e Linhas 7. Gráficos Corridos 8. Gráficos de Pizza 12/1/ :07 4

5 Conteúdo Programático 3. Estatística Aplicada à qualidade 1. Dimensões da Qualidade 2. Gerenciamento da Qualidade Total (GQT) 3. Custos da Qualidade 4. Planejamento e Controle de Projetos 1. Conceituação 2. Elementos de um projeto 3. Processo de Planejamento 4. Controle de projeto 5. Aplicações Estatística à Tomada de Decisão 1. Just in Time 2. Kanban 3. Brainstorm 4. Ishikawa 5. Benchmarking 6. PDCA 7. Kainsen 8. 5W1H 12/1/ :07 5

6 Critérios de Avaliação Nota final: Trabalho (0 a 3) + Prova (0 a 7) Bibliografia MONTGOMERY, D. C. Introdução ao Controle Estatístico da Qualidade. Rio de Janeiro: Editora LTC (Livros Técnicos e Científicos), KAZMIER, L. J. Estatística Aplicada à Administração e Economia. Porto Alegre: Editora Bookman, TAVARES, M. Estatística Aplicada à Administração. Sistema Universidade Aberta do Brasil, /1/ :07 6

7 Trabalho 1 Bimestre Elaborar trabalho sobre 3 tipos de Gráficos Estatísticos dos elencados abaixo: Histograma e Polígonos de frequência Curvas de frequência Distribuição de frequências cumulativas Gráfico de pontos Gráficos de Pareto Gráficos de Barras e Linhas Gráficos Corridos Gráficos de Pizza Trabalho teórico (Word ou PDF) e apresentação Prática (Power Point) 12/1/ :07 7

8 ARTIGO O PAPEL DA ESTATÍSTICA NA LEITURA DO MUNDO: O LETRAMENTO ESTATÍSTICO. 12/1/ :07 8

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13 Estatística Descritiva A estatística descritiva preocupa-se com a forma pela qual podemos apresentar um conjunto de dados em tabelas e gráficos, e também resumir as informações contidas nestes dados mediante a utilização de medidas estatísticas. É necessário ter em mente que a estatística é uma ferramenta para o gestor ou executivo, nas respostas dos porquês de seus problemas que podem ser explicados por uma análise de dados. Para ela ser bem usada, é necessário conhecer os seus fundamentos e princípios, e acima de tudo que o gestor ou executivo desenvolva um espírito crítico e jamais deixe de pensar. Pois é fácil mentir usando a estatística, o difícil é falar a verdade sem usar a estatística. Atualmente, as empresas têm procurado profissionais como executivos que tenham um nível de conhecimento de estatística alto, pois este conhecimento tem feito uma diferença grande nos processos decisórios em empresas. 12/1/ :07 13

14 Objetivo Esta Unidade tem por objetivo fazer com que você tenha condições de descrever e apresentar os resultados de um conjunto de observações de forma clara, objetiva e passando o máximo de informações possíveis. Para tal objetivo, serão abordadas as distribuições de freqüências, análises gráficas, medidas de posição e dispersão. 12/1/ :07 14

15 Qualquer conjunto de dados, tais como o tempo de uma ligação telefônica, a velocidade de processamento de um computador, a proporção de participação no mercado das empresas de um determinado setor, suscetibilidade de empresas a uma determinada mudança no mercado, opinião dos alunos quanto à didática de um professor, etc., contém informação sobre algum grupo de indivíduos. As possíveis diferenças entre indivíduos determinam a variação que está sempre presente na análise de dados. Uma característica que pode assumir diferentes valores de indivíduo para indivíduo é denominada variável, pois de outra forma seria denominada constante. 12/1/ :07 15

16 Tipos de variáveis Variável é a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos. Variáveis podem ser classificadas da seguinte forma: Variáveis Quantitativas Variáveis discretas Variáveis contínuas Variáveis Qualitativas Variáveis nominais Variáveis ordinais 12/1/ :07 16

17 Variáveis Quantitativas São as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas. Variáveis discretas Características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Exemplos: número de filhos, número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por dia. Variáveis contínuas Características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua (na reta real), para as quais valores fracionais fazem sentido. Usualmente devem ser medidas através de algum instrumento. Exemplos: peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, idade. 12/1/ :07 17

18 Variáveis Qualitativas (ou categóricas) São as características que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos. Podem ser nominais ou ordinais. Variáveis nominais Não existe ordenação dentre as categorias. Exemplos: sexo, cor dos olhos, fumante/não fumante, doente/sadio. Variáveis ordinais Existe uma ordenação entre as categorias. Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estágio da doença (inicial, intermediário, terminal), mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro). 12/1/ :07 18

19 Quando você coleta os dados para uma pesquisa, estas observações são chamadas de dados brutos. Um exemplo de dados brutos corresponde ao tempo em minutos que consumidores de uma determinada operadora de telefonia celular utilizariam em um mês (dados simulados pelo autor a partir de um caso real). Os dados foram obtidos em uma pesquisa de mercado e apresentados na forma em que foram coletados (Tabela 1), por este motivo são denominados dados brutos. 12/1/ :07 19 Colocar Tempos em Ordem Crescente Dados Brutos: dados na forma em que foram coletados, sem nenhum tratamento

20 Como você pode observar na Tabela 1, a simples organização dos dados em um rol aumenta muito a capacidade de informação destes. Na Tabela 2, você pode verificar que o menor tempo observado foi 82 minutos, e o maior, 210 minutos, o que nos fornece uma amplitude total de variação da ordem de 128 minutos. Outra informação que podemos obter nos dados por meio da Tabela 2 (organizada em rol crescente) é que alguns tempos, como 122 min, 132 min, 138 min e 142 min, foram os mais freqüentes, ou seja, os mais citados na pesquisa. 12/1/ :07 20

21 Como você pode organizar os dados de uma forma mais eficiente, na qual se possa apresentar uma quantidade maior de informações? Uma maneira de organizar um conjunto de dados para você melhor representá-lo é por meio de uma tabela de distribuição de freqüências (tabela onde são apresentadas as freqüências de cada uma das classes). Distribuindo-se os dados observados em classes e contando-se o número de observações contidas em cada classe, obtém-se a freqüência de classe. Veja que a disposição tabular dos dados agrupados em classes, juntamente com as freqüências correspondentes, se denomina distribuição de freqüências. Glossário Estatística Rol é a mais simples organização numérica. É a ordenação dos dados em ordem crescente ou decrescente.Amplitude Total corresponde à diferença entre o maior e o menor valor observado em um conjunto de dados. Classes são intervalos nos quais os valores da variável analisada são agrupados. 12/1/ :07 21

22 Por exemplo, para o caso do tempo em minutos do uso de celulares, pode- se desejar incluir em uma única classe todos os indivíduos que possuam tempo entre 128 e 138 minutos assim, a classe irá variar de 128 a 138 minutos. Para identificar uma classe, deve-se conhecer os valores dos limites inferior e superior da classe, que delimitam o intervalo de classe. Neste ponto, surge uma dúvida. Indivíduos que apresentem tempo exatamente iguais a 128 ou a 138 minutos pertencem ou não a esta classe? (128 a 138) 12/1/ :07 22

23 12/1/ :07 23 Glossário Estatística Intervalos abertos são os limites da classe (inferior e superior) que não pertencem a ela. Intervalos fechados são os limites de classe (superior e inferior) que pertencem à classe em questão. Intervalos mistos são um dos limites que pertence à classe, e o outro, não.

24 Para elaborar uma distribuição de freqüências é necessário que primeiramente, se determine o número de classes (k) em que os dados serão agrupados. Por questões de ordem prática e estética, sugere- se utilizar de 5 a 20 classes. O número de classes (k) a ser utilizado, pode ser calculado em função do número de observações (n). Na pesquisa, como temos n = 40 consumidores, teremos, então, o número de classes definido por e como o número de classes é inteiro, usaremos 6 classes. O arredondamento utilizado neste material é o padrão de algarismos significativos (como foi aprendido no Ensino Médio). O número de classes pode também ser definido de uma forma arbitrária sem o uso desta regra. 12/1/ :07 24

25 Após determinar o número de classes (k) em que os dados serão agrupados, deve-se, então, determinar a amplitude do intervalo de classe (c). Para calcularmos a amplitude do intervalo de classe, vamos primeiramente calcular a amplitude total dos dados (A), que corresponde à diferença entre o maior valor observado e o menor valor observado. No nosso caso, teremos A = 210 – 82 =128 mm. Existem outros procedimentos para determinação da amplitude do intervalo de classe que podem ser encontrados na literatura. 12/1/ :07 25

26 C onhecida a amplitude de classes, você deve determinar os intervalos de classe. O limite inferior e o superior das classes devem ser escolhidos de modo que o menor valor observado esteja localizado no ponto médio (PM) da primeira classe. O limite inferior da primeira classe é: Definindo, então, o limite inferior da primeira classe, para obtermos as classes da nossa distribuição, basta que somemos a amplitude do intervalo de classe a cada limite inferior. 12/1/ :07 26

27 A freqüência absoluta (fa) corresponde ao numero de observações que temos em uma determinada classe ou em um determinado atributo de uma variável qualitativa e a freqüência relativa (fr) corresponde à proporção do número de observações em uma determinada classe em relação ao total de observações que temos. Esta freqüência pode ser expressa em termos porcentuais. Para isto, basta multiplicar a freqüência relativa obtida por /1/ :07 27

28 Na tabela, aparece uma nova denominação chamada freqüência. Podem ter freqüências chamadas de freqüência absoluta (fa), freqüência relativa (fr) e freqüência acumulada. O cálculo da freqüência relativa é obtido por meio da seguinte expressão: Apresentando os dados na forma de distribuição de freqüência, você consegue sintetizar as informações contidas neles, além de facilitar sua visualização. Na Tabela apresentada a seguir, temos as freqüências (fa e fr) relacionadas ao tempo de utilização do aparelho celular. 12/1/ :07 28

29 Como ficaria, então, a interpretação da distribuição de freqüências? 12/1/ :07 29

30 O s tempos de utilização do celular das 40 pessoas avaliadas em questão estão concentrados nas 2ª, 3ª e 4ª classes. A apresentação dos dados em forma de distribuição de freqüência facilita ainda o cálculo manual de várias medidas estatísticas de interesse e sua apresentação gráfica. 12/1/ :07 30

31 Além das freqüências absolutas e relativas, muitas vezes pode-se estar interessado na quantidade de observações que existe acima ou abaixo de um determinado ponto na distribuição. Desta forma, podemos trabalhar com a freqüência acumulada. Glossário Estatística Freqüência Acumulada corresponde à soma da freqüência daquela classe às freqüências de todas as classes abaixo dela. 12/1/ :07 31

32 Abaixo do limite superior da primeira classe, temos três pessoas que estão presentes nesta classe, como pode ser visto na Tabela 3 da distribuição de freqüências absoluta. Quando consideramos a segunda classe, a freqüência acumulada corresponde ao número de pessoas que temos abaixo do limite superior desta classe, ou seja, as oito pessoas da segunda classe mais as três pessoas da primeira classe, totalizando 11 pessoas abaixo de 120,4 minutos. Para as outras classes, o raciocínio é semelhante. 12/1/ :07 32

33 Para verificar qual a porcentagem de pessoas que utilizam o celular por um tempo inferior a 146 minutos, basta consultar diretamente a Tabela 4 e verificar a freqüência acumulada abaixo deste valor (67,5%), pois o valor 146 minutos corresponde a um dos limites de classe apresentados nesta tabela. 12/1/ :07 33

34 E para saber a proporção de pessoas que utilizam o celular por menos de 150 minutos? Para podermos obter esta freqüência, é necessário que venhamos a pressupor que os tempos de utilização estejam uniformemente distribuídos dentro das classes. O cálculo é baseado nos dados da Tabela 4 e são apresentados a seguir. Freq. acumulada relativa abaixo da classe imediatamente inferior a 150 (abaixo de 146) = 0,675; Freq. acumulada relativa abaixo da classe imediatamente superior a 150 (abaixo de 171,6) = 0,850; 12/1/ :07 34

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36 12/1/ :07 36 Calcule a proporção de pessoas que utilizam o celular por menos de 180 minutos. Proporção de consumidores com tempo de uso abaixo de 171,6 min = 0,850 Proporção de consumidores com tempo de uso abaixo de 197,20 min = 0,950

37 12/1/ :07 37 Freq. Entre 171,6 min e 197,20 = 0,10 (0,95 – 0,85) De 171,6 a 197,20 min são 25,6 min De 171,6 a 180,00 min são 8,4 min 25,6 min ,10 8,4 min X X = 8,4 x 0,10X = 0, ,6 Portanto, como abaixo de 171,6 min existe uma proporção de 0,85 e entre 171,6 e 180 min existe uma proporção de 0,0328, conclui-se, então, que abaixo de 180 min existe uma proporção de 0,8828 (0,85 + 0,0328). Em termos porcentuais, isto corresponde a 88,28 % dos consumidores.

38 12/1/ :07 38 Quando você trabalha com variáveis qualitativas, os atributos são as variações nominativas da variável. A construção da tabela consiste em contar as ocorrências de cada atributo. O resultado da contagem define a freqüência absoluta do atributo. Para podermos entender isto, tomemos como exemplo uma pesquisa na qual se procurou avaliar o número de pessoas de diferentes sexos em uma determinada empresa. Estes resultados são apresentados na Tabela 6.

39 12/1/ :07 39 No caso de uma variável aleatória discreta, realizou-se no SAC (Serviço de Atendimento ao Consumidor) de uma empresa um estudo referente ao número de reclamações (N.R.) atendidas diariamente, durante um certo mês, obtendo os seguintes resultados:

40 12/1/ :07 40 Podemos, então, apresentar a seguir estes dados em uma distribuição de freqüências. Neste caso, não é necessário definir intervalos de classes, porque a variação dos valores é pequena.

41 12/1/ :07 41 Verificamos que os valores da variável discreta correspondem a cada uma das classes. Surge, então, uma pergunta:

42 12/1/ :07 42 Os histogramas são gráficos utilizados para representar tabelas intervalares. Glossário Histogramas: são constituídos por um conjunto de retângulos, com as bases assentadas sobre um eixo horizontal, tendo o centro da mesma no ponto médio da classe que representa, e cuja altura é proporcional à freqüência da classe.

43 12/1/ :07 43 Polígono de freqüência se obtêm pela simples união dos pontos médios dos topos dos retângulos de um histograma. Completa-se o polígono unindo as extremidades da linha que ligam os pontos representativos das freqüências de classe aos pontos médios das classes, imediatamente, anterior e posterior às classes extremas, que têm freqüência nula. Polígono de freqüências é um gráfico de análise no qual as freqüências das classes são localizadas sobre perpendiculares levantadas nos pontos médios das classes.

44 12/1/ :07 44 Quando temos uma tabela de variável qualitativa, um tipo de gráfico adequado para apresentar os resultados corresponde ao gráfico de setores, também popularmente conhecido como gráfico tipo pizza. Sua construção é simples: sabe- se que o ângulo de 360º equivale a 100% da área da circunferência; assim, para obter-se o ângulo do setor cuja área representa uma determinada freqüência, basta resolver uma regra de três simples, como a apresentada a seguir:

45 12/1/ :07 45 (Vunesp-SP) O gráfico publicado pela revista Veja, de 28/7/99, mostra como são divididos os 188 bilhões de reais do orçamento da União entre os setores de Saúde, Educação, Previdência e outros, sendo: Saúde: 19 Bilhões Educação: 15 Bilhões Previdência: 46 Bilhões Outros: 108 Bilhões Faça um gráfico de pizza calculando o percentual correspondente de participação de cada setor.

46 12/1/ :07 46 Os gráficos chamados de ogivas correspondem a um polígono de freqüências acumuladas, nas quais estas freqüências são localizadas sobre perpendiculares levantadas nos limites inferiores ou superiores das classes, dependendo se a ogiva representar as freqüências acumuladas.

47 12/1/ :07 47 Leia o texto Quais são as principais medidas de tendência Central e responda: 1. Explique o que é Mediana e dê uma aplicação prática para o conceito. 2. Explique o que é Média e dê uma aplicação prática para a Média. 3. Explique o que é Moda e dê uma aplicação prática para a Moda. 4. Explique a correlação entre Mediana, Média e Moda.

48 12/1/ :07 48 Medidas de posição As medidas de posição ou de tendência central constituem uma forma mais sintética de apresentar os resultados contidos nos dados observados, pois representam um valor central, em torno do qual os dados se concentram. As medidas de tendência central mais empregadas são a média, a mediana e a moda. A média aritmética é a mais usada das três medidas de posição mencionadas, por ser a mais comum e compreensível delas, bem como pela relativa simplicidade do seu cálculo, além de prestar-se bem ao tratamento algébrico. Glossário A média aritmética, ou simplesmente média de um conjunto de n observações, x1, x2,...,xn é definida como: O somatório ( Σ ) corresponde à soma de todos os valores obtidos.

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50 12/1/ :07 50 MODA No caso do número de reclamações no SAC, verifica-se que o que mais ocorre é zero, ou seja, em vários dias não ocorre nenhuma reclamação. Assim, podemos, então, definir a moda (Mo) como sendo o valor em um conjunto de dados que ocorre com maior freqüência. Um conjunto de dados pode ser unimodal (uma moda) ou amodal (não possuir moda, pois não existe nenhum valor que ocorre com maior freqüência) ou multimodal (possui mais de uma moda).

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55 12/1/ :07 55 Leia o artigo Quais as principais medidas de Dispersão e responda: 1. Qual a relação entre variabilidade, máximo, mínimo e amplitude de variação? 2. O que é variância amostral e qual sua utilidade? 3. Qual a utilidade do desvio padrão no estudo da variância?

56 12/1/ :07 56 SEPARATRIZES A principal característica das medidas separatrizes consiste na separação da série em partes iguais que apresentam o mesmo número de valores. As principais são os quartis, decis e percentis. Os quartis são valores de um conjunto de dados ordenados, que os dividem em quatro partes iguais. É necessário, portanto, três quartis (Q1, Q2 e Q3) para dividir um conjunto de dados ordenados em quatro partes iguais. Q1 : deixa 25% dos elementos abaixo dele. Q2 : deixa 50% dos elementos abaixo dele e coincide com a mediana. Q3 : deixa 75% dos elementos abaixo dele.

57 12/1/ :07 57 Medidas de Dispersão Considere o valor (em reais) ganho por dia de três grupos de empregados (A: 70, 70, 70, 70, 70; B: 50, 60, 70, 80, 90; C: 5, 15, 50, 120, 160). Podemos verificar que, apesar de apresentarem a mesma média (70), os três grupos apresentam comportamento diferenciado, pois o grupo A é o mais homogêneo, e o grupo C é o que apresenta maior variação de ganho por dia. Portanto, devemos sempre inserir junto a uma medida de posição uma medida que avalie esta distribuição, ou seja, a variabilidade de um conjunto de dados. Portanto, quanto maior a variabilidade, maior será a dispersão das observações. Amplitude Total No caso dos ganhos diários, podemos obter os seguintes resultados:

58 12/1/ :07 58 Variância

59 12/1/ :07 59 Desvio Padrão


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