Estatística Básica Utilizando o Excel

Apresentação em tema: "Estatística Básica Utilizando o Excel"— Transcrição da apresentação:

1 Estatística Básica Utilizando o Excel
Fernando Augusto Silva Marins 1a. Aula – Estatística Descritiva Novembro/ FEG & FOSJC

2 Introdução à Estatística
Há um século, H. G. Wells dizia: “Raciocinar estatisticamente será um dia tão necessário quanto a habilidade de ler e escrever” Hoje: problema não é de escassez de informação, mas como utilizar a informação abundante disponível para tomar as melhores decisões Novembro/ FEG & FOSJC

3 Por que um Pesquisador Precisa Conhecer Estatística?
Apresentar e descrever informações de forma adequada Tirar conclusões a partir de amostras Melhorar os Processos Obter Previsões confiáveis a partir de Variáveis de Interesse Novembro/ FEG & FOSJC

4 Por que um Pesquisador Precisa Conhecer Estatística?
Apresentar e Descrever Informações Conclusões sobre a população a partir de Amostras Melhorar Processos Obter Previsões Confiáveis Distribuições de Probabilidade Aplicações Estatísticas em CQ e na Produtividade Correlação e Regressão Simples Estatística Descritiva Regressão Múltipla Análise de Séries Temporais Estimação de Parâmetros Testes de Hipóteses Novembro/ FEG & FOSJC

5 O Crescimento e o Desenvolvimento da Estatística Moderna
Últimos 30 anos de Estatística: Mainframes (1960 – 1970): SAS, SPSS Microcomputadores (1980 – hoje): Pacotes: SAS, SPSS, MINITAB, STATISTICA, STATGRAPHICS Planilhas: VISICALC (1979) LOTUS (1983), EXCEL (Microsoft Office – integra planilha de cálculo, editor de texto e gráficos) Novembro/ FEG & FOSJC

6 Estatística Descritiva & Estatística Indutiva
Estatística Descritiva: coleta, apresentação e caracterização de conjunto de dados Formulação da Teoria da Probabilidade (Jogos de azar) e Amostragem Estatística Indutiva (final século 19): fornece elementos para tomada de decisão referente à população com base em amostras Novembro/ FEG & FOSJC

7 Definições População (universo) é a totalidade dos itens considerados no estudo Amostra é a parte da população selecionada para análise Parâmetro é uma medida calculada para descrever uma característica de toda uma população estatística é uma medida calculada para descrever uma característica de apenas uma amostra da população Novembro/ FEG & FOSJC

8 População e Amostra Conclusões sobre a População a partir da Amostra
estatísticas para estimar atitudes Parâmetros para estimar atitudes Conclusões sobre a População a partir da Amostra Novembro/ FEG & FOSJC

9 Estatística Descritiva
Coletar dados Pesquisa (Survey) Apresentar dados Tabelas e gráficos Caracterizar dados Média Amostral = Novembro/ FEG & FOSJC

10 Estatística Indutiva Estimação Testes de Hipóteses
Estimar o peso médio da população usando o peso médio de uma amostra Testes de Hipóteses Testar se o peso médio da população é maior que 70 quilos Tirando conclusões e/ou tomando decisões sobre a população baseado em resultados amostrais. Novembro/ FEG & FOSJC

11 Por que dados são necessários?
Oferecer insumo para pesquisa/estudo Avaliar desempenho (conformidade) de processo de produção/serviço em andamento Assessorar formulação de ações alternativas na tomada de decisão Novembro/ FEG & FOSJC

12 Por que dados são necessários?
Afinal, o que são dados? Informação numérica necessária para a tomada de decisão bem fundamentada Novembro/ FEG & FOSJC

13 Impresso ou Eletrônico
Fontes de Dados Primária Coletar dados Secundária Dados Compilados Impresso ou Eletrônico Observação Survey Experimentação Novembro/ FEG & FOSJC

14 Tipos de Dados Novembro/ FEG & FOSJC

15 Variáveis Qualitativas
Resulta de uma classificação por tipos ou atributos População: peças produzidas numa máquina Variável: qualidade (perfeita ou defeituosa) Novembro/ FEG & FOSJC

16 Variáveis Quantitativas
Valores podem ser expressos em números Discretas: interpretação do seu valor é exatamente este valor População: aparelhos produzidos numa linha de montagem Variável: número de defeitos por aparelho Contínuas: interpretação do seu valor é que se trata de um valor aproximado (depende do instrumento de medida usado) População: peças produzidas numa máquina Variável: diâmetro externo Novembro/ FEG & FOSJC

17 Tipos de Métodos de Amostragem
Motivos para efetuar Amostragem Menos tempo e custo menor que um censo Mais eficiente e prático que um censo Inacessibilidade à toda a população Novembro/ FEG & FOSJC

18 Tipos de Métodos de Amostragens
Probabilística Não-probabilística Aleatória Simples Estratificada Intencional A Esmo Grupo (Cluster) Sistemática Voluntária Novembro/ FEG & FOSJC

19 Amostragem Não-probabilística
População-objeto e População amostrada (acessível) Simples (Ex: Retirar 50 parafusos a esmo de 1 caixa com ) Uso por impossibilidade de se obterem amostras probabilísticas (Ex:população líquida) Inacessibilidade a toda a população (Ex1: minério, Ex2: parte da população é hipotética) Pode ser equivalente ao uso de amostras probabilísticas Novembro/ FEG & FOSJC

20 Amostragem Probabilística
Itens da amostra escolhidos com base em probabilidades conhecidas Amostra Probabilística Aleatória Simples Sistemática Estratificada Cluster Novembro/ FEG & FOSJC

21 Amostra Aleatória Simples
Cada item tem a mesma chance de ser selecionado Selecionamento pode ser com ou sem reposição Uso de Tabelas de Números Aleatórios Novembro/ FEG & FOSJC

22 Uso de Tabelas de Números Aleatórios
Empresa deseja selecionar amostra de 20 trabalhadores de horário integral a partir da população de 500 colaboradores nessa situação. Amostra Aleatória Simples: Associar um código de 3 dígitos a cada colaborador, ordenados por ordem alfabética, de 001 a 500. Escolher, ao acaso, um dígito de partida na Tabela de Números Aleatórios Indo da esquerda para a direita, e de cima para baixo, na tabela, selecionar 20 números com 3 dígitos entre 001 e 500, sem pular ou repetir, identificando assim a amostra. Novembro/ FEG & FOSJC

23 Uso de Tabelas de Números Aleatórios
Coluna Linha Escolhido dígito para iniciar: Linha 06 e Coluna 05 Números gerados: 003, 364, 433, 463, 363, ... Novembro/ FEG & FOSJC

24 Amostragem Sistemática
Decidir tamanho da amostra: n Calcular k=N/n Aleatoriamente selecionar 1 item Selecionar os k-ésimos ítens a partir desse inicial N = 64 n = 8 k = 8 Novembro/ FEG & FOSJC

25 Amostra Estratificada
População é dividida em 2 ou mais grupos de acordo com alguma característica em comum Em cada grupo aplicar a amostragem aleatória simples As amostras são combinadas em uma única Novembro/ FEG & FOSJC

26 Amostras de Grupos (Clusters)
População é composta de vários clusters representativos Aplicar amostragem aleatória simples em alguns clusters Combinar as amostras em uma única 4 clusters foram escolhidos. Novembro/ FEG & FOSJC

27 Tipos de Erros em Pesquisas
Qual é o objetivo? Usa Amostragem Probabilística? Erro de Cobertura – Listagem adequada? Erro por falta de resposta – follow up Erros de Medidas – boas questões formuladas? Erros de Amostragem – Margem de precisão Novembro/ FEG & FOSJC

28 Tipos de Erros em Pesquisas
Erro de Cobertura Erros por Falta de Resposta Erros de Amostragem Erros de Medidas Itens Excluídos Follow up nas faltas de respostas. Oportunidade diferente de Amostra para Amostra. Pergunta Ruim! Novembro/ FEG & FOSJC