Primeiros Conceitos de Estatística

Apresentação em tema: "Primeiros Conceitos de Estatística"— Transcrição da apresentação:

1 Primeiros Conceitos de Estatística
FENÔMENO ESTATÍSTICO: qualquer evento que se pretenda analisar, cujo estudo seja passível da aplicação do método estatístico. São divididos em três grupos:

2 de massa ou coletivo: são aqueles que não podem ser definidos por uma simples observação. A estatística dedica-se ao estudo desses fenômenos. Ex: a natalidade em Vitória, o preço médio da cerveja no Espírito Santo, etc. individuais: são aqueles que irão compor os fenômenos de massa. Ex: cada nascimento em Vitória, cada preço de cerveja no Espírito Santo, etc. de multidão: quando as características observadas para a massa não se verificam para o particular.

3 DADO ESTATÍSTICO: é um dado numérico e é considerado a matéria-prima sobre a qual iremos aplicar os métodos estatísticos.

4 POPULAÇÃO: é o conjunto total de elementos portadores de, pelo menos, uma característica comum.

5 AMOSTRA: é uma parcela representativa da população que é examinada com o propósito de tirarmos conclusões sobre a essa população.

6 PARÂMETROS: São valores singulares que existem na população e que servem para caracterizá-la. Para definirmos um parâmetro devemos examinar toda a população. Ex: Os alunos de odontologia do Brasil têm em média 1,70 metros de estatura.

7 é um valor aproximado do parâmetro e é calculado com o uso da amostra.
ESTIMATIVA: é um valor aproximado do parâmetro e é calculado com o uso da amostra.

8 ATRIBUTO: quando os dados estatísticos apresentam um caráter qualitativo, o levantamento e os estudos necessários ao tratamento desses dados são designados genericamente de estatística de atributo.

9 Exemplo de classificação dicotômica do atributo: a classificação dos alunos quanto ao sexo.
atributo: sexo classe: alunos dicotomia: duas subclasses (masculino e feminino) Exemplo de classificação policotômica do atributo: alunos quanto ao estado civil. atributo: estado civil......classe: alunos policotomia: mais de duas subclasses (solteiro, casado, divorciado, viúvo, etc.)

10 VARIÁVEL: É, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.

11 VARIÁVEL QUALITATIVA:
Quando seus valores são expressos por atributos: sexo, cor da pele, etc.

12 VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA
VARIÁVEL QUANTITATIVA: Quando os dados são de caráter nitidamente quantitativo, e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica. VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA VARIÁVEL CONTÍNUA

13 VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA:
Seus valores são expressos geralmente através de números inteiros não negativos. Resulta normalmente de contagens. Ex: Nº de alunos presentes às aulas de estatística no 1o semestre de 2004: fev = 25, mar = 18 , abr = 30 , mai = 35 , jun = 36.

14 VARIÁVEL CONTÍNUA: Resulta normalmente de uma mensuração, e a escala numérica de seus possíveis valores corresponde ao conjunto dos números reais, ou seja, podem assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites. Ex.: Quando você vai medir a temperatura de seu corpo com um termômetro de mercúrio o que ocorre é o seguinte: o filete de mercúrio, ao dilatar-se, passará por todas as temperaturas intermediárias até chegar a temperatura atual do seu corpo.

15 A Escala Nominal mede atributos que só conhecem relações de equivalência (igual ou diferente) e por isso não tem sentido de direção, nem unidade de distância definida e tampouco reconhece um valor nulo. Está, na maior parte das vezes, associada às variáveis qualitativas nominais.

16 Tal escala é uma função linear dos atributos.
A Escala Intervalar mede atributos de modo que os intervalos representem quantidades regulares de atributo. Tal escala é uma função linear dos atributos. Além da relação biunívoca entre atributos e códigos numéricos da escala e do sentido de orientação da medida, tem-se a definição de unidade de mensuração. A escala intervalar tem um zero, mas ele é um ponto arbitrário para a origem das unidades de medida e não tem correspondência com a situação zero de atributo.

17 A Escala Intervalar O exemplo típico de escala intervalar é o da medida de temperatura. Não há um zero de temperatura que corresponda a uma ausência de temperatura e diferentes escalas intervalares mostrarão que há proporcionalidade entre intervalos, mas não entre valores de temperatura. Para melhor detalhar esse exemplo, percebamos que dizer que 10oC é o dobro de 5oC não é verdade pois se a escala de temperatura for Fahrenheit, os mesmos valores serão dados respectivamente por 50oF e 41oF (observe que 50 não é o dobro de 41!). O que pode ser dito é que a mudança de 5 para 10 graus Celsius equivale à passagem de 10 para 15 graus Celsius, assim como a passagem de 41 para 50 graus Fahrenheit equivale à passagem de 50 para 59 graus Fahrenheit.

18 A Escala Proporcional (ou Escala Razão)
mede os atributos de forma que os acréscimos em atributos sejam representados por acréscimos proporcionais em valores de escala. A razão entre dois valores da escala corresponde à razão entre dois valores de atributos. Ex: Se A pesa o dobro de B então o valor do peso de A deve ser o dobro do valor do peso de B. Poder-se-ía ter os pesos 4 e 2 Kg ou 8,8 e 4,4 Lb (libras). Note que nas duas escalas o zero coincide pois o peso nulo vale 0 nos dois sistemas. O uso deste tipo de escala exige que se assuma que o evento tenha comportamento aritmético, premissa mais forte que pode ser adotada para a escolha de uma escala.

19 Variável Dependente é aquela que mede o fenômeno que se estuda.
Ex: Produção mensal de peças (quantitativa discreta: número de peças que cada funcionário da empresa produz por mês; qualitativa ordinal: menos que 300, entre 300 e 500, mais que 500).

20 Variável Independente é aquela candidata a explicar a dependente.
Ex: Sexo se a maioria das funcionárias produz mais que 500 peças por mês e a maioria dos funcionários produz menos que 300 peças por mês pode-se “suspeitar” que sexo e produção estão intimamente relacionados, ou seja, que mulheres são mais competentes/rápidas que homens na mesma função.

21 Índice de liquidez nas industrias capixabas.
EXERCÍCIO - Classifique as variáveis em qualitativas ou quantitativas (contínuas ou discretas): Cor dos olhos. Resp:qualitativa. Índice de liquidez nas industrias capixabas. Resp:quantitativa contínua. Produção de café no Brasil (em toneladas). Número de defeitos em aparelhos de TV. Resp:quantitativa discreta. Comprimento dos pregos produzidos por uma empresa. O ponto obtido em cada jogada de um dado.