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Métodos Quantitativos Eduardo Pontual Ribeiro PPGE - UFRGS Treinamento Exclusivo BRDE - 19 a 22 de agosto de 2002 -

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Apresentação em tema: "Métodos Quantitativos Eduardo Pontual Ribeiro PPGE - UFRGS Treinamento Exclusivo BRDE - 19 a 22 de agosto de 2002 -"— Transcrição da apresentação:

1 Métodos Quantitativos Eduardo Pontual Ribeiro PPGE - UFRGS Treinamento Exclusivo BRDE - 19 a 22 de agosto de

2 TIPOS DE DADOS E INDICADORES Fontes, disponibilidade e confiabilidade dos dados disponíveis. Dados em cross-section, séries de tempo e longitudinais. Escalas de medida.

3 CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS Variáveis Quantitativas: Implicam em relações de mensuração, medida, contagem. Exemplos: salário, idade, preço, produção, escolaridade (número de anos na escola). Variáveis Qualitativas: Expressam atributos, qualidades do indivíduo pesquisado. Exemplos: estado civil, profissão, escolaridade (fundamental, médio ou superior).

4 VARIÁVEIS QUALITATIVAS Ordinal: é possível atribuir alguma ordem aos indivíduos depois de atribuída a característica. Exemplo: Escolaridade. Nominal: não é possível fazer nenhuma classificação depois das realizações. Exemplo: Profissão.

5 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS Discreta: valores assumem um conjunto finito de valores possíveis. Exemplo: número de filhos. Contínua: valores pertencem a um intervalo dos número Reais. Exemplo: rendimentos do trabalho.

6 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA Verificação do número de realizações do evento dentro da amostra e a sua importância dentro da população. Para variáveis discretas: proporção em relação à característica. Para variáveis contínuas: proporção em relação a intervalos.

7 Exemplo: Variáveis Discretas Número de filhos de 2805 mulheres na RMPA FONTE: PNAD, MULHERES ENTRE ANOS, RESIDENTES DA REGIÃO METROPOLITANA DE PORTO ALEGRE/RS

8 Exemplo: Variáveis Contínuas Rendimentos (em R$) de 2805 mulheres na RMPA FONTE: PNAD, MULHERES ENTRE ANOS, RESIDENTES DA REGIÃO METROPOLITANA DE PORTO ALEGRE/RS

9 GRÁFICOS Gráficos para variáveis qualitativas Histogramas Evolução temporal

10 GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS DISCRETAS Freqüência Relativa de Número de Filhos FONTE: PNAD, MULHERES ENTRE ANOS, RESIDENTES DA REGIÃO METROPOLITANA DE PORTO ALEGRE/RS

11 GRÁFICOS PARA VARIÁVEIS QUALITATIVAS Freqüência Relativa de Número de Filhos

12 HISTOGRAMAS Gráfico que relaciona a freqüência de realizações do evento na amostra com o tipo de evento. Pode agrupar como rótulos os valores do evento (no caso de variáveis discretas) ou os intervalos onde os eventos se encontram (para variáveis contínuas)

13 Exemplo: Histograma - Escolaridade FONTE: PNAD, MULHERES ENTRE ANOS, RESIDENTES DA REGIÃO METROPOLITANA DE PORTO ALEGRE/RS

14 CONSTRUÇÃO DE HISTOGRAMAS NO EXCEL Selecione a função Análise de Dados no menu Ferramentas. Na janela que aparece, selecione a opção Histograma. Na janela que se abre, escolha como Intervalo de Entrada os dados de origem do histograma. Cuidado para selecionar a opção Rótulos, caso o título da coluna de dados tenha sido selecionado. Como Intervalo de Saída, escolha, de preferência, a opção Nova Planilha.

15 Na planilha nova que se criou, uma das colunas é denominada Bloco e a outra Freqüência. O gráfico do histograma é gerado ao selecionar os dados da planilha nova criada e desenhar o gráfico de colunas. O gráfico gerado desta forma é criado com intervalos eqüidistantes e o rótulo do eixo X se constitui na média do intervalo.

16 ANÁLISE BIDIMENSIONAL Considerações sobre duas variáveis em torno do mesmo objeto de análise

17 CONSIDERAÇÕES PRÉVIAS Problema fundamental: como fazer a análise a partir de diferentes combinações de tipos de variáveis. Dada a classificação vista anteriormente, sabemos que, no caso do estudo com duas variáveis, três combinações são possíveis: –duas variáveis qualitativas; –duas variáveis quantitativas; –uma variável qualitativa e a outra quantitativa.

18 DISTRIBUIÇÕES CONJUNTAS - VARIÁVEIS EMPREGADA E CHEFE DE FAMÍLIA FONTE: PNAD, MULHERES ENTRE ANOS, RESIDENTES DA REGIÃO METROPOLITANA DE PORTO ALEGRE/RS

19 FREQÜÊNCIA EM ANÁLISE BIDIMENSIONAL Como calcular a freqüência em análise com duas variáveis? Qual o total utilizar? Da coluna? Da linha? Ou o total geral? Resposta: depende da análise desejada. A divisão pelo total geral expressa a composição do grupo por ambas características. A divisão pelo total da linha ou da coluna expressa um resultado condicional à observação da linha ou coluna.

20 Exemplo: Empregada e Chefe de Família - Análise pelo Total Geral

21 Exemplo: Empregada e Chefe de Família - Análise pelo Total da Coluna

22 No exemplo da divisão pelo total geral da tabela de dados, temos que 46% da população total é formada por mulheres empregadas que não são chefes de família. Por outro lado, no exemplo da divisão pelos totais das colunas, temos que entre a população empregada, 73,47% dos indivíduos não são chefes de família. A diferença na análise está na condição imposta pela divisão do total da coluna: passa a avaliar entre o total de indivíduos empregados.

23 Outra informação importante que se pode extrair da divisão por colunas é que, independentemente do fato da pessoa estar empregada ou não, 21,32% da população é formada por mulheres chefes de família. A distribuição entre emprego e ser chefe de família é um tanto diferente entre grupos, além das diferenças de tamanhos totais; desta forma, parece existir correlação entre as duas variáveis: o fato da mulher estar empregada parece ser um condicionante importante para que ela seja chefe de família.

24 Considerações sobre associação entre Variáveis Quantitativas O procedimento de cálculo de freqüências entre tabelas pode ser feito normalmente no caso de variáveis quantitativas, desde que se atribuam intervalos que formem as categorias de análise - os chamados intervalos de classes. Uma ferramenta importante na análise de variáveis quantitativas é o gráfico de dispersão.

25 Exemplo: Renda da família e percentual de gastos com alimentação.

26 COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO O coeficiente de correlação busca auferir a direção da relação entre as variáveis, dentro de um intervalo determinado entre -1 e 1. O objetivo do intervalo é discriminar a direção e a intensidade da relação: valores próximos de zero indicam ausência de relação entre as variáveis; valores próximos de 1 indicam forte relação positiva; valores próximos de -1 indicam forte relação negativa.

27 Fórmula do coeficiente de correlação: corr(X,Y) = (1/n) [(x i -x)/ x ][(y i -y)/ y ], onde: x média de X y média de Y x desvio padrão de X y desvio padrão de Y


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