Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados

Apresentação em tema: "Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados"— Transcrição da apresentação:

1 Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados
ESTATISTICA Aula 1 PROF: CÉLIO SOUZA

2 Material disponível no site do CEAP
aqui PROF: CÉLIO SOUZA

3 ? Estatística PROF: CÉLIO SOUZA

4 ESTATÍSTICA “O método que tem por objeto o estudo quantitativo dos dados ou fatos que se apresentam em massa e a pesquisa de suas relações” (Authos Pagano) PROF: CÉLIO SOUZA

5 ESTATÍSTICA Descritiva ou Dedutiva Apenas descrever e analisar, sem tirar conclusões sobre grupo maior Inferencial ou Indutiva Condições nas quais as conclusões da amostra valem para a população PROF: CÉLIO SOUZA

6 PROF: CÉLIO SOUZA

7 Classe socio-economica
VARIÁVEL Características que assumem valores diferentes em diferentes indivíduos, locais, situações ou objetos (ex: estatura, peso, idade, sexo, grau de instrução). Escalas Qualitativo Escalas Quantitativo Ordinal Nominal Intervalar Discreto Intervalar Contínuo Profissão Sexo Escolaridade Classe socio-economica Número de filhos Número de aula Salário Altura Tipos de Variáveis PROF: CÉLIO SOUZA

8 TIPOS ANALISES DAS VARIÁVEIS
Variável independente: é uma condição antecessora manipulada pelo ambiente, é a variável na qual o experimento tem interesse em verifica o efeito. Variável dependente: é a resposta do organismo, a variável que mensura a influência da variável independente. Manipulada (aferida) pelo pesquisador. ALUNOS IDADE DESENVOLVIMENTO APRENDIZAGEM SEXO PROF: CÉLIO SOUZA

9 Exemplo Uma pesquisa com o propósito de analisar quais aspectos associados ao treinamento da Ginástica Rítmica estão relacionados com o desenvolvimento da menarca tardia nas atletas desta modalidade. Devido à relação existente entre a osteopenia e o hipoestrogenismo, foram mencionados aspectos da literatura sobre fisiologia do tecido ósseo. Variável independente: menarca, osteopenia e o hipoestrogenismo Variável dependente: aspectos associados ao treinamento. PROF: CÉLIO SOUZA

10 Exemplo Verificar a relação entre a adiposidade corporal e os indicadores de atividade física (IAF) em adolescentes durante o período de férias escolares de verão. Variável independente: ? Adiposidade Corporal Variável dependente:? IAF PROF: CÉLIO SOUZA

11 VARIÁVEIS Independente (x) Dependente (y)
é aquela que influencia, determina ou afeta outra variável. Dependente (y) consiste naqueles valores (fenômenos, fatores) a serem explicados ou descobertos PROF: CÉLIO SOUZA

12 Classificação das Escalas
Escala Nominal Escala Ordinal Não-paramétricas Não procuram estabelecer padrões de normalidade. Teste de Hipótese - “O resultado antecipado de um estudo ou experimento. A solução antecipada para o problema pode ser baseada em alguma teoria, ou na experiência e observação anteriores do pesquisador” (THOMAS & NELSON, 2002) Escala Intervalar Escala Racional Paramétricas Possibilitam estabelecer padrões de normalidade. Atenção: Dependendo do tipo de dados com os quais estivermos trabalhando serão mais indicados, um ou outro tipo de análise estatística. PROF: CÉLIO SOUZA

13 Teste de hipóteses: Hipótese nula (H0):
Hipótese sobre a qual o teste é montado. Na maior parte dos casos é a hipótese de que "não há diferença". Em geral não é a hipótese que se deseja comprovar. Hipótese alternativa (HA): Hipótese que vai ser comparada à hipótese nula. Na maior parte dos casos é a hipótese de que "há diferença". Em geral é a hipótese que se deseja comprovar. PROF: CÉLIO SOUZA

14 Os principais procedimentos que devem preceder a aplicação de um teste estatístico são:
Definir a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (H1); Decidir qual o teste a ser usado, analisando se este é válido para o problema; Encontrar a probabilidade (p valor); Avaliar a força da evidência contra H0 (quanto menor for p-valor, maior é a força para rejeitar a hipótese nula); Estabelecer as conclusões e interpretação dos resultados. O p-valor é a probabilidade que permite decidir sobre a hipótese nula. PROF: CÉLIO SOUZA

15 Seguem se algumas interpretações acerca de p valor:
- Se p > = 0.1, não existe evidência contra a hipótese nula (H0), não é possível rejeitar a hipótese nula; - Se p < 0.1, fraca evidência contra a H0; - Se p < 0. 01, evidência altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula; - Se p < 0. 05, evidência significativa contra a H0, rejeita-se a hipótese nula; - Se p < , evidência muito altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula. PROF: CÉLIO SOUZA

16 Qualquer dúvida, pergunte.
PROF: CÉLIO SOUZA