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Estatística Computacional - 2370. Estatística com Excel Apresentar os conceitos: Variáveis, casos (unidade amostral) Base de dados no Excel. Objetivos.

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1 Estatística Computacional

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4 Estatística com Excel Apresentar os conceitos: Variáveis, casos (unidade amostral) Base de dados no Excel. Objetivos na aula do dia 19 e 22/02/08 Aplicação Pesquisa de Opinião da TCC; Pesquisa de Opinião da Qualidade de Vida

5 Identificando variáveis Pesquisa de Opinião: Questionário Variáveis Itens do questionário Pesquisa saúde: Medidas de interesse para pesquisa Qualitativas e Quantitativas Variáveis IMC, hipertensão Pesquisa agronômica: Medidas de interesse para pesquisa Variáveis Peso, produtividade

6 Identificando a unidade amostral Pesquisa de Opinião: Entrevistado Casos Um questionário Pesquisa Saúde : Pessoa, Rato, prontuário Casos Pessoa, rato, prontuário Pesquisa Agronômica: Planta, Parcela Casos planta ou parcela

7 Base de dados É a disposição das informações coletadas Nos aplicativos : a linha representa os casos; a coluna representa as variáveis

8 Exemplo de uma pesquisa de opinião

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10 Questionário da TCC

11 Continuação do questionário da TCC

12 Apresentação do Excel casos Variáveis

13 Planilha do Excel para o questionário da QV Identificar as questões na primeira linha

14 Planilha do Excel para o questionário TCC

15 Exercício 1 Na planilha do Excel para o questionário TCC, insira os 10 questionários Exercício 2 Crie uma planilha no Excel para o questionário QV

16 Estatística com Excel Comandos de edição no Excel: Substituir ; Format; Excluir e incluir Funções no Excel: Soma multiplicação e divisão; freq Tabelas dinâmicas Histograma Tabelas e Gráficos

17 Trata-se de um conjunto de técnicas analíticas ; Objetivo: resumir o conjunto de todos os dados coletados numa dada investigação; Envolve basicamente: Estatística descritiva A idéia básica é a de se estabelecer uma descrição dos dados relativos a cada uma das variáveis. Distribuição de Freqüência Medidas da Tendência Central Medidas de Dispersão Avaliação quanto a simetria e homogeneidade

18 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS Para dados categóricos, basta contarmos quantos casos ocorrem em cada categoria. Para dados numéricos, inicialmente criamos os intervalos de classe e, posteriormente, contamos quantos casos ocorrem em cada intervalo. As freqüências das categorias ou intervalos de classe podem ser expressas por seu número absoluto, pela proporção em relação ao total de casos ou pela porcentagem em tabelas e gráficos (os gráficos serão construídos no Statistica) Obtenção Apresentação

19 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS A tabela deve ser auto-explicativa. Elementos da tabela: TÍTULO: deve responder as questões: Do que se trata? aponta o fenômeno, Onde ocorreu? local de ocorrência; Quando ocorreu? época da ocorrência Tabelas Apresentação Título; Cabeçalho; Coluna indicadora; Corpo.

20 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS CABEÇALHO: informa sobre o conteúdo das colunas; COLUNA INDICADORA: informa sobre o conteúdo das linhas; CORPO: apresenta as informações. Elementos complementares da tabela: Tabelas Apresentação Fonte cita o informante; Notas esclarecem o conteúdo e indicam a metodologia adotada na obtenção ou elaboração da informação; Chamadas esclarecem pontos específicos da tabela. Fonte cita o informante; Notas esclarecem o conteúdo e indicam a metodologia adotada na obtenção ou elaboração da informação; Chamadas esclarecem pontos específicos da tabela.

21 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS Tabela 1: Título Tabelas Apresentação Coluna indicadora Cabeçalho Conteúdo da linha COLUNACOLUNA Fonte: Nota: CORPO DA TABELA

22 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Obtenção Dados categóricos; A variável tipo sangüíneo é proveniente de uma amostra, de 30 doadores de um hemocentro. AAAAAAAAAA,BBB, AB, OOOOOOOOOOOOOOOO; Exemplo O | | | | | | | | | | | | | | | | 16 A | | | | | | | | | | 10 B | | | 3 AB | 1 Tipo sangüíneo Contagem Freqüência

23 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Obtenção Dados numéricos; A variável peso ao nascer, em gramas, é proveniente de uma amostra, de 22 recém-nascidos de Maringá. 2300,2354,2456,2576,2598,2670,2647,2691,2750,2789,2810, 2860,2835,2904,2926,2954,3100,3250,3376,3400,3505,3940. Exemplo Peso Contagem Freqüência Menos de 2500g | | | g a 3500g | | | | | | | | | | | | | | | | | g ou mais | | 2

24 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Apresentação Tabela 1: Distribuição dos doadores por tipo sangüíneo – Maringá 2005 Fonte: Hemocentro Nota: dados fictícios Exemplo Tipo sangüíneo Freqüência Percentual O1653 A1033 B310 AB14 Total30100

25 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Apresentação Exemplo Peso, em gramas Freqüência Percentual Menos de | ou mais29 Total22100 Tabela 2: Distribuição do peso dos recém-nascidos – Maringá 2005

26 Distribuição Normal

27 Média: É a soma de todos os resultados dividida pelo número total de casos, podendo ser considerada como um resumo da distribuição como um todo. Moda: É o evento ou categoria de eventos que ocorreu com maior freqüência, indicando o valor ou categoria mais provável. Mediana : É o valor da variável aleatória a partir do qual metade dos casos se encontra acima dele e metade se encontra abaixo. Observação: Na distribuição normal a Média=Mediana= Moda Medidas da Tendência Central Fornecem indicadores da distribuição da variável, isto é indica o valor que ocorre mais tipicamente

28 Avaliando a homogeneidade - Medidas de dispersão Amplitude, desvio médio, variância, desvio padrão, erro padrão e coeficiente de variação São medidas da variação de um conjunto de dados em torno da média, ou seja, da maior ou menor variabilidade dos resultados obtidos. Elas permitem se identificar até que ponto os resultados se concentram ou não ao redor da média de um conjunto de observações. Cada uma dessas medidas expressão diferentes formas de se quantificar a tendência que os resultados de um experimento aleatório tem de se concentrarem ou não em determinados valores (quanto maior a dispersão, menor a concentração e vice-versa). Avaliando a homogeneidade

29 Avaliando a simetria Quartis, Amplitude interquartilica, Box Plot Quartis: Q 1 Q 2 Q 3 É o valor da variável aleatória a partir do qual 25%, 50% e 75% dos casos se encontra acima dele respectivamente; Amplitude Interquartilica(AIQ) AIQ = Q 3 – Q 1 Avaliando a simetria: mínimo máximo ** valores outliers Q 1 Q 2 Q 3 outliers

30 Avaliando Presença de Outliers Os dados suspeitos são aqueles que estão muito distantes do centro da distribuição, que até podem ocorrer, mas que, às vezes, resultam de erro de medida, de anotação ou de digitação. Por exemplo, em um estudo sobre altura de crianças de idade escolar, encontramos casos com valor 220cm e 240cm. O mais provável é que tenha ocorrido erro de anotação ou de digitação. Se estes casos não forem retirados da amostra, haverá séria distorção da média, do desvio padrão e comprometimento dos testes estatísticos. Estes valores extremos são chamados de pontos fora da curva (outliers). Considera-se pontos fora da curva aqueles que são maiores que Q3+1,5AIQ ou menores que Q1-1,5AIQ, onde 1,5AIQ é 1,5 vezes a amplitude interquartil. Isto pode ser visto no Box -Plot Identificando Outliers

31 Apresentação do Format celulas

32 Substituir O nome ou valor que se deseja trocar O nome ou valor que será trocador

33 Atividade Para a variável RAÇA, do arquivo perfil, atribua: 1 = Branca 2 = Negra 3 = Outras

34 Formatar

35 Atividade Considere as variáveis Peso Altura Formate com duas decimais

36 Tabelas e gráficos para variáveis qualitativas Construindo a tabela e gráfico para raça da base de dados perfil No menu principal Clicar em : DADOS Fazer a opção: RELATÓRIO DE TABELA E GRÁFICO DINÂMICO, mostrado na tela abaixo: No Excel é trabalhoso construir gráficos quando comparado ao Statistica por isto, veremos superficialmente os gráficos neste software

37 Etapas para construir tabelas e gráficos para variáveis qualitativas no Excel clicar Clicar para definir variável(is) Continua no próximo slide

38 Continuação do slide anterior Definindo a variável raça Definindo a localização da tabela Configurando a tabela Selecionando a opção de freqüência

39 Da base de dados QV construir a tabela de freqüência para as variáveis: questões 1, 3 e 5, sexo e estado cívil Atividade

40 Tabela de freqüência – variáveis quantitativas Definir as classes: método visto em estatística geral; Ferramentas e análise de dados e escolha a opção histograma. Caso a opção Análise de Dados não esteja disponível, siga os passos a seguir: Passo 1: Clicar em Ferramentas Passo 2: clicar em suplementos Passo 3: clicar Ferramentas de Análise e ok.

41 CONSTRUINDO HISTOGRAMA Análise de dados

42 CONSTRUINDO HISTOGRAMA Valores da variável Intervalo de classe

43 Atividade Construa a tabela de freqüência para o peso e para altura do arquivo perfil.

44 Estatística Computacional – 2370 Aulas: 26/02/08 e 29/02/08 Medidas descritivas Para obter as medidas descritivas no Excel siga os passos a seguir Passo 1: Clicar em ferramentas, Análise de Dados Passo 2: na caixa de diálogo a seguir clicar em Estatística Descritiva Passo 3: clicar

45 Medidas descritivas em subgrupos da amostra Pode ser de interesse obter medidas descritivas de uma variável quantitativa por categorias de uma ou mais variáveis qualitativas. Passo 1: Clicar em Dados, Relatório de Tabela Dinâmica Passo 2: Seguir as mesmas etapas para construção da tabela Passo 3: no layout as variáveis qualitativas são colocadas na Linha e/ou Colunas da tabela e a quantitativa no centro ( Dados). No lugar de contagem..., escolher a estatistica de interesse. A caixa de diálogo vai criar uma tabela com média e desvio padrão da idade para cada categoria da variável sexo

46 Função SE - Sintaxe da expressão para categorizar uma variável no Excel Considere o exemplo do Excel com a planilha. Expressão : SE(A2>89;"A";SE(A2>79;"B"; SE(A2>69;"C";SE(A2>59;"D";"F")))) Suponha que a variável A deve ser categorizada da seguinte forma: Categoria 1: Se A<59, atribuir o valor F Categoria 2: Se 5989, atribuir o valor A

47 Estatística Computacional – 2370 Aulas: 29/02/08 - Exercício Ver o arquivo dados gordura no corpo.txt PEQUENO RESUMO DOS DADOS: Algumas medidas do corpo foram realizadas em 252 homens com objetivo de obter um método de baixo custo que estime a gordura corporal. As variáveis listadas abaixo são: Densidade do corpo (gm/cm 3 ) ; Percentual de gordura no corpo usando a equação de Siri's (1956); Idade (anos); Peso (lbs) Altura (inch) Circunferência do pescoço (cm) Circunferência do tórax (cm) Circunferência do Abdômen (cm) Circunferência do quadril (cm) Circunferência do glúteo (cm) Circunferência do joelho (cm) Circunferência do tornozelo (cm) Circunferência do Bíceps (estendido) (cm) Circunferência do Antebraço(cm) Circunferência do Punho (cm)

48 Questões Q1: Abrir a base de dados no Excel e nomear as variáveis; Q2: Sabendo que 1 polegada(inch) equivale 2,540 cm modifique a variável altura para m; Q3: Sabendo que 1 libra equivale a 0,45359 quilogramas transforme a variável peso para quilogramas; Q4: Obtenha o índice de massa corporal (IMC) que é dado por:IMC=Peso,em quilogramas/(altura, em metros) 2 ; Q5: Categorize a variável IMC nas quatro categorias descritas a seguir: Q6: Categorize a variável idade em três categorias, sendo: Categoria1: idade < idade média – desvio-padrão Categoria2: idade média – desvio-padrão idade idade média + desvio-padrão Categoria3: idade > idade média – desvio-padrão. Q7: Faça um gráfico para a variável idade categorizada; Q8: Faça tabela e gráfico para circunferência do abdômen; Q9: Faça medidas descritivas para as variáveis quantitativas ; Q10: Faça as medidas descritivas das variáveis quantitativas por IMC, classificado

49 Box Plot no Excel Passo 2: Passo 1: Construir uma tabela com a seguinte seqüência: Marcar tabela Clicar assistente gráfico Passo 2: Marcar tabela e clicar assistente gráfico

50 Box Plot no Excel Passo 3: Marcar linha Opção: linhas Passo 4: Marcar linhas e avançar

51 Box Plot no Excel Passo 5: Por título do gráfico e eixos e concluir Passo 6: Marcar qualquer dado e clicar botão direito

52 Box Plot no Excel Passo 7: Clicar Formatar série de dados e Opções Passo 8: Clica r Marca r

53 Box Plot no Excel Observações: 1.A construção do box plot no Excel é limitada, por exemplo, não é possível especificar quais são as observações discrepantes ou outliers. 2.Para melhores resultados será usado o aplicativo estatístico Statistica.


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