 JERRY ADRIANE DOMINGOS  Tecnólogo em Mecânica, - UFES – 2001  Auditoria Interna da Qualidade - 2006 - IEL  Gestão da Qualidade – 2008 - FINDES  Inspeção.

Apresentação em tema: " JERRY ADRIANE DOMINGOS  Tecnólogo em Mecânica, - UFES – 2001  Auditoria Interna da Qualidade - 2006 - IEL  Gestão da Qualidade – 2008 - FINDES  Inspeção."— Transcrição da apresentação:

1  JERRY ADRIANE DOMINGOS  Tecnólogo em Mecânica, - UFES – 2001  Auditoria Interna da Qualidade - 2006 - IEL  Gestão da Qualidade – 2008 - FINDES  Inspeção de Dutos – FBTS /RJ - 2009  Pós Graduado em Gestão Educacional – CESAP / 2010  Matemática – CESPE 2012  email: domjerry@hotmail.com

2  É uma parte da MATEMÁTICA aplicada que fornece métodos para:  coleta, organização, descrição,  análise e interpretação de dados e para a  utilização dos mesmos na tomada de decisões.

3  A coleta, a organização, a descrição dos dados, o cálculo e a interpretação de coeficientes pertencem à ESTATÍSTICA DESCRITIVA  A análise e a interpretação dos dados, associado a uma margem de incerteza, ficam a cargo da ESTATÍSTICA INDUTIVA ou INFERENCIAL, também chamada como a medida da incerteza ou métodos que se fundamentam na teoria da PROBABILIDADE.

4 FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO 1º - DEFINIÇÃO DO PROBLEMA : Saber exatamente aquilo que se pretende pesquisar é o mesmo que definir corretamente o problema. 2º - PLANEJAMENTO : Como levantar informações ? Que dados deverão ser obtidos ? Qual levantamento a ser utilizado? Censitário? Por amostragem? E o cronograma de atividades ? Os custos envolvidos ? etc.

5 3º - COLETA DE DADOS: Fase operacional. É o registro sistemático de dados, com um objetivo determinado. Dados prim á rios: quando são publicados pela própria pessoa ou organização que os haja recolhido. Ex: tabelas do censo demográfico do IBGE. Dados secund á rios: quando são publicados por outra organização. Ex: quando determinado jornal publica estatísticas referentes ao censo demográfico extraídas do IBGE.

6 Idade dos alunos do EJA do turno Noturno da EMEI “ OFELIA SCOBAR” ano 2008 1822182021364018 3018222125354325 2722242520272829 1819181923244340 4518213120223339 4125273018374420 Dados :

7 4º - APURAÇÃO DOS DADOS: Resumo dos dados através de sua contagem e agrupamento. É a condensação e tabulação de dados. 5º - APRESENTAÇÃO DOS DADOS: Há duas formas de apresentação, que não se excluem mutuamente.  Apresenta ç ão tabular, é uma apresentação numérica dos dados em linhas e colunas distribuídas de modo ordenado, segundo regras práticas fixadas pelo Conselho Nacional de Estatística.

8 Idade dos alunos do EJA do turno Noturno da EMEI “ OFELIA SCOBAR ” ano 2008 18 19 20 21 22 2324 25 27 28 2930 3133353637 3940 4143 4445 Organizar os dados:

9 FREQUENCIA POR INTERVALOS DE PRODUÇÃO EM TONELADAS DE CANA DE AÇÚCAR EM TRES SEMANAS DO MÊS DE ABRIL DE 2010 PRODUÇÃOFREQUÊNCIA 08 ׀ — 09 09 ׀ — 10 10 ׀ —11 11|---12 12|--- 13 13 |--- 14 14 |--- |15 23713232371323 Total 21 TIPO DE TABELA

10 TIPO DE GRAFICO

11 6º - ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO DOS DADOS: A última fase do trabalho estatístico é a mais importante e delicada. Está ligada essencialmente ao cálculo de medidas e coeficientes, cuja finalidade principal é descrever o fenômeno (estatística descritiva).  Apresenta ç ão gr á fica dos dados numéricos constitui uma apresentação geométrica permitindo uma visão rápida e clara do fenômeno.

12 Exercício: A turma se dividira em dupla ou no maximo trio, e traçar um inicio de pesquisa de acordo com a aula até a elaboração do planejamento da pesquisa.

13 DADO ESTATÍSTICO: é um dado numérico é considerado a matéria-prima sobre a qual iremos aplicar os métodos estatísticos.  POPULAÇÃO: é o conjunto total de elementos portadores de, pelo menos, uma característica comum.  AMOSTRA: é uma parcela representativa da população que É EXAMINADA com o propósito de tirarmos conclusões sobre a essa população.

14 POPULAÇÃO AMOSTRA

15 População: Alunos de uma Univer. Federal do E.S. Amostra: alunos do curso de Engenharia População: Alunos do curso de Engenharia. Amostra: alunos do curso de Eng. mecânica População: Empregados de uma Industria. Amostra: Empregados que trabalham na administração População: Funcionários de um Hospital. Amostra: Enfermeiras da Utin

16 VARIÁVEL: É o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno. VARIÁVEL QUALITATIVA: Quando seu valores são expressos por atributos: sexo, cor da pele,escolaridade etc. dividem-se em: ordinais e nominais. VARIÁVEL QUANTITATIVA: Quando os dados são de caráter nitidamente quantitativo, e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica, trata-se portanto da estatística de variável e se dividem em :

17 VARIÁVEL DISCRETA:são expressos através de números inteiros não negativos. Ex: Nº de alunos presentes às aulas de estatística no 1º bimestre de 2011: 52. Livros em um acervo: 2301  VARIÁVEL CONTÍNUA: Resulta de uma mensuração, e a escala numérica de seus possíveis valores corresponde ao conjunto R dos números Reais, Ex.: A altura em metros de um grupo de jovens 1, 85 m Peso de um bebe de 7 meses 6,2 Kg

18 Ex.: Para uma população de peças produzidas em um determinado processo, poderíamos ter: Diâmetro das peças cm ( 0,23; 0,24; 0,21 etc.) N o de peças defeituosas (0, 1, 0, 2,1 etc.) Qualidade: 1 a, 2 a ou 3 a categoria Estado: Perfeita ou defeituosa Quantitativa Contínua Quantitativa Discreta Qualitativa Ordinal Qualitativa Nominal VARIÁVEL QUANTITATIVA QUALITATIVA NOMINAL ORDINAL CONTÍNUA DISCRETA

19 Exemplos -. Cor dos olhos das alunas: azuis, preto, verdes qualitativa nominal. Índice de liquidez nas indústrias do E.S.: R$12,3 bi quantitativa contínua. Produção de café no Brasil: 10, 2 ton quantitativa contínua. Número de defeitos em aparelhos de TV: 12 quantitativa discreta. Grau de instrução de um grupo de funcionários: segundo qualitativa ordinal. O ponto obtido em cada jogada de dois dados: 10 quantitativa discreta

20 AMOSTRAGEM CASUAL ou ALEATÓRIA SIMPLES É o processo mais elementar e freqüentemente utilizado. É equivalente a um sorteio lotérico. Ex: obter uma amostra, de 10%, representativa para a pesquisa da estatura de 90 alunos de uma escola: SEXOPOPULACÃO10 %AMOSTRA MASC.545,45 FEMIN.363,64 Total909,09 AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA: Quando a população se divide em estratos (sub-populações), Ex: obter uma amostra proporcional estratificada, de 10%, do exemplo anterior, supondo, que, dos 90 alunos, 54 sejam meninos e 36 sejam meninas. São portanto dois estratos (sexo masculino e sexo feminino). Logo, temos:

21 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA É um tipo de tabela que condensa uma coleção de dados conforme as freqüências (repetições de seus valores). Tabela primitiva ou dados brutos:É uma tabela ou relação de elementos que não foram numericamente organizados. Ex : 45, 41, 42, 41, 42 43, 44, 41,50, 46, 50, 46, 60, 54, 52, 58, 57, 58, 60, 51

22 DadosFreqüência 411 1 1 421 1 431 441 451 461 1 501 1 511 521 541 571 581 1 601 1 total20

23 ROL:É a tabela obtida após a ordenação dos dados (crescente ou decrescente). Ex : 41, 41, 41, 42, 42 43, 44, 45,46, 46, 50, 50, 51, 52, 54, 57, 58, 58, 60, 60 DadosFreqüência 413 422 431 441 451 462 502 511 521 541 571 582 602 Total20

24 DadosFreqüência 413 422 431 441 451 462 502 511 521 541 571 582 602 Total20 Distribui ç ão de freq ü ência  SEM INTERVALOS DE CLASSE: É a simples condensação dos dados conforme as repetições de seu valores

25 ClassesFreqüências 41 |------- 457 45 |------- 493 49 |------- 534 53 |------- 571 57 |------- 615 Total20 Distribui ç ão de freq ü ência COM INTERVALOS DE CLASSE: Quando o tamanho da amostra é elevado, é mais racional efetuar o agrupamento dos valores em vários intervalos de classe.

26 ELEMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA (com intervalos de classe) CLASSE: são os intervalos de variação da variável e é simbolizada por i e o número total de classes simbolizada por k. Ex: na tabela anterior k = 5 e 49 |------- 53 a 3ª classe, onde i = 3.

27 LIMITES DE CLASSE: são os extremos de cada classe. O menor número é o limite inferior de classe ( li ) o maior número, limite superior de classe (Ls). Ex: em 49 |------- 53, l3 = 49 e L3 = 53. O símbolo |------- representa um intervalo fechado à esquerda e aberto à direita. O dado 53 do ROL não pertence a classe 3 e sim a classe 4 representada por 53 |------- 57.

28 AMPLITUDE DA AMOSTRA (AA) É a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo da amostra (ROL). Onde AA = Vmax - Vmin. Em nosso exemplo AA = 60 - 41 = 19..

29 Método prático para construção de uma Distribuição de Frequências c/ Classe 1º - Organize os dados brutos em um ROL. 2º - Calcule a amplitude amostral AA. exemplo: AA = 60 - 41 = 19 3º - Calcule o número de classes através da "Regra de Sturges": (1+3,3*log n) ou consulte tabela

30 CALCULO PARA O INTERVALO DE CLASSES: Ic = AA / n Onde Ic = intervalo de classe AA = amplitude amostral n = quantidade de classes Ex: AA = 19 n = 5 classes Ic = 19 / 5 Ic = 3,8 aprx = 4