JERRY ADRIANE DOMINGOS Formado em Mecânica – UFES / 2001 Formado em Matemática – FANAN / 2012 Inspetor credenciado em automotiva – INMETRO / 2006 Auditor.

Apresentação em tema: "JERRY ADRIANE DOMINGOS Formado em Mecânica – UFES / 2001 Formado em Matemática – FANAN / 2012 Inspetor credenciado em automotiva – INMETRO / 2006 Auditor."— Transcrição da apresentação:

1

2 JERRY ADRIANE DOMINGOS Formado em Mecânica – UFES / 2001 Formado em Matemática – FANAN / 2012 Inspetor credenciado em automotiva – INMETRO / 2006 Auditor interno da Qualidade – FINDES / IEL / 2008 Inspeção de Dutos – FBTS / RJ / 2009 Pós Graduado em Gestão Educacional – CESAP / 2010 Mestre em Gestão Social e Desenv. Regional – FVC / 2014 Mestre em Educação – FVC / 2014 Email: jadriane@salesiano.br / jadriane2015@gmail.comjadriane@salesiano.br

3 ESTATÍSTICA Cursos: Administração Ciências Contábeis psicologia

4 I. CONCEITOS E DEFINIÇÕES Estatística é a ciência que utiliza-se das teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos 1, tanto em estudos observacionais quanto em experimento modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso.ciência teorias probabilísticas 1estudos observacionaisexperimentomodelaraleatoriedadeincertezaestimarprevisão

5 O objetivo da estatística é a produção da melhor informação possível a partir dos dados disponíveis, alguns autores sugerem que a estatística é um ramo da teoria da decisão.informação dados teoria da decisão O seu foco em aplicações dos dados coletados, analisados e interpretados.

6 a) ESTATÍSTICA  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.

7 b) MÉTODOS ​ São meios mais eficazes para atingir determinadas metas; em trabalhos acadêmicos são usados os métodos científicos. ​ ​ ​ MÉTODOS CIENTÍFICOS: destacamos o método experimental e o método estatístico. ​ ​

8 c) MÉTODO EXPERIMENTAL: Consiste em manter constante todas as causas, menos uma, que sofre variação para se observar seus efeitos, caso existam. ​​ Ex: Estudos da Química, Física, etc. ​​

9 d) DADO ESTATÍSTICO: é um dado numérico considerado como a matéria-prima sobre a qual iremos aplicar os métodos estatísticos.

10 e) MÉTODO ESTATÍSTICO: ​ ​ Diante da impossibilidade de manter as causas constantes (nas ciências sociais), admitem todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas. ​​

11 Ex: Quais as causas que definem o preço de uma mercadoria quando a sua oferta diminui? ​ ​​​ Obs.: Seria impossível, no momento da pesquisa, manter constantes a uniformidade dos salários, o gosto dos consumidores, nível geral de preços de outros produtos, etc. ​

12  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.

13 II. 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.

14 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.

15 Idade dos alunos do EJA do turno Noturno da EMEI “ OFELIA SCOBAR” ano 2008 1822182021364018 3018222125354325 2722242520272829 1819181923244340 4518213120223339 4125273018374420 QUADRO DE DADOS

16 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.

17 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 III. TIPO DE TABELAS

18 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:

19 Tabela: Idade dos alunos do EJA do turno Noturno da EMEI “ OFELIA SCOBAR ” ano 2008 Idade (anos)Quantidade 188 192 204 213 224 231 242 254 273 281 291 302 311 331 351 361 371 391 402 411 432 441 451 Total48

20 IV. GRÁFICOS ESTATÍSTICOSG São representações visuais dos dados estatísticos que devem corresponder, mas nunca substituir as tabelas estatísticas. Faz uso de escalas, sistema de coordenadas, simplicidade, clareza e veracidade. a) Classificação dos gráficos: Diagramas, Estereogramas, Pictogramas e Cartogramas.

21 Gráfico de Barras Verticais

22 Gráfico de Barras Horizontais

23 Gráfico de Linhas

24 Gráfico de Setores(Pizza)

25 Tabela e Gráficos com Distribuição de frequência em Classes IdentificaçãoClasseFrequência A18 /-------2321 B23 /-------2810 C28 /-------335 D33 /-------384 E38 /-------434 F43/-------484 Total48

26

27

28 TIPO DE GRAFICO

29 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.

30 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.

31  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. VI. POPULÇÃO e AMOSTRA

32 POPULAÇÃO AMOSTRA

33 População: Alunos de uma Univer. Federal do E.S. Amostra: alunos do curso de Engenharia População: Alunos do curso de T.I. Amostra: alunos do curso de REDES População: Empregados de uma Industria. Amostra: Empregados que trabalham na sala de T.I População: Funcionários de um Hospital. Amostra: Enfermeiras da Utin

34 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 :

35 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

36 TIPOS DE VARIÁVEIS 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

37 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

38 Grau de instrução de um grupo de funcionários: segundo qualitativa ordinal O ponto obtido em cada jogada de dois dados: 10 quantitativa discreta Computadores existentes em uma empresa: 12 quantitativa discreta Sistemas operacionais usados em empresas de prestação de serviços: bom ou ruim qualitativa nominal Tempo de transferência de uma imagem via whatsApp: 1´ 33´´ quantitativa continua

39 AMOSTRAGEM CASUAL ou ALEATÓRIA SIMPLES É o processo mais elementar e frequentemente utilizado. É equivalente a um sorteio lotérico. Pode ser realizada numerando-se a população de 1 a n e sorteando-se, a seguir, por meio de um dispositivo aleatório qualquer, x números dessa sequencia, os quais corresponderão aos elementos pertencentes à amostra.

40 Ex: obter uma amostra, de 10%, representativa para a pesquisa da estatura de 90 alunos de uma escola: 1º - numeramos os alunos de 1 a 90. 2º - escrevemos os números dos alunos, de 1 a 90, em pedaços iguais de papel, colocamos na urna e após mistura retiramos, um a um, nove números que formarão a amostra.

41 AMOSTRAGEM PROPORCIONAL ESTRATIFICADA: Quando a população se divide em estratos (subpopulações), 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: SEXOPOPULACÃO10 %AMOSTRA masc.545,45 femin.363,64 Total909,09