Considerações Iniciais ESTATÍSTICA Prof.: Maycon Reis.

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1 Considerações Iniciais ESTATÍSTICA Prof.: Maycon Reis

2 Plano de Ensino  Disciplina: Estatística  Carga Horária: 40 H

3 Ementa  Conceitos básicos em estatística;  Noções de variáveis discretas contínuas e aleatórias;  Série e representações gráfica e pictográfica;  Série cronológica;  Construção e leitura de uma tabela;  Construção de histogramas e polígonos de frequência;

4 Ementa  Médias, Separatrizes, Desvio-padrão e Coeficiente de variação;  Conceito, teoremas e leis de probabilidades, distribuição binomial e normal;  Noções gerais de amostragem;  Distribuições amostrais da média da proporção. Intervalo de confiança para a média e proporção;  Teses de hipóteses para a média, proporção e a diferença entre duas médias;  Teste de associação;

5 Objetivos  Compreender a importância da estatística aplicando seus fundamentos e recursos nas diversas áreas de atuação do profissional em formação;

6 Conteúdo Programático  1.Introdução à estatística: definição de conceitos (estatística, população e amostra); análise descritiva e inferencial dos dados.  2.Dados qualitativos e dados quantitativos: distribuição de freqüências e gráficos.  3.Teste Qui-quadrado.

7 Conteúdo Programático  4.Medidas descritivas: média aritmética, mediana, moda, variância, desvio padrão, erro padrão e coeficiente de variação.  5.Curva normal.  6.Estimação de parâmetros.  7.Teste de hipóteses.  8.Delineamento de pesquisa: correlação, regressão, teste t (SPSS).

8 Metodologia do Ensino e Aprendizagem:

9 Metodologia de Avaliação

10 Bibliografia Básica  BERQUO, E. S.; SOUZA, J. M. P.; GOTLIEB, S. L. D. Bioestatística. 2. ed. São Paulo: EPU, 2000.  CALLEGARI-JACQUES, S. M. Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre: Artmed, 2003.  JEKEL, J. F. Epidemiologia: bioestatística e medicina preventiva. Porto Alegre: Artmed, 2000.  SPIEGEL, M. R.; STEPHENS, L. J. Estatística. 4. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.  VIEIRA, S. Elementos de estatística. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2006.

11 Bibliografia Complementar  LAURENTI, R.; JORGE, M. H. P. M.; LEBRÃO, M. L.; GOTLIEB, S. L. D. Estatísticas de saúde. 2. ed. São Paulo: EPU, 2005.  DÍAZ, F. R.; LÓPEZ, F. J. B. Bioestatística. São Paulo: Thomson Learning, 2007.  PAGANO, M.; GAUVREAU, K. Princípios de bioestatística. 2. ed. São Paulo: Thomson Learning, 2006.  TOLEDO, G. L.; OVALLE, I. I. Estatística básica. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2000.  VIEIRA, S. Introdução à bioestatística. 4. ed. Rio de Janeiro: Elsevier: 1980.

12 INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA 12

13 TÓPICOS  Introdução  Histórico  Conceitos 13

14 INTRODUÇÃO 14 Introdução

15 INTRODUÇÃO 15 Introdução

16 INTRODUÇÃO 16 Introdução

17 INTRODUÇÃO 17 Introdução

18 INTRODUÇÃO 18 Introdução

19 19 CONCEITOS Podemos dividir a ciência Estatística em duas partes:  Estatística Descritiva, que trabalha com a organização e descrição dos dados experimentais;  Estatística Indutiva ou Inferencial, que cuida de sua análise e interpretação;

20 20 CONCEITOS  A Estatística Indutiva, cujas técnicas serão objetos deste estudo, utilizam dois conceitos fundamentais: o de população, ou universo, e o de amostra.

21 população, ou universo amostra CONCEITOS

22  Uma população ou universo é um conjunto de elementos com pelo menos uma característica comum. Uma amostra é, pois, um subconjunto de uma população, necessariamente finito. CONCEITOS

23 Um estudo estatístico completo que recorra às técnicas da Estatística Indutiva irá envolver também, direta ou indiretamente, tópicos de Estatística Descritiva, Cálculo de Probabilidades e Amostragem Estatística Descritiva Probabilidade s Estatística Inferencial CONCEITOS

24 24  FENÔMENO ESTATÍSTICO: qualquer evento que se pretenda analisar, cujo estudo seja passível da aplicação do método estatístico. São divididos em três grupos:  de massa ou coletivo: são aqueles que não podem ser definidos por uma simples observação. A estatística dedica-se ao estudo desses fenômenos. Ex: a natalidade em Vitória, o preço médio da cerveja no Espírito Santo, etc.  individuais: são aqueles que irão compor os fenômenos de massa. Ex: cada nascimento em Vitória, cada preço de cerveja no Espírito Santo, etc.  de multidão: quando as características observadas para a massa não se verificam para o particular. CONCEITOS

25 25  DADO ESTATÍSTICO: é um dado numérico e 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; CONCEITOS

26 26  PARÂMETROS: São valores singulares que existem na população e que servem para caracterizá-la. Para definirmos um parâmetro devemos examinar toda a população;  Ex: Os alunos de Estatística do Brasil têm em média 1,70 metros de estatura.  ESTIMATIVA: é um valor aproximado do parâmetro e é calculado com o uso da amostra; CONCEITOS

27 27  ATRIBUTO: quando os dados estatísticos apresentam um caráter qualitativo, o levantamento e os estudos necessários ao tratamento desses dados são designados genericamente de estatística de atributo.  Exemplo de classificação dicotômica do atributo: a classificação dos alunos quanto ao sexo. atributo: sexo................classe: alunos dicotomia: duas subclasses (masculino e feminino) CONCEITOS

28 28  Exemplo de classificação policotômica do atributo: alunos quanto ao estado civil. atributo: estado civil......classe: alunos policotomia: mais de duas subclasses (solteiro, casado, divorciado, viúvo, etc.) CONCEITOS

29 CONCEITOS VARIÁVEIS QUALITATIVAS QUANTITATIVAS NOMINAIS ORDINAIS DISCRETASCONTINUAS

30  VARIÁVEL: É, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno.  VARIÁVEL QUALITATIVA:  Quando seus valores são expressos por atributos: sexo, cor da pele, etc.  VARIÁVEL QUANTITATIVA: Quando os dados são de caráter nitidamente quantitativo, e o conjunto dos resultados possui uma estrutura numérica.  VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA  VARIÁVEL CONTÍNUA CONCEITOS

31  As variáveis qualitativas são NOMINAIS quando não são passíveis de ordenação, como por exemplo a cultura predominante em propriedades de uma região;  Quando os atributos são passíveis de ordenação, a variável qualitativa é dita ORDINAL, por exemplo, é o caso quando se usa notas para avaliar uma característica. CONCEITOS

32  VARIÁVEL DISCRETA OU DESCONTÍNUA: Seus valores são expressos geralmente através de números inteiros não negativos. Resulta normalmente de contagens.  Ex: Nº de alunos presentes às aulas de estatística no 1 o semestre de 2004: fev = 25, mar = 18, abr = 30, mai = 35, jun = 36. CONCEITOS

33  VARIÁVEL CONTÍNUA: Resulta normalmente de uma mensuração, e a escala numérica de seus possíveis valores corresponde ao conjunto dos números reais, ou seja, podem assumir, teoricamente, qualquer valor entre dois limites.  Ex.: Quando você vai medir a temperatura de seu corpo com um termômetro de mercúrio o que ocorre é o seguinte: o filete de mercúrio, ao dilatar-se, passará por todas as temperaturas intermediárias até chegar a temperatura atual do seu corpo. CONCEITOS

34 CONCEITOS

35  Dado Estatístico: - é o resultado da observação de um atributo/variável qualitativa ou quantitativa.  DADOS BRUTOS: são os dados coletados e ainda não organizados numericamente.  Dados Simples: - vão valores associados a uma dada variável e cuja representação é feita através de uma tabela.  Definição do Problema: - é a primeira fase do estudo estatístico e consiste na definição e formulação correcta do problema a ser estudado. CONCEITOS

36  Desvio médio: Soma dos desvios absolutos a contar da média dividida pelo número de escores em uma distribuição. Medida de variabilidade que indica a média dos desvios em relação à média.  Desvio. Diferença entre um escore e a média aritmética. É equivalente à expressão afastamento, a qual, todavia, é menos empregada.  Desvio-padrão. Medida de dispersão ou variabilidade de um conjunto de valores. É igual à raiz quadrada da soma dos desvios ao quadrado dividida pelo número de casos. Em outras palavras, é a raiz quadrada da média dos desvios elevados ao quadrado. CONCEITOS

37  DIAGRAMAS: são gráficos geométricos de, no máximo, duas dimensões, geralmente, para sua construção usamos o sistema cartesiano.  Distribuição de freqüências agrupadas: Tabela que indica a freqüência da ocorrência de casos situados dentro de uma série de intervalos de classe.  Distribuição de Freqüências: Tabela que indica as freqüências com que ocorrem os casos correspondentes a cada intervalo de classe (ou valor individual da variável quando esta não estiver agrupada em classes). CONCEITOS

38  Distribuição de Freqüências: - o mesmo que Tabela de Freqüências.  Erro amostral: Diferença inevitável entre uma amostra aleatória e sua população, baseada apenas na chance.  Erro de Amostragem: Diferença entre os valores obtidos numa amostra (estatísticas) e os valores da população (parâmetros). Se um escore for usado como estimador dos escores de toda a população, a diferença entre esse escore e a média de todos os valores registrados será um erro de amostragem.  Erro padrão da diferença entre médias: Estimativa do desvio padrão da distribuição amostrai de diferenças baseada nos desvios padrão de duas amostras aleatórias. CONCEITOS

39  Erro padrão da média: Estimativa do desvio padrão da distribuição amostrai de médias com base no desvio padrão de uma única amostra aleatória.  Erro Padrão da Medida. Erro padrão de qualquer medida, por causa das flutuações da amostragem ou dos erros de observação.  Erro Padrão. Desvio-padrão da distribuição dos diversos valores de uma estatística, em conseqüência da flutuação das amostras. Se, de uma população, for tirado um grande número de amostras e calculadas as respectivas médias, haverá uma diferença entre cada média e a média da população. CONCEITOS

40  Fonte Primária: quando as informações são colhidas diretamente pelo pesquisador ou por seus auxiliares.  Fonte Secundária: quando o pesquisador recorre a relatórios, revistas, livros ou dados coletados por instituições especializadas;  Freqüência: Número de ocorrências de determinado fenômeno;  Gráfico: Qualquer representação geométrica de um fenômeno quantitativo;  Histograma: é um gráfico de barras em que a área destas é proporcional à freqüência, não havendo espaço entre as mesmas. Só se utiliza em variáveis quantitativas contínuas. CONCEITOS

41  Margem de erro: Extensão da imprecisão esperada quando estimamos a média ou proporção populacional; é o resultado da multiplicação do erro padrão pelo valor tabelado de z ou t;  Média Aritmética: Soma de todos os valores dividida pelo número de valores;  Mediana: Medida de tendência central, através de seu valor, a distribuição de freqüências é dividida em duas partes de igual valor; CONCEITOS

42  A Escala Intervalar mede atributos de modo que os intervalos representem quantidades regulares de atributo.  O exemplo típico de escala intervalar é o da medida de temperatura. Não há um zero de temperatura que corresponda a uma ausência de temperatura e diferentes escalas intervalares mostrarão que há proporcionalidade entre intervalos, mas não entre valores de temperatura. CONCEITOS

43  Variável Dependente é aquela que mede o fenômeno que se estuda.  Ex: Produção mensal de peças (quantitativa discreta: número de peças que cada funcionário da empresa produz por mês; qualitativa ordinal: menos que 300, entre 300 e 500, mais que 500). CONCEITOS

44  Variável Independente é aquela candidata a explicar a dependente.  Ex: Sexo (se a maioria das funcionárias produz mais que 500 peças por mês e a maioria dos funcionários produz menos que 300 peças por mês pode-se “suspeitar” que sexo e produção estão intimamente relacionados, ou seja, que mulheres são mais competentes/rápidas que homens na mesma função). CONCEITOS

45 45  EXERCÍCIO - Classifique as variáveis em qualitativas ou quantitativas (contínuas ou discretas):  Cor dos olhos.  Resp:qualitativa.  Índice de liquidez nas industrias capixabas.  Resp:quantitativa contínua.  Produção de café no Brasil (em toneladas).  Resp:quantitativa contínua.  Número de defeitos em aparelhos de TV.  Resp:quantitativa discreta.  Comprimento dos pregos produzidos por uma empresa.  Resp:quantitativa contínua.  O ponto obtido em cada jogada de um dado.  Resp:quantitativa discreta. QUESTÕES

46 46  1. Qual o uso da amostragem não é interessante?  2. Porque fazer amostragem?  3. Qual a diferença entre censo e amostragem?  4. Quais são as vantagens da amostragem?  5. Qual a diferença entre amostragem probabilística e amostragem não probabilística?  6. Qual a limitação de uma pesquisa onde as entrevistas foram feitas pela internet? QUESTÕES

47 OBRIGADO! mayconftreis@hotmail.com