Aula 01 Introdução a Estatistica

ESTATÍSTICA
Considerações Iniciais
Prof.: Maycon Reis
Plano de Ensino

Disciplina: Estatística

Carga Horária: 40 H
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
frequência;
de
histogramas
e
polígonos
de
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;
Objetivos

Compreender a importância da estatística aplicando
seus fundamentos e recursos nas diversas áreas de
atuação do profissional em formação;
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.
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).
Metodologia do Ensino e Aprendizagem:
Metodologia
Participação %
1 – Aulas expositivas
60%
2 – Exposição dialogada
20%
3 – Trabalhos em grupo
20%
Metodologia de Avaliação
Metodologia
1. Provas escritas
2. Trabalhos didáticos individuais e
em equipe.
Participação
%
70%
30%
Bibliografia Básica
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

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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.
Bibliografia Complementar

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


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.
INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA
12
TÓPICOS

Introdução

Histórico

Conceitos
13
INTRODUÇÃO
14
Introdução
INTRODUÇÃO
15
Introdução
INTRODUÇÃO
16
Introdução
INTRODUÇÃO
17
Introdução
INTRODUÇÃO
18
Introdução
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;
19
CONCEITOS
A
Estatística Indutiva, cujas técnicas serão
objetos deste estudo, utilizam dois conceitos
fundamentais: o de população, ou universo, e o
de amostra.
20
CONCEITOS
amostra
população, ou universo
CONCEITOS

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
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 Inferencial
Estatística Descritiva
CONCEITOS

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.
24
CONCEITOS
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;
25
CONCEITOS
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;
26
CONCEITOS
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
classificação dos alunos quanto ao sexo.
atributo: sexo................classe: alunos
dicotomia: duas subclasses (masculino e feminino)
27
do atributo: a
CONCEITOS

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.)
28
CONCEITOS
VARIÁVEIS
QUANTITATIVAS
QUALITATIVAS
NOMINAIS
ORDINAIS
DISCRETAS
CONTINUAS
CONCEITOS

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

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

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 1o
semestre de 2004: fev = 25, mar = 18 , abr = 30 , mai = 35 , jun
= 36.
CONCEITOS

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
CONCEITOS




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



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



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




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



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





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



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

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

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

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).
QUESTÕES
EXERCÍCIO - Classifique as variáveis
quantitativas (contínuas ou discretas):


Resp:quantitativa contínua.
O ponto obtido em cada jogada de um dado.

45
Resp:quantitativa discreta.
Comprimento dos pregos produzidos por uma empresa.


Resp:quantitativa contínua.
Número de defeitos em aparelhos de TV.


Resp:quantitativa contínua.
Produção de café no Brasil (em toneladas).


Resp:qualitativa.
Índice de liquidez nas industrias capixabas.


qualitativas
Cor dos olhos.


em
Resp:quantitativa discreta.
ou
QUESTÕES

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
entrevistas foram feitas pela internet?
46
onde
as
OBRIGADO!
[email protected]