Aula 1 - Noções de Estatística; Importância e aplicação; Organização dos dados; Exemplos.

Question 1

Introdução:

Answer 1

Uma das formas de ver a estatística é como a ciência que possibilita extrair informações significativas de uma grande quantidade de dados brutos, organizar ou agrupar esses dados de modo que seja possível fazer inferências sobre a origem de uma população com base em uma parte ou amostra dela.
Por “população” entende-se um grande conjunto de dados que contém todos os elementos de interesse. Assim, por definição:
“População” refere-se não somente a uma coleção de indivíduos mas também ao alvo em que se encontra nosso interesse.
Analisando as dificuldades enfrentadas para pesquisar uma população com todos os seus elementos, toma-se alguns deles para formar um grupo a ser estudado. Esse grupo ou subconjunto da população chama-se amostra. Deve-se cuidar para que os elementos da
amostra em questão sejam o mais parecido possível com a população da qual ela foi tirada, para evitar predições ou conclusões não exatas.

Question 2

1. Estatística:

Answer 2

1.1. Definindo Estatística:
De maneira geral, os autores citados apresentam a estatística como um conjunto de técnicas para coletar, ajustar, analisar, representar e interpretar os dados dos elementos de interesse de uma pesquisa em qualquer área de estudo.
[FIGURAS 1/2]
Pode-se dividir a estatística em três partes como:
• Estatística Descritiva: Que pode ser definida como um conjunto de técnicas destinadas a descrever e resumir os dados a fim de que possamos tirar conclusões a respeito de características de interesse. A Estatística Descritiva interessa-se em reduzir, analisar e interpretar os dados em consideração.
• Probabilidade: Trata-se de estudar a incerteza provinda de experimentos de fenômenos aleatórios. Na probabilidade é possível saber como um processo funciona e pode-se prever quais serão os resultados de tal processo.
• Inferência Estatística: Utilizando a inferência
estatística é possível estimar a preferência de uma população por determinado produto com base na preferência das pessoas da amostra. Assim, a partir do estudo de um subconjunto ou da amostra de uma população é possível extrapolar para um grande conjunto de dados.

Question 3

2. Dados:

Answer 3

2.1. Organização dos Dados:
Um questionário foi aplicado aos alunos do primeiro semestre de Administração de uma determinada universidade. De maneira geral, para cada elemento investigado nessa pesquisa ou em qualquer outra, tem-se associado um resultado correspondente à realização de uma característica.
Variáveis como sexo (M ou F), turma (A ou B) em que o aluno está alocado ou se é fumante (Sim ou Não) apresentam como possíveis realizações uma qualidade ou atributo do aluno pesquisado, enquanto as outras, como idade, peso e altura, apresentam como possíveis realizações, números resultados de uma contagem ou mensuração.
2.2. Variáveis Quantitativas e Variáveis Qualitativas:
Deve-se levar em conta estes dois tipos de variáveis:
• numéricas (quantitativas);
• não numéricas (qualitativas).
[FIGURA 3]
A variável é qualitativa quando os possíveis valores que assumem são qualidades e se tais variáveis têm uma ordenação natural, indicando intensidades crescentes de realização, então elas podem ser classificadas como
qualitativas ordinais.
Quando a variável qualitativa não apresentar nenhuma ordenação nas possíveis realizações, é chamada variável qualitativa nominal.
Nas variáveis quantitativas, que são aquelas que apresentam como representações valores numéricos, podemos classificá-las em variáveis quantitativas discretas, cujos possíveis valores são um conjunto de números resultantes de uma contagem.
Quando as variáveis quantitativas apresentam valores pertencentes a um intervalo de números reais, elas são classificadas como variáveis quantitativas contínuas.
2.3. Representação dos Dados:
2.3.1. Tabelas:
A organização ou ajuste dos dados em tabelas de frequência possibilita um meio eficaz de estudo do comportamento das variáveis de interesse.
2.3.2. Gráficos:
Basicamente, é mais fácil para a maior parte das pessoas entender a mensagem de um gráfico, do que aquela apresentada em tabelas. Os gráficos são úteis para a visualização e resumo dos dados.
• Gráfico de Barras: O gráfico de barras consiste em construir retângulos ou barras em que uma das dimensões (a altura do retângulo) é proporcional à frequência da variável, e a outra (largura do retângulo)
é livre, porém igual para todas as barras.
• Setores ou “Pizza”: Esse tipo de gráfico se adapta muito bem às variáveis qualitativas nominais.