ESTATÍSTICA - CONCEITOS BÁSICOS

Question 1

01 - Quais as principais áreas da estatística?

Answer 1

1 - Explicativa (ou Dedutiva).
2 - Inferencial.
3 - Probabilística.

Question 2

02 - Explique a Estatística Explicativa (ou Dedutiva).

Answer 2

Tem como objetivo organizar, resumir e simplificar as informações, a fim de torná-las mais fáceis de serem entendidas, transmitidas e discutidas.
Ela descreve os fenômenos de forma prática e acessível, por meio de tabelas, gráficos e medidas resumo,

Question 3

03 - Explique a Estatística Inferencial.

Answer 3

Objetiva “inferir” conclusões sobre a população, interpretando os dados colhidos de uma amostra, usando a “Teoria das Probabilidades”, que é fundamental para avaliar situações que envolvam o acaso.

Question 4

04 - Explique a Estatística Probabilística.

Answer 4

A aplicação de métodos probabilísticos nos permite “quantificar” a importância do acaso. Assim, resultados obtidos por amostragem são “testados”, utilizando-se conhecimentos probabilísticos, a fim de se determinar até que ponto eles são significativos, isto é, não são obra do acaso.

Question 5

05 - Quando tratamos de dados estatísticos, podemos optar por quais processos?

Answer 5

1 - Censo: processo que consiste no exame de todos os elementos da população.
Exemplo: censo demográfico, censo industrial, etc.
2 - Estatísticas: utilizadas para avaliar os elementos de uma amostra.

Question 6

06 - Quais os nomes das medidas tirada de uma população e de uma amostra?

Answer 6

CENSO: medidas que são chamados PARÂMETROS AMOSTRAS: são obtidas as ESTIMAÇÕES e, a partir delas, os ESTIMADORES.

Question 7

07 - O que são medidas de parâmetros e de estimadores?

Answer 7

1 - PARÂMETROS: medidas descritivas de uma população. Exemplo: a contagem do número total de habitantes de uma região.
2 - ESTIMADORES: medidas descritivas de uma amostra e que indiretamente estimam um parâmetro pelo cálculo de probabilidades. Exemplo: proporção de votantes em certo candidato obtido por amostragem.

Question 8

08 - Qual a definição de população?

Answer 8

População pode ser definida como sendo uma coleção de elementos que possuem alguma característica em comum, podendo estes ser animados ou inanimados.

Question 9

09 - Quando se deve utilizar o censo e a Estatística?

Answer 9

Quando as informações desejadas estiverem disponíveis para todos os objetos da população, temos o chamado CENSO
Normalmente, é impraticável ou inviável trabalhar com a população quando se faz ESTATÍSTICA.

Question 10

10 - O que é amostra?

Answer 10

Amostra pode ser definida como uma parte da população. Entretanto, este conceito deve ir um pouco mais além. Uma amostra deve ser representativa da população, ou seja, deve ter todas as características da população de onde foi extraída.

Question 11

11 - A partir do estudo do conjunto de dados obtido na amostra, faz-se uma extrapolação dos seus resultados para a população toda. Essa extrapolação como é chamada?

Answer 11

INFERÊNCIA

Question 12

12 - Por que utilizamos as técnicas de amostragem?

Answer 12

1. Economia: normalmente é mais econômico fazermos o levantamento somente em uma parcela da população, não em um todo.
2. Tempo: Muitas vezes não temos tempo suficiente para analisar toda população, por exemplo: queremos fazer uma pesquisa eleitoral, a cinco dias antes das eleições. Imaginem o tempo para isso.
3. Confiabilidade e operacionalidade: quando pesquisamos em um número reduzido de elementos, podemos dar mais atenção aos casos individuais.

Question 13

13 - Quando a amostragem não se torna interessante?

Answer 13

1. POPULAÇÃO PEQUENA: quando temos uma população pequena é inviável utilizarmos uma técnica de amostragem, imaginem a situação: vamos fazer uma entrevista com alunos de uma turma com dez alunos; nesse caso, é mais interessante entrevistamos os dez alunos do que aplicarmos uma técnica de amostragem a fim de obtermos a amostra.
2. CARACTERÍSTICA DE FÁCIL MENSURAÇÃO: a população pode não ser tão pequena, mas a variável que se quer observar é de tão fácil mensuração que não compensa investir em um plano de amostragem. Como por exemplo, queremos fazer uma pesquisa sobre o local de uma festa de confraternização em uma empresa, assim podemos entrevistar todos os colaboradores no próprio local de trabalho.
3. NECESSIDADE DE ALTA PRECISÃO: a cada dez anos o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) realiza um censo demográfico a fim de estudar várias características da população brasileira. Para Barbetta (2014), dentre essas características, tem-se o parâmetro número de habitantes residentes no país. É um parâmetro que precisa ser avaliado com grande precisão; por isso, é pesquisada toda população.

Question 14

14 - Quais os dois grandes grupos de técnicas amostrais:

Answer 14

1 - PROBABILÍSTICAS: quando todos os elementos da população têm probabilidade conhecida e diferente de zero de pertencer à amostra.
2 - NÃO PROBABILÍSTICAS: quando nem todos os elementos da população têm probabilidade conhecida de pertencer à amostra.

Question 15

15 - Qual grupo de amostragem é a mais recomendada para garantir a representatividade da amostra?

Answer 15

1 - PROBABILÍSTICAS:

Question 16

16 - Quais as TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA?

Answer 16

1 - AMOSTRAGEM CASUAL SIMPLES
2 - AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
3 - AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
4 - AMOSTRAGEM POR CONGLOMERADO
5 - AMOSTRAGEM NÃO ALEATÓRIA (Amostragem por cotas e Amostragem por julgamento)

Question 17

17 - quando se pode aplicar a técnica de amostragem casual simples?

Answer 17

1º - Possibilidade de listagem com todos os elementos da população de origem.
2º - Os elementos que farão parte da amostra devem ser obtidos de forma totalmente aleatória (por sorteio e sem restrição).
3º - Todos os elementos da população têm igual probabilidade (n/N) de pertencer à amostra (Probabilísticas).
4º - População não pode ser significativamente grande.

Question 18

18 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem sistemática?

Answer 18

1. A amostragem sistemática é utilizada quando todos os elementos da população se apresentam ordenados, sendo a retirada dos elementos feita, periodicamente, para compor a amostra. O sorteio é feito de forma sistematizada.
2. De posse de uma listagem de todos os elementos da população, estabelece-se o intervalo de seleção: I = N / n.
3. Em seguida, sorteia-se um número dentro desse intervalo. Esse será o número de ordem do primeiro sorteado da lista. Os demais sujeitos da amostra serão selecionados utilizando o intervalo I, a partir do primeiro número sorteado.
4. Exemplo: turma de 32 alunos, desejamos obter uma amostra de 5 alunos. Utilizando a técnica de amostragem sistemática, temos que N = 32, n = 5 e o intervalo de seleção I = N/n .

          I = 32/5 = 6,4 , numero inteiro I = 6 

5. O primeiro elemento da amostra deve ser retirado entre os seis primeiros da lista. Para obter os demais elementos da amostra, somamos o intervalo I ao elemento anterior. Se o sorteado for, por exemplo, o número 4, a amostra será formada pelos sujeitos de números 4, 10, 16, 22 e 28.

Question 19

19 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem estratificada?

Answer 19

1. Neste tipo de amostragem, a população deve ser dividida em subgrupos (estratos). Dentro de cada subgrupo, os indivíduos devem ser semelhantes entre si. Assim, pode-se obter uma amostra aleatória de pessoas em cada grupo. Esse processo pode gerar amostras bastante precisas, mas só é viável quando a população
   pode ser dividida em grupos homogêneos, devendo, na composição da amostra, serem sorteados elementos de todos os estratos.
   02. Quando os estratos possuem, aproximadamente, o mesmo tamanho, sorteia-se igual número de elementos em cada estrato e a amostragem é chamada estratificada uniforme. Caso contrário, sorteia-se, em cada estrato, um número de elementos proporcional ao número de elementos do estrato, chamada amostragem estratificada proporcional.
   03. Exemplo: um corretor possui 200 imóveis à disposição, há 120 à venda e 80 para locação. Para extrair uma amostra representativa de 10% dessa população, devem-se identificar seus subconjuntos, sendo neste caso os tipos de investimentos (à venda ou locação). a amostra com 20 elementos deve conter 12 imóveis à venda e 8 para locação. Deve-se “sortear” 12 elementos entre os 120 imóveis à venda e 8 entre os 80 imóveis para locação, formando a amostra da população.

Question 20

20 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por conglomerado?

Answer 20

1. Nesta amostragem, a população é dividida em diferentes grupos (conglomerados), extraindo-se uma amostra apenas dos conglomerados selecionados e não de toda a população. O ideal seria que cada conglomerado representasse tanto quanto possível o total da população.
   02. Exemplo:

Para estudar a população de uma cidade, dispondo apenas do mapa dos bairros, deve-se:
1 - Numerar os bairros e colocar os pedaços de papéis numa urna.
2 - Retirar um pedaço de papel da urna e realizar o estudo sobre o bairro (conglomerado) selecionado.
É importante saber que a amostra não pode conter vícios, ou seja, não ser tendenciosa. Deve ser selecionada com cuidado, aplicando a técnica de amostragem adequada com tamanho amostral (n) que seja informativo ao que consta na população. O tamanho da população pode ser obtido por fórmulas encontradas facilmente na literatura ou pode ser dado pelo bom senso do pesquisador. O importante é que ele seja representativo da população.
No caso da amostra não ser representativa da população, devemos ter cuidado com o conjunto de dados para que não haja grandes erros de inferência ou então não devemos fazer a inferência.

Question 21

21 - Quais os tipos de técnica de amostragem não aleatória?

Answer 21

As principais técnicas de amostragem não aleatória podem ser a amostragem por cotas e por julgamento.

Question 22

22 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por cotas?

Answer 22

É uma das técnicas de amostragem não aleatória .
01. A amostragem por cotas é semelhante à amostragem estratificada proporcional. A população é separada, dividida em diversos subgrupos. É selecionada uma cota de cada subgrupo proporcional ao seu tamanho. Para compensar a falta de aleatoriedade da seleção, para Barbetta (2014), costuma-se dividir a população em um grande número de subgrupos, como em uma pesquisa socioeconômica na qual a população pode ser dividida por localidade, por nível de instrução, por faixas de renda.

Question 23

23 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por julgamento?

Answer 23

É uma das técnicas de amostragem não aleatória
03. Os elementos escolhidos são aqueles julgados como típicos da população que se deseja estudar. Por exemplo em um estudo sobre a produção científica de um departamento de uma instituição de ensino superior, um pesquisador sobre esse assunto pode escolher os departamentos que ele considera serem aqueles que melhor representam a instituição como um todo.

Question 24

24 - Como se realiza o dimensionamento da amostra?

Answer 24

parei pag 12 do resumo

Question 25

25 - O que é uma variável?

Answer 25

1. VARIÁVEL – é uma característica que possa ser avaliada (ou medida) em cada elemento da população, sob as mesmas condições. Uma variável observada (ou medida) em um elemento da população deve gerar um e apenas um resultado.

Exemplo: seja uma população formada pelos funcionários de determinada empresa.

Podemos considerar variáveis como: tempo de serviço, salário, estado civil, idade, sexo, escolaridade, inteligência, peso, estatura, autoestima, grau de satisfação com o emprego, autoritarismo, religiosidade, etc.

Como medir essas características? Devemos fixar uma unidade de medida (kg, cm, anos completos,…) ou definir atributos (casado, solteiro, masculino, feminino, forte, fraco…).

Question 26

26 - Quais os tipos de variáveis:

Answer 26

Quantitativas ou Qualitativas
03. Variáveis Qualitativas ou Categóricas - são variáveis que assumem como possíveis valores atributos ou qualidades.
1 - QUALITATIVAS ORDINAIS: quando tais variáveis assumem uma ordenação natural (ex.: grau de escolaridade, classe social);
2 - QUALITATIVAS NOMINAIS: : quando tais variáveis não assumem uma ordenação natural (ex.: cor dos olhos, campo de estudo).

	04.	Variáveis Quantitativas - são variáveis que assumem como possíveis valores os números. 1 - QUANTITATIVAS DISCRETAS: quando estas variáveis são resultantes de contagens, são chamadas de (ex.: quantidade de irmãos, de defeitos num carro novo);  2 - QUANTITATIVAS CONTÍNUAS: caso assumam qualquer valor em intervalos dos números reais, são chamadas (ex.: altura, peso, velocidade).

Question 27

27 - Quais as fases do método estatístico?

Answer 27

1. Após a definição do problema a ser estudado, a marcha natural do processo de pesquisa é a seguinte:
   1 - Planejamento.
   2 - Coleta de dados.
   3 - Crítica, organização e sumarização dos dados.
   4 - Apresentação dos dados.
   5 - Análise e interpretação.

Question 28

28 - Explique as fase do método estatístico planejamento?

Answer 28

1 - PLANEJAMENTO – devem-se estabelecer com clareza os objetivos e os procedimentos a serem adotados. Nesta fase, define-se a maneira de coletar os dados
(entrevista, questionário ou simples medição), determinando, também, o tamanho necessário para a amostra e a maneira mais indicada para selecioná-la.

1 - maneira de coletar os dados (entrevista, questionário ou simples medição)
2 – Definir a Técnicas de Amostragem Probabilística (Amostragem Casual simples, Amostragem Sistemática, Amostragem Estratificada, Amostragem por Conglomerado e
Amostragem Não Aleatória)
3 - Dimensionamento da Amostra

Question 29

29 - Explique as fase do método estatístico coleta de dados?

Answer 29

2 - COLETA DE DADOS – de acordo com a finalidade da pesquisa, a coleta pode ser:
1 - CONTÍNUA - obtendo-se registros de fenômenos de interesse do administrador.
2 - PERIÓDICA - quando se necessita de avaliações sistemáticas. Um exemplo bem característico é o censo realizado pelos governos em períodos pré-estabelecidos.
3 - OCASIONAL - quando existe um interesse momentâneo em determinado fenômeno.
O conjunto de dados coletados dá origem às SÉRIES ESTATÍSTICAS. Didaticamente, podemos caracterizá-las como:
1 - HISTÓRICAS ou CRONOLÓGICAS: quando o fenômeno é estudado ao longo do tempo, em determinado local.
2 - GEOGRÁFICAS ou TERRITORIAIS: quando se observam valores da variável em determinado momento, segundo sua localização.
3 - ESPECÍFICAS ou CATEGÓRICAS: quando a variável é observada em determinado tempo e local, discriminada por especificações ou categorias.

Question 30

30 - Explique as fase do método estatístico CRÍTICA, ORGANIZAÇÃO E SUMARIZAÇÃO DOS DADOS ?

Answer 30

3 - CRÍTICA, ORGANIZAÇÃO E SUMARIZAÇÃO DOS DADOS - têm a finalidade de eliminar erros. Neste processo, procede-se a uma revisão crítica dos dados, retirando os valores estranhos que podem ocorrer tanto por erro de quem coletou os dados ou de quem foi abordado na pesquisa. Para um melhor entendimento, diante de grande quantidade de dados, é adequado que se faça uma compilação deles para sua apresentação.

Question 31

31 - Explique as fase do método estatístico APRESENTAÇÃO DOS DADOS?

Answer 31

4 - APRESENTAÇÃO DOS DADOS – será feita por meio de TABELAS e GRÁFICOS. As tabelas são mais ricas em detalhes e em precisão. Os gráficos proporcionam maior rapidez de interpretação, embora percam exatidão em detalhes.

Question 32

32 - Explique as fase do método estatístico ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO ?

Answer 32

5 - ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO - têm como objetivo a determinação de medidas estatísticas que, como já vimos, têm a finalidade de descrever de forma prática e objetiva as características gerais de uma população. Determinadas as medidas estatísticas básicas, a análise desejada poderá ter sequência já no campo da Estatística Inferencial, baseada sempre em raciocínios probabilísticos.