ESTATÍSTICA - CONCEITOS BÁSICOS Flashcards
01 - Quais as principais áreas da estatística?
1 - Explicativa (ou Dedutiva).
2 - Inferencial.
3 - Probabilística.
02 - Explique a Estatística Explicativa (ou Dedutiva).
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,
03 - Explique a Estatística Inferencial.
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.
04 - Explique a Estatística Probabilística.
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.
05 - Quando tratamos de dados estatísticos, podemos optar por quais processos?
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.
06 - Quais os nomes das medidas tirada de uma população e de uma amostra?
CENSO: medidas que são chamados PARÂMETROS AMOSTRAS: são obtidas as ESTIMAÇÕES e, a partir delas, os ESTIMADORES.
07 - O que são medidas de parâmetros e de estimadores?
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.
08 - Qual a definição de população?
População pode ser definida como sendo uma coleção de elementos que possuem alguma característica em comum, podendo estes ser animados ou inanimados.
09 - Quando se deve utilizar o censo e a Estatística?
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.
10 - O que é amostra?
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.
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?
INFERÊNCIA
12 - Por que utilizamos as técnicas de amostragem?
- Economia: normalmente é mais econômico fazermos o levantamento somente em uma parcela da população, não em um todo.
- 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.
- Confiabilidade e operacionalidade: quando pesquisamos em um número reduzido de elementos, podemos dar mais atenção aos casos individuais.
13 - Quando a amostragem não se torna interessante?
- 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.
- 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.
- 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.
14 - Quais os dois grandes grupos de técnicas amostrais:
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.
15 - Qual grupo de amostragem é a mais recomendada para garantir a representatividade da amostra?
1 - PROBABILÍSTICAS:
16 - Quais as TÉCNICAS DE AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA?
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)
17 - quando se pode aplicar a técnica de amostragem casual simples?
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.
18 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem sistemática?
- 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.
- De posse de uma listagem de todos os elementos da população, estabelece-se o intervalo de seleção: I = N / n.
- 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.
- 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
- 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.
19 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem estratificada?
- 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.
20 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por conglomerado?
- 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.
21 - Quais os tipos de técnica de amostragem não aleatória?
As principais técnicas de amostragem não aleatória podem ser a amostragem por cotas e por julgamento.
22 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por cotas?
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.
23 - Quando se pode aplicar a técnica de amostragem por julgamento?
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.
24 - Como se realiza o dimensionamento da amostra?
parei pag 12 do resumo
