Estatística e Probabilidade – Aula 01 – Prof. Valente
Definições
Estatística: É a ciência que se ocupa de coletar, organizar, analisar e interpretar dados a fim de tomar decisões.
Dados: Informações provenientes de observações, contagens, medidas ou respostas.
População: É o conjunto de todos os resultados, respostas, medidas ou contagens que são de interesse.
Amostra: é um subconjunto da população.
Exemplo: Perguntou-se a 3002 adultos de São Paulo se eles liam notícias na internet pelo menos uma vez na semana. 600 responderam sim. Identifique:
a) a população: a resposta de todos os adultos de São Paulo.
b) a amostra: a resposta dos 3002 adultos no levantamento.
c) o conjunto de dados: 600 respostas positivas e 2402 respostas negativas.
Exercício: A A.N.P. conduz levantamentos semanais de 800 postos de gasolina para determinar o preço do litro de Álcool. O preço médio em 22 de dezembro de 2009 era R$1,713 por litro.
Identifique: a) a população; b) a amostra; c) o conjunto de dados.
Parâmetro populacional: é uma descrição numérica de uma característica da população.
Estatística amostral: é uma descrição numérica de uma característica da amostra.
Exemplo: decida se o valor numérico descreve um parâmetro populacional ou uma estatística amostral:
1) Um recente levantamento de uma amostra de pessoas que possuem mestrado revelou que o salário médio inicial para elas é inferior a R$10.000,00
Resp: estatística amostral, pois baseia-se no subconjunto (amostra).
2) O salário inicial dos 667 engenheiros formados pela UNIP aumentou em 85% em relação ao ano anterior.
Resp: Parâmetro populacional, pois refere-se a todos os engenheiros formados pela instituição.
3) Em uma verificação aleatória de uma amostra de lojas de varejo, observou-se que 34% delas não estavam armazenando peixes na temperatura adequada.
Resp: estatística amostral, pois 34% de uma amostra não de todas as lojas.
Estatística descritiva: trata da organização, do resumo e da apresentação dos dados.
Estatística Inferencial: trata de tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra. Sua ferramenta básica é a probabilidade.
Classificação de dados:
Dados qualitativos: atributos, classificações ou registros não numéricos.
Exemplo: Lista dos melhores vendedores de uma empresa nos últimos seis anos.
Dados quantitativos: consiste em medidas ou contagens numéricas.
Exemplo: Lista das temperaturas diárias do mês de janeiro
Planejamento de um estudo estatístico
1. Identifique a variável de interesse e a população do estudo.
2. Desenvolva um plano detalhado para a coleta de dados.
3. Colete os dados.
4. Descreva os dados usando técnicas de estatística descritiva.
5. Interprete os dados e tome decisões usando estatística inferencial.
6. Identifique possíveis erros.
Coleta de dados
Estudo observacional: observa e mede as características de interesse sem mudar as condições existentes (não influencia a resposta)
Ex: observar crianças com brinquedos.
Experimento: aplica-se um tratamento antes de se observar as respostas. Pode-see fazer com dois grupos, um que recebeu e outro que não recebeu o tratamento.
Ex: remédios e placebos.
Simulação: usa-se um modelo matemático ou físico para reproduzir as condições de uma situação ou processo.
Ex: batidas de automóveis com bonecos.
Levantamento ou pesquisa de mercado: investigação de uma ou mais características de uma população (entrevistas, correio, telefone)
Ex: satisfação com um serviço de uma empresa.
Exercício: Decida o método da coleta de dados:
1. Um estudo dos efeitos da mudança dos padrões de vôo no número de acidentes com aviões.
2. Um estudo dos efeitos da ingestão de farinha de aveia na redução da pressão arterial.
3. Um estudo sobre como alunos da 4° série resolvem um quebra-cabeças.
4. Um estudo sobre os índices de aprovação governamental com os residentes em São Paulo.
Censo: contagem ou medição da população inteira.
Amostragem: contagem ou medição de parte da população.
Erro de amostragem: diferença entre os resultados da amostra e da população.
Amostra aleatória: todas as pessoas da população tem chances iguais de serem selecionadas.
Amostra aleatória simples: Toda a amostra possível de mesmo tamanho tem a mesma chance de ser selecionada.
Tipos de Amostras
Amostra estratificada:
Os membros de uma população são divididos em dois ou mais grupos (estratos) que compartilham uma característica similar (idade, sexo, grupo étnico). A amostra é selecionada em cada segmento.
Amostra por agrupamento:
Quando a população está dividida em subgrupos que ocorrem naturalmente (agências de um certo banco).
Selecione todos os membros de um ou mais grupos.
Amostra sistemática:
Cada membro da população recebe um número. Um número é selecionado aleatóriamente e, então, os outros são selecionados em intervalos regulares a partir do número inicial.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Exemplo: Estudo para determinar a opinião de estudantes em sua escola sobre pesquisa de células tronco.
Identifique a técnica de amostragem selecionada:
1) Você seleciona uma classe aleatoriamente e questiona cada aluno da classe.
Resp: cada classe é um subgrupo natural – Agrupamento.
2) Você divide a população com relação às séries, seleciona aleatoriamente e questiona alguns de cada série.
Resp: divisão em estratos (séries) com uma amostra de cada série – Estratificada
3) Você designa um número para cada aluno e gera um número aleatoriamente, e questiona cada aluno selecionado.
Resp: Cada aluno tem a mesma chance de ser selecionado – Sistemática.
