Estatística descritiva

(1)

Estatística descritiva

Também designada

Análise exploratória de dados ou

Análise preliminar de dados

(2)

Estatística descritiva vs inferencial



Estatística Descritiva: conjunto de métodos estatísticos que visam sumariar e descrever os atributos mais proeminentes aos dados.



Estatística Inferencial: conjunto de métodos

estatísticos que visam caracterizar (ou inferir

sobre) uma população a partir de uma parte

dela (a amostra).

(3)

Estatísticas ou medidas amostrais



Estatística ou medida amostral: uma medida numérica que descreve alguma característica de uma amostra.

É habitualmente representada por letras latinas. Por exemplo: x (média), s (desvio padrão), r (coeficiente de correlação)

Amostra

xx

(4)

Parâmetros



Parâmetro: uma medida numérica que descreve alguma característica de uma população.

É habitualmente representado por letras gregas. Por exemplo: μ (média), σ (desvio padrão), ρ (coeficiente de correlação)

População

Parâmetro

(5)

Ferramentas de Estatística Descritiva



Cálculo numérico de medidas amostrais.



Resumo e descrição global dos dados através da construção de tabelas e de gráficos.



Análise e interpretação dos resultados

(6)

Medidas amostrais



Tendência ou localização central:

 média (mean),

 mediana (median),

 moda (mode),

 média aparada (trimmed mean).

(7)

Medidas amostrais



Localização relativa:

 Mínimo (minimum),

 Máximo (maximum),

 Quantil (quantile),

 Quartil (quartile),

 Percentil (percentile).

(8)

Medidas amostrais



Dispersão:

 amplitude (range),

 distância inter-quartil (inter-quartile range),

 variância (variance),

 desvio padrão (standard deviation),

(9)

Medidas amostrais



Assimetria:

 Coeficiente de assimetria (skweness).

(10)

Tabelas de frequências



Tabelas que resumem a informação contida na amostra, ordenando os seus valores e agrupando-os em classes (de valores

repetidos ou de valores distribuídos por

intervalos).

(11)

Gráficos



Gráficos de frequências



Histogramas



Caixas de bigodes ou diagramas de extremos e quartis (boxplots)



Diagramas de caule-e-folhas (stem and leaf)



Diagramas de dispersão (scatterplot)

(12)

Descrição resumida das várias ferramentas de

Estatística descritiva

(13)

Ordenação e tabela de frequências



Tipos de frequências:

 Frequência absoluta

 Frequência relativa

 Frequência absoluta acumulada

 Frequência relativa acumulada



Uma tabela de frequências é uma tabela

onde figuram os valores de pelo menos um

destes tipos de frequências.

(14)

Tabela de frequências

 Exemplo de uma tabela produzida pelo SPSS:

Durante um ano contabilizou-se diariamente o nº de golfinhos presos nas redes dos pescadores das águas Açoreanas.

nº de golfinhos presos num dia

37 14,4 14,4 14,4

45 17,5 17,5 31,9

84 32,7 32,7 64,6

52 20,2 20,2 84,8

23 8,9 8,9 93,8

11 4,3 4,3 98,1

2 ,8 ,8 98,8

1 ,4 ,4 99,2

1 ,4 ,4 99,6

1 ,4 ,4 100,0

257 100,0 100,0

0 1 2 3 4 5 6 8 9 13 Total Valid

Frequency Percent Valid Percent

Cumulative Percent

(15)

Medidas amostrais



Tendência ou localização central:

 média (mean),

 mediana (median),

 moda (mode),

 média aparada (trimmed mean).

(16)

Medidas de localização central: Média

 Média: Numa amostra de n observações, x₁, x2, …, xn

Se os dados estiverem agrupados (k valores distintos)

onde f_i designa a frequência absoluta de x_i* (ou a frequência absoluta da classe com marca xi* no caso de dados agrupados em classes)

n x n

x n

x x

ⁱ

n i

i

n

 



 





¹



²

...

^1

n f x n

f x n

f x f

x f

x x ⁱ ⁱ

k i

i i n

n

 



 



  ^

* 1

*

* 2

* 2 1

*

1 ...

(17)

Medidas de localização central: Média

 A média pode ser pensada como o centro de massa dos valores das observações, ie, o ponto de

equilibrio após dispormos as observações sobre uma régua.

Pontos afastados ou erros nas observações podem

(18)

 A mediana á a observação central, depois de ordenada a amostra.

Se a amostra tiver dimensão ímpar, coincide com a observação central. Exemplo:

Na amostra 1.2; 1.7; 2.1; 2.2; 2.4 a mediana é .

Se a amostra tiver dimensão par, a mediana toma o valor da média das duas observações mais centrais.

Exemplo:

Na amostra 0.3; 0.7; 0.9; 1.1 a mediana é .

 A mediana é mais robusta que a média a erros ou a observações afastadas.

Medidas de localização central:

Mediana

2.1

0.8

(19)

Medidas de localização central:

Média aparada

 Uma média aparada não é mais do que uma

“mistura” entre os conceitos de média e mediana por forma a combinar as qualidades de ambas.

 Uma média aparada é uma média que é calculada excluindo uma certa proporção de observações em cada extremo da amostra

.

(20)

Medidas de localização central: Moda

 A moda é o valor mais frequente de uma amostra.

 Ao contrário do que acontece com a mediana e a média, uma amostra pode possuir mais do que uma moda.

Moda

(21)

Medidas de localização central: Moda

 A moda é a única medida de localização central que pode ser utilizada para dados numa escala nominal.

 A moda pode não ter significado, especialmente em dados de natureza contínua ou em dados discretos com poucas observações repetidas!

 Quando os dados estão agrupados em classes

podemos falar da classe modal, ou seja, da classe com maior frequência.

(22)

Medidas amostrais



Localização relativa:

 Mínimo (minimum),

 Máximo (maximum),

 Quantil (quantile),

 Quartil (quartile),

 Percentil (percentile).

(23)

Medidas de localização

relativa: Mínimo e Máximo



Mínimo – é o valor mais reduzido da amostra



Máximo – é o valor mais elevado da amostra

(24)

Medidas de localização relativa:

Quartis



Quartis – são os valores (Q

₁

, Q

₂

e Q

₃

) que dividem a amostra, depois de ordenada, em quatro partes iguais (ou o mais iguais

possível).

Q2 coincide com a mediana.

(25)

Medidas de localização relativa:

Quantis e Percentis



Quantil de ordem p (0≤ p ≤ 1)– é um valor, x

_p

, que divide a amostra em duas partes, tal que à esquerda de x

_p

está a proporção p da

amostra e à direita a proporção 1-p.



Percentil de ordem p (p vai de 1 a 100) - é o mesmo que um quantil mas em que a

proporção é dada em percentagem.

(26)

Medidas amostrais



Dispersão:

 amplitude (range),

 distância inter-quartil (inter-quartile range),

 variância (variance),

 desvio padrão (standard deviation),

(27)

Medidas de dispersão:

Amplitude



A amplitude de uma amostra é a diferença entre o máximo e o mínimo.

Exemplo: Na amostra 1.2; 1.7; 2.1; 2.2; 2.3 a amplitude é . 2.3 - 1.2 = 1.1

(28)

Medidas de dispersão: Distância inter-quartil



Distância inter-quartil – é a diferença entre o 3º e o 1º quartis, Q

₃

- Q

₁

.



No intervalo que vai de Q

₁

a Q

₃

encontram-se

50% das observações (as mais centrais).

(29)

Medidas de dispersão:

variância

 A variância é a média dos quadrados dos desvios das observações em relação à média da amostra.

 Habitualmente considera-se uma versão corrigida da variância

(30)

Medidas de dispersão: desvio padrão

 A variância não vem representada na mesma unidade das observações. Se tomarmos a raiz quadrada da variância obtemos o desvio padrão que também é uma medida de dispersão e vem na mesma unidade das observações.

 Nos programas de estatística e nas máquinas de calcular o que aparece são as versões corrigidas da variância e do desvio padrão.

 O desvio padrão e a variância podem ser fortemente afectados por erros ou observações muito afastadas.

(31)

Medidas amostrais:

assimetria

 Coeficiente de assimetria – é uma medida que assume o valor zero quando a distribuição de frequências da amostra é completamente

simétrica e assume valores diferentes de zero

(positivos ou negativos) quando a distribuição não é simétrica.

 Atenção que numa amostra é quase impossível observar simetria pura. Por isso o coeficiente de assimetria assume valores quase sempre diferentes de zero. Para termos uma ideia se a assimetria é relevante devemos comparar o valor do coeficiente com o erro associado. Se o coeficiente não exceder 2 ou 3 vezes o erro, o seu valor não será muito

(32)

Medidas amostrais:

assimetria

 Uma distribuição possui assimetria positiva

(alternativamente negativa) quando existe uma concentração de valores na zona de valores mais reduzidos (alternativamente elevados) da amostra.

Assimetria positiva Quase simetria Assimetria negativa Coef.ass. >0 Coef.ass. ~ 0 Coef.ass. <0

(33)

Medidas amostrais:

assimetria

 A assimetria também pode ser avaliada comparando os valores da média, mediana e moda (desde que esta última faça sentido).

Assimetria positiva:

moda < mediana < média

(34)

Medidas amostrais:

assimetria

Assimetria negativa: média < mediana < moda Simetria pura: média = mediana = moda Simetria aproximada: média ^~ mediana ^~ moda

(35)

Gráficos



Gráficos de frequências



Histogramas



Caixas de bigodes ou diagramas de extremos e quartis (boxplots)



Diagramas de caule-e-folhas (stem and leaf)



Diagramas de dispersão (scatterplot)

(36)

Histogramas

 O histograma é um gráfico que reflecte a forma da distribuição de frequências da amostra. Também

procura reflectir a estrutura (forma) da população de onde foi retirada a amostra.

 Para construir um histograma é necessário primeiro repartir os dados por classes e depois calcular as respectivas frequências. O histograma é um gráfico de frequências construído a partir desta tabela de frequências (por classes). Os histogramas são

particularmente úteis para variáveis contínuas ou variáveis com poucos valores repetidos.

(37)

Histogramas



A apresentação do histograma depende muito do número de classes considerado.

Um número muito grande de classes produz um histograma com demasiada

irregularidade, enquanto um histograma com um número demasiado reduzido de classes oculta a forma da distribuição (perde-se

demasiada informação).

(38)

Histogramas

Poucas classes Muitas classes

(39)

Gráficos de frequências

 Gráficos de frequências são gráficos de barras que traduzem graficamente o conteúdo da tabela de

frequências. Os mais habituais são os gráficos de frequências absolutas ou relativas, mas também podemos construir gráficos de frequências

absolutas ou relativas acumuladas.

 Os gráficos de frequências (não acumuladas) são apropriados para dados qualitativos ou numéricos discretos (ou que se comportam como tal). Quando as frequências absolutas são reduzidas e a gama de valores da amostra é dispersa os gráficos de

(40)

Gráficos de frequências

 Chama-se função de distribuição empírica à função cuja imagem gráfica é o gráfico de frequências

relativas acumuladas.

Exemplo:

25%

50%

75%

100%

(41)

Caixas de bigodes



Pode ser encarada como a representação gráfica de algumas medidas de localização:

mediana

Q1 Q₃

outliers e

extremos

(42)

Caixas de bigodes

Mínimo da amostra mas não menos de Q₁-1.5(Q₃-Q₁)

Máximo da amostra mas não mais de Q₃+1.5(Q₃-Q₁)

(43)

Caixa de bigodes



Algumas caixas têm os bigodes até ao

mínimo e máximo e não têm representados outliers.



As caixas de bigodes dão informação sobre

 A localização central: mediana

 Outras localizações: 1º e 3º quartis e mínimo e máximo.

 Dispersão: amplitude e distância inter-quartil

 Assimetria: posição relativa da mediana na caixa,

(44)

Caixas de bigodes

Assimetria positiva Simetria Assimetria negativa

(45)

Caixa de bigodes comparativas



As caixas de bigodes também são úteis para comparar várias amostras num mesmo

gráfico, caixas de bigodes comparativas.

(46)

Diagramas de caule e folha

 Representa os dados, separando cada valor em duas partes: o caule (valor à esquerda do traço vertical) e a folha (algarismo à direita do traço vertical)

Exemplo:

(10.5 10.7 10.8 11.0 11.0 11.1 11.2 11.3 11.4 11.4 11.7 12.0 12.9 12.9 13.3 13.7 13.8 14.0 14.1)

diametro Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 3,00 10 . 578

8,00 11 . 00123447 3,00 12 . 099

3,00 13 . 378 2,00 14 . 01 Stem width: 1,00 Each leaf: 1 case(s)

(47)

Diagramas de caule e folha

Outro exemplo:

(63 64 65 66 66 69 71 71 72

………

…....85 86 87)

Devemos multiplicar cada

altura Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2,00 6 . 34

4,00 6 . 5669 6,00 7 . 112244 8,00 7 . 55566789 9,00 8 . 000001123 3,00 8 . 567

Stem width: 10,00 Each leaf: 1 case(s)

(48)

Formas de distribuições



Os gráficos de frequências, histogramas,

diagramas de caule-e-folhas (e em parte as caixas de bigodes) dão-nos informação

quanto à forma da distribuição dos dados (e consequentemente da população de onde foram retirados)



Existem distribuições de vários tipos:

unimodais, bimodais e multimodais

(49)

Formas de distribuições

Exemplo:

unimodal bimodal

(50)

Diagramas de dispersão



Os diagramas de dispersão são gráficos que permitem relacionar duas variáveis entre si.



Representam-se pares de dados (x,y), onde

no eixo horizontal marcam-se os valores de x

e no eixo vertical os valores de y

(51)

Diagramas de dispersão

 Exemplo: pesos e comprimentos de 414 recém- nascidos.

(52)

Matrix de diagramas de dispersão

