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Contexto Pesquisa Dados Estatıstica Basica Estatıstica Descritiva

Estatıstica Basica - Ano 2015

Eng. Alexandre Manoel dos Santos, M.Sc.

Universidade Federal da Fronteira Sul - UFFS

9 de abril de 2015

Eng. Alexandre Manoel dos Santos, M.Sc. Universidade Federal da Fronteira Sul - UFFS



Topicos

O conteudo completo a ser ministrado:

Professor

Ciencia e Educacao

UFFS

Alunos

Disciplina

... vamos estudar? ...

... vamos nos tornar menos incompletos? ...

... :) ...




Professor


O caminhar academico de um Engenheiro e Professor:Formacao

Graduacao: Engenharia, Area Civil, Habilitacao emEngenharia de Producao Civil - UFSC - 1985.Pos-Graduacao ”Lato-Sensu”: Desenvolvimento de SistemasComputacionais - FURB - 1999.Pos-Graduacao ”Stricto-Sensu”: Metodos Numericos emEngenharia -MNE- Mecanica Computacional - UFPR - 2003.Pos-Graduacao ”Stricto-Sensu”: Doutoramento, emandamento, em Transportes e Logıstica - Otimizacao eGerenciamento de Sistemas de Transportes de ServicosPublicos e Emergenciais - PPGEP/UFSC/2013.

Experiencia: Caminhar de Vida e Atuacao Profissional

Conscientizacao: Responsabilidade pelo Mundo ... :) ...




Professor


Como encontrar o professor:

e-mail:

[email protected]@uffs.edu.br

na web:

www.alexandremanoel.comwww.alexandremanoel.com.brwww.alexandremanoeldossantos.blogspot.com

horarios na UFFS:

em sala de aula: sextas-feiras, pela manha e pela noitena sala dos professores 1: demais horarios




Professor


Engenheiro por formacao, Professor por profissao: Curriculum

ExperienciaEngenheiro Civil: Projeto e Execucao de varios Predios.Engenheiro de Producao: Controle e Acompanhamento deSistemas Produtivos e Desenvolvimento de Softwares.Professor: Quase 20 anos na docencia em Ensino Superior.

PublicacoesDois Livros e Dois Materiais PedagogicosArtigos diversos, no ambito da Engenharia

Area de Interesse: Mecanica Computacional , OtimizacaoCombinatoria , Descricao da Realidade Social e Mediacao doConhecimento utilizando Informatica na Educacao

Lattes: http://lattes.cnpq.br/1016817577110913




Ciencia e Educacao

Compromisso com Ciencia e Educacao

Se Eu nao sei, nao Existe:

Ciencia

processo de construcao do conhecimento;pense na escala planetaria, em termos de humanidade;

Educacao

processo de difusao do conhecimento;cinco nıveis de difusao ...pense na escala planetaria, em termos de humanidade;

Fe na construcao de um Mundo melhor

Lema do Professor:

o mundo melhora quando os adultos cuidam de suas criancaso mundo melhora quando se usa a razao para entende-lo ...o mundo e sua evolucao sao nexoraveis




Ciencia e Educacao



Ciencia

processo de construcao do conhecimento;

pense na escala planetaria, em termos de humanidade;

Educacao



Lema do Professor:





Ciencia e Educacao



Ciencia


Educacao



Lema do Professor:





Ciencia e Educacao



Ciencia


Educacao

processo de difusao do conhecimento;

cinco nıveis de difusao ...pense na escala planetaria, em termos de humanidade;


Lema do Professor:





Ciencia e Educacao



Ciencia


Educacao

processo de difusao do conhecimento;cinco nıveis de difusao ...

pense na escala planetaria, em termos de humanidade;


Lema do Professor:





Ciencia e Educacao



Ciencia


Educacao



Lema do Professor:





UFFS

A Universidade Federal da Fronteira Sul - UFFS

Um Momento e um acoplamento dimensional de Tempo e Espaco:

Estudando em uma Universidade Federal Brasileira

A transformacao humana tambem na UFFS:

O Ser MODERNOA MODERNIDADEPara alem do Emprego e da Prosperidade

O Orgulho de fazer parte de um momento:

Nocao de Tempo e LugarJuventude e Consciencia

O Bacharel e o seu Papel na Sociedade

Competencias e Habilidades




UFFS





O Ser MODERNO

A MODERNIDADEPara alem do Emprego e da Prosperidade








UFFS





O Ser MODERNOA MODERNIDADE

Para alem do Emprego e da Prosperidade








UFFS





O Ser MODERNOA MODERNIDADEPara alem do Emprego e da Prosperidade








Alunos

Alunos da UFFS de Estatıstica Basica

Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presencaLimite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizadosAs avaliacoes isoladas devem ser superior a seisAvaliacoes inferiores devem ser refeitas!

O Compto da Media Semestral - MS:

MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}

A Media deve ser maior que, ou igual a, seis!Os Trabalhos melhoram a Media Semestral

Os alunos realizam a mesma medida de esforco!




Alunos


Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presenca

Limite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizadosAs avaliacoes isoladas devem ser superior a seisAvaliacoes inferiores devem ser refeitas!


MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}






Alunos


Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presencaLimite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)

Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizadosAs avaliacoes isoladas devem ser superior a seisAvaliacoes inferiores devem ser refeitas!


MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}






Alunos


Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presencaLimite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizados

As avaliacoes isoladas devem ser superior a seisAvaliacoes inferiores devem ser refeitas!


MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}






Alunos


Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presencaLimite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizadosAs avaliacoes isoladas devem ser superior a seis

Avaliacoes inferiores devem ser refeitas!


MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}






Alunos


Aspectos iniciais:

Regras do Jogo:

Havera chamada, mediante lista assinada de presencaLimite de maximo de faltas: vinte e cinco por cento (25/100)Provas,Trabalhos e Exercıcios: todos devem ser realizadosAs avaliacoes isoladas devem ser superior a seisAvaliacoes inferiores devem ser refeitas!


MS = {PV1 + PV2 + TB1 + TB2 + TB3 + TB4}/{6}






Alunos

Alunos: As Ferramentas mınimas

O Aluno deve ter consigo: ... uma prova de sua modernidade ...

Regua, CompassoPenal

Lapis ou Lapiseira - 0,9 mm 2BCanetas Esferograficas: Azul, Preta, Vermelha e VerdeBorracha

Calculadora Cientıfica... ideal: HP-50G ...... existem varia alternativas ...

Conta de e-mail e CelularCaderno Montado com capricho

... livros sao feitos com cadernos ...

... a memoria do aluno ...

... como e o caderno, e a vida ...




Alunos

Lemas para os Alunos no ambito da UFFS

Pense a respeito:

Lema 1: Eng. Roberto Dalledone Machado, Dr.A Matematica e a ante-Sala da Boa Engenharia.

Lema 2: Andrew LangUsa a Estatıstica do mesmo modo que um Bebado,os Postes - mais pelo Apoio do que propriamentepela Iluminacao.

Lema 3: Eng. Alexandre Manoel dos Santos, M.Sc.

O Mundo precisa de Jovens que Acreditam em Cienciae em Educacao.




Olhar

Olhar Cientıfico para o Mundo

A luz refletida da realidade e percebida com um certo atraso:

A Realidade como e ...

Visao Sistemica ...

Nao se pode melhoraraquilo que nao se podemedir ...

A Estatıstica comomeio para descreverfatos ...




Disciplina

Disciplina Estatıstica Basica

Topicos:

Objetivos no ambito das Ciencias Economicas:Formar profissionais capacitados a compreendero desenvolvimento regional em suas dimensoeseconomicas, sociais, polıticas, e ambientais, comcompetencias e habilidades para a analise de pro-blemas socioeconomicos, permitindo a proposicaode acoes integralizadoras de desenvolvimentosustentavel, alem da gestao agroindustrial e o coope-rativismo, principalmente em contexto regional.

Ementa

Programa ... :) ...




Disciplina

Disciplina Estatıstica Basica

Ementa:

Nocoes Basicas de Estatıstica

Series e Graficos Estatısticos

Distribuicoes de Frequencias

Medidas de Tendencia Central

Medidas Separatrizes

Analise de Assimetria

Nocoes de Amostragem e Inferencia

... vamos estudar? ...

... :) ...




Programa

Programa da Disciplina Estatıstica Basica

O cumprimento da ementa:

Percepcao de Pesquisa

Relacao entre Pesquisa e Estatıstica: Metodo Cientıfico

Estatıstica Basica:

Definicoes e CaracterısticasConceitos FundamentaisFontes de Erros em EstatısticaNotacao de Somatorio:

∑Ni=1 Xi

Estatıstica Descritiva:

Resumos e Graficos de DadosDescricao de DadosExploracao de DadosComparacao de Dados ... :) ...




Programa






Definicoes e Caracterısticas

Conceitos FundamentaisFontes de Erros em EstatısticaNotacao de Somatorio:

∑Ni=1 Xi






Programa






Definicoes e CaracterısticasConceitos Fundamentais

Fontes de Erros em EstatısticaNotacao de Somatorio:

∑Ni=1 Xi






Programa






Definicoes e CaracterısticasConceitos FundamentaisFontes de Erros em Estatıstica

Notacao de Somatorio:∑N

i=1 Xi






Programa







∑Ni=1 Xi






Programa







∑Ni=1 Xi


Resumos e Graficos de Dados

Descricao de DadosExploracao de DadosComparacao de Dados ... :) ...




Programa







∑Ni=1 Xi


Resumos e Graficos de DadosDescricao de Dados

Exploracao de DadosComparacao de Dados ... :) ...




Programa







∑Ni=1 Xi


Resumos e Graficos de DadosDescricao de DadosExploracao de Dados

Comparacao de Dados ... :) ...




Programa







∑Ni=1 Xi






Acepcao da palavra ”Pesquisa”:

Um processo na qual uma pessoa, ou um grupo delas, observadetalhadamente um fenomeno, coleta dados sobre ele em cada nıvelde detalhe e, sobre os dados observados, baseia algumas conclusoes.

Foca-se na pre-suposicao que existem relacionamentos que saoinvariantes entre certos antecedentes e certos consequentes de talmodo que, sob um conjunto de condicoes especıficas, espera-se queos elementos consequentes sejam uma decorrencia dos elementosantecedentes.

Pesquisa esta centrada na descoberta de relacionamentosexistentes entre fenomenos do mundo em quevivemos.





Definicoes de Pesquisa:

Por C.C. Crawford:

Pesquisa e simplesmente uma tecnica refinada e sistematica dopensamento, o emprego especializado de ferramentas, utilitarios,instrumentos e procedimentos, com o objetivo de obter uma solucaomais adequada para um problema do que aquela solucao obtida pormeios ordinarios.

A Pesquisa nasce de um desejo genuıno de saberalguma coisa, mais do que o desejo de ”pro-var”alguma coisa.

Fatos sao como sao: sem Mitos ou Tabus ...






Por P. M. Cook:

Pesquisa e um processo Honesto e Exaustivo;

Os fatos sao estudados com entendimento cientıfico;Os fatos sao descobertos a luz do problema:

A Pesquisa e orientada a Problemas: ela comeca com umproblema;A Pesquisa coleta Fatos e Dados;A Pesquisa produz decisoes sobre evidencias reais (fatos);

As descobertas sao validas e verificaveis;A Pesquisa contribui com novo conhecimento:

E Objetiva e Logica;O pesquisador elimina sentimentos e preferencias;E paciente e sem pressa;E registrada e relatada. ... :) ...






Por P. M. Cook:


Os fatos sao estudados com entendimento cientıfico;

Os fatos sao descobertos a luz do problema:









Por P. M. Cook:











Por P. M. Cook:



A Pesquisa e orientada a Problemas: ela comeca com umproblema;

A Pesquisa coleta Fatos e Dados;A Pesquisa produz decisoes sobre evidencias reais (fatos);








Por P. M. Cook:



A Pesquisa e orientada a Problemas: ela comeca com umproblema;A Pesquisa coleta Fatos e Dados;

A Pesquisa produz decisoes sobre evidencias reais (fatos);








Por P. M. Cook:











Por P. M. Cook:




As descobertas sao validas e verificaveis;

A Pesquisa contribui com novo conhecimento:







Por P. M. Cook:











Por P. M. Cook:





E Objetiva e Logica;

O pesquisador elimina sentimentos e preferencias;E paciente e sem pressa;E registrada e relatada. ... :) ...






Por P. M. Cook:





E Objetiva e Logica;O pesquisador elimina sentimentos e preferencias;

E paciente e sem pressa;E registrada e relatada. ... :) ...






Por P. M. Cook:





E Objetiva e Logica;O pesquisador elimina sentimentos e preferencias;E paciente e sem pressa;

E registrada e relatada. ... :) ...






Por P. M. Cook:










Caracterısticas especıficas de Pesquisa:

Por M. Triola:

Atendimento a Demanda Social

Baseada em Insight e Imaginacao;Abordagem interdisciplinar:

E um resultado do desejo humano de fazer as coisas de umjeito melhor.

Funcoes da Pesquisa:

Melhorar os procedimentos da propria pesquisa por meio deprocedimentos de refinamento e da extensao do conhecimento;Refinamento do conhecimento existente;Producao de novo conhecimento;Registrar e Relatar.

Essencialmente, pesquisa e um passo intermediariono processo de estudos para a melhoria dacondicao humana. ... :) ...






Por M. Triola:

Atendimento a Demanda SocialBaseada em Insight e Imaginacao;

Abordagem interdisciplinar:










Por M. Triola:

Atendimento a Demanda SocialBaseada em Insight e Imaginacao;Abordagem interdisciplinar:










Por M. Triola:



Funcoes da Pesquisa:Melhorar os procedimentos da propria pesquisa por meio deprocedimentos de refinamento e da extensao do conhecimento;

Refinamento do conhecimento existente;Producao de novo conhecimento;Registrar e Relatar.







Por M. Triola:



Funcoes da Pesquisa:Melhorar os procedimentos da propria pesquisa por meio deprocedimentos de refinamento e da extensao do conhecimento;Refinamento do conhecimento existente;

Producao de novo conhecimento;Registrar e Relatar.







Por M. Triola:



Funcoes da Pesquisa:Melhorar os procedimentos da propria pesquisa por meio deprocedimentos de refinamento e da extensao do conhecimento;Refinamento do conhecimento existente;Producao de novo conhecimento;

Registrar e Relatar.







Por M. Triola:



Funcoes da Pesquisa:Melhorar os procedimentos da propria pesquisa por meio deprocedimentos de refinamento e da extensao do conhecimento;Refinamento do conhecimento existente;Producao de novo conhecimento;Registrar e Relatar.






Objetivos da Pesquisa:

Por M. Triola:

Objetivos Teoricos: Pesquisadores formulam novas Teorias,Princıpios ou Leis.

Objetivos Factuais: Pesquisadores descobrem novosFatos(Historia, Geografia).

Objetivos de Aplicacao: Nao contribuem para a construcaode novo conhecimento humano, mas sugerem novasaplicacoes (Tecnologias).

Classificacao da Pesquisa:

Pesquisa Basica.Pesquisa Aplicada. ... :) ...





Consideracoes sobre Pesquisa-Acao:

Por Stephen M. Corey:

Pesquisa-Acao e o processo por meio do qual os praticantes estudamseus problemas cientıficamente com o objetivo de Guiar, Corrigir eAvaliar suas Decisoes e Acoes.

Passos da Pesquisa-Acao:

1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema

2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses

3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa

4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados

5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados

6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...









1 - Selecao do Problema2 - Formulacao das Hipoteses3 - Projeto de Pesquisa4 - Construcao da Colecao de Dados5 - Analise dos Dados6 - Formulacao das Conclusoes ... :) ...




Relacao Pesquisa-Estatıstica

Relacao entre Pesquisa e Estatıstica:

Coleta de Dados ou de Evidencias:

Ferramentas de Pesquisa sao aplicadas sobre amostras para a coletade evidencias na forma de dados. Os dados representam evidenciasfactuais decodificadas, obtidas por meio de testes padronizados ouutilitarios especialmente construıdos.

Formas de construcao de uma colecao de dados:

Aplicacao de QuestionariosAplicacao de TestesRegistros de Observacoes PessoaisAplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de Questionarios

Aplicacao de TestesRegistros de Observacoes PessoaisAplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de QuestionariosAplicacao de Testes

Registros de Observacoes PessoaisAplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de QuestionariosAplicacao de TestesRegistros de Observacoes Pessoais

Aplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de QuestionariosAplicacao de TestesRegistros de Observacoes PessoaisAplicacao de Entrevistas

Tecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de QuestionariosAplicacao de TestesRegistros de Observacoes PessoaisAplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados Quantitativos

Tecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa









Aplicacao de QuestionariosAplicacao de TestesRegistros de Observacoes PessoaisAplicacao de EntrevistasTecnicas especıficas de captura de Dados QuantitativosTecnicas especıficas de captura de Evidencia Qualitativa







A principal funcao da colecao de dados e permitir, por meio Cientıficoe Estatıstico, a verificacao das Hipoteses de Pesquisa.

O Pesquisador e o Plano de Coleta de Dados (Pesquisa):

Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?

Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?

Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?

Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?

Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!

Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!









Quantas colecoes de dados sao necessarias?Quais os Tipos de Colecoes de Dados?Quais os Instrumentos de Medidas para medir as variaveis?Quais Modelos Estatısticos serao utilizados naAnalise dos Dados?Os dados quantitativos e qualitativos devem ser registrados!Qualidade da Pesquisa e dada pelaQualidade dos Dados Estatısticos!





Dados e Fatos estao associados:






A Qualidade dos Dados determina a Qualidade da Pesquisa:

Necessidade de colecoes de Dados:

Dados sao usados para substanciar varios argumentos de buscae descoberta;Dados sao necessarios para a proposicao de uma solucao deum problema;Dados qualitativos sao utilizados para descobrir fatos;Dados quantitativos sao utilizados para formular teorias ouprincıpios descobrir fatos.

Os dados Estatısticos sao usados em dois problemas dePesquisa:

Estimativas de Parametros e Inferencia.Testes de Hipoteses.








Dados sao usados para substanciar varios argumentos de buscae descoberta;

Dados sao necessarios para a proposicao de uma solucao deum problema;Dados qualitativos sao utilizados para descobrir fatos;Dados quantitativos sao utilizados para formular teorias ouprincıpios descobrir fatos.










Dados sao usados para substanciar varios argumentos de buscae descoberta;Dados sao necessarios para a proposicao de uma solucao deum problema;

Dados qualitativos sao utilizados para descobrir fatos;Dados quantitativos sao utilizados para formular teorias ouprincıpios descobrir fatos.










Dados sao usados para substanciar varios argumentos de buscae descoberta;Dados sao necessarios para a proposicao de uma solucao deum problema;Dados qualitativos sao utilizados para descobrir fatos;

Dados quantitativos sao utilizados para formular teorias ouprincıpios descobrir fatos.












Estimativas de Parametros e Inferencia.

Testes de Hipoteses.





Estatıstica e importante para a Pesquisa:




Significado de Dados:

Dados significam observacoes ou evidencias. A Pesquisa Cientıfica re-quer que os dados sejam tratados por alguma ferramenta padronizadaou por um utilitario especificamente construıdo.

Escore:

E uma descricao numerica de um indivıduo com relacao aalgumas caracterısticas ou variaveis.

Processo de Medicao:

E empregado para quantificar uma variavel.




Fatos e Dados

Dados significam observacoes ou evidencias:

Fatos:

Organizados na forma Original;

Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;Descritivos: se percebem;Podem nao ser a Base das Descobertas;Difıceis de Tratar Estatisticamente;Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;

Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;Explanatorios: se explicam por hipoteses;Diretamente ligados as Conclusoes;Faceis de Tratar Estatisticamente;Reunidos em Pesquisa Experimental.




Fatos e Dados


Fatos:

Organizados na forma Original;Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;

Descritivos: se percebem;Podem nao ser a Base das Descobertas;Difıceis de Tratar Estatisticamente;Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;

Explanatorios: se explicam por hipoteses;Diretamente ligados as Conclusoes;Faceis de Tratar Estatisticamente;Reunidos em Pesquisa Experimental.




Fatos e Dados


Fatos:

Organizados na forma Original;Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;Descritivos: se percebem;

Podem nao ser a Base das Descobertas;Difıceis de Tratar Estatisticamente;Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;Explanatorios: se explicam por hipoteses;

Diretamente ligados as Conclusoes;Faceis de Tratar Estatisticamente;Reunidos em Pesquisa Experimental.




Fatos e Dados


Fatos:

Organizados na forma Original;Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;Descritivos: se percebem;Podem nao ser a Base das Descobertas;

Difıceis de Tratar Estatisticamente;Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;Explanatorios: se explicam por hipoteses;Diretamente ligados as Conclusoes;

Faceis de Tratar Estatisticamente;Reunidos em Pesquisa Experimental.




Fatos e Dados


Fatos:

Organizados na forma Original;Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;Descritivos: se percebem;Podem nao ser a Base das Descobertas;Difıceis de Tratar Estatisticamente;

Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;Explanatorios: se explicam por hipoteses;Diretamente ligados as Conclusoes;Faceis de Tratar Estatisticamente;

Reunidos em Pesquisa Experimental.




Fatos e Dados


Fatos:

Organizados na forma Original;Difıceis de Interpretar: subjetivos e imaginativos;Descritivos: se percebem;Podem nao ser a Base das Descobertas;Difıceis de Tratar Estatisticamente;Colecionaveis em Pesquisa Historica;

Dados:

Organizados na forma Sistematica;Faceis de Interpretar: objetivos e maquinaveis;Explanatorios: se explicam por hipoteses;Diretamente ligados as Conclusoes;Faceis de Tratar Estatisticamente;Reunidos em Pesquisa Experimental.




Natureza dos Dados

A Mensuracao dos Dados define a sua Natureza:

A Pesquisa Cientıfica requer que os dados sejam tratados por algumaferramenta padronizada ou por um utilitario especifico.

Dados Qualitativos: Atributos

Sao caracterısticas na qual valores numericos nao podem seratribuıdos. Exemplos: Motivacao, Confianca, Honestidade.

Dados Quantitativos: Variaveis

Sao caracterısticas cujos valores numericos podem seratribuıdos. Exemplos: Altura, Peso, Velocidade.

O Pesquisador e quem define sobre a Natu-reza dos Dados em uma Pesquisa. Obviamente,a Quantificacao e sempre desejavel ao trata-mento Estatıstico.




Caracterısticas dos Dados

Caracterısticas dos Dados: Constantes ou Variaveis

Uma Constante e toda caracterıstica ou condicao que permanece amesma em todas as observacoes em uma amostra ou estudo.

Uma Variavel e toda caracterıstica ou condicao que pode variarde elemento a elemento nas observacoesrealizadas.

Variaveis Contınuas:

Os valores numericos fracionarios podem ser atribuıdos epossuem significacao implıcita.Exemplos: Idade, Peso, Altura.

Variaveis Discretas:

Os valores numericos fracionarios nao podem ser atribuıdos.Exemplos: Automoveis , Garotas, Atomos.




Quantificacao de uma Variavel

Quantificacao de uma Variavel: Mensuracao

Preparacao de Variaveis para o tratamento Estatıstico:

A Quantificacao de uma Variavel e feita pelo emprego doprocesso de mensuracao com instrumento adequado.

Quando a Variavel e Qualitativa, deve-se planejar umatecnica de conversao para o tipo de Variavel Quantitativa.

Se nao for possıvel a conversao, uma interpretacaodescritiva deve ser especificada e registrada nometodo de pesquisa.




Colecao de Dados

Tipos de Dados na colecao:

Existem quatro formas basicas de quantificar uma variavel:

1 - Escala Nominal;

2 - Escala Ordinal;

3 - Escala de Intervalos Iguais;

4 - Escala Razao: Numeros Reais;




Colecao de Dados

Escala Nominal e Ordinal:

A definicao das escalas e fase importante na Pesquisa Estatıstica:

1 - Escala Nominal:

E a escala de menor precisao;Ela simplesmente implica na classificacao de um item em duasou mais categorias sem qualquer extensao ou magnitude;Nao ha ordem em particular;Exemplos: Garotos e Garotas; Rural e Urbano.

2 - Escala Ordinal:

Nessa escala as categorias sao arranjadas emnumero e ordem segundo uma logica;Exemplos: Primario e Secundario;Classe 1 e Classe 2.




Colecao de Dados

Escala de Intervalos Iguais:

Caracterısticas:Possui todas as caracterısticas das escalas anteriores;Oferece a vantagem de descrever a distancia entre dois escoresda escala;

Tabela: Exemplo com os tres primeiros tipos de escalas

Elemento Nominal Ordinal Intervalo Igual Categorias

item sexo rank nota obtida faixa

A Masc. Terceiro 54 51 - 60

B Fem. Primeiro 76 71 - 80

C Fem. Segundo 68 61 - 70

D Masc. Quinto 34 31 - 40

E Fem. Quarto 44 41 - 50




Colecao de Dados

Escala Razao: Numeros Reais

Caracterısticas:

Possui todas as caracterısticas das escalas anteriores;

Esta escala possui um Zero verdadeiro. E possıvel indicar acompleta ausencia da Propriedade;Nesta escala os valores podem ser somados, multiplicados,divididos e subtraıdos. Um valor pode ser o dobro do outro.Essa e a escala mais adequada para a aplicacao dos MetodosEstatısticos.




Colecao de Dados


Caracterısticas:

Possui todas as caracterısticas das escalas anteriores;Esta escala possui um Zero verdadeiro. E possıvel indicar acompleta ausencia da Propriedade;

Nesta escala os valores podem ser somados, multiplicados,divididos e subtraıdos. Um valor pode ser o dobro do outro.Essa e a escala mais adequada para a aplicacao dos MetodosEstatısticos.




Colecao de Dados


Caracterısticas:

Possui todas as caracterısticas das escalas anteriores;Esta escala possui um Zero verdadeiro. E possıvel indicar acompleta ausencia da Propriedade;Nesta escala os valores podem ser somados, multiplicados,divididos e subtraıdos. Um valor pode ser o dobro do outro.

Essa e a escala mais adequada para a aplicacao dos MetodosEstatısticos.




Colecao de Dados


Caracterısticas:

Possui todas as caracterısticas das escalas anteriores;Esta escala possui um Zero verdadeiro. E possıvel indicar acompleta ausencia da Propriedade;Nesta escala os valores podem ser somados, multiplicados,divididos e subtraıdos. Um valor pode ser o dobro do outro.Essa e a escala mais adequada para a aplicacao dos MetodosEstatısticos.




Consideracoes eticas

A Etica associada a Colecao de Dados de Humanos:

Os pesquisadores possuem certas responsabilidades:

Protecao a Dignidade e a Boa Fe dos Humanos envolvidos;

Liberdade dos Humanos envolvidos para declinar de suaparticipacao.

A Confidencialidade da Pesquisa deve ser mantida;

O Pesquisador deve se proteger contra violacoes ou invacao deprivacidade;

O Pesquisador e responsavel pela manutencao dopadrao etico durante todo ociclo de vida da pesquisa;

Deve haver um Conselho de Etica para supervisionar oProjeto de Pesquisa com Humanos.




Organizacao dos Dados

Organizacao dos Dados:

Apos os dados terem sido coletados:

Para a proposicao de inferencias, os dados devem ser:

Organizados;Analisados;

Acoes sobre os dados coletados:

Edicao;Classificacao;Tabulacao;Preparacao para Analise Final: algumas normalizacoes




Topicos de Estatıstica Basica:

A palavra Estatıstica significava, originalmente, uma colecaode informacoes de interesse para o Estado - Status, em Latim.O verbete Statistics surgiu em 1797 na Enciclopedia Britanica.

Atualmente, a Estatıstica cresceu e se desenvolveu atetornar-se um Metodo de Analise aplicavel a todas as CienciasHumanas e Naturais.

Topicos desta secao:1 - Definicoes;

2 - Conceitos Fundamentais

3 - Fontes de Erros em Estatıstica

4 - Notacao de Somatorio




Pequeno Exemplo

Exemplo: Preferencia do eleitorado

Determinacao da Proporcao de Elei-tores que votarao em cada Candidato

Caracterısticas do Problema:

1 - Nao se pode ouvir a opiniao de todos os eleitores;

2 - Deve-se consultar uma Amostra;

3 - A partir da Amostra, deseja-se conhecer a Populacao;

4 - Espera-se que a Proporcao Amostral esteja proxima daProporcao Populacional;

5 - Ha uma incerteza associada a Inferencia Estatıstica;




Pequeno Exemplo


Um modelo de solucao aceitavel:

Π = {P ± (margem de erro)}

Caracterısticas da Solucao do Problema:

Estimar a Proporcao Π desconhecida da Populacao, a partir daProporcao P calculavel da Amostra;

Quao pequeno deve ser o erro na estimativa?

Ha uma incerteza associada a Inferencia Estatıstica.




Pequeno Exemplo


Um modelo de solucao possıvel:

Π = {P ± {1.96 ∗ {√

P∗(1−P )N }}}

A solucao do Problema com 95% de nıvel de confianca:

Dado P e N , obtem-se Π;

Em Ciencia, existem Incertezas!

Na medida que N aumenta, diminui-se o Erro;

P e a proporcao amostral;

N e o tamanho da amostra.




Pequeno Exemplo


Um modelo de solucao possıvel: confianca aumentada

Π = {P ± {2, 58 ∗ {√

P∗(1−P )N }}}

A solucao do Problema com 99% de nıvel de confianca:

Maior confianca, Menor precisao na conclusao!

Se aumentarmos a confianca, seremos menos precisos.Torna-se menos preciso toda vez que queremos estarmais certos sobre alguma coisa...;

Em Estatıstica, tudo e precedido de algum nıvel deincerteza.




Pequeno Exemplo

Exemplo: Preferencia do eleitorado → Resumo:

Atencao aos nıveis desejados de confianca nas proposicoes:

confianca modelo matematico

95% Π = {P ± {1, 96 ∗ {√

P∗(1−P )N }}}

99% Π = {P ± {2, 58 ∗ {√

P∗(1−P )N }}}

Maior confianca, Menor precisao!

Intervalos de Confianca e Testes de Hipoteses estao associados!

A Incerteza e inerente aos fatos e dados em Estatıstica;




Pequeno Exemplo

Exemplo: Preferencia do eleitorado → Estudo:

Em 1972, nos EUA, uma pesquisa Gallup, realizada com 2000eleitores, descreveu 760 favoraveis a McGovern e 1240 a Nixon.

Problema → Quem vai ganhar a eleicao?

candidatos eleitores proporcao

McGovern 760 38%Nixon 1240 62%

Depois da eleicao, ficou confirmado 38.2% para McGovern:

O resultado ficou dentro da margem de confianca exigida.

Para ganhar a eleicao, bastam 50%, mais um!




Pequeno Exemplo

Exemplo: → McGovern perdera a eleicao!




Pequeno Exemplo

Exemplo: → E se aumentarmos o nıvel de confianca?




Conceitos Fundamentais

Estatıstica Basica: Conceitos Fundamentais

As Famılias, os governos e as Empresas se apoiam fortementeem dados estatısticos para orientacao no Processo de Tomada deDecisoes!

Objetivo da Estatıstica: Aprender sobre um grupo grande (po-pulacao) atraves do exame de dados de alguns de seus membros(amostras).






Dados: Sao observacoes coletadas (medidas, respostas, etc...)

Estatıstica: Conjunto de metodos para o planejamento deestudos e experimentos, obtencao de dados, organizacao,resumo, apresentacao, analise, interpretacao e elaboracao deconclusoes baseadas nos dados.Parte importante no processode tomada de decisoes.

Populacao: E a colecao completa de todos os elementos aserem estudados (escores, medidas).

Censo: E o conjunto de dados obtido de todos os membros deuma populacao.

Amostra: E o subconjunto de membros selecionadospreviamente de uma populacao.






Parametros: Uma medida numerica que descreve algumacaracterıstica de uma populacao.

Estatıstica: Uma medida numerica que descreve algumacaracterıstica de uma amostra.

Tamanho da Amostra: Conclusoes nao devem se basear emamostras de tamanho pequeno. entretanto, mesmo amostrasgrandes podem ser muito ruins!

Conceito Chave 1: Dados amostrais devem ser coletados demodo apropriado, garantindo a aleatoriedade da amostra.

Conceito Chave 2: Se os dados nao forem coletados de modoapropriado, podem ser de tal maneira inuteis que nenhumamanipulacao estatıstica ira salva-los!.





Estatıstica Basica: Cuidado com Graficos!

CuidadocomGraficos:

Elespodemser usadospara exa-gerar oureduzir averdadeiranaturezados dados!





Estatıstica Basica: Cuidado com Pictogramas!

Desenhos de objetos tambem podem ser enganosos! Alguns objetostridimensionais comumente usados para representar dados:

Sacos de Dinheiro e Pilhas de Moedas;

Tanques de Guerra;

Barris;

Casas e outros ...

Quando se dobra cada lado de um quadrado, a sua arease quadruplica.Quando se dobra cada lado de um cubo, o seu volumeaumenta oito vezes. Cria-se, assim, falsas impressoes!





Estatıstica Basica: Percentagens

As va-riacoes nasmedidassao bemrepresen-tadas porpercen-tagens!Mesmo asmedidasem porcen-tagens.





Estatıstica Basica: Planejamento de Experimentos

O Metodo utilizado para a Coleta de Dados e extremamente impor-tante!Obtem-se dados de duas formas distintas:

Estudo Observacional: Observam-se e medem-se ascaracterısticas especıficas, mas nao se modificam os sujeitosobjetos de estudo;

Estudo Experimental: Aplicam-se alguns tratamentos sobre ossujeitos (unidades experimentais) e passa-se a observar osseus efeitos.

Deve-se planejar o experimento para evitar o confundi-mento: quando o pesquisador nao e capaz de distinguiros efeitos causados por diferentes fatores.





Estatıstica Basica: Planejamento de Experimentos

Controle do Efeito das Variaveis: Cego, Bloco, Controlado;

Uso de Replicacao: Repeticao de Amostras ou Duplicacao doExperimento;

Uso de Aleatorizacao:

Amostra Aleatoria: Membros da populacao sao selecionadoscom igual chance de selecao;Amostra Aleatoria Simples: De tamanho ”n”, e selecionadauma entre uma colecao de amostras com igual chance deselecao;Amostra Probabilıstica: Membros tem uma chance de escolhaja conhecida, nao precisa ser igual.




Fontes de Erros em Estatıstica

Estatıstica Basica: Fontes de Erros

Erro Amostral: E a diferenca entre o resultado amostral e overdadeiro resultado da populacao. Tais erros estao associadosas flutuacoes amostrais devido ao acaso. Sao inevitaveis!

Erro Nao-Amostral: Ocorre quando os dados amostrais saocoletados ou analisados incorretamente. Estes erros saoevitaveis. Portanto, devem ser evitados com planejamento;

Amostras Tendenciosas;Instrumentos de medidas defeituosos e mal calibrados;Copia incorreta dos dados do campo para o laboratorio.

Principal: O metodo utilizado para coleta de dados eabsolutamente e criticamente importante para garantir aaleatoriedade das amostras!




Fontes de Erros em Estatıstica

Estatıstica Basica: Fontes de Erros

Usar o mesmo conjunto de dados: Tanto para formular aHipoteses como para Testa-la!

Tomar amostras a partir de populacoes erradas: Falha naespecificacao da populacao;

Falhar no projeto de amostras aleatorias;

Medir variaveis erradas: Falhar nas medidas que se quer medir;

Usar metodos inapropriados ou ineficientes;

Modelos: Falhar na validacao do modelo;

Maior fonte de erros: Deixar os procedimentos es-tatısticos tomar as decisoes no lugar do pesquisador!




Notacao de Somatorio

Estatıstica Basica: Notacao de Somatorio

Algumas medidas estatısticas envolvem somatorios de varios tipos.Exemplo de uso da Notacao de Somatorio:

Supondo-se que o Servico de emergencia 192 (SAMU) de umagrande cidade recebeu em quatro dias a seguinte colecao dechamadas:

Dia 1 Dia 2 Dia 3 Dia 4Variavel X1 Variavel X2 Variavel X3 Variavel X4

411 375 400 478

Tabela: chamadas ao SAMU:

Calcule:∑n=4

i=1 (Xi)2 e (

∑n=4i=1 (Xi))

2






Observecomo ossomatoriossao dife-rentes!





Estatıstica Basica: Exercıcios de Somatorio

A Tabela abaixo deve ser operada em sala de aula: → V amosFazer!

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10

11 37 40 48 21 17 10 18 17 15

Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y105 6 29 13 56 31 67 9 24 91

A Tabela abaixo representa o Exercıcio a ser entregue: → EXE−01!

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10

19 27 10 36 28 87 90 58 22 85

Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y1015 61 39 14 76 72 93 19 48 58






Resolvaefetuandotodos oscalculos!





Topicos:

Visao Geral

Distribuicao de Frequencias

Histogramas

Graficos Estatısticos;

Medidas de Centro;

Medidas de Variacao;

Medidas de Posicao Relativa;

Analise Exploratoria de Dados.





Estatıstica Descritiva: Resumos e Graficos de Dados

Existem metodos estatısticos que revelam importantes caracterısticasque estao presentes nos dados e que nao estao visıveis a olho nu!

Estes metodos operam as seguintes tarefas:

Resumem Dados;

Fazem comparacoes esclarecedoras;

Descrevem Dados;

Apresentam Graficos.






Copiar a Tabela 1 abaixo, sem erros: → Melhores Atores!

44 41 62 52 41 34 34 52 41 37

38 34 32 40 43 56 41 39 49 57

41 38 42 52 51 35 30 39 41 44

49 35 47 31 47 37 57 42 45 42

44 62 43 42 48 49 56 38 60 30

40 42 36 76 39 53 45 36 62 43

51 32 42 54 52 37 38 32 45 60

46 40 36 47 29 43 − − − −






Copiar a Tabela 2 abaixo, sem erros: → Melhores Atrizes!

22 37 28 63 32 26 31 27 27 28

30 26 29 24 38 25 29 41 30 35

35 33 29 38 54 24 25 46 41 28

40 39 29 27 31 38 29 25 35 60

43 35 34 34 27 37 42 41 36 32

41 33 31 74 33 50 38 61 21 41

26 80 42 29 33 35 45 49 39 34

26 25 33 35 35 28 − − − −






Voce consegue perceber nos dados anteriores a descricao abaixo?

idade das frequencia frequencia frequenciaatrizes absoluta relativa acumulada

21 - 30 28 28/76 = 36, 8% 36, 8%31 - 40 30 30/76 = 39, 5% 76, 3%41 - 50 12 12/76 = 15, 9% 92, 2%51 - 60 2 2/76 = 2, 6% 94, 8%61 -70 2 2/76 = 2, 6% 97, 4%71 - 80 2 2/76 = 2, 6% 100, 0%

Totalizacao 76 76/76 = 100% 100, 0%

Tabela: Descricao da Tabela 2: → Melhores Atrizes!





Estatıstica Descritiva: Exemplos de Dados





Estatıstica Descritiva: Exemplos de contagem e descricao





Estatıstica Descritiva: Trabalho para Realizar




Estatıstica Descritiva para Amostras


Existem metodos estatısticos que revelam importantes caracterısticasque estao presentes nos dados e que nao estao visıveis a olho nu!

Estes metodos operam os seguintes elementos:

Tabelas de frequencias de Ocorrencias;

Centro de uma Distribuicao;

Dispersao de uma Distribuicao;

Apresentam Graficos.





Centros de uma Distribuicao

Toda distribuicao pode estar representada por um unico valorrepresentativo dela: o centro

Tipos de medidas de centro de uma distribuicao:

Moda: O valor mais frequente;

Mediana: o valor do meio, o quinquagegimo percentil, percentil50;

Media: aritmetica ou ponderada;





Medidas de Dispersao de uma Distribuicao

Toda distribuicao pode estar representada por uma unica medida dedispersao em torno de seu centro

Tipos de medidas de dispersao de uma distribuicao:

Intervalo ou Amplitude: A diferenca entre o valor Maximo eMınimo;

Desvio Quadratico Medio - DQM: o valor medio dos desviosquadraticos;

Variancia S2: estimador nao tendencioso da populacao;

Desvio-Padrao S: estimador nao tendencioso da populacao;





Medidas de Dispersao de uma Distribuicao



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