análise descritiva de dados estatistica aula 4 1prof: cÉlio souza

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Análise Descritiva de Análise Descritiva de Dados Dados ESTATISTICA Aula 4 1 PROF: CÉLIO SOUZA

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Page 1: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

Análise Descritiva de DadosAnálise Descritiva de Dados

ESTATISTICA

Aula 4

1PROF: CÉLIO SOUZA

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• É um modelo teórico ou ideal que resulta muito mais de uma equação matemática do que de um real delineamento de pesquisa com posterior coleta de dados;

• A curva normal pode ser usada na descrição de distribuições de escores;

• Na interpretação do desvio padrão;

CURVA NORMALIDADE

UTILIDADE

• Afirmações relacionadas com a noção de probabilidade (possibilidade, predição);

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3,1416

e = 2,7183

Y = ordenada correspondente a um dado valor de X

A FÓRMULA

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100 110 120 130 140 60 70 80 90

Distribuição Hipotética

A maioria dos Q.IS situando-se entre 90 e 110 – Pouquíssimos

“gênios” > 140 e pouquíssimas criaturas menos privilegiadas > 60;

Simétrica

Forma de Sino Suave Unimodal

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Distribuição de Renda “Per Capita” (Nações do Mundo)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

500 750 800 850 1000 1250 1350 1500 2000 2500

Renda (US$)

Fre

qu

ênci

aDistribuição Assimétrica

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34,17%

+ 1δ X

Porcentagem da Área Total sob a Curva Normal Limitada por X e por um Desvio Padrão acima de X;

Page 7: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

+ 1δ X + 2δ + 3δ

34,17%

49,87%

47,72%

Porcentagem da Área Total sob a Curva Normal Limitada por X e por

Dois Desvios Padrões acima de X;

Page 8: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

+ 1δ X + 2δ + 3δ

68,26%

99,74%

95,44%

Porcentagem da Área Total sob a Curva Normal Limitada por X e por

Dois Desvios Padrões acima de X;

- 1δ - 2δ - 3δ

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Observando-se um no suficiente de casos, as variáveisassumirão uma distribuição normal (Curva de Gauss)

Mede o desvio em relação à média, expresso em unidades de desvio padrão;

Curva Normal (Escore Z)

Escore “z”

Z =X - X

δ

MédiaEscoreBruto

DesvioPadrão

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Z =7.000 – 5.000

1.500+1.33=

$5.000 $7.000

Z = +1.33

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Atenção: Dependendo do tipo de dados com os quais estivermos trabalhando serão mais indicados, um ou outro tipo de análise estatística.

Teste de Hipótese - “O resultado antecipado de um estudo ou experimento. A solução antecipada para o problema pode ser baseada em alguma teoria, ou na experiência e observação anteriores do pesquisador” (THOMAS & NELSON, 2002)

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Hipótese nula (H0): Hipótese sobre a qual o teste é montado. Na maior parte dos casos é a hipótese de que "não

há diferença". Em geral não é a hipótese que se deseja comprovar. Hipótese alternativa (HA): Hipótese que vai ser comparada à hipótese nula. Na maior parte dos casos é a hipótese de que "há

diferença". Em geral é a hipótese que se deseja comprovar.

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Page 13: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

Hipótese nula (H0): Em geral não é a hipótese que se deseja

comprovar "não estabelece padrão de

normalidade". . Hipótese alternativa (HA): "estabelece padrão de normalidade"".

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Page 14: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

- Se p > = 0.1, não existe evidência contra a hipótese nula (H0), não é possível rejeitar a hipótese nula;- Se p < 0.1, fraca evidência contra a H0;- Se p < 0. 01, evidência altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula;- Se p < 0. 05, evidência significativa contra a H0, rejeita-se a hipótese nula;- Se p < 0. 001, evidência muito altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula.

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Definir a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (H1); Decidir qual o teste a ser usado, analisando se este é

válido para o problema; Encontrar a probabilidade (p valor); Avaliar a força da evidência contra H0 (quanto menor for

p-valor, maior é a força para rejeitar a hipótese nula); Estabelecer as conclusões e interpretação dos resultados. O p-valor é a probabilidade que permite decidir sobre a

hipótese nula.

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É o coeficiente numérico que indica a extensão na

qual duas variáveis se relacionam ou associam. A técnica utilizada para calcular a correlação é o Coeficiente de

Correlação do Momento Produto de Person (r).

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Valor Significado

0 Inexistente

0 < r < 0,2 Baixa

0,2 r < 0,4 Média baixa

0,4 r < 0,6 Média

0,6 r < 0,8 Média alta

0,8 r < 1,0 Alta

1,0 PerfeitaFonte: Sigmound, 1964

SIGMOUND, R. Estatística não-paramétrica. SP.McGraw-Hill, 1964.

Page 17: Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 4 1PROF: CÉLIO SOUZA

  Escore “z” na variável X Escore “z” na variável X Número de casos   Somatório dos escores de X e

Y Médias Desvios padrão  

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Qualquer dúvida, pergunte.

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