estatística computacional - 2370. estatística com excel apresentar os conceitos: variáveis, casos...

Estatística Computacional - 2370

Estatística com Excel

Apresentar os conceitos:

Variáveis, casos (unidade amostral)

Base de dados no Excel.

Objetivos na aula do dia 19 e 22/02/08

AplicaçãoPesquisa de Opinião da

TCC;Pesquisa de Opinião da Qualidade de Vida

Identificando variáveis

Pesquisa de Opinião: Questionário VariáveisItens do questionário

Pesquisa saúde: Medidas de interesse para pesquisa

Qualitativase

Quantitativas

VariáveisIMC, hipertensão

Pesquisa agronômica: Medidas de interesse para pesquisa

VariáveisPeso, produtividade

Identificando a unidade amostral

Pesquisa de Opinião: Entrevistado Casos Um questionário

Pesquisa Saúde : Pessoa, Rato, prontuário Casos Pessoa, rato, prontuário

Pesquisa Agronômica: Planta,

ParcelaCasos planta ou parcela

Base de dados

É a disposição das informações coletadas

Nos aplicativos :a linha representa os casos;a coluna representa as variáveis

Exemplo de uma pesquisa de opinião

Questionário da TCC

Continuação do questionário da TCC

Apresentação do Excel

casos

Variáveis

Planilha do Excel para o questionário da QV

Identificar as questõesna primeira linha

Planilha do Excel para o questionário TCC

Exercício 1

Na planilha do Excel para o questionário TCC, insira os 10 questionários

Exercício 2

Crie uma planilha no Excel para o questionário QV

Estatística com Excel

Comandos de edição no Excel:Substituir ;Format;Excluir e incluir

Funções no Excel:Soma multiplicação e divisão;freq

Tabelas dinâmicas

Histograma

Tabelas e Gráficos

Trata-se de um conjunto de técnicas analíticas ;

Objetivo: resumir o conjunto de todos os dados coletados numa dada investigação;

Envolve basicamente:

Estatística descritiva

A idéia básica é a de se estabelecer uma descrição dos dados relativos a cada uma das variáveis.

Distribuição de Freqüência Medidas da Tendência Central

Medidas de DispersãoAvaliação quanto a simetria e

homogeneidade

DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS

Para dados categóricos, basta contarmos quantos casos ocorrem em cada categoria.

Para dados numéricos, inicialmente criamos os intervalos de classe e, posteriormente, contamos quantos casos ocorrem em cada intervalo.

As freqüências das categorias ou intervalos de classe podem ser expressas por seu número absoluto, pela proporção em relação ao total de casos ou pela porcentagem em tabelas e gráficos (os gráficos serão construídos no Statistica)

Obtenção

Apresentação


A tabela deve ser auto-explicativa.

Elementos da tabela:

TÍTULO: deve responder as questões:

Do que se trata? aponta o fenômeno, Onde ocorreu? local de ocorrência; Quando ocorreu? época da ocorrência

Tabelas Apresentação

Título;Cabeçalho;Coluna indicadora; Corpo.


CABEÇALHO: informa sobre o conteúdo das colunas; COLUNA INDICADORA: informa sobre o conteúdo das linhas;CORPO: apresenta as informações.

Elementos complementares da tabela:


Fonte cita o informante;

Notas esclarecem o conteúdo e indicam a metodologia adotada na obtenção ou elaboração da informação;

Chamadas esclarecem pontos específicos da tabela.

Fonte cita o informante;

Notas esclarecem o conteúdo e indicam a metodologia adotada na obtenção ou elaboração da informação;

Chamadas esclarecem pontos específicos da tabela.


Tabela 1: Título


Coluna indicadora Cabeçalho

Conteúdo da linha

C

O

L

U

N

A Fonte:Nota: CORPO DA TABELA

DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Obtenção

Dados categóricos; A variável tipo sangüíneo é proveniente de uma amostra, de 30 doadores de um hemocentro.AAAAAAAAAA,BBB, AB, OOOOOOOOOOOOOOOO;

Exemplo

O | | | | | | | | | | | | | | | | 16 A | | | | | | | | | | 10B | | | 3AB | 1

Tipo sangüíneo Contagem Freqüência

DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Obtenção

Dados numéricos; A variável peso ao nascer, em gramas, é proveniente de uma amostra, de 22 recém-nascidos de Maringá.2300,2354,2456,2576,2598,2670,2647,2691,2750,2789,2810,2860,2835,2904,2926,2954,3100,3250,3376,3400,3505,3940.

Exemplo

Peso Contagem Freqüência

Menos de 2500g | | | 32500g a 3500g | | | | | | | | | | | | | | | | | 173500g ou mais | | 2

DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Apresentação

Tabela 1: Distribuição dos doadores por tipo sangüíneo – Maringá 2005

Fonte: Hemocentro Nota: dados fictícios

Exemplo

Tipo sangüíneo Freqüência Percentual

O 16 53

A 10 33

B 3 10

AB 1 4

Total 30 100

DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS - Apresentação

Exemplo

Peso, em gramas Freqüência Percentual

Menos de 2500 3 14

2500 |-- 3500 17 77

3500 ou mais 2 9

Total 22 100

Tabela 2: Distribuição do peso dos recém-nascidos – Maringá 2005

Distribuição Normal

•Média: É a soma de todos os resultados dividida pelo número total de casos, podendo ser considerada como um resumo da distribuição

como um todo. •Moda: É o evento ou categoria de eventos que ocorreu com maior

freqüência, indicando o valor ou categoria mais provável. •Mediana : É o valor da variável aleatória a partir do qual metade dos

casos se encontra acima dele e metade se encontra abaixo. Observação: Na distribuição normal a Média=Mediana= Moda

Medidas da Tendência Central

Fornecem indicadores da distribuição da variável, isto é indica o valor que ocorre mais tipicamente

Avaliando a homogeneidade - Medidas de dispersão Amplitude, desvio médio, variância, desvio padrão, erro padrão e coeficiente

de variação

São medidas da variação de um conjunto de dados em torno da média, ou seja, da maior ou menor variabilidade dos resultados obtidos. Elas permitem se identificar até que ponto os resultados se concentram ou não ao redor da média de um conjunto de observações. Cada uma dessas medidas expressão diferentes formas de se quantificar a tendência que os resultados de um experimento aleatório tem de se concentrarem ou não em determinados valores (quanto maior a dispersão, menor a concentração e vice-versa).

Avaliando a homogeneidade

Avaliando a simetria Quartis, Amplitude interquartilica, Box Plot

Quartis: Q1 Q2 Q3

É o valor da variável aleatória a partir do qual 25%, 50% e 75% dos casos se encontra acima dele respectivamente;

Amplitude Interquartilica(AIQ)AIQ = Q3 – Q1

Avaliando a simetria:

mínimo máximo

* *

valores

outliers Q1 Q2 Q3 outliers

Avaliando Presença de Outliers

Os dados suspeitos são aqueles que estão muito distantes do centro da distribuição, que até podem ocorrer, mas que, às vezes, resultam de erro de medida, de anotação ou de digitação. Por exemplo, em um estudo sobre altura de crianças de idade escolar, encontramos casos com valor 220cm e 240cm. O mais provável é que tenha ocorrido erro de anotação ou de digitação. Se estes casos não forem retirados da amostra, haverá séria distorção da média, do desvio padrão e comprometimento dos testes estatísticos. Estes valores extremos são chamados de pontos fora da curva (outliers).

Considera-se pontos fora da curva aqueles que são maiores que Q3+1,5AIQ ou menores que Q1-1,5AIQ, onde 1,5AIQ é 1,5 vezes a amplitude interquartil. Isto pode ser visto no Box -Plot

Identificando Outliers

Apresentação do Format

celulas

Substituir

O nome ou valor que se deseja trocarO nome ou valor

que será trocador

Atividade

Para a variável RAÇA, do arquivo perfil , atribua:

1 = Branca2 = Negra 3 = Outras

Formatar

Atividade

Considere as variáveis Peso Altura Formate com duas decimais

Tabelas e gráficos para variáveis qualitativas

Construindo a tabela e gráfico para raça da base de dados perfil

No menu principal Clicar em : DADOSFazer a opção: RELATÓRIO DE TABELA E GRÁFICO DINÂMICO, mostrado na tela abaixo:

No Excel é trabalhoso construir gráficos quando comparado ao Statistica por isto, veremos superficialmente os gráficos neste software

Etapas para construir tabelas e gráficos para variáveis qualitativas no Excel

clicar

Clicar para definir

variável(is)

Continua no próximo slide

Continuação do slide anterior

Definindo a variável raça

Definindo a localização da tabela

Configurando a tabela

Selecionando a opção de freqüência

Da base de dados “QV” construir a tabela de freqüência para as variáveis: questões 1, 3 e 5 , sexo e estado cívil

Atividade

Tabela de freqüência – variáveis quantitativas

Definir as classes: método visto em estatística geral;

Ferramentas e análise de dados e escolha a opção histograma.

Caso a opção Análise de Dados não esteja disponível, siga os passos a seguir: Passo 1: Clicar em Ferramentas Passo 2: clicar em suplementos Passo 3: clicar Ferramentas de Análise e ok.

CONSTRUINDO HISTOGRAMA

Análise de dados

CONSTRUINDO HISTOGRAMA

Valores da variávelIntervalo de classe

Atividade

Construa a tabela de freqüência para o peso e para altura do arquivo perfil.

Estatística Computacional – 2370 Aulas: 26/02/08 e 29/02/08

Medidas descritivas

Para obter as medidas descritivas no Excel siga os passos a seguir

Passo 1: Clicar em ferramentas , Análise de Dados Passo 2: na caixa de diálogo a seguir clicar em Estatística Descritiva

Passo 3:

clicar

clicar

Medidas descritivas em subgrupos da amostra

Pode ser de interesse obter medidas descritivas de uma variável quantitativa por categorias de uma ou mais variáveis qualitativas .

Passo 1: Clicar em Dados, Relatório de Tabela Dinâmica Passo 2: Seguir as mesmas etapas para construção da tabelaPasso 3: no layout as variáveis qualitativas são colocadas na Linha e/ou Colunas da tabela e a quantitativa no centro ( Dados). No lugar de contagem ..., escolher a estatistica de interesse.

A caixa de diálogo vai criar uma tabela com média e desvio padrão da idade para cada categoria da variável sexo

Função SE - Sintaxe da expressão para categorizar uma variável no Excel

Considere o exemplo do Excel com a planilha.

Expressão :SE(A2>89;"A";SE(A2>79;"B"; SE(A2>69;"C";SE(A2>59;"D";"F"))))

Suponha que a variável A deve ser categorizada da seguinte forma:Categoria 1: Se A<59, atribuir o valor FCategoria 2: Se 59<A<69, atribuir o valor DCategoria 3: Se 69<A<79, atribuir o valor CCategoria 4: Se 79<A<89, atribuir o valor BCategoria 5: Se A>89, atribuir o valor A

Estatística Computacional – 2370 Aulas: 29/02/08 - Exercício

Ver o arquivo “dados gordura no corpo.txt”

PEQUENO RESUMO DOS DADOS: Algumas medidas do corpo foram realizadas em 252 homens com objetivo de obter um método de baixo custo que estime a gordura corporal. As variáveis listadas abaixo são:

Densidade do corpo (gm/cm3) ;Percentual de gordura no corpo usando a equação de Siri's (1956);Idade (anos); Peso (lbs) Altura (inch) Circunferência do pescoço (cm) Circunferência do tórax (cm) Circunferência do Abdômen (cm) Circunferência do quadril (cm) Circunferência do glúteo (cm) Circunferência do joelho (cm) Circunferência do tornozelo (cm) Circunferência do Bíceps (estendido) (cm) Circunferência do Antebraço(cm) Circunferência do Punho (cm)

Questões

Q1: Abrir a base de dados no Excel e nomear as variáveis;Q2: Sabendo que 1 polegada(inch) equivale 2,540 cm modifique a variável altura

para m;Q3: Sabendo que 1 libra equivale a 0,45359 quilogramas transforme a variável

peso para quilogramas;Q4: Obtenha o índice de massa corporal (IMC) que é dado por:IMC=Peso,em

quilogramas/(altura, em metros)2;Q5: Categorize a variável IMC nas quatro categorias descritas a seguir:

Q6: Categorize a variável idade em três categorias, sendo:Categoria1: idade < idade média – desvio-padrãoCategoria2: idade média – desvio-padrão idade idade média + desvio-padrãoCategoria3: idade > idade média – desvio-padrão. Q7: Faça um gráfico para a variável idade categorizada; Q8: Faça tabela e gráfico para circunferência do abdômen;Q9: Faça medidas descritivas para as variáveis quantitativas;Q10: Faça as medidas descritivas das variáveis quantitativas por

IMC, classificado

Condição IMC em adultos abaixo do peso abaixo de 18,5 no peso normal entre 18,5 e 25 acima do peso entre 25 e 30 obeso acima de 30

Box Plot no Excel

Passo 2:

Passo 1: Construir uma tabela com a seguinte seqüência:

Marcar tabela

Clicar assistente

gráfico

Passo 2: Marcar tabela e clicar assistente gráfico

Box Plot no ExcelPasso 3: Marcar linha

Opção: linhas

Passo 4: Marcar linhas e avançar

Box Plot no Excel

Passo 5: Por título do gráfico e eixos e concluir

Passo 6: Marcar qualquer dado e clicar botão direito

Box Plot no Excel

Passo 7: Clicar Formatar série de dados e Opções

Passo 8:

Clicar

Marcar

Marcar

Box Plot no Excel

Observações: 1. A construção do box plot no Excel é limitada, por exemplo, não é possível

especificar quais são as observações discrepantes ou outliers.2. Para melhores resultados será usado o aplicativo estatístico “Statistica”.

Box-plot da idade dos entrevistados - Maringá - 2008

0

5

10

15

20

25

30

1

Idade

Série1

Série2

Série3

Série4

Série5

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