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Novembro/2004 FEG & FOSJC
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Estatística Básica Utilizando o Excel
Fernando Augusto Silva [email protected]
1a. Aula – Estatística Descritiva
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1. Introdução à Estatística
Há um século, H. G. Wells dizia: “Raciocinar estatisticamente será um dia tão necessário quanto a habilidade de ler e escrever”
Hoje: problema não é de escassez de informação, mas como utilizar a informação abundante disponível para tomar as melhores decisões
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Por que um Pesquisador Precisa Conhecer
Estatística? Apresentar e descrever informações de
forma adequada
Tirar conclusões a partir de amostras
Melhorar os Processos
Obter Previsões confiáveis a partir de Variáveis de Interesse
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Por que um Pesquisador Precisa Conhecer
Estatística?
Apresentar e Descrever Informações
Conclusões sobrea população a partir
de Amostras
MelhorarProcessos
Obter PrevisõesConfiáveis
Distribuiçõesde Probabilidade
Estimação de Parâmetros
Testes de Hipóteses
Aplicações Estatísticas em CQ e na Produtividade
Correlação eRegressão Simples
RegressãoMúltipla
Análisede Séries
Temporais
EstatísticaDescritiva
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O Crescimento e o Desenvolvimento da Estatística
Moderna
Últimos 30 anos de Estatística:
Mainframes (1960 – 1970): SAS, SPSS
Microcomputadores (1980 – hoje):
Pacotes: SAS, SPSS, MINITAB, STATISTICA, STATGRAPHICS
Planilhas: VISICALC (1979) LOTUS 1-2-3 (1983), EXCEL (Microsoft Office – integra planilha de cálculo, editor de texto e gráficos)
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Estatística Descritiva & Estatística Indutiva
Estatística Descritiva: coleta, apresentação e caracterização de conjunto de dados
Formulação da Teoria da Probabilidade (Jogos de azar) e Amostragem
Estatística Indutiva (final século 19): fornece elementos para tomada de decisão referente à população com base em amostras
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Definições População (universo) é a totalidade dos itens
considerados no estudo
Amostra é a parte da população selecionada para análise
Parâmetro é uma medida calculada para descrever uma característica de toda uma população
estatística é uma medida calculada para descrever uma característica de apenas uma amostra da população
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População e Amostra
População Amostra
Parâmetros para estimar atitudes
estatísticas para estimar atitudes
Conclusões sobre a População a partir da Amostra
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Estatística Descritiva
Coletar dados Pesquisa (Survey)
Apresentar dados Tabelas e gráficos
Caracterizar dados Média Amostral =
iX
n
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Estatística Indutiva
Estimação Estimar o peso médio da
população usando o peso médio de uma amostra
Testes de Hipóteses Testar se o peso médio
da população é maior que 70 quilos
Tirando conclusões e/ou tomando decisões sobre a população baseado em resultados amostrais.
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Por que dados são necessários?
Oferecer insumo para pesquisa/estudo
Avaliar desempenho (conformidade) de processo de produção/serviço em andamento
Assessorar formulação de ações alternativas na tomada de decisão
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Por que dados são necessários?
Afinal, o que são dados?Informação numérica
necessária para a tomada de decisão bem
fundamentada
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Fontes de Dados
PrimáriaColetar dados
SecundáriaDados Compilados
Observação
Experimentação
Survey
Impresso ou Eletrônico
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Tipos de Dados
Categorizada(Qualitativa)
Discreta Contínua
Num érica(Quantitativa)
D ado (V ariáve l)
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Variáveis Qualitativas
Resulta de uma classificação por tipos ou atributos População: peças produzidas numa máquina
Variável: qualidade (perfeita ou defeituosa)
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Variáveis Quantitativas Valores podem ser expressos em números
Discretas: interpretação do seu valor é exatamente este valor
População: aparelhos produzidos numa linha de montagem
Variável: número de defeitos por aparelho
Contínuas: interpretação do seu valor é que se trata de um valor aproximado (depende do instrumento de medida usado)
População: peças produzidas numa máquina Variável: diâmetro externo
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Tipos de Métodos de Amostragem
Motivos para efetuar Amostragem Menos tempo e custo menor que um censo
Mais eficiente e prático que um censo
Inacessibilidade à toda a população
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Tipos de Métodos de Amostragens
Voluntária
Amostra
Não-probabilística
Intencional A Esmo
Probabilística
Aleatória Simples
Sistemática
Estratificada
Grupo (Cluster)
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Amostragem Não-probabilística
População-objeto e População amostrada (acessível)
Simples (Ex: Retirar 50 parafusos a esmo de 1 caixa com 10.000)
Uso por impossibilidade de se obterem amostras probabilísticas (Ex:população líquida)
Inacessibilidade a toda a população (Ex1: minério, Ex2: parte da população é hipotética)
Pode ser equivalente ao uso de amostras probabilísticas
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Amostragem Probabilística
Itens da amostra escolhidos com base em probabilidades conhecidas
Amostra Probabilística
Aleatória Simples Sistemática Estratificada Cluster
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Amostra Aleatória Simples
Cada item tem a mesma chance de ser selecionado
Selecionamento pode ser com ou sem reposição
Uso de Tabelas de Números Aleatórios
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Uso de Tabelas de Números Aleatórios
Empresa deseja selecionar amostra de 20 trabalhadores de horário integral a partir da população de 500 colaboradores nessa situação.
Amostra Aleatória Simples: Associar um código de 3 dígitos a cada colaborador,
ordenados por ordem alfabética, de 001 a 500. Escolher, ao acaso, um dígito de partida na Tabela
de Números Aleatórios Indo da esquerda para a direita, e de cima para
baixo, na tabela, selecionar 20 números com 3 dígitos entre 001 e 500, sem pular ou repetir, identificando assim a amostra.
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Uso de Tabelas de Números Aleatórios
ColunaLinha 12345 67890 12345 67890 12345 67890 ................................................................................ 05 33850 58555 51438 85507 71865 79488 ...06 97340 03364 88472 04334 63919 36394 ...07 70543 29776 10087 10072 55980 64688 .................................................................................
Escolhido dígito para iniciar: Linha 06 e Coluna 05
Números gerados: 003, 364, 433, 463, 363, ...
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Decidir tamanho da amostra: n Calcular k=N/n Aleatoriamente selecionar 1 item Selecionar os k-ésimos ítens a partir
desse inicial
Amostragem Sistemática
N = 64
n = 8
k = 8
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Amostra Estratificada População é dividida em 2 ou mais
grupos de acordo com alguma característica em comum
Em cada grupo aplicar a amostragem aleatória simples
As amostras são combinadas em uma única
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Amostras de Grupos (Clusters)
População é composta de vários clusters representativos
Aplicar amostragem aleatória simples em alguns clusters
Combinar as amostras em uma única
4 clusters foram
escolhidos.
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Tipos de Erros em Pesquisas
Qual é o objetivo?
Usa Amostragem Probabilística?
Erro de Cobertura – Listagem adequada?
Erro por falta de resposta – follow up
Erros de Medidas – boas questões formuladas?
Erros de Amostragem – Margem de precisão
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Tipos de Erros em Pesquisas
Erro de Cobertura
Erros por Falta de Resposta
Erros de Amostragem
Erros de Medidas
Itens Excluídos
Follow up nas faltas de
respostas.
Oportunidade diferente de Amostra
para Amostra. Pergunta
Ruim!