Estatística

AMOSTRAGEM

Estatística: É a ciência que se preocupa com a coleta,

a organização, descrição (apresentação), análise e

interpretação de dados experimentais e tem como

objetivo fundamental o estudo de uma população.

Os estudos estatísticos podem ser feitos de duas

maneiras:

1. Investigando todos os elementos da população.

2. Por amostragem, ou seja, selecionando alguns

elementos da população.

O que se considera população?

◦ Conjunto de unidades que tem algo em comum e

sobre o qual desejamos obter informação.

◦ Ex.: operários da construção civil

O que é amostra?

◦ É todo subconjunto de unidade retiradas de uma

população para obter a informação desejada.

◦ O uso de amostras permite obter respostas

razoáveis com margem de erro conhecida.

O censo?

Levantamento de dados de toda a população.

Por que se usar amostras?

◦ Custo e demora dos censos

◦ Populações muito grandes

◦ Impossibilidade física de examinar toda a

população

◦ Estudar cuidadosamente uma amostra tem

comprovado valor científico das informações

coletadas

Como se obtém uma amostra?

Definição de critérios para a seleção de

unidades. A técnica define o tipo de amostra:

1. Aleatória, casual ou probabilística

1. “n” unidades retiradas ao acaso

2. A população deve ser conhecida e identificada

3. Aleatória simples ou estratificada

1. Aleatória, casual ou probabilística

4. Amostra aleatória simples:

Igual probabilidade de pertencer a amostra.

População homogênea

5. Amostra aleatória estratificada:

População heterogênea

É preciso dividir a população em grupos

homogêneos.

1. Aleatória, casual ou probabilística

2. Amostra semiprobabilística

1. Parcialmente aleatória

2. Amostra Sistemática

O sistema de seleção das unidades deve ser

preestabelecido.

Deve-se ter cuidado com amostras tendenciosas.

Amostra Sistemática

Imagine que você precisa obter uma amostra de 2% dos

500 pacientes de uma clínica para entrevistá-los sobre a

qualidade de atendimento da secretária. Como você

obteria uma amostra sistemática?

2% - 10 unidades

500/10 = 50

Sorteie um número entre 1 e 50

A partir do número sorteado, soma 50 e terá a proxima

unidade.

2. Amostra semiprobabilística

1. Parcialmente aleatória

2. Amostra Sistemática

Ex.:

3. Amostra por conglomerados

Ex.:

Um professor de Educação Física quer estudar o

efeito da terapia de reposição hormonal sobre o

desempenho nos exercícios. Como obteria uma

amostra por conglomerado?

2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória

2. Amostra Sistemática

3. Amostra por conglomerados

4. Amostra por quotas

E elementos retirados da população segundo

quotas preestabelecidas de acordo com a distribuição

desses elementos na população.

Ideia semelhante a da amostra estratificada, mas as

quotas não acontece por sorteio.

2. Amostra semiprobabilística 1. Parcialmente aleatória

2. Amostra Sistemática

3. Amostra por conglomerados

4. Amostra por quotas

Ex.: Considere uma pesquisa sobre preferência de

modelo de carro. Como se faz uma amostra por

cotas?

- 30 homens com mais de 50 anos que recebam mais

de seis e menos de 10 salários mínimos...

3. Amostra não-probabilística ou de

conveniência

Ex.: fácil acesso a população

Avaliação das Técnicas de Amostragem

1. Amostras aleatórias

Lista de toda a população

2. Amostras sistemáticas

É preciso a organização das unidades em grupos

3. Amostras por conglomerados

Livre acesso aos conglomerados

4. Amostras por cotas

Exigem algum conhecimento da população mas as

unidades não precisam ser numeradas ou

identificadas

Amostras probabilísticas são preferíveis

do ponto de vista estatístico, mas nem

sempre são possíveis;

As amostras de conveniência não

invalidam a pesquisa, mas precisam ser

muito bem descritas.

Estatística e Parâmetros

A estatística resume a característica da amostra e o parâmetro resume uma característica da população.

A estatística é um indicador ou estimativa do parâmetro.

Parâmetro: expresso por letras gregas

◦ Ex.: Média de uma população µ

Estimativa ou estatística: expressa por letras do alfabeto latino ◦ Ex.: Média da população x=540

Estatística e Parâmetros

Com quantas unidades se compõe uma

amostra???

◦ Quanto maior número, maior confiança.

◦ A qualidade de uma estimativa depende do número de

unidades que compõe a amostra

◦ O tamanho da amostra é relativo

Importante consultar na literatura as técnicas usuais em sua área.

Apresentação de Dados em Tabelas

Variável – é uma condição ou característica das unidades

da população (pode assumir valores diferentes em

diferentes unidades).

Dados são os valores da variável em estudo, obtidos por

meio de uma amostra.

Variáveis são classificadas em 2 tipos:

Quantitativas ou numéricas

Qualitativas ou categorizadas

VARIÁVEL

Categorizadas ou Qualitativas

Numéricas ou Quantitativas

Nominais

Ordinais

Discretas

Contínuas

Variáveis

1. Qualitativa ou categórica

Dados distribuídos em categorias exclusivas.

Expressa por meio de palavras

1.1 Nominal:

Categorias indicadas em qualquer ordem.

Previamente indicadas.

Ex.: tipo sanguíneo

Cor do cabelo

Variáveis

1. Qualitativa ou categórica

Dados distribuídos em categorias exclusivas.

Estar presente em uma categoria exclui

consequentemente a outra.

1.2 Ordinal

Distribuídas em categorias mutuamente

exclusivas que tem ordenação natural

Ex.: escolaridade

Variáveis 2. Quantitativa ou numérica

Resulta de um processo de contagem ou medição

Dados expressos em números.

2.1 Discreta

Valores finitos em determinado intervalo de

tempo (números inteiros).

Ex.: nº de filhos, moedas em um bolso

Variáveis 2. Quantitativa ou numérica

Resulta de um processo de contagem ou medição

Dados expressos em números.

2.1 Discreta

2.2 Contínua

Qualquer valor num dado intervalo

Ex.: peso, tempo de espera, quantidade de

chuva

DADOS Os números, taxas e outras informações coletados em

experimentos ou levantamentos são denominamos

dados. Todo dado é um valor de uma variável

(numérico ou não numérico).

A unidade da população em que são medidas as

variáveis de interesse é chamada de unidade de

observação DADOS

Ex.: Classificação dos dados qualitativos

Nominais: classificação das pessoas

quanto ao sexo

Ordinais: classificação das pessoas

quanto à aprendizagem em um curso

Ex.: Classificação dos dados quantitativos

Discretos: levantamento do número

de filhos por mulher.

Contínuos: levantamento de áreas de

lotes de terra à venda.

Por hoje...

Obrigada!!!