A definição de origem de conceitos e técnicas estatísticas

Universidade Anhanguera - UNIDERP

Centro de Educação a Distância

Ciências Contábeis

4º Semestre

ESTATÍSTICA

INTRODUÇÃO À ESTATISTICA

Acadêmicos

Barra do Corda - MA

2012

INTRODUÇÃO

Neste estudo vamos abordar o tema Estatístico a definição dos conceitos iniciais e métodos.

Serão abordados exemplos de aplicações da estatística na área de Administração, no caso foi realizados exemplos de aplicações em concessionária Toyota, na Bovespa e também em uma concessionária que administra rodovias de do Estado de São Paulo a Autoban.

Será abordada uma pesquisa de peso em 100 pacotes de café de 250 gramas realizado em um distribuidor onde serão abordados os resultados da pesquisa através de um relatório final contendo o valor médio de peso dos pacotes, o valor mediano, a moda, a amplitude e o desvio padrão.

Por fim serão mostrados através de gráficos de colunas representando a frequência absoluta e a frequência relativa das pesagens.

DEFINIÇÃO DA ESTATÍSTICA

Estatística é a ciência que se ocupa de coletar, organizar, analisar e interpretar dados a fim de tomar decisões.

Existem dois tipos de conjuntos de dados que são chamados populações e amostras.

População: é o conjunto de todos os resultados, respostas, medidas ou contagens que são de interesse.

Amostra: é um subconjunto de uma população.

Parâmetro: é uma descrição numérica de uma característica de população.

Estatística: é uma descrição numérica de uma característica da amostra.

Estatística descritiva: é o ramo que trata da organização, do resumo e da apresentação dos dados.

Estatística inferencial: é o ramo que trata de tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra. A ferramenta básica no estudo da estatística inferencial é a probabilidade.

Definição dos dados:

Dados qualitativos consistem em atributos classificações ou registros não numéricos.

Dados quantitativos consistem em medidas ou contagens numéricas;

Níveis de medida

Outra característica dos dados é o seu nível de medida. O nível de medida determina quais cálculos estatísticos são significativos. Os quatro níveis de medida, do mais baixo para o mais alto, são: nominal, ordinal, intervalar e racional.

Os dados que estão no nível de medida nominal são somente qualitativos. Nesse nível, os dados são categorizados usando-se nomes, marcas ou qualidades. Nenhum cálculo matemático pode ser feito nesse nível.

Os dados que estão no nível de medida ordinal são qualitativos ou quantitativos. Nesse nível, os dados podem ser arranjados em ordem, mas as diferenças entre os registros de dados não são significativas.

Os dados que estão no nível intervalar de medida são quantitativos. Os dados podem ser ordenados e é possível calcular diferenças significativas entre os registros de dados. No nível intervalar, um registro nulo representa simplesmente uma posição na escala; o registro não é um zero inerente.

Os dados que estão no nível racional de medida são similares aos do nível intervalar, com a propriedade adicional de que um registro nulo é zero inerente. Uma razão entre dois valores dos dados pode ser formada para que os valores possam ser expressos como múltiplos de outro.

Coleta de dados

Há várias maneiras de coletar dados. Frequentemente, o foco do estudo determina a melhor maneira de coletá-los.

Fazendo um censo, um censo é a contagem ou medição de toda uma população. O censo fornece informações completas, mas é frequentemente dispendioso e difícil de ser realizado.

Usando uma amostra, é uma contagem ou medição de parte de uma população. As estatísticas calculadas a partir da amostra são usadas para predizer vários parâmetros populacionais.

Uma simulação é o uso de um modelo matemático ou físico para reproduzir as condições de uma situação ou de um processo.

Técnicas de amostragem

Para coletar dados não tendenciosos, é importante que a amostra seja representativa da população. Técnicas de amostragem apropriadas devem ser usadas para garantir que as inferências sobre a população sejam validas.

Amostra aleatória: é aquela no qual todo o membro da população tem chances de serem selecionados. Uma amostra aleatória simples é aquela na qual toda amostra possível de mesmo tamanho tem a mesma chance de ser selecionada.

Amostra estratificada: quando for importante que uma amostra tenha membros de cada segmento da população, você deve usar uma amostra estratificada. Dependendo do foco do estudo, os membros da população serão divididos em dois ou mais subconjuntos diferentes, chamados estratos, que compartilham uma característica similar, como idade, gênero, etnicidade ou até mesmo preferência política. Então, uma amostra é selecionada aleatoriamente a partir de cada estrato.

Amostra por agrupamento: Quando a população apresenta a ocorrência natural de subgrupos, cada um deles com características similares podem ser mais apropriada uma amostra por agrupamento. Para selecionar uma amostra por agrupamento, divida a população em grupos, chamados de agrupamentos, e selecione todos os membros de um ou mais agrupamentos (mas não todos).

Amostra sistemática: uma amostra sistemática é aquela na qual é atribuído um numero a cada membro da população. Os membros da população são então ordenados de alguma maneira, o numero inicial é selecionado aleatoriamente e depois os membros da amostra são selecionados