Estatistica. Gráficos e representações

2.1 Relatório

No exemplo acima, da pesagem do café nota-se que a empresa teve a preocupação não só de atender a exigência de seus produtos estarem com o peso determinado, mas também com algumas gramas acima, pois devem ter feito estudos estatísticos e percebido a necessidade de manter certa variação positiva (acima do peso) e desta maneira se prevenir quanto a fiscalizações. A empresa também pode fazer um controle real de quanto café precisa ser produzido a mais com a variação do peso para atender a demanda de fabricação.

A estatística é uma importante ferramenta que pode auxiliar na tomada de decisões estatística. Administrativas de acordo com as informações coletadas e analisadas. Pode-se estabelecer um novo planejamento ou alterar a direção de investimentos baseando-se nos dados

2.2. Tabela Simples de Freqüência

Peso (Gr)

Freqüência Absoluta

Freqüência Relativa

504

12

12,00%

505

1

1,00%

506

64

64,00%

508

23

23,00%

Total

100

100,00%

III - Etapa 3

3. Aula-tema: Gráficos e representações.

IV - Etapa 4

4. Medidas de tendência central.

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL (OU DE POSIÇÃO)

Os valores numéricos de uma amostra ou população têm uma tendência a se agruparem em torno de um valor central. Assim sendo, podemos determinar um valor típico para representar os dados. Os valores mais comuns e mais conhecidos são:

a) Média Aritmética.

É obtida somando-se todos os valores e dividindo esse resultado pelo número total de elementos. Essa medida representa uma espécie de centro de gravidade dos valores, pois ela é altamente influenciada por valores extremos.

Exemplo:

Calcular a média salarial (em milhares de R$) da amostra abaixo.

1, 1, 1, 2, 3, 3, 3

(R$ 2.000,00)

b) Mediana da amostra.

É o valor que divide uma amostra ordenada ao meio, em relação ao número de elementos da mesma.

No exemplo anterior a mediana é 2. (Três valores à direita e três valores à esquerda do 2)

1, 1, 1, 2 ,3, 3,3 (R$ 2.000,00)

Quando o número de elementos for par, a mediana é calculada pela média aritmética dos dois elementos centrais.

Exemplo: A mediana da amostra 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 é 5,5.

c) Moda da amostra.

É o elemento que mais aparece na amostra.

Exemplo: A moda da amostra 1, 2, 5, 5, 6, 7, 5, 9, 5 é 5.

O valor 5 aparece 4 vezes na amostra.

Medidas de Dispersão

As medidas de posição (média, mediana, moda…) descrevem apenas uma das características dos valores numéricos de um conjunto de observações, o da tendência central. Porém, nenhuma delas informa sobre o grau de variação ou dispersão dos valores observados. Em qualquer grupo de dados os valores numéricos não são semelhantes e apresentam desvios variáveis em relação a tendência geral de média.

As medidas de dispersão servem para avaliar o quanto os dados são semelhantes, descreve então o quanto os dados distam do valor central. Desse jeito, as medidas de dispersão servem também para avaliar qual o grau de representação da média.

È fácil demonstrar que apenas a média é insuficiente para descrever um grupo de dados. Dois grupos podem ter a mesma média, mas serem muito diferentes na amplitude de variação de seus dados. Por exemplo:

-Grupo A (dados observados): 5; 5; 5.

-Grupo B (dados observados): 4; 5; 6.

-Grupo C (dados observados): 0; 5; 10.

A média dos três grupos é a mesma (5), mas no grupo “A” não há variação entre os dados, enquanto no grupo “B” a variação é menor que no grupo “C”. Dessa forma, uma maneira mais completa de apresentar os dados (além de aplicar uma medida de tendência central como a média) é aplicar uma medida de dispersão. As principais medidas de dispersão são:

-Amplitude total: é a diferença entre o valor maior e o valor menor de um grupo de dados;

-Soma dos quadrados: é baseada na diferença entre cada valor e a média da distribuição;

-Variância: é a soma dos quadrados dividida pelo número de observações do grupo menos 1;

-Desvio padrão: é expresso na mesma medida das variações (Kg, cm, m³).

MEDIDAS DE DISPERSÃO (OU DE VARIAÇÃO)

São medidas que avaliam o quanto uma distribuição de pontos se afasta ou se aproxima do valor da média. Essas medidas indicam a confiabilidade que podemos ter na média da distribuição. Quanto menor a dispersão, mais confiável é o valor médio. As medidas mais comuns são:

1) Desvio Médio (DM)

Pode ser dado pela fórmula,

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