Estudo do uso de dados estatísticos em gestão empresarial

Introdução

Este trabalho tem como objetivo o estudo da utilização da estatística na gestão das empresas. Chamamos de estatística o conjunto de processos, métodos e técnicas utilizados para descrever uma determinada situação, representada por uma coleção de dados numéricos cuja organização permite um melhor conhecimento de seu significado e do fenômeno mostrado. Nos últimos anos a competição entre as empresas se tornou muito acirrada, houve uma significativa abertura da economia e é neste contexto que a estatística empresarial ganha fundamental importância. As empresas precisam manter-se competitivas, é necessário tomar decisões acertadas, com o menor risco possível, e com maior rentabilidade. A estatística pode contribuir de forma impar nesse processo de decisão.

Etapa 1 – Passo 1, 2, 3 e 4

Estatística e seus conceitos

A estatística é um conjunto de técnicas e métodos de pesquisa que entre outros tópicos envolve o planejamento, coleta qualificada de dados, a inferência, o processamento, a análise e a disseminação das informações. É considerada a ciência das probabilidades, o conjunto de regras matemáticas que permite fazer previsões sobre determinado universo estudado, a partir de uma amostragem significativa. A estatística é um segmento da matemática aplicada surgida nas questões de estado e governo. Daí o nome de Estatística ser originado do termo latino status. Situações ocasionais como o número de habitantes, quantidade de óbitos e nascimentos, quantidades produzidas e quantitativas das riquezas formaram os primórdios dos problemas que deram início ao pensamento estatístico.

A necessidade de expressar o grau de incerteza na ocorrência dos experimentos e de explicar o fato de suas experiências iguais poderem ter resultados diferentes leva aos reconhecimentos da racionalidade probabilística em eventos da natureza. Para Ramos (2007) os métodos estatísticos modernos tomam uma mistura de ciência, tecnologia e lógica para os problemas de várias áreas do conhecimento humano sejam investigadas e solucionadas. Ela é reconhecida como um campo da ciência e uma tecnologia quantitativa para a ciência experimental, e observacional em que se pode avaliar e estudar as incertezas e os efeitos de algum planejamento de observações de fenômenos da natureza e principalmente da sociedade.

Para Romero e Salgado (2007), os programas de qualidade adotados nas organizações dependem em grande parte dos modelos estatísticos. A implantação de um programa de qualidade pode eliminar desperdícios, reduzir índice de defeitos, diminuírem as constantes inspeções e aumentar a satisfação do consumidor final. As técnicas de controle antigas como a inspeção de qualidade de produto acabado, vão sendo deixadas de lado e passa a ser substituída pelo conceito de prevenção, baseado no controle do processo produtivo.

Ainda para Romero e Salgado (2007), dentro do setor de produção do café, não há dois produtos ou características exatamente iguais entre si porque os processos contêm muitas fontes e variação. As diferenças entre os produtos podem ser enormes ou quase imperceptíveis, mas sempre estarão presentes. Os cafés embalados têm que estar dentro do limite aceitável e não podem estar fora, pois serão descartados. Todas as origens da causa devem ser analisadas e estudadas e quando for colocado sob o controle estatístico, o processo deverá ser medido para verificar seu potencial sobre as especificações. Com o desenvolvimento da própria estatística foi possível obter dados e analisar de forma eficaz, permitindo assim, o controle e o estudo adequado de fenômenos, fatos, eventos e ocorrências em diversas áreas do conhecimento. A estatística objetiva fornece métodos e técnicas para lidarmos, racionalmente, com situações sujeitas a incertezas.

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.

O fato de um conjunto de dados, serem uma população ou amostra depende geralmente do contexto da situação na vida real.

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

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

O estudo da estatística divide-se em dois ramos principais:

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.

Classificação de dados:

Dados qualitativos consistem em atributos classificações ou registros não-numéricos.

Dados quantitativos consistem em medidas ou contagens numéricas.

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 eles, 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. Nesse nível, 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.

Para coletar os dados há várias maneiras, geralmente, o foco do estudo determina a melhor maneira de coletá-los. Alguns métodos para coletar dados são:

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