Estatistita Aplicada

O que é Estatística ? - É Extremamente difícil definir estatística, e, tendo em vista que o seu domínio é muito amplo, o número de definições que encontramos é extremamente grande.

O dicionárista Aurélio Buarque de Holanda Ferreira definiu-a como uma parte da matemática em que se investigam os processos de obtenção, organização e análise de dados sobre uma população ou sobre uma coleção de seres quaisquer, e os métodos de tirar conclusões e fazer predições com base nesses dados. Trata-se, portanto, de "uma metodologia desenvolvida para a coleta, a classificação, a apresentação a análise e a interpretação de dados quantitativos e a utilização desses dados para a

tomada de decisões"

Devemos observar que esses dados se referem a fenômenos de massa, ou coletivos, e às relações que existem entre eles. É importante ressaltar que os dados - após análise - devem ser interpretados, uma vez que "as estatísticas 'mentem' apenas quando estão erradas ou, no mínimo estão sendo mal interpretadas”.

Convém lembrar que, hoje a parte “maçante” da estatística é realizada pelos computadores, e ao estudante ou profissional de estatística cabe interpretar e entender o significado do que se passa. Para a estatística somente interessam os fatos que englobam um grande número de elementos, pois ela busca encontrar leis de comportamento para todo o conjunto e não se preocupa com cada um dos elementos em particular.

As técnicas estatísticas, associadas a programas adequados de informática, constituem valiosos instrumentos para a administração.

A Natureza dos Métodos Estatísticos - Métodos estatísticos são métodos para o tratamento de dados numéricos e referem-se a dados coletados, cujo destino é permitir que os estatísticos cheguem a conclusões sobre o que está sendo estudado (pessoas ou coisas).

POPULAÇÃO - Vimos anteriormente que a estatística tem por objetivo o estudo dos fenômenos de massa, ou coletivos e das relações entre eles. Precisamos, portanto, ter bem claro que fenômeno coletivo é aquele que se refere a um grande número de elementos, sejam pessoas ou sejam coisas, aos quais denominamos de população ou universo. A estatística procura encontrar leis de comportamento para toda a população, ou universo; não se preocupa, portanto, com cada elemento particular.

De acordo com o seu tamanho, a população, ou universo, pode ser classificada como finita ou infinita.

1- Se a população Finita é aquela cujo número total (número finito) de elementos é conhecido, e estamos analisando o aproveitamento das aulas de Estatística de uma turma de 50 alunos, sabemos, portanto, exatamente quantos alunos estão sendo observados. Que tipo de população estamos observando?

Resposta: Uma população finita, pois a população de alunos é finita.

2- Também sabemos que a população que possuir um número infinito de elementos é infinita. Concorda? Portanto, se desejarmos saber quantas pétalas têm em média as rosas que florescem no Brasil, estaremos diante de uma situação em que não saberemos exatamente quantas são as rosas que florescem em nosso país. Que tipo de população é a dessas rosas?

Resposta: A população de rosas é considerada infinita ou “praticamente” infinita. Lembre-se de que denominamos de população infinita a qualquer população cuja quantidade de elementos seja muito grande ou, então, seja difícil de ser quantificada.

Resumindo: População é o conjunto de elementos que desejamos observar para obtermos determinados dados.

Amostra: Quando a população é muito grande, certamente é difícil, ou mesmo impossível, a observação de determinada característica em todos os seus elementos. Daí a necessidade de selecionarmos uma parte finita dessa população, para que possamos realizar a observação e obter os dados que desejamos. A essa parte da população denominamos amostra.

Retomando o exemplo anterior: nele desejávamos saber quantas pétalas tem as rosas que florescem no Brasil. Como é impossível contar as pétalas de todas as rosas, selecionamos uma quantidade finita de rosas, 80 rosas, e contamos uma a uma, as suas pétalas. Nesse exemplo estamos trabalhando com uma amostra (uma quantidade finita) de 80 rosas.

Resumindo: Amostra é o subconjunto de elementos retirados da população que estamos observando para determinados dados.

Estatística descritiva e estítica indutiva:

A estatística descritiva, ou dedutiva, tem por objetivo descrever e analisar determinada população, sem, com isso, pretender tirar conclusões de caráter mais genérico. É a parte da estatística referente à coleta e à tabulação de dados.

É comum o estatístico defrontar-se com a situação de dispor de tantos dados que se torna difícil absorver completamente a informação deque está procurando investigar. É exatamente difícil captar intuitivamente todas as informações que os dados contêm. É necessário, portanto, que as informações sejam reduzidas até o ponto em que seja possível interpretá-las mais claramente.

A estatística descritiva é um número sozinho descreve uma característica de um conjunto de dados, ou seja, é um número-resumo que possibilita reduzir os dados a proporções mais facilmente interpretáveis.

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Estatística Indutiva ou Inferência Estatística (indução, consequência, conclusão)

É a parte da estatística que, baseando-se em resultados obtidos da análise de uma amostra da população, procura inferir, induzir ou estimar as leis de comportamento da população da qual a amostra foi retirada. Refere-se a um processo de generalização, a partir de resultados particulares, é, portanto, a parte da estatística concernente às conclusões sobre as fontes de dados.

Por exemplo, suponhamos que desejamos conhecer o grau de pureza de bauxita, a ser exportada por um navio no porto de santos. Como não podemos verificar esse grau de pureza em toda a população de bauxita, pegamos uma parte dessa população, como amostra, e procedemos, na mesma, os testes necessários e consideramos que o resultado obtido nesse teste é válido para toda a população de bauxita.

Esse processo de generalização, que é característico do método indutivo, está associado a uma margem de incerteza. A incerteza deve-se ao fato de que a conclusão, que