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2012 aula1 (1)

Fernando Lira Lira
Fernando Lira Lira
Fernando Lira LiraUniversidade Federal de Alagoas

2012 aula1 (1)

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MÉTODOS
QUANTITATIVOS

 Aula 1

 Prof. Lidiane Christovam
 Prof. Maria Lucia Figueiredo
MÉTODOS QUANTITATIVOS
Objetivos:

   Estimular o desenvolvimento científico e do pensamento reflexivo;
   Incentivar a investigação científica, visando o desenvolvimento da ciência
    e da tecnologia, da criação e da difusão da cultura e o entendimento do
    homem e do meio em que vive;
   Familiarizar os alunos com a importância da Estatística na “construção
    da realidade”.


Conteúdo programático :
   Esta disponível no moodle e ou site da faculdade
BIBLIOGRAFIA
Básica
   LARSON, Faber. Estatística Aplicada. 4ª e ou 2ª ed. Pearson.
   ANDERSON, David. Estatística Aplicada à Administração e
    Economia. 2ªed. Pioneira.
   COSTA, Sergio Francisco. Introdução Ilustrada à Estatística. 4ªed.
    Harbra.
Complementar
   FONSECA, J. S., MARTINS, G. A. Curso de Estatística. 6ª. Ed. São
    Paulo: Atlas.
   DOWNING, D.; CLARK, J. Estatística Aplicada. Traduzido por
    Alfredo Alves de Farias. São Paulo: Saraiva.
   MARTINS, G. A. Estatística geral e aplicada. São Paulo: Atlas.
   SPIEGEL, M. R. Estatística. 3ª. Ed. São Paulo: Makron Books.
   COSTA, S.F. Introdução ilustrada à estatística. 3ª. Ed. São Paulo:
    Harbra.
   TRIOLA, M.F. Introdução à estatística. 7ª. Ed. LTC
   CRESPO, Antonio Amot – Estatística Fácil. São Paulo: 18ª edição,
    Saraiva.
   MAGALHÃES, M. N. ; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e
    Estatística. São Paulo: Edusp.
AVALIAÇÃO
P1  avaliação intermediária
PAF  Avaliação final
T  trabalho e ou atividade

Cálculo da média será realizado da seguinte forma




                   Aprovação

     Média ≥ 6,0   com    Frequência ≥ 75%
FRASES
   “A Estatística muitas vezes é como o biquíni: Mostra
    quase tudo, mas esconde o essencial.”    Roberto Campos
   “Existem três tipos de mentiras: As mentiras simples, as
    mentiras deslavadas e as estatísticas”          Disraeli
   “A Estatística serve para separar aquilo que é verdade
    daquilo que é mero acaso”               Richard Dawkins
   “A morte de uma pessoa é uma tragédia; a de milhões,
    uma estatística.”             Joseph Stalin (1879-1953)
   “No futuro, o pensamento estatístico será tão necessário
    para a cidadania eficiente como saber ler e escrever.”
                                   H. G. Wells (1866 - 1946)
ESTATÍSTICA
   Hoje: problema não é de escassez de informação,
    mas como utilizar a informação abundante
    disponível para tomar as melhores decisões.

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  • 1. MÉTODOS QUANTITATIVOS Aula 1 Prof. Lidiane Christovam Prof. Maria Lucia Figueiredo
  • 2. MÉTODOS QUANTITATIVOS Objetivos:  Estimular o desenvolvimento científico e do pensamento reflexivo;  Incentivar a investigação científica, visando o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, da criação e da difusão da cultura e o entendimento do homem e do meio em que vive;  Familiarizar os alunos com a importância da Estatística na “construção da realidade”. Conteúdo programático :  Esta disponível no moodle e ou site da faculdade
  • 3. BIBLIOGRAFIA Básica  LARSON, Faber. Estatística Aplicada. 4ª e ou 2ª ed. Pearson.  ANDERSON, David. Estatística Aplicada à Administração e Economia. 2ªed. Pioneira.  COSTA, Sergio Francisco. Introdução Ilustrada à Estatística. 4ªed. Harbra. Complementar  FONSECA, J. S., MARTINS, G. A. Curso de Estatística. 6ª. Ed. São Paulo: Atlas.  DOWNING, D.; CLARK, J. Estatística Aplicada. Traduzido por Alfredo Alves de Farias. São Paulo: Saraiva.  MARTINS, G. A. Estatística geral e aplicada. São Paulo: Atlas.  SPIEGEL, M. R. Estatística. 3ª. Ed. São Paulo: Makron Books.  COSTA, S.F. Introdução ilustrada à estatística. 3ª. Ed. São Paulo: Harbra.  TRIOLA, M.F. Introdução à estatística. 7ª. Ed. LTC  CRESPO, Antonio Amot – Estatística Fácil. São Paulo: 18ª edição, Saraiva.  MAGALHÃES, M. N. ; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e Estatística. São Paulo: Edusp.
  • 4. AVALIAÇÃO P1  avaliação intermediária PAF  Avaliação final T  trabalho e ou atividade Cálculo da média será realizado da seguinte forma Aprovação Média ≥ 6,0 com Frequência ≥ 75%
  • 5. FRASES  “A Estatística muitas vezes é como o biquíni: Mostra quase tudo, mas esconde o essencial.” Roberto Campos  “Existem três tipos de mentiras: As mentiras simples, as mentiras deslavadas e as estatísticas” Disraeli  “A Estatística serve para separar aquilo que é verdade daquilo que é mero acaso” Richard Dawkins  “A morte de uma pessoa é uma tragédia; a de milhões, uma estatística.” Joseph Stalin (1879-1953)  “No futuro, o pensamento estatístico será tão necessário para a cidadania eficiente como saber ler e escrever.” H. G. Wells (1866 - 1946)
  • 6. ESTATÍSTICA  Hoje: problema não é de escassez de informação, mas como utilizar a informação abundante disponível para tomar as melhores decisões.
  • 7. BREVE HISTÓRICO DA ESTATÍSTICA  Surge com as sociedades primitivas e tinha como maior objetivo a arrecadação de impostos e combate (exército).  Primeiro levantamento que se tem conhecimento vem de Heródoto, que afirmava ter-se efetuado em 3050 a. C. (egito)  A palavra Estatística vem do latin do status, Estado  Na atualidade, a Estatística já não se limita apenas ao estudo da Demografia e da Economia. O seu campo de aplicação alargou-se à análise de dados em Biologia, Medicina, Física, Psicologia, Indústria, Comércio, Meteorologia, Educação, etc., e ainda a domínios aparentemente desligados, como estrutura de linguagem e estudo de formas literárias.
  • 8. POR QUE PRECISAMOS DE ESTATÍSTICA.  Apresentar e descrever informações de forma adequada.  Tirar conclusões a partir de amostras.  Melhorar os Processos.  Obter Previsões confiáveis a partir de Variáveis de Interesse.
  • 9. O QUE É ESTATÍSTICA? A estatística é um método científico empregado para coletar, organizar, descrever, analisar e interpretar dados provenientes de experimentos, ou vindos de estudos observacionais.
  • 10. POR QUE PRECISAMOS DE ESTATÍSTICA. Conclusões sobre Apresentar e Melhorar Obter Previsões a população a partir Descrever Informações Processos Confiáveis de Amostras Aplicações Estatística Distribuições Estatísticas Correlação e Descritiva de Probabilidade em CQ e na Regressão Simples Produtividade Análise Estimação Testes de Regressão de Séries de Parâmetros Hipóteses Múltipla Temporais
  • 11. ÁREAS DA ESTATÍSTICA Descritiva Etapa inicial da análise utilizada para descrever, organizar e resumir os dados coletados. Probabilística A teoria das probabilidades nos permite modelar fenômenos aleatórios, ou seja, aqueles em que está presente a incerteza. É uma ferramenta fundamental para inferência estatística. Inferencial Um conjunto de técnicas baseadas em probabilidade, que a partir de dados amostrais nos permite tirar conclusões sobre a população de interesse. Descritiva Amostragem Probabilidade Inferência
  • 12. População É o conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica em comum. Também denominada população estatística ou universo estatístico Exemplo 1: O conjunto de todas as notas de estatística lançadas em uma faculdade em um certo período. Exemplo 2: O conjunto de todos os saldos médios dos clientes de um grande banco. Amostra É um sub-conjunto finito de uma população
  • 13. POPULAÇÃO E AMOSTRA Amostra Estatísticas para estimar População atitudes Parâmetros para estimar atitudes Conclusões sobre a População a partir da Amostra 13
  • 14. ESTATÍSTICA DESCRITIVA Estudo das relações estatísticas que descrevem uma amostra. Como o termo já indica, seu objetivo é apenas descrever os dados amostrais com o emprego de gráficos e medidas estatísticas. Os quadros do IBOPE/Opinião a seguir referem-se à intenção de voto para prefeito de São Paulo para o primeiro e segundo turno das eleições de 2004. A resposta foi estimulada e única. Pergunta realizada: Se a eleição para prefeito fosse hoje e os candidatos fossem estes,.... em quem o (a) Sr. (Sra) votaria? Na eleição presidencial, para governadores e prefeitos, os institutos de pesquisa de opinião colhem periodicamente amostras de eleitores para obter as estimativas de intenção de voto da população. As estimativas são fornecidas com um valor e uma margem de erro.
  • 15. Intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 11 e 13 de setembro de 2004 (1º Turno). Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos. A pesquisa ouviu 1.204 eleitores - Margem de erro de 2,8% com 95% de confiança.
  • 16. Evolução da intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 29 e 30 de outubro de 2004 (2º Turno). Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos. A pesquisa ouviu 2.000 eleitores - Margem de erro de 2 % com 95% de confiança
  • 19. PARÂMETROS E ESTATÍSTICAS Parâmetros são relações obtidas a partir de dados populacionais. Já as estatísticas são relações obtidas a partir de dados amostrais. As estatísticas são nomeadas com letras latinas, ao passo que os parâmetros são nomeados com letras do alfabeto grego. Relação População Amostra Média µ x Variância σ2 S2 Desvio padrão σ S
  • 20. TIPOS DE VARIÁVEIS valores atributos numéricos
  • 21. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS Os níveis de mensuração em estatística estão relacionados com os tipos de variáveis que ela pode tratar. São quatro os tipos de variáveis na Estatística: Variáveis Qualitativas: Expressam avaliações qualitativas, definições ou códigos. Podem ser de dois tipos: •Qualitativas nominais: Não transmitem a idéia de intensidade. Referem-se apenas a definições ou códigos. Exemplos: O sexo de funcionário, o estado civil de um aluno. •Qualitativasordinais: Trazem a idéia de intensidade de tal forma que seus valores podem até ser colocados em ordem. Exemplos: Escolaridade de um funcionário, Avaliação de um governo
  • 22. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS Variáveis quantitativas: Expressam valores numéricos que, como tal, podem ser alvos de cálculos. Também há dois tipos. •Quantitativa Discreta: O conjunto de seus valores pode ser enumerado ( isto é, os valores podem ser ordenados em uma lista ). É muito frequente terem como origem uma contagem. Exemplos: Número de filhos de um casal, quantidade de peças com defeito em um lote de peças. •Quantitativa Contínua: O conjunto de seus valores não pode ser enumerado, pois neste caso a variável pode assumir qualquer valor numérico pertencente ao conjunto dos números reais. Em geral tem como origem a medida de uma grandeza física. Exemplos: O tempo que um funcionário demora para realizar uma tarefa, a temperatura com que uma máquina deixa de funcionar
  • 23. EXERCÍCIO Classifique as variáveis em qualitativa (nominal ou ordinal) e quantitativa (discreta ou contínua) e dê exemplo de um valor (numérico ou não numérico) para cada item. a) estado civil de uma pessoa b) marcas de carros em um estacionamento c) salário de um funcionário de uma empresa d) número de acidentes de trabalho em uma empresa e) cor dos cabelos das modelos de uma agencia de modelos f) cor dos olhos g) grau de instrução h) O RG de un indivíduo i) O CEP de um endereço
  • 24. EXERCÍCIOS Classifique as variáveis a seguir segundo o seu tipo. Número de filhos Quantitativas Discretas Número de aplicações por cliente Número de produtos adquiridos nos últimos 3 meses Saldo da conta no último mês Quantitativas Contínuas Tempo até o inadimplemento Tempo de relacionamento de conta Qualitativas Nominais Tipo de conta Tipo de segmento Qualitativas Ordinais Cancelamento de produto Escolaridade (1o, 2o, 3o graus) Estágio de cobrança (inicial, intermediário, avançado) Mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro)
  • 25. ANALISANDO OS DADOS. Antes de tomar qualquer conclusão sobre os dados, deve-se conhecê-los. Deve procurar respostas a questões do tipo: •Existem dados faltantes? •Qual a sua distribuição? •Existem pontos discrepantes? •Efetuar medidas resumo; •Criação de tabelas e gráficos; •Tabelas cruzadas.
  • 26. TIPOS DE MÉTODOS DE AMOSTRAGEM  Motivos para efetuar Amostragem Menos tempo e custo menor que um censo Mais eficiente e prático que um censo Inacessibilidade à toda a população
  • 27. TIPOS DE MÉTODOS DE AMOSTRAGENS Amostra Probabilística Não-Probabilística Aleatória Simples Estratificada Intencional A Esmo Grupo (Cluster) Sistemática Voluntária
  • 28. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA Itens da amostra escolhidos com base em probabilidades conhecidas. Probabilística Aleatória Simples Sistemática Estratificada Cluster 28
  • 29. AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES • Cada item tem a mesma chance de ser selecionado • Selecionamento pode ser com ou sem reposição • Uso de Tabelas de Números Aleatórios 29
  • 30. AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA • Decidir tamanho da amostra: n • Calcular k=N/n • Aleatoriamente selecionar 1 item • Selecionar os k-ésimos ítens a partir desse inicial
  • 31. AMOSTRA ESTRATIFICADA • População é dividida em 2 ou mais grupos de acordo com alguma característica em comum • Em cada grupo aplicar a amostragem aleatória simples • As amostras são combinadas em uma única 31
  • 32. AMOSTRAS DE GRUPOS (CLUSTERS)  População é composta de vários clusters representativos  Aplicar amostragem aleatória simples em alguns clusters  Combinar as amostras em uma única 4 clusters foram escolhidos.
  • 34. TIPOS DE ERROS EM PESQUISAS  Qual é o objetivo?  Usa Amostragem Probabilística?  Erro de Cobertura – Listagem adequada?  Erro por falta de resposta – follow up  Erros de Medidas – boas questões formuladas?  Erros de Amostragem – Margem de precisão 34
  • 35. TIPOS DE ERROS EM PESQUISAS Itens Excluídos  Erro de Cobertura Follow up nas faltas  Erros por Falta de Resposta de respostas.  Erros de Amostragem Oportunidade diferente de Amostra para Amostra.  Erros de Medidas Per g un ta Ru im !