Aula de estatística descritiva e tabelas, com conceito de população e amostra

1. Estatística
Descritiva e
Tabelas
Prof. Esp. Rafael Scombati Lautenschlager

2. O que é Estatística
• A Estatística é o estudo da coleta, análise,
interpretação, apresentação, organização e
utilização de dados
• A Estatística Descritiva é o ramo da
estatística que visa sumarizar e descrever
qualquer conjunto de dados.
• Exemplos de estatísticas descritivas são a
média, o desvio padrão e a mediana.

3. Quais são os tipos de
estatísticas?
• Estatística descritiva: é o ramo da estatística que se concentra
na coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de
dados.
• Estatística inferencial: é o ramo da estatística que se concentra
na generalização a partir de amostras para inferir informações
sobre uma população.
• Probabilidade: é a área da estatística que se concentra em estudar
as probabilidades de eventos aleatórios.
• Análise de variância: é uma técnica estatística que compara duas
ou mais médias de grupos para determinar se há diferenças
significativas entre elas.
• Regressão: é uma técnica estatística que permite prever uma
variável dependente a partir de uma ou mais variáveis
independentes.
• Correlação: é uma medida da relação linear entre duas variáveis
quantitativas.
• Estatísticas de tendência central: incluem média, mediana e moda,
e são usadas para descrever o comportamento central de um conjunto
de dados.

4. Como interpretar os resultados
estatísticos e fazer
conclusões a partir dos dados?
• Verifique se os dados foram coletados e
processados corretamente
• Faça uma análise descritiva dos dados
• Determine a distribuição dos dados
• Faça inferências estatísticas
• Faça conclusões a partir dos resultados

5. Como usar a estatística para
tomar decisões e resolver
problemas de negócios?
• Análise de dados
• Previsão
• Controle de qualidade
• Pesquisa de mercado
• Análise de risco

6. Como evitar erros comuns na
análise estatística?
• Entender os dados
• Selecionar a técnica de análise apropriada
• Verificar a normalidade dos dados
• Verificar a independência dos dados
• Verificar a homogeneidade das variâncias
• Realizar uma análise adequada de outliers
• Interpretação cuidadosa dos resultados

7. Para que a Estatística
descritiva é usada?
• Sumarizar dados
• Comparar grupos
• Visualizar dados
• Identificar padrões

8. Conceitos fundamentais
• População: conjunto de elementos que tem pelo
menos uma característica em comum. Esta
característica deve delimitar corretamente
quais são os elementos da população que podem
ser animados ou inanimados.
• Amostra: subconjunto de elementos de uma
população. Este subconjunto deve ter dimensão
menor que o da população e seus elementos devem
ser representativos da população.

9. Formas de Amostragem
• Amostragem probabilística
• Amostragem casual simples
• Amostragem sistemática
• Amostragem por meio de conglomerados
• Amostragem estratificada
• Amostragem não-probabilística
• Inacessibilidade a toda a população
• Amostragem a esmo ou sem norma
• A população é formada por material contínuo
• Amostragens intencionais

10. Conceitos fundamentais
• Variáveis Qualitativas (Categóricas)
• Nominal
• Ordinal
• Variáveis Quantitativas
• Discretas
• Contínuas

11. Tabelas

12. Tabelas
• Toda tabela deve ser simples, clara, objetiva e
auto-explicativa.
• Os elementos fundamentais da tabela são: título,
cabeçalho, coluna indicadora, corpo, fonte e
notas.
• Distribuição de frequência
• Frequência absoluta
• Frequência relativa
• Frequência relativa em percentual
• Frequência absoluta acumulada
• Frequência relativa acumulada
• Distribuição de freqüência em classes – com perda
de informação

13. Tabelas
• AMPLITUDE TOTAL  AT = Máx. – Mín
• NÚMERO DE CLASSES  k = 1 + (3,3 x log n)
• AMPLITUDE DE CLASSE  AC = AT/k
• PONTO MÉDIO DE CLASSE  x = (LI + LS)/2

14. Tabela