A estatística na pesquisa A estatística na pesquisa agrária e biológicaagrária e biológica

O que é a estatística?O que é a estatística? A estatística é uma ciência que se A estatística é uma ciência que se

preocupa com o planejamento de uma preocupa com o planejamento de uma pesquisa, envolvendo desde a forma de pesquisa, envolvendo desde a forma de coletacoleta das observações, obtidas em das observações, obtidas em experimentos ou levantamentosexperimentos ou levantamentos, até a maneira como é feita a organizaçãoorganização, a descriçãodescrição e o resumoresumo dos dados, assim como a avaliaçãoavaliação e afirmaçãoafirmação sobre características de interesse do pesquisador.

Planejamento da pesquisa Planejamento da pesquisa Análise estatísticaAnálise estatística

As análises estatísticas dependem da As análises estatísticas dependem da forma como os dados são coletados,forma como os dados são coletados,

E o planejamento estatístico da E o planejamento estatístico da pesquisa indica o esquema sob o pesquisa indica o esquema sob o qual os dados serão obtidos.qual os dados serão obtidos.

PORTANTO, o planejamento da PORTANTO, o planejamento da pesquisa e análise estatística dos pesquisa e análise estatística dos dados estão INTIMAMENTE ligados.dados estão INTIMAMENTE ligados.

IMPORTANTE!!!IMPORTANTE!!! O pesquisador deve possuir um O pesquisador deve possuir um

conhecimento razoável de estatística conhecimento razoável de estatística para desenvolver suas pesquisas ou, para desenvolver suas pesquisas ou, então, consultar um estatístico para então, consultar um estatístico para auxiliá-lo.auxiliá-lo.

É É IMPORTANTEIMPORTANTE frisar que esta frisar que esta consulta deve ser feita consulta deve ser feita ANTESANTES do do início da pesquisa, ainda durante a início da pesquisa, ainda durante a elaboração do projeto.elaboração do projeto.

Forma de coleta dos dadosForma de coleta dos dados Observacionais: observa-se o Observacionais: observa-se o

fenômeno na naturezafenômeno na natureza

ExperimentaisExperimentais

ExperimentosExperimentos

DeterminísticosDeterminísticos

AleatóriosAleatórios

VariáveisVariáveis

São mensurações, contagens ou São mensurações, contagens ou atributos avaliados pelos atributos avaliados pelos pesquisadorespesquisadores

Classificação das variáveisClassificação das variáveis Qualitativas (atributos)Qualitativas (atributos) Ex: Classe social, sexo, grau de Ex: Classe social, sexo, grau de

instrução, cidade de procedênciainstrução, cidade de procedência

Quantitativas (mensuração ou Quantitativas (mensuração ou contagem)contagem)

Ex: altura, peso, dap, no. de insetos Ex: altura, peso, dap, no. de insetos mortos, no. de bactériasmortos, no. de bactérias

Qualitativas (atributos)Qualitativas (atributos)

Variáveis qualitativas ordinaisVariáveis qualitativas ordinais Ex: grau de instrução, classe socialEx: grau de instrução, classe social

Variáveis qualitativas nominaisVariáveis qualitativas nominais Ex: cidade de procedência, sexoEx: cidade de procedência, sexo

Variáveis quantitativasVariáveis quantitativas

Variáveis quantitativas discretasVariáveis quantitativas discretas Ex: No. de insetos mortos, no. de Ex: No. de insetos mortos, no. de

bactériasbactérias

Variáveis quantitativas contínuasVariáveis quantitativas contínuas Ex: Peso, altura, dapEx: Peso, altura, dap

Análise Exploratória dos dadosAnálise Exploratória dos dados

Depende do tipo de variável Depende do tipo de variável considerada.considerada.

Software R Software R dad1<-rbinom(2000,20,0.6)dad1<-rbinom(2000,20,0.6) dad1dad1 table(dad1)table(dad1) sum(table(dad1))sum(table(dad1)) plot(table(dad1))plot(table(dad1)) barplot(table(dad1))barplot(table(dad1))

dad2<-round(rnorm(1000,60,8),2)dad2<-round(rnorm(1000,60,8),2) dad2dad2 hist(dad2)hist(dad2) hist(dad2,breaks=20)hist(dad2,breaks=20)

dad3<-dad3<-sample(x,1000,replace=T,prob=c(0.sample(x,1000,replace=T,prob=c(0.1,0.5,0.4))1,0.5,0.4))

table(dad3)table(dad3) barplot(table(dad3))barplot(table(dad3))

demo()demo() demo(image)demo(image) demo(graphics)demo(graphics) history()history()

ArredondamentoArredondamentoConvenções Convenções

Para exercícios e PROVAS!!!Para exercícios e PROVAS!!!

round(2.456789,4)round(2.456789,4) [1] 2.4568[1] 2.4568 round(2.456749,4)round(2.456749,4) [1] 2.4567[1] 2.4567 round(2.456759,4)round(2.456759,4) [1] 2.4568[1] 2.4568 round(2.456659,4)round(2.456659,4) [1] 2.4567[1] 2.4567

Para facilitar crie o arquivo de dados no EXCELPara facilitar crie o arquivo de dados no EXCEL Salve com extensão csv (MS-DOS)Salve com extensão csv (MS-DOS) No R mude o diretório no qual o arquivo .csv foi No R mude o diretório no qual o arquivo .csv foi

salvo.salvo. Se o separador decimal do EXCEL for vírgula Se o separador decimal do EXCEL for vírgula

utilize para a leitura utilize para a leitura read.csv2read.csv2 read.csv2("Dados turma Est Geral 2008.csv", read.csv2("Dados turma Est Geral 2008.csv",

header=TRUE)header=TRUE) dados<-read.csv2("Dados turma Est Geral dados<-read.csv2("Dados turma Est Geral

2008.csv", header=TRUE)2008.csv", header=TRUE) names(dados)names(dados) # Classifique as variáveis# Classifique as variáveis

Resumo: Variáveis qualitativasResumo: Variáveis qualitativas

Tabela de frequênciaTabela de frequência table(dados$SEXO)table(dados$SEXO) Gráfico de colunasGráfico de colunas barplot(table(dados$SEXO))barplot(table(dados$SEXO)) Gráfico de semi retasGráfico de semi retas plot(table(dados$SEXO))plot(table(dados$SEXO)) Gráfico tipo pizzaGráfico tipo pizza pie(table(dados$SEXO))pie(table(dados$SEXO))

Resumo: Variáveis quantitativasResumo: Variáveis quantitativas hist(dados$ALTURA)hist(dados$ALTURA) plot(density(dados$ALTURA))plot(density(dados$ALTURA)) hist(dados$ALTURA,breaks=20)hist(dados$ALTURA,breaks=20) boxplot(dados$ALTURA,dados$PESO)boxplot(dados$ALTURA,dados$PESO) stem(dados$ALTURA,scale=2)stem(dados$ALTURA,scale=2)

Comandos interessantesComandos interessantes par(mfrow=c(2,1))par(mfrow=c(2,1)) pie(table(dados$GIP))pie(table(dados$GIP)) pie(table(dados$GIM))pie(table(dados$GIM)) par(mfrow=c(1,2))par(mfrow=c(1,2)) pie(table(dados$GIM))pie(table(dados$GIM)) pie(table(dados$GIP))pie(table(dados$GIP)) mode(dados)mode(dados) dad1<-dados[which(dados$SEXO=="F"),]dad1<-dados[which(dados$SEXO=="F"),] dad1dad1

Gráficos para variáveis qualitativasGráficos para variáveis qualitativas

x<-c(12,18,6)> x<-c(12,18,6)> > names(x)<-> names(x)<-

c("Fundamental","Médio","Superior")c("Fundamental","Médio","Superior") pie(x)pie(x) pie(x,main="Figura 01: Gráfico em pie(x,main="Figura 01: Gráfico em

setores para a variável Grau de setores para a variável Grau de instrução" , instrução" , col=c("red","blue","yellow"), xlab=" col=c("red","blue","yellow"), xlab=" Fonte: FMILSA" )Fonte: FMILSA" )