Post on 22-Jun-2015
Amostragens e Análise Estatística
INSTITUTO FEDERALESPIRITO SANTOCampus Colatina
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
"Para saber se o bolo de chocolate está bom, basta comer uma fatia."
O que é?Exemplos:Sondagens de opinião públicaInspeção de Mercado
AMOSTRAGEM
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
GradeTécnicas de AmostragensAmostragem ProbabilísticaAmostragem Não Probabilística
PROCESSO DE AMOSTRAGEM
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Todos elementos tem a chance de participar da amostra
Difícil AplicaçãoMaior confiabilidade nos dadosPossibilidade da a aplicação de técnicas
estatísticas e inferência
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICA
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Todos os elementos tem chances iguais de participar da amostra
Método sem reposiçãoMétodo com reposiçãoTabela de números aleatórios
AMOSTRAGEM CASUAL SIMPLES
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Todos os elementos tem chances iguais de participar da amostra
Certificar-se de que não há nenhum padrão presente na grade
Grupos com quantidade de elementos iguais
Seleção de elementos para a amostra
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Todos os elementos tem chances iguais de participar da amostra
Divisão de grupos que ocorrem naturalmente
Grupos podem ser de quantidades de elementos diferentes
Seleção de elementos para amostraElementos da amostra em curtas
distâncias
AMOSTRAGEM POR CONCLOMERADOS
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
EstratosSubconjuntos baseados em
características comunsEm cada conjunto é aplicado a amostra
casual simples
AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Combinação de dois ou mais tipos de amostragens probabilísticos em duas ou mais etapas
AMOSTRAGEM POR MÚLTIPLOS ESTÁGIOS
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Amostragens em que o pesquisador escolhe diretamente os elementos inclusos na amostra.
Não é possível estender os resultados da pesquisa a toda a população
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICA
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Por vezes não temos acesso a toda a população
INACESSIBILIADE DA POPULAÇÃO
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Simplifica o processoProcura ser aleatório sem, no entanto,
realizar propriamente o sorteio usando algum dispositivo aleatório confiável
AMOSTRAGEM A ESMO OU SEM NORMA
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Impossível realizar amostragem probabilística
Enquartação
POPULAÇÃO FORMADA POR MATERIAL CONTÍNUO
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Coleta de opiniões de peritos pré-selecionados
É considerado um processo arriscadoComumente utilizado em pesquisas
qualitativasAmostragem por cotas
AMOSTRAGENS INTENCIONAIS OU POR
JULGAMENTO
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Quando os próprios componentes da população se voluntariam para participar da pesquisa
Muito comum para saber a opinião de leitores sobre certo conteúdo.
AMOSTRAGENS POR VOLUNTÁRIOS
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Foram utilizados duas amostragens, ambas utilizando o método de amostragem intencional por cotas.
Empresas e seus respectivos escolhidas para análise dos dados:1. OGX Petróleo – Petróleo, gás e
combustíveis;2. Banco do Brasil – Financeiro;3. MRV Engenharia – Construção e
transporte;4. Positivo Informática – Tecnologia da
Informação;5. Vale do Rio Doce – Material básico.
MÉTODO DE AMOTRAGEM UTILIZADO
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Ser empresa de capital aberto;Constar na BM&F Bovespa;Ter tempo o suficiente na BM&F
Bovespa, para ser retirado de seus dados uma amostra robusta (mais de 1000 dados);
Cada empresa deve pertencer a um setor diferente;
Constar na amostra, obrigatoriamente, a empresa OGX Petróleo.
COTAS – PRIMEIRA AMOSTRAGEM
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
De cada empresa tem que ser retirado um período capaz de fornecer uma quantidade de dados robusta (mais de 1000 dados);
O fim do período selecionado deve estar próximo à atual.
COTAS – SEGUNDA AMOSTRAGEM
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Gráfico OGX
1/7/
2010
3/4/
2010
4/29
/201
0
6/24
/201
0
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/201
0
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4/20
10
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/201
0
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2011
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1
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0/20
11
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2012
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/201
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/201
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2
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1/20
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3
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3
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/201
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/201
3
9/12
/201
3
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/201
3
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2014
2/27
/201
40
5
10
15
20
25
OGX Petróleo
Tempo
Cota
ção
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Gráfico Banco do Brasil
1/7/
2010
3/4/
2010
4/29
/201
0
6/24
/201
0
8/19
/201
0
10/1
4/20
10
12/9
/201
0
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2011
3/31
/201
1
5/26
/201
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/201
1
9/15
/201
1
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0/20
11
1/5/
2012
3/1/
2012
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/201
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6/21
/201
2
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/201
2
10/1
1/20
12
12/6
/201
2
1/31
/201
3
3/28
/201
3
5/23
/201
3
7/18
/201
3
9/12
/201
3
11/7
/201
3
1/2/
2014
2/27
/201
40
5
10
15
20
25
30
35
40
Banco do Brasil AS
Tempo
Cota
ção
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Gráfico MRV Engenharia
1/7/
2010
3/4/
2010
4/29
/201
0
6/24
/201
0
8/19
/201
0
10/1
4/20
10
12/9
/201
0
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2011
3/31
/201
1
5/26
/201
1
7/21
/201
1
9/15
/201
1
11/1
0/20
11
1/5/
2012
3/1/
2012
4/26
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2
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1/20
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12/6
/201
2
1/31
/201
3
3/28
/201
3
5/23
/201
3
7/18
/201
3
9/12
/201
3
11/7
/201
3
1/2/
2014
2/27
/201
40
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
MRV Engenharia
Tempo
Cota
ção
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Gráfico Positivo Informática
1/7/
2010
3/4/
2010
4/29
/201
0
6/24
/201
0
8/19
/201
0
10/1
4/20
10
12/9
/201
0
2/3/
2011
3/31
/201
1
5/26
/201
1
7/21
/201
1
9/15
/201
1
11/1
0/20
11
1/5/
2012
3/1/
2012
4/26
/201
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/201
2
8/16
/201
2
10/1
1/20
12
12/6
/201
2
1/31
/201
3
3/28
/201
3
5/23
/201
3
7/18
/201
3
9/12
/201
3
11/7
/201
3
1/2/
2014
2/27
/201
40
5
10
15
20
25
Positivo Informática
Tempo
Cota
ção
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Gráfico Vale do Rio Doce
1/7/
2010
3/4/
2010
4/29
/201
0
6/24
/201
0
8/19
/201
0
10/1
4/20
10
12/9
/201
0
2/3/
2011
3/31
/201
1
5/26
/201
1
7/21
/201
1
9/15
/201
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11/1
0/20
11
1/5/
2012
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2012
4/26
/201
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/201
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/201
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10/1
1/20
12
12/6
/201
2
1/31
/201
3
3/28
/201
3
5/23
/201
3
7/18
/201
3
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/201
3
11/7
/201
3
1/2/
2014
2/27
/201
40
10
20
30
40
50
60
70
Vale do Rio Doce
Tempo
Cota
ção
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Estatística Descritiva
OGX BBA MRV POSITIVO VALE
Mínimo 0,13 18,2 6,09 2,2 28,39
Máximo 23,27 34,98 18,3 21,85 60,92
Moda 0,24 28 13,4 5,02 37,4
Amplitude 23,14 16,78 12,21 19,65 32,53
Média 10,60 26,03 11,67 8,11 42,98
Mediana 12,89 26,02 11,75 5,69 42,16
Variância 55,23 12,33 7,01 28,30 65,88
Desvio Padrão 7,43 3,51 2,65 5,32 8,12
Coef. de Variação 70,14 13,50 22,69 65,59 18,89
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Comparação dos Gráficos
1/7/
2010
3/25
/201
0
6/10
/201
0
8/26
/201
0
11/1
1/20
10
1/27
/201
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4/14
/201
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/201
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/201
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2012
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/201
2
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0/20
12
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2013
5/23
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3
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2013
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4/20
13
1/9/
2014
3/27
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40
10
20
30
40
50
60
70
Comparação das Empresas
Banco do BrasilOGX PetróleoMRV EngenhariaPositivo InformáticaVale do Rio Doce
Cota
ção
Mínimo na tabela corresponde ao menor valor de cada empresa que foi apresentado no período referente ao período de 07/01/10 a 11/04/2013
Máximo corresponde ao maior valor nesse mesmo período
É a diferença entre o maior e o menor dos valores da série.
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Mínimo, máximo e amplitude
Moda é o valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados.
O valor da mediana encontra-se no centro da série estatística organizada.
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Moda e mediana
Quociente da divisão da soma dos valores da variável pelo número deles
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Média
A variância leva em consideração os valores extremos e os valores intermediários, isto é, expressa melhor os resultados obtidos
A variância é usada para calcular o desvio padrão, que, na prática, é sua maior utilidade
O desvio padrão é a medida mais usada na comparação de diferenças entre conjuntos de dados, por ter grande precisão.
O desvio padrão traz informações reveladoras em relação à oscilação do valor das ações das empresas
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Variância e desvio padrão
Coeficiente da variação, trata-se de uma medida relativa de dispersão útil para a comparação em termos relativos do grau de concentração
Baixa dispersão: CV ≤ 15% Média dispersão: 15%< CV<30% Alta dispersão: CV ≥ 30%
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
Coeficiente de variação
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
CONCLUSÃO
Amostragem
Processo de Amostrage
mAmostrage
m probabilístic
aAmostrage
m não-probabilístic
aMétodo de Amostrage
m
Estatística Descritiva
Conclusão
PERGUNTAS
Cezar, Kassio e Rafael
INSTITUTO FEDERALESPIRITO SANTOCampus Colatina