1_Conceitos Básicos de Estatística _Fevereiro 2016

8/16/2019 1_Conceitos Básicos de Estatística _Fevereiro 2016

1/20

Licenciaturas

em Sociologia e em Ciência Política

Análise de Dados em Ciências Sociais: Inferencial

Ano Lectivo 2015/2016

Ana Cristina Ferreira

Margarida Perestrelo

Isabel Oliveira

Joana Azevedo


2/20

1. Conceitos Básicos de Estatística

1.1 - Estatística Descritiva versus Indutiva1.2 - Unidade Estatística e Dado Estatístico

1.3 - População e Amostra1.4 - Estatística, Parâmetro e Estimador

Licenciaturas

em Sociologia e em Ciência Política

Análise de Dados em Ciências Sociais: Inferencial

© Ana Cristina Ferreira, Margarida Perestrelo, Isabel Oliveira e Joana Azevedo 2


3/20

1.1 - Estatística Descritiva versus Indutiva

ESTATÍSTICA – O QUE É?

Estatística é a ciência que estuda as características comuns dos

indivíduos de um conjunto. Consiste na recolha, compilação,

análise, interpretação e apresentação de dados.

Baseia-se num conjunto de dados, os quais correspondem a uma,ou mais variáveis, para um conjunto de indivíduos.

A estatística pode analisar uma variável apenas mas não analisa um

indivíduo (ou elemento).

Pelo contrário, a estatística trata sempre de conjuntos de elementos.

O seu objectivo é resumir essa informação dispersa, sintetizando-a

em indicadores resumo, que se referem ao conjunto e não a cada um

dos casos.

© Ana Cristina Ferreira, Margarida Perestrelo, Isabel Oliveira e Joana Azevedo3


4/20

Indutiva

(Inferência Estatística)

ESTATÍSTICA

Descritiva



5/20

Apresentação resumida da informação;

Permite descrever e compreender relações entre

variáveis/atributos/características de forma imediata;

Identificação das relações mais importantes entre

variáveis/atributos/características;

Ajuda à tomada de decisão.

Utilidade da Estatística Descritiva:



6/20

Permite extrapolar para um grupo – população ou universo

– dados recolhidos a partir de um subgrupo – amostra.

Estimar características desconhecidas de uma população

(parâmetros) tendo por base valores amostrais;

Testar se determinadas hipóteses sobre as características

desconhecidas da população são ou não plausíveis.

Utilidade da Estatística Indutiva:



7/20

Exemplos de aplicação da Estatística Indutiva

Sondagens eleitorais

Inquéritos de opinião

Estudos de mercado

Ensaios clínicos

Etc.



8/20

Exemplo 1:

Foram inquiridos todosos portugueses?

Ou apenas umaamostra?

Fonte: Expresso, 21.01.20168


9/20

FICHA TÉCNICAESTUDO DE OPINIÃO EFETUADO PELA EUROSONDAGEM S.A. PARA O EXPRESSO E SIC, DE 14 A 19 DE

JANEIRO DE 2016. ENTREVISTAS TELEFÓNICAS, REALIZADAS POR ENTREVISTADORES SELECIONADOS E

SUPERVISIONADOS. O UNIVERSO É A POPULAÇÃO COM 18 ANOS OU MAIS, RESIDENTE EM PORTUGAL

CONTINENTAL E HABITANDO LARES COM TELEFONE DA REDE FIXA. A AMOSTRA FOI ESTRATIFICADA POR

REGIÃO: NORTE (20,2%) — A.M. DO PORTO (15%;); CENTRO (28%) — A.M. DE LISBOA (26,9%) E SUL (9,9%), NUM

TOTAL DE 2025 ENTREVISTAS VALIDADAS. FORAM EFETUADAS 2468 TENTATIVAS DE ENTREVISTAS E, DESTAS,

443 (17,9%) NÃO ACEITARAM COLABORAR NESTE ESTUDO. A ESCOLHA DO LAR FOI ALEATÓRIA NAS LISTAS

TELEFÓNICAS E O ENTREVISTADO, EM CADA AGREGADO FAMILIAR, O ELEMENTO QUE FEZ ANOS HÁ MENOS

TEMPO, E DESTA FORMA RESULTOU, EM TERMOS DE SEXO: FEMININO — 51,4%; MASCULINO — 48,6% E, NO

QUE CONCERNE À FAIXA ETÁRIA DOS 18 AOS 30 ANOS — 17,7%; DOS 31 AOS 59 — 50,7% E COM 60 ANOS OU

MAIS — 31,6%. O ERRO MÁXIMO DA AMOSTRA É DE 2,18%, PARA UM GRAU DE PROBABILIDADE DE 95%. UM

EXEMPLAR DESTE ESTUDO DE OPINIÃO ESTÁ DEPOSITADO NA ENTIDADE REGULADORA PARA A

COMUNICAÇÃO SOCIAL.

Há sempre um erro associado à inferência

Foram inquiridos todos os portugueses?Ou apenas uma amostra?



10/20

Exemplo 2:

Como é que sechegou a estesresultados?

Foram inquiridas

todas as pessoasque tomaramBenuron?



11/20

Como é que foramajustadas as dosesadequadas?

11


12/20

Exemplo 3

Neste estudo demercado inquiriram

todos os condutores?



13/20

Unidade de Análise: é o objecto a que se refere a variável que se

mede. Corresponde aos elementos que constituem a amostra ou apopulação. É sobre cada unidade de análise que são recolhidasinformações sobre as variáveis.

Observações Estatísticas: valores que assumem as variáveis.

Variável: é o símbolo representativo de uma característica ou atributo dapopulação ou amostra.

Modalidades ou Categorias: são os diferentes estados ou valores que

a variável pode apresentar.

© Ana Cristina Ferreira, Margarida Perestrelo, Isabel Oliveira e Joana Azevedo

1.2 – Unidade Estatíst ica e Dado Estatístico

13


14/20

População ou Universo: todos os elementos que pertencem a ummesmo conjunto, que possuem uma ou mais características comuns.Exemplos: Universo dos alunos do ISCTE-IUL; todos os portugueses,todas as cidades europeias, etc…

N – nº de elementos da população ou do universo

Amostra: subconjunto da população ou universo. Pretende-se que asamostras sejam representativas da população. Há vários métodos deamostragem que podem garantir a representatividade da amostra (ver

3. Métodos de Amostragem).

n – nº de elementos da amostra


1.3 – População e Amostra

14


15/20

Estatísticas: características da amostra. Variam entre as diversas

amostras possíveis de retirar de uma mesma população. Exemplos deEstatísticas:

Média amostral

Variância amostral (s2)

Desvio-padrão amostral (s)

) X (

1.4 – Estatística, Parâmetro e Estimador

Parâmetros: características da população, geralmente

desconhecidos. Exemplos de Parâmetros:

Média ( )Variância ( 2)

Desvio-Padrão (

)



16/20

Estimadores: são estatísticas, características da amostra, que

permitem inferir sobre as característica da população (parâmetros).Todos os estimadores são estatísticas, mas nem todas as estatísticas

são estimadores. Exemplos de estimadores:

Média amostral

Variância corrig ida da amostra (s’2)

Desvio-padrão corrig ido da amostra (s’)

Proporção da amostra (p)

) X (



17/20

1. Identificação do problema a analisar2. Recolha de dados

Etapas do Método Estatístico:

Secundários

(calculados apartir dos dadosprimários)

Primários

(recolhidos directamente,por. ex. através deinquéritos ou outrasfontes)

(tão completos quanto possível e adequados àsituação em análise)

3. Crítica dos dados (de modo a eliminarem-se valores estranhos(outliers) e missing values )



18/20

4. Classificação dos dados (opcional)

6. Análise e interpretação dos resultados


(através da codificação ecriação de uma base de dadosem suporte informático)5. Apresentação dos dados

Figuras/ gráficos(Linhas; barras;sectorial, boxplot)

Tabelas/quadros(Cabeçalho, corpoe rodapé)

Indicadores Estatísticos

Etapas do Método Estatístico:

18


19/20

Qualitativas: as que não assumem valores numéricos

(ou dados não-métricos) Nominais (Categoriais): quando os dados só podem ser

classificados em categorias mutuamente exclusivas e nãoordenáveis.(Exemplos: sexo, estado civil, votação partidária, preferência por

clubes desportivos, religião, etc. ...)

Ordinais: quando os dados são classificados em categoriasordenadas segundo determinado critério inerente à própriavariável (podem ser ordenadas por ordem crescente oudecrescente).(Exemplo: grau de escolaridade; variáveis em Escala de Likert

(podem ser tratadas como quantitativas desde que se verifiquemalgumas condições)

Tipos de Variáveis:



20/20

Quantitativas : as que assumem valores numéricos(ou dados métricos)

Discretas: quando os dados assumem um número finitoou infinito numerável de valores.(Exemplo: nº de elementos do agregado familiar, nº de filhos ...)

Contínuas: quando os dados podem tomar um númeroinfinito não numerável de valores.

(Exemplo: rendimento disponível das famílias, idade, peso,altura, ...)

Tipos de Variáveis:


1_Conceitos Básicos de Estatística _Fevereiro 2016

Documents

Transcript of 1_Conceitos Básicos de Estatística _Fevereiro 2016