Amostragens e análise

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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

GradeTécnicas de AmostragensAmostragem ProbabilísticaAmostragem Não Probabilística

PROCESSO DE AMOSTRAGEM

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Todos os elementos tem chances iguais de participar da amostra

Método sem reposiçãoMétodo com reposiçãoTabela de números aleatórios

AMOSTRAGEM CASUAL SIMPLES

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

EstratosSubconjuntos baseados em

características comunsEm cada conjunto é aplicado a amostra

casual simples

AMOSTRAGEM ESTRATIFICADA

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Combinação de dois ou mais tipos de amostragens probabilísticos em duas ou mais etapas

AMOSTRAGEM POR MÚLTIPLOS ESTÁGIOS

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Por vezes não temos acesso a toda a população

INACESSIBILIADE DA POPULAÇÃO

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Impossível realizar amostragem probabilística

Enquartação

POPULAÇÃO FORMADA POR MATERIAL CONTÍNUO

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Gráfico OGX

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

2

6/21

/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

OGX Petróleo

Tempo

Cota

ção

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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

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

2

6/21

/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

30

35

40

Banco do Brasil AS

Tempo

Cota

ção

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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

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

2

6/21

/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

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

MRV Engenharia

Tempo

Cota

ção

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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

2

6/21

/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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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

1

11/1

0/20

11

1/5/

2012

3/1/

2012

4/26

/201

2

6/21

/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

10

20

30

40

50

60

70

Vale do Rio Doce

Tempo

Cota

ção

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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

1

4/14

/201

1

6/30

/201

1

9/15

/201

1

12/1

/201

1

2/16

/201

2

5/3/

2012

7/19

/201

2

10/4

/201

2

12/2

0/20

12

3/7/

2013

5/23

/201

3

8/8/

2013

10/2

4/20

13

1/9/

2014

3/27

/201

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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Moda e mediana

Quociente da divisão da soma dos valores da variável pelo número deles

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


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


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

Coeficiente de variação

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

CONCLUSÃO

Amostragem


mAmostrage

m probabilístic

aAmostrage



m


Conclusão

PERGUNTAS

Cezar, Kassio e Rafael

INSTITUTO FEDERALESPIRITO SANTOCampus Colatina

Amostragens e análise

Education

Transcript of Amostragens e análise