Aula 1 INTRODUO ESTATSTICA/DADOS ESTATSTICOS

Prof. Ricardo Oliveira1. DefinioA Estatstica indica a atividade humana especializada ou um corpo de tcnicas, ou, ainda, uma metodologia desenvolvida para coleta, a classificao, a apresentao, a anlise e interpretao de dados e utilizao desses dados para a tomada de decises (BRUNI, 2007).

Acredita-se que o termo estatstica tenha sua origem na expresso latina status, que significa Estado e por isso tenha surgido inicialmente para coletar informaes sobre a populao, s transaes comerciais internas, ou com outros estados, ao controle da mortalidade provocada por uma doena, etc. A relao com o estado pode ser evidenciada no sculo XI, quando se tem um levantamento estatstico importante realizado na Inglaterra, onde se coletou informaes sobre terras, proprietrios, uso da terra, animais, empregados para servir de base para o clculo dos impostos. Aqui essas estatsticas indicavam uma coleo consistente de dados numricos, reunidos com a finalidade de fornecer informaes acerca de um objetivo.2. Tipos

A Estatstica pode ser dividida em trs grupos:

2.1 Estatstica Descritiva:

Cuja funo consiste em resumir dados investigados, expondo-os da maneira mais prtica e simples possvel. Em pesquisas eleitorais, censos populacionais, pesquisas scio-econmicas, por exemplo, os pesquisadores criam tabelas e grficos para descreverem suas pesquisas de campo, de modo que os dados sejam mais facilmente interpretados.Ex. candidatos mais votados, partidos mais votados, idade dos votantes em tal candidato, densidade demogrfica de municpios, cobertura da rede de esgoto, etc.

2.2 Estatstica das Probabilidades

Estuda o risco e o acaso em eventos futuros e determina se provvel ou no o seu acontecimento.

Ex. a probabilidade de se acertar na loteria, de se encontrar petrleo ou gs num determinado campo a partir de suas caractersticas, etc.

2.3 Estatstica Inferencial ou Indutiva

Representa o estudo dos dados de amostras (subconjunto do universo) com o objetivo de entender o comportamento do universo (conjunto completo de informaes numricas que o pesquisador est interessado). Ou seja, interpreta-se uma amostra para a caracterizao de todo um grupo.

Ex. qualidade dos combustveis numa cidade.3. Fases do mtodo estatstico O mtodo estatstico possui algumas fases que so: a) definio do problema, b) planejamento da obteno de dados (quais dados? Como obt-los?), c) coleta de dados, d) apurao de dados, e) apresentao de dados, f) anlise dos resultados. Por exemplo, para se saber quem ser eleito presidente nas prximas eleies (problema), faz-se o planejamento da obteno de dados, de modo que se busca saber as intenes de voto dos eleitores (dado). Esse dado voc pode buscar secundariamente em rgos de pesquisa de opinio (dados secundrios), ou pode buscar diretamente com a populao (dados primrios) atravs de questionrios que sero executados (entrevistas). Com a aplicao dos questionrios faz-se a coleta de dados (inteno de voto) e depois se apura os dados. Em seguida, tem-se que apresentar esses dados (tabelas e grficos) de forma simples e se analisar os resultados obtidos (quem foi o mais votado, como est o ranking, qual a distncia entre um e outro, qual o mais votado entre os mais jovens, entre os mais velhos, etc.).4. Apresentao de dados estatsticos

4.1 Tabela

Por exemplo, na tabela so visualizados o titulo com descriminao do dado (arrecadao de ICMS), mais o local e o ano; o cabealho que mostra as especificaes das colunas; as clulas que so o resultado do cruzamento das informaes das linhas e colunas; e os elementos complementares.

Segundo a resoluo 886 do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica), nas clulas devemos colocar:

- quando o valor zero

... quando no temos os dados

? quando temos dvida sobre a exatido de determinado valor

0 quando o valor muito pequeno para ser expresso na unidade utilizada

Se os valores so expressos em decimais devemos acrescentar as casa decimais correspondentes (0,0; 0,00; 0,000 ...)

Arredondamento de dados

1 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado 0, 1, 2, 3 ou 4, fica inalterado o ltimo algarismo a permanecer.Ex: 53,24 passam a 53,2; 44,03 passam a 44,0

2 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado 6, 7, 8, ou 9, aumenta-se de uma unidade o algarismo a permanecer.Ex: 53,87 passam a 53,9; 44,08 passam a 44,1; 44,99 passam a 45,0

3 - Quando o primeiro algarismo a ser abandonado 5, h duas solues:a) Se ao 5 seguir em qualquer casa um algarismo diferente de zero, aumenta-se uma unidade ao algarismo a permanecer.Ex: 2,352 passam a 2,4 ; 25,6501 passam a 25,7 ; 76,250002 passam a 76,3

b) Se o 5 for o ltimo algarismo ou se ao 5 s se seguirem zeros, o ltimo algarismo a ser conservado s ser aumentando de uma unidade se for mpar.

Exemplos:24,75 passa a 24,8 24,65 passa a 24,6 24,75000 passa 24,8 24,6500 passa a 24,6 Obs: No devemos nunca fazer arredondamento sucessivos. Exemplo: 17,3452 passam a 17,3 e no para 17,35 e depois para 17,4.4.2 Grficos

A utilizao de grficos pela Estatstica importante, pois permitem uma visualizao imediata da distribuio dos valores observados.4.2.1 Diagrama

a) Barras Horizontais

b) Barras Verticais

c) PictricosSo construdos a partir de figuras ou conjunto de figuras representativas da intensidade ou das modalidades do fenmeno. Muito comuns em jornais e revistas por atrarem a ateno.

d) Grfico em Setores (ou setogramas):So usados para representar valores absolutos ou porcentagens.

Fonte: AIE, 2008.5. Conceitos de Populao e Amostra5.1 Populao estatstica ou Universo estatstico o conjunto constitudo por todos os indivduos cujo comportamento interessa analisar. Ex: se voc quer saber a qualidade de um lubrificante e abre todas as caixas de sua encomenda, voc verificou a populao ou o universo estatstico.

5.2 Amostra

um subconjunto finito da populao, uma parte selecionada da totalidade de observaes da populao, atravs da qual se faz um juzo ou inferncia (tirar por concluso) sobre as caractersticas da populao. Ex. se voc quer saber quem ser eleito presidente, voc no entrevista todos os cidados (alto custo), voc seleciona alguns (amostra) e faz uma inferncia (caracteriza o todo pela amostra).

6. Variveis6.1 Conceito

Representam as caractersticas dos indivduos ou casos. Ex. peso, idade, renda, nome, rendimentos, lucro, demanda, oferta, etc.

6.2. Variveis QualitativasA varivel ser qualitativa quando resultar de uma classificao por tipos ou atributos. So as caractersticas que no possuem valores quantitativos, mas, ao contrrio, so definidas por vrias categorias, ou seja, representam uma classificao dos indivduos. Elas podem ser nominais ou ordinrias:

Nominais: informaes como, por exemplo, sexo (masculino ou feminino), nome, cor dos olhos, cor de cabelo, etc.Ordinria: existe uma ordenao entre as categorias. Exemplos: escolaridade (1o, 2o, 3o graus), estgio da doena (inicial, intermedirio, terminal), ms de observao (janeiro, fevereiro,..., dezembro).

Outro exemplo de variveis qualitativas ordinais costuma ser fornecido pelo uso de escalas de intensidade. Variveis como grau de satisfao para um determinado servio pblico, por exemplo, teriam como resposta: muito insatisfeito, pouco satisfeito, neutro, satisfeito, muito satisfeito.6.3 Variveis Quantitativas

So as caractersticas que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numricos que fazem sentido. Podem ser contnuas ou discretas (veremos na prxima aula).

Por exemplo, idade e renda permitem operaes matemticas e comparaes. Quem tem 32 anos tem o dobro de quem tem 16. Se um ganha R$ 20 e o outro R$ 30 por dia, a mdia da renda de R$ 25. Outras variveis como peso, altura, comprimento, tempo, nmero de filhos, de cigarros fumados por dia, lucro, etc.Uma varivel originalmente quantitativa pode ser coletada de forma qualitativa. Por exemplo, a varivel idade, medida em anos completos, quantitativa; mas, se for informada penas a faixa etria (0 a 5 anos, 6 a 10 anos, etc.), qualitativa (ordinal). Outro exemplo o peso dos lutadores de boxe, uma varivel quantitativa se trabalhamos com o valor obtido na balana, mas qualitativa (ordinal) se o classificarmos nas categorias do boxe (peso-pena, peso-leve, peso-pesado, etc.).

Outro ponto importante que nem sempre uma varivel representada por nmeros quantitativa. O nmero do telefone de uma pessoa, o nmero da casa, o nmero de sua identidade. s vezes o sexo do indivduo registrado na planilha de dados como 1 se macho e 2 se fmea, por exemplo. Isto no significa que a varivel sexo passou a ser quantitativa! 7. ExerccioCdigo de Compra Nome do clienteBairro onde moraGnero (1 - Masculino, 2 - Feminino)Idade em anos Renda em R$Nmero de itens comprados Valor da Compra ($)

1MrcioColina1261890,00341,00

2JulianaCentro2171090,00558,00

3DiogoBom Descanso1222030,00555,00

4ThasPrainha216920,00226,00

5ArnaldoColina1432045,00230,00

6TiagoPrainha1492235,00335,00

7ArthurCentro1371955,00226,00

8MarianaBom Descanso215950,00328,00

9VtorCentro1452175,00339,00

10MarinaCentro218910,00125,00

11GustavoBom Descanso1361940,00220,00

12MarliaPrainha220950,00110,00

13MaraColina260930,00114,00

14NeilaPrainha2211120,00450,00

15PedroPrainha1372155,00450,00

16JosColina1161640,00223,00

17VanessaPrainha2221040,00222,00

18SamantaCentro217940,00223,00

19AnaPrainha218910,00110,00

20LiseBom Descanso218960,00230,00

21PaulaColina2181010,00336,00

22RejanePrainha217940,00222,00

23SrgioCentro1211615,0018,00

24LauroColina1261690,00116,00

25VinicusBom Descanso1321980,00341,00

Identificar se as variveis cdigo de compra, nome do cliente, bairro onde mora, gnero, idade, renda, nmero de itens comprados e valor de compra, da tabela anexa, so qualitativas ou quantitativas.

_1162798291.xlsGrf3

0.8009

0.0873

0.1118

Produo Mundial de Energia por Fonte - 2003

Plan1

Table 1.2 Energy Production by Source, 1949-2003

(Quadrillion Btu)

YearFossil FuelsRenewable Energy 1Total

Hydro-

Nuclearelectric

ElectricPumped

CoalNaturalTotalPowerStorage 3GeothermalSolarWindTotal

NaturalGasConventionalWood,

GasCrudePlantHydroelectricWaste,

(Dry)Oil 2LiquidsPowerAlcohol 4

198921,34617,84716,1172,15857,4685,602[ 5 ]2,8373,0620.3170.0550.0226,29469,364

199022,45618,32615,5712,17558,5296,104-0.0363,0462,6620.3360.0600.0296,13370,729

199121,59418,22915,7012,30657,8296,422-0.0473,0162,7020.3460.0630.0316,15870,362

199221,62918,37515,2232,36357,5906,479-0.0432,6172,8470.3490.0640.0305,90769,933

199320,24918,58414,4942,40855,7366,410-0.0422,8922,8030.3640.0660.0316,15668,260

199422,11119,34814,1032,39157,9536,694-0.0352,6832,9390.3380.0690.0366,06570,676

199522,02919,08213,8872,44257,4407,075-0.0283,2053,0680.2940.0700.0336,66971,156

199622,68419,34413,7232,53058,2817,087-0.0323,5903,1270.3160.0710.0337,13772,472

199723,21119,39413,6582,49558,7586,597-0.0413,6403,0060.3250.0700.0347,07572,389

199823,93519,61313,2352,42059,2037,068-0.0463,2972,8350.3280.0700.0316,56172,787

199923,18619,34112,4512,52857,5067,610-0.0623,2682,8850.3310.0690.0466,59971,652

200022,62319,66212,3582,61157,2547,862-0.0572,8112,9070.3170.0660.0576,15871,218

200123,52920,20512,2822,54758,5638,033-0.0902,2012,6400.3110.0650.0685,28671,792

200222,69819,49512,1632,55956,9158,143-0.0882,6752,7910.3280.0640.1055,96370,933

200322,31119,64112,1452,34356,4407,973-0.0882,7792,8840.3140.0630.1086,15070,474

31.6627.8717.233.3280.0911.31-3.944.090008.73

82

Plan2

Combustveis fsseisEnergia renovvelEnergia Eltrica Nuclear

80.09%8.73%11.18%

Plan2

Produo de Energia por Fonte - 2003

Plan3