Estatística Exploratória

Introdução

O que a estatística significa para você?

IBGE

Prévias eleitorais

Taxa de desemprego

Censo demográfico

Índices de audiência de programas de televisão

Após essa disciplina você vai ficar convencido que a estatística tem enorme aplicação em diversas áreas!

Exemplos de aplicações

Quanto será produzido de soja no Brasil em 2010?

Qual a idade média das mulheres ao engravidarem pela primeira vez?

Qual o tempo médio de espera para consultas na rede pública de saúde?

Quem vencerá as eleições para governador de Pernambuco?

Qual o nível de escolaridade mais frequente dentre os paraibanos?

Quais são as variáveis que mais impactam o preço dos imóveis em Recife?

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O Papel da Estatística

Estatística

A Estatística pode ser definida como um conjunto de métodos para planejar experimentos, obter dados e organizá-los, resumi-los, analisá-los, interpretá-los e deles extrair conclusões.

Estatística aplicada

Diz respeito à aplicação de métodos estatísticos a dados oriundos de fenômenos ou de experimentos realizados em diferentes áreas como ciências sociais, economia, biologia, com o objetivo de auxiliar a tomada de decisão.

Aplicações nas Ciências Humanas/Sociais

O número de homicídas é maior entre os jovens?

O número de vítimas de homicídio é menor entre as mulheres?

Participação de idosos em programas culturais melhora sua qualidade de vida?

Houve redução da desigualdade na distribuição de renda no Brasil nos últimos 4 anos?

Como pensa o eleitor pernambucano?

Programas de inclusão digital fornecem aos jovens maiores chances de inserção no mercado de trabalho?

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Porque estudar estatística?

A estatística permite quantificar os resultados obtidos num estudo.

As técnicas estatísticas permitem lidar com a variabilidade na tomada de decisões.

A Estatística permite estender as conclusões baseadas em uma pequena parcela para o grupo maior de onde ela veio, com margem de erro pequena e conhecida.

A Estatística permite a quantificação da incerteza na tomada de decisões, o que é feito através do estudo das Probabilidades.

Exemplo

Desejamos estudar características sócio- econômicas (gênero, idade, renda, escolaridade, acesso à cultura, acesso aos serviços básicos, etc.) de uma determinada população.

Situação 1

Situação 2

Situação 3

Censo X Estudos por amostragem

Censo: quando todos os indivíduos de uma população são pesquisados

Estudo por amostragem: quando utilizamos uma amostra de indivíduos de uma determinada população

Um estudo por amostragem pode ser preferível a um censo por diversos motivos, dentre os quais:

Menor custo

Rapidez

Muitas vezes a observação da informação implica na destruíção da unidade observada

Maior qualidade das informações coletadas

Estatística Descritiva X Inferencial

Na estatística descritiva o objetivo é resumir os dados coletados de forma a extrair destes, conhecimento útil acerca de uma ou mais variáveis dos indivíduos pertencentes à população que gerou os dados.

Nessa fase da pesquisa, estamos preocupados em apresentar os dados em forma de tabelas e gráficos e em obter medidas que quantifiquem os resultados do estudo

Na estatística inferencial o objetivo é, a partir de uma amostra de indivíduos, extrair conclusões válidas acerca de alguma característica presente em todos os indivíduos da população que originou a amostra.

Algumas definições básicas

População: conjunto de todos os indivíduos sob estudo.

Amostra: qualquer parte ou subconjunto da população.

Exemplo: Realizou-se um estudo sobre a opinião dos paraibanos sobre determinadas políticas públicas na área de saúde. Foram entrevistados 2506 pernambucanos.

Nesse caso, a população é constituída por todos os pernambucanos. A amostra é constituída pelos 2506 paraibanos entrevistados.

Variável: qualquer característica sujeita a variação.

Parâmetro: uma medida caracterizando algum aspecto de uma variável medida na população.

Estimador: uma função utilizada para medir algum aspecto de uma variável observada apenas na amostra.

Estimativa: um particular valor assumido por um estimador.

Exemplo: no exemplo anterior podemos definir a variável “opinião”, cujas possíveis respostas podem ser:

a) Favorável ou Desfavorável; b) Péssimo, Ruim, Regular, Bom, Ótimo.

Podemos também associar variáveis que caracterizem os indivíduos como gênero, idade, escolaridade, bairro em que residem, etc.

Um parâmetro de interesse pode ser a proporção populacional de indivíduos favoráveis.

Um estimador pode ser a proporção amostral de indivíduos favoráveis.

Proporção amostral de indivíduos favoráveis igual a 57% é um exemplo de estimativa.

Tipos de variável

Uma variável pode ser classificada em:

Qualitativa: seus possíveis valores são atributos ou qualidades.

Exemplos: gênero, região, escolaridade, opinião (favorável/desfavorável)

Quantitativa: seus possíveis valores são resultados de contagens ou medições.

Exemplos: altura, peso, nível de CO2, taxa de

crescimento, renda

Uma variável qualitativa pode ser de dois tipos:

Nominal: não é possível estabelecer uma ordem ou hierarquia entre seus possíveis valores.

Exemplos: gênero, bairro.

Ordinal: há uma ordem ou hierárquia entre seus possíveis valores.

Exemplos: escolaridade, qualidade (péssimo, ruim, regular, bom, ótimo), altitude (baixa, alta).

Uma variável quantitativa pode ser de dois tipos:

Discreta: Podemos dispor seus possíveis resultados em uma lista.

Exemplos: número de moradores de uma residência, quantidade diária de consultas pelo SUS em uma clínica.

Contínua: Pode assumir qualquer valor em um dado intervalo.

Exemplos: comprimento, peso, altura, pressão arterial

Existem técnicas apropriadas para lidar com cada tipo de variável.

Fases do método estatístico

Definição do problema: formulação completa do fenômeno/problema a ser estudado. Levantamento de trabalhos semelhantes realizados.

Planejamento: fase em que se determina o procedimento necessário para resolver o problema e, em especial, como levantar as informações sobre o objeto de estudo.

Instrumento de coleta (questionário, dados observacionais, etc.)

Tipo de levantamento (censo ou amostragem)

Cronograma

Custos

Delineamento amostral

Fases do método estatístico

Coleta dos dados: de caráter operacional, compreende à coleta das informações propriamente ditas. Contempla a obtenção, reunião e registro sistemático dos dados.

Apuração dos dados: verificação de incoerências e/ou inconsistências e de informações faltantes.

Apresentação dos dados: através de tabelas, gráficos e medidas-resumo.

Análise: refere-se à extração de conclusões com o objetivo de auxílio à tomada de decisões.