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MÉTODOSQUANTITATIVOS Aula 1 Prof. Lidiane Christovam Prof. Maria Lucia Figueiredo
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CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEISVariáveis quantitativas: Expressam valores numéricos que, como tal,podem ser alvos de cálculos....
EXERCÍCIOClassifique as variáveis em qualitativa (nominal ou ordinal) equantitativa (discreta ou contínua) e dê exemplo de...
EXERCÍCIOSClassifique as variáveis a seguir segundo o seu tipo.Número de filhos                                           ...
ANALISANDO OS DADOS.Antes de tomar qualquer conclusão sobre osdados, deve-se conhecê-los. Deve procurarrespostas a questõe...
TIPOS DE MÉTODOS DEAMOSTRAGEM Motivos   para efetuar Amostragem  Menos    tempo e custo menor que um censo  Mais   efic...
TIPOS DE MÉTODOS DEAMOSTRAGENS                           Amostra                                            Probabilística...
AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICAItens da amostra escolhidos com base em probabilidadesconhecidas.                  Probabilística...
AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES•   Cada item     tem   a   mesma   chance   de    ser    selecionado•   Selecionamento pode ser ...
AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA•   Decidir tamanho da amostra: n•   Calcular k=N/n•   Aleatoriamente selecionar 1 item•   Seleciona...
AMOSTRA ESTRATIFICADA•   População é dividida em 2 ou mais grupos de acordo    com alguma característica em comum•   Em ca...
AMOSTRAS DE GRUPOS (CLUSTERS)   População é composta de vários clusters representativos   Aplicar amostragem aleatória s...
AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICAIntencionalA esmoVoluntária
TIPOS DE ERROS EMPESQUISAS   Qual é o objetivo?   Usa Amostragem Probabilística?   Erro de Cobertura – Listagem adequad...
TIPOS DE ERROS EM PESQUISAS                                                        Itens Excluídos   Erro de Cobertura   ...
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  1. 1. MÉTODOSQUANTITATIVOS Aula 1 Prof. Lidiane Christovam Prof. Maria Lucia Figueiredo
  2. 2. MÉTODOS QUANTITATIVOSObjetivos: Estimular o desenvolvimento científico e do pensamento reflexivo; Incentivar a investigação científica, visando o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, da criação e da difusão da cultura e o entendimento do homem e do meio em que vive; Familiarizar os alunos com a importância da Estatística na “construção da realidade”.Conteúdo programático : Esta disponível no moodle e ou site da faculdade
  3. 3. BIBLIOGRAFIABásica LARSON, Faber. Estatística Aplicada. 4ª e ou 2ª ed. Pearson. ANDERSON, David. Estatística Aplicada à Administração e Economia. 2ªed. Pioneira. COSTA, Sergio Francisco. Introdução Ilustrada à Estatística. 4ªed. Harbra.Complementar FONSECA, J. S., MARTINS, G. A. Curso de Estatística. 6ª. Ed. São Paulo: Atlas. DOWNING, D.; CLARK, J. Estatística Aplicada. Traduzido por Alfredo Alves de Farias. São Paulo: Saraiva. MARTINS, G. A. Estatística geral e aplicada. São Paulo: Atlas. SPIEGEL, M. R. Estatística. 3ª. Ed. São Paulo: Makron Books. COSTA, S.F. Introdução ilustrada à estatística. 3ª. Ed. São Paulo: Harbra. TRIOLA, M.F. Introdução à estatística. 7ª. Ed. LTC CRESPO, Antonio Amot – Estatística Fácil. São Paulo: 18ª edição, Saraiva. MAGALHÃES, M. N. ; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e Estatística. São Paulo: Edusp.
  4. 4. AVALIAÇÃOP1  avaliação intermediáriaPAF  Avaliação finalT  trabalho e ou atividadeCálculo da média será realizado da seguinte forma Aprovação Média ≥ 6,0 com Frequência ≥ 75%
  5. 5. FRASES “A Estatística muitas vezes é como o biquíni: Mostra quase tudo, mas esconde o essencial.” Roberto Campos “Existem três tipos de mentiras: As mentiras simples, as mentiras deslavadas e as estatísticas” Disraeli “A Estatística serve para separar aquilo que é verdade daquilo que é mero acaso” Richard Dawkins “A morte de uma pessoa é uma tragédia; a de milhões, uma estatística.” Joseph Stalin (1879-1953) “No futuro, o pensamento estatístico será tão necessário para a cidadania eficiente como saber ler e escrever.” H. G. Wells (1866 - 1946)
  6. 6. ESTATÍSTICA Hoje: problema não é de escassez de informação, mas como utilizar a informação abundante disponível para tomar as melhores decisões.
  7. 7. BREVE HISTÓRICO DA ESTATÍSTICA Surge com as sociedades primitivas e tinha como maior objetivo a arrecadação de impostos e combate (exército). Primeiro levantamento que se tem conhecimento vem de Heródoto, que afirmava ter-se efetuado em 3050 a. C. (egito) A palavra Estatística vem do latin do status, Estado Na atualidade, a Estatística já não se limita apenas ao estudo da Demografia e da Economia. O seu campo de aplicação alargou-se à análise de dados em Biologia, Medicina, Física, Psicologia, Indústria, Comércio, Meteorologia, Educação, etc., e ainda a domínios aparentemente desligados, como estrutura de linguagem e estudo de formas literárias.
  8. 8. POR QUE PRECISAMOS DEESTATÍSTICA. Apresentar e descrever informações de forma adequada. Tirar conclusões a partir de amostras. Melhorar os Processos. Obter Previsões confiáveis a partir de Variáveis de Interesse.
  9. 9. O QUE É ESTATÍSTICA?A estatística é um métodocientífico empregado paracoletar, organizar,descrever, analisar einterpretar dadosprovenientes deexperimentos, ou vindos deestudos observacionais.
  10. 10. POR QUE PRECISAMOS DE ESTATÍSTICA. Conclusões sobre Apresentar e Melhorar Obter Previsões a população a partirDescrever Informações Processos Confiáveis de Amostras Aplicações Estatística Distribuições Estatísticas Correlação e Descritiva de Probabilidade em CQ e na Regressão Simples Produtividade Análise Estimação Testes de Regressão de Séries de Parâmetros Hipóteses Múltipla Temporais
  11. 11. ÁREAS DA ESTATÍSTICADescritivaEtapa inicial da análise utilizada para descrever, organizar e resumir os dadoscoletados.ProbabilísticaA teoria das probabilidades nos permite modelar fenômenos aleatórios, ouseja, aqueles em que está presente a incerteza.É uma ferramenta fundamental para inferência estatística.InferencialUm conjunto de técnicas baseadas em probabilidade, que a partir de dadosamostrais nos permite tirar conclusões sobre a população de interesse.Descritiva Amostragem Probabilidade Inferência
  12. 12. PopulaçãoÉ o conjunto de entes portadores de, pelo menos, uma característica em comum.Também denominada população estatística ou universo estatísticoExemplo 1: O conjunto de todas as notas de estatística lançadas em umafaculdade em um certo período.Exemplo 2: O conjunto de todos os saldos médios dos clientes de um grandebanco.AmostraÉ um sub-conjunto finito de uma população
  13. 13. POPULAÇÃO E AMOSTRA Amostra Estatísticas para estimar População atitudes Parâmetros para estimar atitudesConclusões sobre a População a partir da Amostra 13
  14. 14. ESTATÍSTICA DESCRITIVAEstudo das relações estatísticas que descrevem uma amostra.Como o termo já indica, seu objetivo é apenas descrever os dados amostrais com o emprego de gráficos e medidas estatísticas.Os quadros do IBOPE/Opinião a seguir referem-se à intenção de voto paraprefeito de São Paulo para o primeiro e segundo turno das eleições de 2004.A resposta foi estimulada e única.Pergunta realizada: Se a eleição para prefeito fosse hoje e os candidatosfossem estes,....em quem o (a) Sr. (Sra) votaria?Na eleição presidencial, para governadores e prefeitos, os institutos de pesquisa de opinião colhem periodicamente amostras de eleitores para obter as estimativas de intenção de voto da população. As estimativas são fornecidas com um valor e uma margem de erro.
  15. 15. Intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entre os dias 11 e 13 desetembro de 2004 (1º Turno).Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.A pesquisa ouviu 1.204 eleitores - Margem de erro de 2,8% com 95% deconfiança.
  16. 16. Evolução da intenção de voto para prefeito de São Paulo realizada entreos dias 29 e 30 de outubro de 2004 (2º Turno).Pesquisa contratada pela TV Globo, em % do total de votos.A pesquisa ouviu 2.000 eleitores - Margem de erro de 2 % com 95% deconfiança
  17. 17. PARÂMETROS E ESTATÍSTICASParâmetros são relações obtidas a partir de dados populacionais.Já as estatísticas são relações obtidas a partir de dadosamostrais.As estatísticas são nomeadas com letras latinas, ao passo que osparâmetros são nomeados com letras do alfabeto grego. Relação População Amostra Média µ x Variância σ2 S2 Desvio padrão σ S
  18. 18. TIPOS DE VARIÁVEIS valores atributos numéricos
  19. 19. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEISOs níveis de mensuração em estatística estão relacionados com os tipos devariáveis que ela pode tratar.São quatro os tipos de variáveis na Estatística:Variáveis Qualitativas: Expressam avaliações qualitativas, definições oucódigos. Podem ser de dois tipos:•Qualitativas nominais: Não transmitem a idéia de intensidade. Referem-seapenas a definições ou códigos. Exemplos: O sexo de funcionário, o estado civil de um aluno.•Qualitativasordinais: Trazem a idéia de intensidade de tal forma que seusvalores podem até ser colocados em ordem. Exemplos: Escolaridade de um funcionário, Avaliação de um governo
  20. 20. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEISVariáveis quantitativas: Expressam valores numéricos que, como tal,podem ser alvos de cálculos. Também há dois tipos.•Quantitativa Discreta: O conjunto de seus valores pode ser enumerado ( istoé, os valores podem ser ordenados em uma lista ). É muito frequente teremcomo origem uma contagem.Exemplos: Número de filhos de um casal, quantidade de peças com defeito emum lote de peças.•Quantitativa Contínua: O conjunto de seus valores não pode ser enumerado,pois neste caso a variável pode assumir qualquer valor numérico pertencenteao conjunto dos números reais. Em geral tem como origem a medida de umagrandeza física.Exemplos: O tempo que um funcionário demora para realizar uma tarefa, atemperatura com que uma máquina deixa de funcionar
  21. 21. EXERCÍCIOClassifique as variáveis em qualitativa (nominal ou ordinal) equantitativa (discreta ou contínua) e dê exemplo de um valor(numérico ou não numérico) para cada item.a) estado civil de uma pessoab) marcas de carros em um estacionamentoc) salário de um funcionário de uma empresad) número de acidentes de trabalho em uma empresae) cor dos cabelos das modelos de uma agencia de modelosf) cor dos olhosg) grau de instruçãoh) O RG de un indivíduoi) O CEP de um endereço
  22. 22. EXERCÍCIOSClassifique as variáveis a seguir segundo o seu tipo.Número de filhos Quantitativas DiscretasNúmero de aplicações por clienteNúmero de produtos adquiridos nos últimos 3 mesesSaldo da conta no último mês Quantitativas ContínuasTempo até o inadimplementoTempo de relacionamento de conta Qualitativas NominaisTipo de contaTipo de segmento Qualitativas OrdinaisCancelamento de produtoEscolaridade (1o, 2o, 3o graus)Estágio de cobrança (inicial, intermediário, avançado)Mês de observação (janeiro, fevereiro,..., dezembro)
  23. 23. ANALISANDO OS DADOS.Antes de tomar qualquer conclusão sobre osdados, deve-se conhecê-los. Deve procurarrespostas a questões do tipo:•Existem dados faltantes?•Qual a sua distribuição?•Existem pontos discrepantes?•Efetuar medidas resumo;•Criação de tabelas e gráficos;•Tabelas cruzadas.
  24. 24. TIPOS DE MÉTODOS DEAMOSTRAGEM Motivos para efetuar Amostragem Menos tempo e custo menor que um censo Mais eficiente e prático que um censo Inacessibilidade à toda a população
  25. 25. TIPOS DE MÉTODOS DEAMOSTRAGENS Amostra Probabilística Não-Probabilística Aleatória Simples EstratificadaIntencional A Esmo Grupo (Cluster) Sistemática Voluntária
  26. 26. AMOSTRAGEM PROBABILÍSTICAItens da amostra escolhidos com base em probabilidadesconhecidas. ProbabilísticaAleatóriaSimples Sistemática Estratificada Cluster 28
  27. 27. AMOSTRA ALEATÓRIA SIMPLES• Cada item tem a mesma chance de ser selecionado• Selecionamento pode ser com ou sem reposição• Uso de Tabelas de Números Aleatórios 29
  28. 28. AMOSTRAGEM SISTEMÁTICA• Decidir tamanho da amostra: n• Calcular k=N/n• Aleatoriamente selecionar 1 item• Selecionar os k-ésimos ítens a partir desse inicial
  29. 29. AMOSTRA ESTRATIFICADA• População é dividida em 2 ou mais grupos de acordo com alguma característica em comum• Em cada grupo aplicar a amostragem aleatória simples• As amostras são combinadas em uma única 31
  30. 30. AMOSTRAS DE GRUPOS (CLUSTERS) População é composta de vários clusters representativos Aplicar amostragem aleatória simples em alguns clusters Combinar as amostras em uma única 4 clusters foram escolhidos.
  31. 31. AMOSTRAGEM NÃO-PROBABILÍSTICAIntencionalA esmoVoluntária
  32. 32. TIPOS DE ERROS EMPESQUISAS Qual é o objetivo? Usa Amostragem Probabilística? Erro de Cobertura – Listagem adequada? Erro por falta de resposta – follow up Erros de Medidas – boas questões formuladas? Erros de Amostragem – Margem de precisão 34
  33. 33. TIPOS DE ERROS EM PESQUISAS Itens Excluídos Erro de Cobertura Follow up nas faltas Erros por Falta de Resposta de respostas. Erros de Amostragem Oportunidade diferente de Amostra para Amostra. Erros de Medidas Per g un ta Ru im !
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