Estudo Estatística aplic. com. parte 1. ppt

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Material de apoio - Estatística Aplicada á Comunicação

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Estudo Estatística aplic. com. parte 1. ppt

  1. 1. CURSO DE COMUNICAÇÃO SOCIAL PUBLICIDADE E PROPAGANDA PP029 ESTATÍSTICA APLICADA À COMUNICAÇÃO Prof. Sérgio DuarteConteúdo como cortesia aos estudantes www.professorsergioduarte.com
  2. 2. Avaliações• A1: Prova (7,0) e trabalho de APS (3,0).• A2: Prova (5,0) e trabalho de APS (5,0)• A3: Prova (10,0)
  3. 3. Origem da EstatísticaMesmo na Bíblia , váriaspassagens insinuavam ouso da estatística comoo pedido feito a Moisésde realizar ummapeamento dequantos homensestariam aptos para aguerra.
  4. 4. Origem da Estatística Por várias vezes no período Clássico e Medieval , os censos eram fonte para informação para auxiliar a coleta de impostos.Cabe lembrar que a palavra censo , provém do latim “Censere” que significa “taxar”.
  5. 5. Definição de EstatísticaO Termo estatística vem da palavra também latina “Status” , que corresponde a informações e descrições que seriam úteis para o estado. É desde então uma ferramenta administrativa utilizada para várias áreas como : recursos humanos, finanças, logística, produção e marketing
  6. 6. Logo Estatística é a ciência que estudaquantitativamente os fenômenos naturais ousociais, cuja avaliação está baseada emmétodos científicos de coleta, organização,apresentação e análise de dados.
  7. 7. Slide5-1Table5.1 Questões sobre mercados Compradores Demanda Canais Que tipos de pessoas A demanda por nossos Os canais de distribuição de compram nossos produtos está nossos produtos precisam ser produtos? aumentando ou alterados? diminuindo? Questões sobre o Composto de Marketing Produto Preço Distribuição Promoção Que projeto de Que preço devemos Onde e por quem produto tem maior cobrar por nossos nossos produtos Quanto devemos probabilidade de devem ser investir em novos produtos? promoção? conseguir sucesso? vendidos? Questões sobre desempenho Participação de mercado Satisfação dos clientes Reputação Qual é a nossa Os clientes estão Como o público percebe satisfeitos com os nossa organização? participação no nossos produtos? mercado total? Irwin/McGraw-Hill © The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998
  8. 8. Estudo da Estatística Estatística Descritiva, que se preocupa com a organização e descrição dos dados experimentais; Estatística Indutiva (Estatística Inferencial), que cuida da sua análise e interpretação, ou seja, tirar conclusões sobre populações com base nos resultados observados em amostras extraídas dessas populações. Estatística Probabilística – representa o estudo de planejar jogadas ou estratégias de jogos de azar , bem como o risco e o acaso em eventos futuros.
  9. 9. ExercícioLeia o texto Estatísticas na Mídia, na Publicidade e em Estudos.• Responda: Qual é o tipo de estatística que trata o autor ?Informações de acesso ao texto disponível em www.professorsergioduarte.com
  10. 10. População e Amostra• População - Conjunto de todos os elementos que possuem pelo menos uma característica em comum.• Amostra - Subconjunto representativo da população
  11. 11. Definições Básicas PopulaçãoÉ a coleção completa de todos os elementos População(escores, pessoas, medidas e outros) aserem estudados  inclui todos os sujeitosa serem estudados AmostraUm subconjunto de uma população, comtamanho finito, onde todos os seuselementos serão examinados no estudo Amostraestatístico desejado.
  12. 12. Definições Básicas População AmostragemO processo de escolha de uma amostra dapopulação Censoconjunto dos dados obtidos de todos osmembros da população Amostra
  13. 13. Definições Básicas Tamanho da Amostra O tamanho da amostra é um função da confiabilidade desejada, do custo e do tempo necessário para o levantamento de dados ou experimentos. Variabilidade É o fato de que sucessivas observações de um sistema ou fenômeno não produzem exatamente o mesmo resultado sempre.
  14. 14. Definições Básicas POPULAÇÃO AMOSTRA INFERÊNCIA DADOS ESTATÍSTICA ESTATÍSTICA DESCRITIVA
  15. 15. Leia os textos e depois responda Calçados esportivos devem movimentar cerca de R$12 bilhões em 2013 27/02/2013Classe B é a que apresenta maior potencial de consumo.Sudeste deve ser responsável por 52,4% do consumo de calçados esportivos.​Em 2013, o setor de calçados esportivos segue em ritmo de crescimento, com perspectiva de movimentar cerca de R$12,3 bilhões em vendas. De acordo com os dados do Pyxis Consumo, do IBOPE Inteligência, as classes B e C serão responsáveis por 43,5% e 40,6% dos gastos do setor durante o ano. Segundo a projeção, a região Sudeste deverá liderar o consumo, com gastos em torno dos R$6,4 bilhões, o que equivale a 52,4% do potencial do setor. Em seguida aparecem as regiões Sul (18%), Nordeste (15,6%), Centro-Oeste (8,4%) e Norte (5,3%). Em 2012, a projeção de gastos para o setor foi de aproximadamente R$11 bilhões, valor que em 2010 era estimado em R$9,7 bilhões. Fonte: http://www.ibope.com.br
  16. 16. Continua Censo 2010: mulheres são mais instruídas que homens e ampliam nível de ocupação O Censo 2010 mostrou que, em dez anos, o nível de instrução das mulheres continuou mais elevado que o dos homens e elas ganharam mais espaço no mercado de trabalho. O nível de ocupação (percentual de pessoas ocupadas na semana de referência no total da população do grupo considerado) das mulheres de 10 anos ou mais de idade passou de 35,4% para 43,9% de 2000 para 2010, enquanto o dos homens foi de 61,1% para 63,3%. Na faixa etária de 25 anos ou mais, o percentual de homens com pelo menos o nível superior de graduação completo foi de 9,9%, e das mulheres, de 12,5%; percentuais que passavam para 11,5% e 19,2%, respectivamente, entre os ocupados. E a taxa de abandono escolar precoce (proporção de jovens entre 18 e 24 anos de idade que não haviam completado o ensino médio e não estavam estudando), que caiu de 48,0% para 36,5% de 2000 para 2010, era maior entre os homens (41,1%) que entre as mulheres (31,9%). De uma forma geral, o Censo 2010 constatou que as taxas de escolarização e o nível de instrução cresciam com o aumento do rendimento mensal domiciliar per capita. Fonte: www.censo2010.ibge.gov.br
  17. 17. Responda• Qual a diferença entre os dois tipos de pesquisa ?• Quais são os tipos de população no primeiro e no segundo texto?• Defina as características das amostras. No segundon texto há algum tipo de amostra?
  18. 18. Dados PrimáriosVantagens • Atualizados • Diretamente relacionados com a pesquisaDesvantagens • Mais Caro • Exige mais tempo para a coleta dos dadosTipos • Observação • Levantamento • Experimental
  19. 19. Dados SecundáriosVantagens • Mais barato • Método que exige menos tempoDesvantagens • Pode estar desatualizado • Os dados podem ser irrelevantesTipos • Interno • Externo
  20. 20. Fontes de dados Fontes de dados secundários Dados Dados Fontes Internetprimários secundários externas Registros Dados Fontes padronizadas internos publicados de dados de Mkt. Auditorias, medição de Governo índices de audiência de tv, Ass. Com. Eletrônicos painéis de consumidores, Periódicos serviços de multimídia, Livros warehouse, etc. Jornais Impressos etc.
  21. 21. Discutir os usos, benefícios e limitações dos dados secundários• Usos: às vezes são suficientes; fonte de idéias; pré- requisito para coleta de dados primários; benchmark para coleta de dados primários; referência de comparação• Benefícios: economia; viabilidade; muitas vezes, maior precisão.• Limitações: dificuldades temporais; dúvidas sobre como foram coletados; defasagem
  22. 22. Benefícios e limitações dos dados secundários • Limitações• Benefícios • coletados para outros• baixo custo propósitos• menos esforço • controle sobre a coleta• menos tempo • podem não ser muito• maior precisão (às vezes) precisos• única possibilidade • formato• etc. • etc.
  23. 23. FrequênciasDADOS BRUTOSNormalmente, na prática, os dados originais de uma série estatística não se encontram prontos para análise, pois estarem desorganizados. Por essa razão, costuma-se chamá-los de dados brutos.ROLÉ a lista ordenada dos dados de uma série estatística. Essa ordenação pode ser crescente ou decrescente.
  24. 24. FrequênciasELEMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜENCIASX max  maior valor observado da variável de freqüências.X min  menor valor observado da variável de freqüênciasAMPLITUDE (A)  é a diferença entre o maior e menor valor observado da variável. A=X - X máx mín
  25. 25. ExercícioUma Pesquisa de Mercado pontuou a nota dada de 0 a 10 ao desempenho de um determinado prefeito de uma região 0 – 2 – 3 – 7 – 10 – 4 - 8 – 9 - 1 – 8 – 10 – 8 – 9 – 6 – 7 – 8 – 7 - 2 – 9 - 8 – 8 – 10 – 8 - 7 – 10Elaborar a Tabela de Frequências
  26. 26. Frequências LIMITES DE CLASSE  os limites de uma classe são os valores extremos. O limite mínimo de uma classe é denominado Limite Inferior e o limite máximo de Limite Superior.  INTERVALO DE CLASSE (h)  é a diferença entre o limite superior e o limite inferior da classe. h = A / n (quantidade de classes)  PONTO MÉDIO DE CLASSE (Xi)  o ponto médio de uma classe é o valor representativo da classe. Para se obter o ponto médio de uma classe, basta somar os limites superior e inferior da classe e dividir por 2.
  27. 27. Distribuição deFrequências FREQÜÊNCIA RELATIVA - fri• É obtida pela divisão da freqüência simples da classe pelo número total dos elementos.• fri = fi / nFREQÜÊNCIA ACUMULADA - Fi :• Resulta da soma da freqüência simples da classe com as freqüências simples das classes antecedentes.• Fi = f1 + f2+ f3 + ... + fiFREQÜÊNCIA ACUMULADA RELATIVA - Fri:• É obtida pela divisão da freqüência acumulada da classe pelo número total dos elementos.• Fri = Fi / n
  28. 28. Roteiro para elaboração de Tabela de Frequência1- Transformar os dados brutos em ROL.2- Encontrar a amplitude total dos dados.3 -Determinar o número de classes, de acordo com o total de observações. n =  qtd. observações4 - Dividir a amplitude total da série pelo número de classes escolhido.5- Determinar os limites das classes, escolhendo-se, preferencialmente, números inteiros
  29. 29. REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DE DADOS ESTATÍSTICOSOs gráficos encontram-se presentes em quase todos os meios de divulgação de informação, como jornais e revistas, nos manuais escolares, nas apresentações públicas e até os nossos relatórios individuais já não passam sem eles.
  30. 30. Tipos de gráficosGráfico de barras simples (verticais ou horizontais)Num gráfico de barras, as frequências podem ser indistintamente representadas no eixo das abscissas ou das ordenadas, ou seja, as barras podem ser horizontais ou verticais.
  31. 31. Gráfico de linhasO gráfico de linhas é indicado para mostrar tendências e evolução de uma variável contínua por outra variável contínua.Num gráfico de linhas, ao contrário dos gráficos de barras, as séries podem ser longas. O objetivo nestes gráficos é comparar os declives das curvas de forma a responder as perguntas: em que períodos a variação foi significativa? Quantos foram os pontos de inflexão?
  32. 32. Gráficos de setoresOs gráficos de setores exibem as partes do todo como se fatias de um bolo se tratassem; a isso se deve a denominação inglesa “pie chart” traduzida em português para torta ou pizza.
  33. 33. Pictograma• Representação gráfica através de figuras
  34. 34. HistogramaO Histograma é o tipo de gráfico mais amplamente utilizado, é constituído desenhando-se barras, cujas bases são determinadas pelos intervalos de classe e cujas alturas são determinadas pelas correspondentes frequências de classe.
  35. 35. Variáveis• Qualitativa – quando • Quantitativa – quando seus valores são seus valores são expressos por atributos. expressos por números. Exemplo : Sexo , Cor da Exemplo : altura, Pele. numero de alunos de um colégio.
  36. 36. Variáveis Qualitativas• Discretas – variáveis • Contínuas – quando que só podem assumir uma variável pode valores pertencentes a assumir qualquer valor um conjunto entre dois limites. enumerável. Exemplo : Exemplo : Peso de um numero de alunos de adulto pode ser de 70 uma escola. Kg ou 70,1 Kg ou 79,13 Kg ou 70,134 Kg.
  37. 37. Amostragem Não Probabilística• Acidental ou de conveniência – indicada para assuntos exploratórios.• Intencional – Escolhe-se um grupo específico.• Quotas ou proporcional – É necessário o conhecimento prévio da população.
  38. 38. Amostragem Probabilística• Aleatória Simples – é utilizada uma tabela de números aleatórios.• Aleatória Estratificada – Estratifica cada subconjunto através de critérios.• Conglomerado – Por sorteio é indicado um conjunto.
  39. 39. ExercíciosConsidere uma faculdade com 2.000 estudantes dos quais 1.200 estudam Administração e 800 estudam Publicidade. Considerando que 40% dos alunos de Administração e 30% dos alunos de Publicidade possuem bolsas de estudo, responda:a) Quantidade de estudantes de Administração que possuem bolsas de estudo.b) Quantidade de estudantes de Publicidade que não possuem bolsas de estudo.c) Dentre os bolsistas, qual o percentual de alunos de Administração ?d) Dentre os não bolsistas , qual o percentual de alunos de Publicidade?
  40. 40. Amostragem• Distribuições de Amostragem• Intervalos de Confiança para a Média
  41. 41. AmostragemZentgraf (2007) aponta que os métodos de amostragem podem apresentar alguns problemas em sua aplicação quando :• Quando a população foi muito pequena• Quando os dados da população apresentarem volatilidade alta• Casos de necessidade de previsão absoluta• Dados da população já estiverem disponíveis
  42. 42. • Em uma pesquisa, buscamos uma amostra que seja representativa da população analisada. Porém, uma média amostral quase nunca será a mesma de uma média populacional, bem como o desvio-padrão. Esse erro amostral existe independente da forma ou critérios de como uma determinada pesquisa foi elaborada.Exemplo : Considere que ao analisar 10.000 notas de Estatística do nosso EAD , verificamos uma nota média de 6 , com desvio-padrão de 1,2. Porém ao retirar uma amostra de 50 alunos verificamos uma nota média e desvio-padrão diferentes do que o mensurado pela população.
  43. 43. Se repetirmos essa amostragem por 100 vezes , teremos diferentes médias e desvios-padrões para cada amostra coletada. Podemos chegar desta forma a uma distribuição amostral de médias. A distribuição amostral de médias , de acordo com Levin & Fox (2004) possuem algumas características :• “A medida que o tamanho das amostras cresce, as médias dessas amostram vão se aproximando a uma distribuição limite que é a distribuição normal.Este é o teorema do Limite Central.• A média de uma distribuição amostral de médias ( média das médias ) é igual a uma verdadeira média populacional.• O desvio-padrão de uma distribuição amostral de médias é menor do que a da população.”
  44. 44. • Na prática , uma pesquisa dificilmente é realizada com mais de uma ou duas amostras. Seria difícil, desta forma, chegar a chamada média das médias. O erro padrão da média é calculada pela divisão do desvio- padrão da população pela raiz quadrada do tamanho da amostra. sx =s/√nVamos utilizar como exemplo um exercício: O valor médio em dólar das vendas de um determinado produto no último ano é conhecida como seguindo a distribuição normal com média de R$ 3.400,00 por revendedor a varejo com desvio-padrão de R$ 200,00. Se um grande número de revendedores comercializar o produto, determine o erro padrão da média para uma amostra de tamanho n=25s x = s / √ n = 200 /√ 25 = 200 / 5 = 40
  45. 45. Porém em casos de uma nova amostragem seja feita numa população finita sem reposição, os resultados novamente se distorceriam.As média e desvio-padrão da população sem a amostra retirada se alteraria. Para isso é necessário que possamos ter um fator de correção para populações finitas , sendo : √ (N – n) / (N – 1)N = tamanho da população.n = tamanho da amostra.
  46. 46. • Considere que a média de uma população seja de 50 e o desvio-padrão de 12. Considere também um tamanho da amostra de 36 escolhida de uma população de 100. O valor esperado e o erro padrão da distribuição da amostragem da média é de :Calculando o Erro Padrão da Distribuição temos : sx =s/√ns x = s / √ n = 12 /√ 36 = 12 / 6 = 2Calculando o Fator de Correção temos :√ (N – n) / (N – 1) = √ (100 – 36) / (100 – 1) = 0,80Após isso multiplicamos o fator de correção pelo erro padrão da distribuição : 2 x 0,8 = 1,60
  47. 47. Sabe-se que a vida útil de uma lâmpada é de 625 horas , com desvio padrão de 25. Determine o valor esperado e o erro da distribuição de amostragem da média, dado tamanho da amostra de 16.a) 625 e 16b) 125 e 6,25c) 125 e 4d) 625 e 4e) 625 e 6,25
  48. 48. Medidas de PosiçãoMÉDIA ARITMÉTICA  SIMPLES  a média aritmética, ou média, de um conjunto de N números X1, X2, ...., Xn é definido por: _ X = X1 + X2 + ....... + Xn / nEXEMPLO :  {1, 1, 3, 4, 4} X = 1 + 1+ 3 + 4 + 4 = 13 = 2,6 MÉDIA PONDERADA  Se os valores X1, X2, ...., Xn ocorrerem com freqüências f1, f2, ....., fn, então: _ X = X1 f1 + X2 f2 + ..... + Xn fn =  Xi fi ----------------------------------------- ---------- f1 + f2 + ..... + fn  fi
  49. 49. Medidas de Posição• MODA Pode-se definir como moda o valor mas freqüente, quando comparada sua freqüência com a dos valores contíguos de um conjunto ordenado. A moda pode não existir e, mesmo que exista, pode não ser única.EXEMPLOS : X = 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8 moda = 6 – valor mais freqüente – unimodal  Y = 2, 3, 4, 5, 6 não tem moda – amodal  Z = 2, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 9 tem duas modas 4 e 8 – bimodal
  50. 50. MODA FÓRMULA PARA DADOS AGRUPADOS:Mo =( l * + L * ) / 2OuMo = l* + h ( D1 / D1 + D2) Sendo: l*  Limite Inferior da Classe Modal. L*  Limite Inferior da Classe Modal. h  intervalo de classe. D1  Frequencia Simples – Frequencia Anterior. D2  Frequencia Simples – Frequencia Posterior
  51. 51. MedianaFÓRMULA PARA DADOS AGRUPADOS:Md = l* + h ( Xm – F(Ant) / f*) Sendo: l*  Limite Inferior da Classe Mediana. f*  frequencia simples da classe mediana. h  intervalo de classe. Xm  Valor Mediano.
  52. 52. Exercícios1) Considere a seguinte amostra de uma pesquisa feita com 15 consumidores que atribuíram as seguintes notas a uma mercadoria , numa escala de 0 a 100 : 65, 68, 70, 75, 80, 80 ,82 ,85, 90 ,90, 90, 95, 98, 100, 100.Calcular :a) Média Aritmética Simplesb) Modac) Mediana
  53. 53. Exercícios1) Segue abaixo os dados agrupados de uma sondagem eleitoral de avaliação do Prefeito Silva. Calcular média , moda e mediana.
  54. 54. Exercício Classes fi Fi0 I----- 10 2 210 I----- 20 1 320 I----- 30 3 630 I----- 40 5 1140 I----- 50 10 2150 I----- 60 8 2960 I----- 70 9 3870 I----- 80 6 4480 I----- 90 4 4890 I----100 2 50

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