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Seminário para Disciplina ICA 5763-2 Júlia Camara de Assis  4900043 Jussara Shirazawa de Freitas  4906971 Renata de Souza ...
Introdução – Pesquisa Quantitativa <ul><li>Envolve coleta de dados (númericos) para responder uma pergunta de pesquisa esp...
<ul><li>Entidade : pessoa, local, data, hora ou coisa que fornece o atributo; </li></ul><ul><li>Atributo : contagem ou val...
<ul><li>Escalas </li></ul><ul><li>Nominal : mede variáveis não numéricas (categorias). Ex.: empregado/desempregado, ligado...
<ul><li>População : Um conjunto de dados grande, exaustivo; </li></ul><ul><li>Amostra :  fração, uma parte da População, p...
<ul><li>Estatística Descritiva : dados são descritos e representados por médias e desvios, ordenados, verificados quanto à...
Histórico do método quantitativo <ul><li>1637: Discurso sobre o método (Descartes) </li></ul><ul><ul><li>Sonho: “Método un...
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Características da Pesquisa Quantitativa <ul><li>Quadro resumo das características da pesquisa quantitativa  (Modificado d...
Justificativas para o Uso <ul><li>A opção pelo método de pesquisa, quantitativo e/ou </li></ul><ul><li>qualitativo, orient...
Tipos de pesquisa quantitativa: <ul><li>Experimental  </li></ul><ul><li>Semi-experimental </li></ul><ul><li>Descritiva </l...
Técnicas quantitativas de estudo: <ul><li>Duas abordagens principais: </li></ul><ul><ul><li>Surveys (levantamentos) e ques...
<ul><li>Survey (levantamento): </li></ul><ul><li>Produz um quadro de opiniões, atitudes, comportamentos de um grupo de pes...
<ul><li>Experimental: </li></ul><ul><li>Variáveis independentes produzem mudanças em um conjunto de variáveis dependentes....
Delineamento Experimental <ul><li>Planejamento dos estudos de campo ou de laboratório em detalhe; </li></ul><ul><li>Aborda...
Amostragem <ul><li>Amostra   - parcela de uma população (representativa das características deste universo). </li></ul><ul...
Amostragem <ul><li>Processo pelo qual coletamos dados; </li></ul><ul><li>Imagem da população em estudo. </li></ul><ul><li>...
Amostragem <ul><li>Seleção do método de amostragem </li></ul><ul><li>Determinação da amostra </li></ul><ul><li>Informações...
Tipos de amostragem <ul><li>Dois tipos: </li></ul><ul><li>Aleatórias (probabilística): escolha ao acaso (cada elemento da ...
Coleta de dados <ul><li>Pode ser dividida em: </li></ul><ul><li>Contínua: eventos são registrados à medida que ocorrem (ex...
<ul><li>Anotar situações não previstas na coleta de dados que sejam relevantes para o estudo.  </li></ul><ul><li>Registrar...
<ul><li>IMPORTANTE: rigor nas coletas de dados respeitando o método escolhido.  </li></ul><ul><li>Não esquecer:  </li></ul...
Erros amostrais <ul><li>Coleta da amostra bem planejada e executada: haverá algum erro nos resultados. </li></ul><ul><li>E...
Análise Quantitativa de Dados <ul><li>Coletas de Dados: Modo Questionário/Survey </li></ul><ul><ul><li>Como o desenho/mode...
Análise Quantitativa de Dados: Multivariada Qual o tipo de relação examinada? Métodos de interdependência Métodos de depen...
Análise Quantitativa de Dados: Multivariada Métodos de dependência Quantas variáveis e relações examinadas? Uma variável d...
Teste de Hipótese e Verificação <ul><li>Os softwares estatístico fornecem a significância do teste (a) </li></ul><ul><ul><...
<ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Entendimento das quantidades e incertezas de valores medidos; </li...
<ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Exemplo: 25 valores de medições de tensão elétrica em volts; </li>...
<ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Valores calculados para o Exemplo das 25 medições: </li></ul></ul>...
<ul><ul><ul><li>Intervalo (u-1dP)<u<(u+1dP) = 0,77<2,72<4,67-> 68% (17 em 25); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Interva...
<ul><ul><ul><li>Moda, Mo=1V (5 em 25 = 20%) e 2V (5 em 25 = 20%)   </li></ul></ul></ul>Valor medido [V] Nº de vezes 0 3 1 ...
 
Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Determinar o objetivo da saída;  </li></ul><ul><li>Equipamentos necessários;  </li...
Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Rigor na saída de campo: </li></ul><ul><li>Dados coletados servirão para mostrar a...
Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Rigor na saída de campo: </li></ul><ul><li>Os dados coletados devem ser replicávei...
Gráficos Técnicas de representação dos dados:
Gráficos <ul><li>Representação dinâmica dos dados das tabelas. </li></ul><ul><li>Eficientes na sinalização de tendências. ...
Gráficos <ul><li>Coluna </li></ul><ul><ul><li>Mostra as alterações de dados em um período de tempo ou ilustra comparações ...
Gráficos
Gráficos <ul><li>Pizza </li></ul><ul><ul><li>Mostra o tamanho proporcional de itens que constituem uma série de dados para...
Gráficos <ul><li>Rosca </li></ul><ul><ul><li>Também mostra o relacionamento das partes com o todo, mas pode conter mais de...
Gráficos <ul><li>Linha </li></ul><ul><ul><li>Mostra evolução, ou tendências, nos dados em intervalos iguais. </li></ul></u...
Gráficos <ul><li>Dispersão XY </li></ul><ul><ul><li>Mostra a relação existente entre os valores numéricos em várias séries...
Gráficos <ul><li>Bolhas </li></ul><ul><ul><li>Tipo de gráfico xy (dispersão).  </li></ul></ul><ul><ul><li>O tamanho do mar...
Gráficos <ul><li>Radar </li></ul><ul><ul><li>Compara os valores agregados de várias séries de dados. </li></ul></ul>O gráf...
Gráficos <ul><li>Superfície </li></ul><ul><ul><li>Útil para localizar combinações vantajosas entre dois conjuntos de dados...
Gráficos <ul><li>Cone, cilindro e pirâmide </li></ul><ul><ul><li>Os marcadores nestas formas podem dar um efeito especial ...
Gráficos <ul><li>Área </li></ul><ul><ul><li>Enfatiza a dimensão das mudanças ao longo do tempo. Exibe a soma dos valores p...
Tabelas e Quadros Técnicas de representação dos dados:
Tabelas <ul><li>Completa para ser entendida sem consulta ao texto. </li></ul><ul><li>Somente dados necessários. </li></ul>...
Quadros <ul><li>Arranjo predominante de palavras com ou sem indicação de dados numéricos. </li></ul><ul><li>É diferente da...
<ul><li>Caso 1: </li></ul><ul><ul><li>“ Programa de Comparação Interlaboratorial”; </li></ul></ul><ul><ul><li>Temperaturas...
<ul><li>Caso 1: </li></ul><ul><ul><li>Interpretação dos resultados: “Método Z-escore” </li></ul></ul><ul><ul><li>  </li></...
<ul><li>Caso 1 :   </li></ul>Laboratórios Amostra 1 Amostra 2 Z-escore Dentro Entre 1 3,66 3,28 0,000 0,000 2 3,87 3,45 -0...
<ul><li>Caso 1 :   </li></ul>Laboratórios Amostra 1 Amostra 2 Z-escore Dentro Entre 1 21,8 21,3 -0,934 -0,374 2 17,6 18,4 ...
<ul><li>Caso 2: </li></ul><ul><ul><li>É parte de tese de doutorado em desenvolvimento no PPGE-USP sobre linhas elétricas p...
<ul><li>Caso 2 :   </li></ul>Medição nº / Tipo de circuito Queda de tensão U95 [V/A.100m] +/- 1 / 3 fases 0,0059 13% 2 / 3...
Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><li>Landscape Pattern Analysis – Análise dos Padrões da Paisagem </li></ul><ul><li>Rela...
Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><ul><li>Fortin (2003): 4 fases para o desenvolvimento metodológico da pesquisa: </li></...
<ul><ul><li>Componentes quantificáveis via LPA com mapas  categóricos </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Composição </li></ul>...
Caso 3 – Ecologia de Paisagens
Caso 3 – Ecologia de Paisagens
Caso 3 – Ecologia de Paisagens
Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><li>As métricas descritivas de COMPOSIÇÃO, quando analisadas isoladamente, podem sugeri...
Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><ul><li>Componentes quantificáveis via LPA com mapas  categóricos </li></ul></ul><ul><u...
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Caso 3 - Rodoanel
Caso 3 - Rodoanel
Caso 3 - Rodoanel
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Caso 4 <ul><li>Avaliação da toxicidade de amostras de água de chuva a organismos aquáticos </li></ul><ul><ul><li>Poluentes...
Caso 4 - Resultados
CI –  combustíveis combustíveis/  decomposição de MO construção/poeira Descrição estatística de pH (unidades), cond.(µS/cm...
CE 50  média: 75,35% Ensaios de Toxicidade Aguda D. similis
V. fischeri  Verão 07/08 Inverno 08 Verão 08/09 Amostras Γ Resultado SP2 -0,073 NT SP3 -0,020 NT SP4 0,272 IT SP5 0,418 IT...
Ensaios de Toxicidade Crônica C. dubia  Verão 07/08 Inverno 08 Verão 08/09 * Efeito agudo qualitativo Amostra N° de neonat...
Caso 4 - Discussão <ul><li>Comparar resultados com estudos feitos anteriormente </li></ul><ul><li>dificuldade, pois não há...
Caso 4 - Conclusões  <ul><li>Muito cuidado! </li></ul><ul><ul><li>Responder a pergunta de pesquisa e confirmar ou refutar ...
Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Hahn, C. M., Oliveira, R.G.  </li></ul><ul><li>Valoração econômica do meio ambient...
Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Rosangela Calado da Costa e Célia Regina Tomiko Futemma </li></ul><ul><li>A decisã...
Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Mesmo se tratando de um estudo de caso, para análise dos resultados foi criado um ...
Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Luiza Helena Lopes Ribeiro e Ana Lúcia Brandimarte </li></ul><ul><li>A eutrofizaçã...
Exemplos de pesquisas do PROCAM
Referências bibliográficas <ul><li>Bussab, W.O. & Morettin, P. A., Estatística Básica, SP; Ed. Saraiva, 2002.  </li></ul><...
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Apresentacao quanti v4

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Apresentacao quanti v4

  1. 1. Seminário para Disciplina ICA 5763-2 Júlia Camara de Assis 4900043 Jussara Shirazawa de Freitas 4906971 Renata de Souza Leão Martins 5959030 Rafael Selvaggio Viñas 4982852 Ricardo Santos d’Avila 3034362
  2. 2. Introdução – Pesquisa Quantitativa <ul><li>Envolve coleta de dados (númericos) para responder uma pergunta de pesquisa específica. É um tipo de pesquisa que oferece uma descrição/fotografia precisa de uma situação ou fenômeno; relações de causa-efeito (Christensen, 2001). </li></ul><ul><li>Métodos quantitativos: são explicativos ; almejam o produto (resultados finais matematicamente trabalhados) (Turato, 2005). </li></ul><ul><li>Traduz em números as opiniões e informações para serem </li></ul><ul><li>classificadas e analisadas </li></ul><ul><li>– Utilizam-se técnicas estatísticas (Rodrigues, 2007) </li></ul>
  3. 3. <ul><li>Entidade : pessoa, local, data, hora ou coisa que fornece o atributo; </li></ul><ul><li>Atributo : contagem ou valor de medição de interesse; </li></ul><ul><li>Variável : qualidade, ou quantidade, com um valor alterável por Entidade. </li></ul>Variável Possíveis valores / tipo (categoria) Entidade Idade 25, 30, 31, 32 anos Pessoa Forma de pagamento Dinheiro, cheque, cartão Transação Área 25,35, 50 m 2 Sala comercial Tensão Elétrica 2V, 5V Circuito Elétrico
  4. 4. <ul><li>Escalas </li></ul><ul><li>Nominal : mede variáveis não numéricas (categorias). Ex.: empregado/desempregado, ligado/desligado. </li></ul><ul><li>Ordinal : dados nominais e ordenados. </li></ul><ul><li>Ex.: Questionários de avaliação de restaurante. </li></ul><ul><li>Intervalar : ordinais, intervalo entre as observações, unidade fixa de medida. </li></ul><ul><li>Ex.: Frio (10ºC a 20ºC) Quente (80ºC a 90ºC) </li></ul><ul><li>de Razão : dados intervalares, dividir as observações, “zero” a não existência de valor, unidade de medida. </li></ul><ul><li>Ex.: distância, massa, comprimento e tempo. </li></ul>
  5. 5. <ul><li>População : Um conjunto de dados grande, exaustivo; </li></ul><ul><li>Amostra : fração, uma parte da População, possível de representá-la e de descrevê-la estatisticamente; </li></ul><ul><li>Amostragem : processo de coleta de dados, como uma imagem da população; </li></ul><ul><li>Amostragem Não Aleatória : entidades são selecionadas por escolha pessoal; </li></ul><ul><li>Amostragem Aleatória : não há influência de escolha pessoal, podem ser direcionada a áreas de interesse (parte da população maior que a amostra). </li></ul>
  6. 6. <ul><li>Estatística Descritiva : dados são descritos e representados por médias e desvios, ordenados, verificados quanto à representatividade ou a falta de dados e relações entre variáveis. </li></ul><ul><li>Estatística Inferencial : objetivo é afirmação sobre uma população baseada em uma amostra. Utiliza testes de hipótese para estimativas e decisões. </li></ul><ul><li>Regressão : avaliação da relação entre duas ou mais variáveis, duas ou mais quantidades. </li></ul><ul><li>Ex.: Relação linear entre as variáveis, reta Y=A +BX. </li></ul><ul><li>Correlação (r 2 ) : medida de até que ponto o comportamento de Y é “explicado” por X. (-1≤r 2 ≤+1) Maior “r 2 ” -> maior a correlação entre X e Y. </li></ul>
  7. 7. Histórico do método quantitativo <ul><li>1637: Discurso sobre o método (Descartes) </li></ul><ul><ul><li>Sonho: “Método universal para encontrar a verdade” </li></ul></ul><ul><ul><li>Coleta de dados (criteriosa e justificada) </li></ul></ul><ul><ul><li>Análise </li></ul></ul><ul><ul><li>Síntese (elaboração de conclusões simples) </li></ul></ul><ul><ul><li>Revisão das conclusões </li></ul></ul>Físico e Matemático <ul><ul><li>Indução (captação de realidades mínimas) </li></ul></ul><ul><ul><li>Dedução (agrupar observações e inferir resultados </li></ul></ul><ul><ul><li>Enumeração (revisão e reelaboração de conceitos) </li></ul></ul>
  8. 8. Histórico do método quantitativo <ul><li>1824: Sistema de filosofia positiva (Comte) </li></ul><ul><ul><li>Doze anos de trabalho </li></ul></ul><ul><ul><li>Lei dos três estágios </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Teológico </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Metafísico </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Positivo </li></ul></ul></ul>Engenheiro <ul><ul><li>&quot;Todas as concepções humanas passam por três estádios sucessivos&quot; </li></ul></ul>
  9. 9. Características da Pesquisa Quantitativa <ul><li>Quadro resumo das características da pesquisa quantitativa (Modificado de Turato, 2005). </li></ul>
  10. 10. Justificativas para o Uso <ul><li>A opção pelo método de pesquisa, quantitativo e/ou </li></ul><ul><li>qualitativo, orienta-se pela formulação do problema de </li></ul><ul><li>pesquisa, objetivos e hipóteses. </li></ul><ul><li>Qualquer que seja a escolha, esta deve estar claramente </li></ul><ul><li>Definida e justificada no tópico referente à metodologia. </li></ul><ul><li>Quando bem realizada a pesquisa quantitativa fornece </li></ul><ul><li>um grau de generalidade útil ao pesquisador. </li></ul>
  11. 11. Tipos de pesquisa quantitativa: <ul><li>Experimental </li></ul><ul><li>Semi-experimental </li></ul><ul><li>Descritiva </li></ul><ul><li>causa efeito; </li></ul><ul><li>variáveis independentes </li></ul><ul><li>variáveis dependentes </li></ul>Influencia <ul><li>variáveis em seu ambiente natural; </li></ul><ul><li>não inclui tratamentos </li></ul>
  12. 12. Técnicas quantitativas de estudo: <ul><li>Duas abordagens principais: </li></ul><ul><ul><li>Surveys (levantamentos) e questionários </li></ul></ul><ul><ul><li>Experimental </li></ul></ul>
  13. 13. <ul><li>Survey (levantamento): </li></ul><ul><li>Produz um quadro de opiniões, atitudes, comportamentos de um grupo de pessoas; </li></ul><ul><li>Entrevista (telefone, cara a cara). </li></ul><ul><li>Questionários: </li></ul><ul><li>Formato fixo, respondido pelos entrevistados em seu próprio tempo; </li></ul><ul><li>Respostas mais honestas. </li></ul>
  14. 14. <ul><li>Experimental: </li></ul><ul><li>Variáveis independentes produzem mudanças em um conjunto de variáveis dependentes. </li></ul>RESULTADO FINAL / VARIÁVEL DEPENDENTE VARIÁVEL INDEPENDENTE MANIPULAÇÃO SISTEMA DE ESTUDO
  15. 15. Delineamento Experimental <ul><li>Planejamento dos estudos de campo ou de laboratório em detalhe; </li></ul><ul><li>Aborda as questões e as variáveis que serão estudadas; </li></ul><ul><li>Escolha de um programa de amostragem; </li></ul>
  16. 16. Amostragem <ul><li>Amostra - parcela de uma população (representativa das características deste universo). </li></ul><ul><li>Amostragem - técnica utilizada para obtenção de amostras representativas. </li></ul>Amostragem
  17. 17. Amostragem <ul><li>Processo pelo qual coletamos dados; </li></ul><ul><li>Imagem da população em estudo. </li></ul><ul><li>Definir a população e </li></ul><ul><li>a hipótese a testar </li></ul><ul><li>Selecionar o método </li></ul><ul><li>de amostragem </li></ul><ul><li>Determinar a dimensão </li></ul><ul><li>da amostra </li></ul>
  18. 18. Amostragem <ul><li>Seleção do método de amostragem </li></ul><ul><li>Determinação da amostra </li></ul><ul><li>Informações a priori sobre a variável a ser medida </li></ul><ul><li>ESTUDOS-PILOTO </li></ul><ul><li>Método definido conhecer o passo a passo (normas, validação do método, incertezas) </li></ul>
  19. 19. Tipos de amostragem <ul><li>Dois tipos: </li></ul><ul><li>Aleatórias (probabilística): escolha ao acaso (cada elemento da população tem a mesma chance de ser escolhido). </li></ul><ul><li>Não aleatória: selecionar elementos através de escolha pessoal. </li></ul><ul><ul><li>Podem não ser representativas. </li></ul></ul>
  20. 20. Coleta de dados <ul><li>Pode ser dividida em: </li></ul><ul><li>Contínua: eventos são registrados à medida que ocorrem (ex.: nascimentos); </li></ul><ul><li>Periódica: acontecem de ciclo em ciclo (ex.: CENSO); </li></ul><ul><li>Ocasional: são aqueles realizados sem a preocupação de continuidade ou periodicidade (ex.: praga). </li></ul><ul><li>Dados pré-existentes (dados secundários), dados levantamentos (dados primários) e experimentos. </li></ul>
  21. 21. <ul><li>Anotar situações não previstas na coleta de dados que sejam relevantes para o estudo. </li></ul><ul><li>Registrar informações que podem ser úteis na análise posterior dos dados. </li></ul>Recomendações
  22. 22. <ul><li>IMPORTANTE: rigor nas coletas de dados respeitando o método escolhido. </li></ul><ul><li>Não esquecer: </li></ul><ul><li>Validação do método </li></ul><ul><li>Modificação no método justificar </li></ul><ul><li>Estudo reconhecido dados bem coletados. </li></ul>Qualidade de coleta/extração de dados
  23. 23. Erros amostrais <ul><li>Coleta da amostra bem planejada e executada: haverá algum erro nos resultados. </li></ul><ul><li>Erro amostral: diferença entre o resultado amostral e o verdadeiro resultado da população. </li></ul><ul><li>Erro não-amostral: dados amostrais são coletados, registrados ou analisados incorretamente. </li></ul><ul><li>TAMANHO DA AMOSTRA ERRO AMOSTRAL </li></ul>
  24. 24. Análise Quantitativa de Dados <ul><li>Coletas de Dados: Modo Questionário/Survey </li></ul><ul><ul><li>Como o desenho/modelagem do questionário pode auxiliar? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Planejamento </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Como analisar as respostas (e os dados contidos nelas)? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Análise Multivariada </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Teste de Hipótese </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Verificação </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Como serão expostos/ comunicados os resultados? </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Gráficos, </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Estatísticas descritivas, estatisticas de hipóteses </li></ul></ul></ul>
  25. 25. Análise Quantitativa de Dados: Multivariada Qual o tipo de relação examinada? Métodos de interdependência Métodos de dependência Qual a estrutura de relação examinada? Análise Fatorial Escalonamento Multidimensional Análise de Correspondência Análise de Clusters (agrupamentos) Objeto Variável Casos ou Respondentes Quantas variáveis e relações examinadas? Uma variável dependente e uma relação Equações Estruturais Várias variáveis dependentes e uma relação Várias variáveis dependentes e várias relações Qual a escala da variável depenente? Regressão Múltipla Análise conjunta Análise Discriminante Regressão Logística Várias não métricas Várias métricas Qual a escala da variável dependente? Correlação canônica (com variáveis binárias) Várias não métricas Várias métricas Qual a escala das variáveis independentes? Correlação canônica Análise multivariada de variância (MANOVA) Várias métricas Várias não métricas t-Student
  26. 26. Análise Quantitativa de Dados: Multivariada Métodos de dependência Quantas variáveis e relações examinadas? Uma variável dependente e uma relação Equações Estruturais Várias variáveis dependentes e uma relação Várias variáveis dependentes e várias relações Qual a escala da variável dependente? Regressão Múltipla Análise conjunta Análise Discriminante Regressão Logística Várias não métricas Várias métricas Qual a escala da variável dependente? Correlação canônica (com variáveis binárias) Várias não métricas Várias métricas Qual a escala das variáveis independentes? Correlação canônica Análise multivariada de variância (MANOVA) Várias métricas Várias não métricas t-Student
  27. 27. Teste de Hipótese e Verificação <ul><li>Os softwares estatístico fornecem a significância do teste (a) </li></ul><ul><ul><li>a baixo  rejeitar H0 (assumir que H1 é verdadeiro) </li></ul></ul><ul><ul><li>a alto  não rejeitar H0 (assumir que H0 é verdadeiro) </li></ul></ul>Realidade Decisão <ul><li>Verificar </li></ul><ul><ul><li>Normalidade das variáveis </li></ul></ul><ul><ul><li>Curtose (Kurtosis): medida de achatamento e Skewness: medida de (as)simetria </li></ul></ul><ul><ul><li>Homocedasticidade: dispersão constante </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Teste de Levene </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Teste Box´s M </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Linearidade </li></ul></ul>Ho Hi Ho OK Erro tipo II (Poder do teste de Beta) Hi Erro tipo I (significância do teste alfa) OK
  28. 28. <ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Entendimento das quantidades e incertezas de valores medidos; </li></ul></ul><ul><ul><li>Cálculos estatísticos para fornecer um Valor Central e as Medidas de Dispersão (Incertezas, Erros, Desvios); </li></ul></ul><ul><ul><li>Valores Centrais </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Média Aritmética (µ ou ): soma de todos os valores medidos dividida pelo número de valores; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Mediana (Mi) : o valor para o qual 50% dos elementos são menores e 50% dos elementos são maiores; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Moda ou Valor Modal (Mo) : o valor de maior de ocorrência. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Medidas de dispersão : </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Desvio Padrão (dP ou S) : é a média geométrica dos desvios (diferenças) entre cada valor medido e a média aritmética. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Amplitude (R) : a diferença entre o maior e o menor valor encontrado no conjunto de medições </li></ul></ul></ul>
  29. 29. <ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Exemplo: 25 valores de medições de tensão elétrica em volts; </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Variável: Tensão Elétrica; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Entidade: Circuito Elétrico; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Valores: em volts [V]; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Escala de Razão; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Estatística descritiva; </li></ul></ul></ul>2 2 1 5 3 1 2 3 6 2 3 4 7 0 2 5 6 0 1 3 4 0 4 1 1 2 2 1 5 3
  30. 30. <ul><li>Ferramentas Estatísticas: </li></ul><ul><ul><li>Valores calculados para o Exemplo das 25 medições: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Medidas Centrais : </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Média aritmética, µ=(soma dos valores)/(nº de valores) = 68/25=2,72V; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Moda, Mo=1V (5 em 25 = 20%) e 2V (5 em 25 = 20%); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Mediana, Mi=2V. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Medidas de Dispersão : </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Desvio Padrão, dP=1,95V; </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Amplitude, R=7-0=7V. </li></ul></ul></ul>
  31. 31. <ul><ul><ul><li>Intervalo (u-1dP)<u<(u+1dP) = 0,77<2,72<4,67-> 68% (17 em 25); </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Intervalo (u-2dP)<u<(u+2dP) = -1,18<2,72<6,62 ->96% (1 em 25). </li></ul></ul></ul>
  32. 32. <ul><ul><ul><li>Moda, Mo=1V (5 em 25 = 20%) e 2V (5 em 25 = 20%) </li></ul></ul></ul>Valor medido [V] Nº de vezes 0 3 1 5 2 5 3 4 4 3 5 2 6 2 7 1
  33. 34. Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Determinar o objetivo da saída; </li></ul><ul><li>Equipamentos necessários; </li></ul><ul><li>Condições de tempo; </li></ul><ul><li>Roteiro para a coleta de dados; </li></ul><ul><li>N° de amostras e os locais de coletas; </li></ul><ul><li>Rigor na coleta de dados (comparar com outras saídas ou outros trabalhos); </li></ul><ul><li>Anotar TUDO que acontece. </li></ul>
  34. 35. Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Rigor na saída de campo: </li></ul><ul><li>Dados coletados servirão para mostrar a evolução do objeto de estudo em um período de tempo. </li></ul><ul><li>Lembrar: saída de campo será repetida (reprodução do trabalho realizado em campo). </li></ul>Menghini, 2004
  35. 36. Cartilha para pesquisa de campo <ul><li>Rigor na saída de campo: </li></ul><ul><li>Os dados coletados devem ser replicáveis e generalizáveis. </li></ul><ul><li>Escolha de outra área/objeto de estudo (CONTROLE): resultados comparados “situação do objeto de estudo” . </li></ul>Menghini, 2004
  36. 37. Gráficos Técnicas de representação dos dados:
  37. 38. Gráficos <ul><li>Representação dinâmica dos dados das tabelas. </li></ul><ul><li>Eficientes na sinalização de tendências. </li></ul><ul><li>Tabela OU gráfico! </li></ul><ul><li>Se bem construído, substitui dados de difícil compreensão na forma de tabela. </li></ul>
  38. 39. Gráficos <ul><li>Coluna </li></ul><ul><ul><li>Mostra as alterações de dados em um período de tempo ou ilustra comparações entre itens. </li></ul></ul><ul><ul><li>As categorias são organizadas na horizontal e os valores são distribuídos na vertical, para enfatizar as variações ao longo do tempo. </li></ul></ul><ul><li>Barras </li></ul><ul><ul><li>Ilustra comparações entre itens individuais. </li></ul></ul><ul><ul><li>As categorias são organizadas na vertical e os valores na horizontal para enfocar valores de comparação e dar menos ênfase ao tempo. </li></ul></ul>
  39. 40. Gráficos
  40. 41. Gráficos <ul><li>Pizza </li></ul><ul><ul><li>Mostra o tamanho proporcional de itens que constituem uma série de dados para a soma dos itens. </li></ul></ul><ul><ul><li>Mostra somente uma única série de dados, sendo útil quando você deseja dar ênfase a um elemento importante. </li></ul></ul>http://www.fenaseg.org.br/
  41. 42. Gráficos <ul><li>Rosca </li></ul><ul><ul><li>Também mostra o relacionamento das partes com o todo, mas pode conter mais de uma série de dados. </li></ul></ul><ul><ul><li>Cada anel do gráfico de rosca representa uma série de dados. </li></ul></ul>http://office.microsoft.com /
  42. 43. Gráficos <ul><li>Linha </li></ul><ul><ul><li>Mostra evolução, ou tendências, nos dados em intervalos iguais. </li></ul></ul>http://msdn.microsoft.com
  43. 44. Gráficos <ul><li>Dispersão XY </li></ul><ul><ul><li>Mostra a relação existente entre os valores numéricos em várias séries de dados ou plota dois grupos de números como uma série de coordenadas xy. </li></ul></ul><ul><ul><li>- intervalos irregulares ou clusters de dados. </li></ul></ul><ul><ul><li>- valores x em uma linha ou coluna e insira valores y nas linhas ou colunas adjacentes. </li></ul></ul>http://office.microsoft.com
  44. 45. Gráficos <ul><li>Bolhas </li></ul><ul><ul><li>Tipo de gráfico xy (dispersão). </li></ul></ul><ul><ul><li>O tamanho do marcador indica o valor de uma terceira variável. </li></ul></ul><ul><ul><li>Inserir valores de x em uma linha ou coluna e os valores de y e os tamanhos das bolhas correspondentes nas linhas ou colunas adjacentes. </li></ul></ul>http://guiadoexcel.com.br
  45. 46. Gráficos <ul><li>Radar </li></ul><ul><ul><li>Compara os valores agregados de várias séries de dados. </li></ul></ul>O gráfico  Radar  posiciona a Empresa, ou o setor produtivo, em relação aos padrões de excelência propostos pela ME, em termos de práticas e performances. http://www.deps.ufsc.br
  46. 47. Gráficos <ul><li>Superfície </li></ul><ul><ul><li>Útil para localizar combinações vantajosas entre dois conjuntos de dados. </li></ul></ul><ul><ul><li>Como em um mapa topográfico, as cores e os padrões indicam áreas que estão no mesmo intervalo de valores. </li></ul></ul>http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0100-69162007000100001&script=sci_arttext
  47. 48. Gráficos <ul><li>Cone, cilindro e pirâmide </li></ul><ul><ul><li>Os marcadores nestas formas podem dar um efeito especial aos gráficos de colunas e de barras 3D. </li></ul></ul>
  48. 49. Gráficos <ul><li>Área </li></ul><ul><ul><li>Enfatiza a dimensão das mudanças ao longo do tempo. Exibe a soma dos valores plotados. </li></ul></ul><ul><ul><li>Mostra o relacionamento das partes com um todo. </li></ul></ul>http://area3.updateordie.com/
  49. 50. Tabelas e Quadros Técnicas de representação dos dados:
  50. 51. Tabelas <ul><li>Completa para ser entendida sem consulta ao texto. </li></ul><ul><li>Somente dados necessários. </li></ul><ul><li>Simples e objetiva. </li></ul><ul><li>Dados ordenados logicamente. </li></ul><ul><li>Dados, unidades e símbolos </li></ul><ul><li>consistentes com o texto. </li></ul>P.M. CERQUEIRA, “Avaliação da farinha de semente de abóbora no trato intestinal e no metabolismo glicídico e lipídico em ratos”. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro; 2006.
  51. 52. Quadros <ul><li>Arranjo predominante de palavras com ou sem indicação de dados numéricos. </li></ul><ul><li>É diferente da tabela, pois tem teor esquemático e descritivo. </li></ul><ul><li>Traços verticais na separação das casas. </li></ul>http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-12902009000400018
  52. 53. <ul><li>Caso 1: </li></ul><ul><ul><li>“ Programa de Comparação Interlaboratorial”; </li></ul></ul><ul><ul><li>Temperaturas das partes [ºC] e Potência Dissipada [W]; </li></ul></ul><ul><ul><li>Disjuntores termomagnéticos In=32A; </li></ul></ul><ul><ul><li>Coordenação IEE-USP (2008); </li></ul></ul><ul><ul><li> </li></ul></ul>
  53. 54. <ul><li>Caso 1: </li></ul><ul><ul><li>Interpretação dos resultados: “Método Z-escore” </li></ul></ul><ul><ul><li> </li></ul></ul><ul><ul><li>x é um resultado de ensaio obtido pelo participante; </li></ul></ul><ul><ul><li> é uma estimativa do valor real </li></ul></ul><ul><ul><li>é uma estimativa da variabilidade </li></ul></ul><ul><ul><li>Desempenho Satisfatório </li></ul></ul><ul><ul><li>Desempenho Questionável </li></ul></ul><ul><ul><li>Desempenho Insatisfatório </li></ul></ul>
  54. 55. <ul><li>Caso 1 : </li></ul>Laboratórios Amostra 1 Amostra 2 Z-escore Dentro Entre 1 3,66 3,28 0,000 0,000 2 3,87 3,45 -0,201 1,139 3 4,01 3,38 -1,253 1,349 4 3,51 3,36 1,148 -0,210 5 3,30 3,30 1,905 -1,019 Valor central 3,660 3,360 Dispersão 0,266 0,059
  55. 56. <ul><li>Caso 1 : </li></ul>Laboratórios Amostra 1 Amostra 2 Z-escore Dentro Entre 1 21,8 21,3 -0,934 -0,374 2 17,6 18,4 0,415 -1,179 3 31,1 30,3 -1,245 1,700 4 22,3 24,1 1,453 0,000 5 27,3 27,7 0,000 0,975 Valor central 22,300 24,100 Dispersão 4,077 4,744
  56. 57. <ul><li>Caso 2: </li></ul><ul><ul><li>É parte de tese de doutorado em desenvolvimento no PPGE-USP sobre linhas elétricas pré-fabricadas; </li></ul></ul><ul><ul><li>Determinação de Queda de Tensão concentrada dV [V/A.100m] e Impedância (Z) [mΩ/m] e medições de Potencia Ativa [W], Corrente [A] e Tensão [V] elétricas; </li></ul></ul><ul><ul><li>IEE-USP (2010). </li></ul></ul>
  57. 58. <ul><li>Caso 2 : </li></ul>Medição nº / Tipo de circuito Queda de tensão U95 [V/A.100m] +/- 1 / 3 fases 0,0059 13% 2 / 3 fases 0,0059 14% 3 / 3 fases 0,0059 14% 4 / 3 fases 0,0059 25% 5 / 1 fase 0,0058 71% 6 / 1 fase 0,0058 71% 7 / 1 fase 0,0058 71% 8 / 1 fase 0,0060 63%
  58. 59. Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><li>Landscape Pattern Analysis – Análise dos Padrões da Paisagem </li></ul><ul><li>Relacionar padrões espaciais à processos ecológicos, em diferentes escalas. </li></ul><ul><li>Problemas: dificuldades de quantificação e entendimento da relação padrões e processos e da análise dos Padrões da Paisagem como um todo. </li></ul>
  59. 60. Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><ul><li>Fortin (2003): 4 fases para o desenvolvimento metodológico da pesquisa: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fase introdutória “key papers” descrevendo nova metodologia </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fase de teste com muitos estudos testando a metodologia </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fase da “critical review” com indicações das limitações, repensando os propósitos fundamentais, premissas e formulações. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Fase da padronização com métodos mais efetivos (“normais”) </li></ul></ul></ul>
  60. 61. <ul><ul><li>Componentes quantificáveis via LPA com mapas categóricos </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Composição </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Métricas de Composição não consideram a organização espacial dos elementos (embora arranjos espaciais sempre existam). </li></ul></ul><ul><ul><li>São medidas que dão informações sobre as propriedades das “Classes temáticas” - que facilitar o entendimento dos sistemas. </li></ul></ul>Caso 3 – Ecologia de Paisagens
  61. 62. Caso 3 – Ecologia de Paisagens
  62. 63. Caso 3 – Ecologia de Paisagens
  63. 64. Caso 3 – Ecologia de Paisagens
  64. 65. Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><li>As métricas descritivas de COMPOSIÇÃO, quando analisadas isoladamente, podem sugerir interpretações dúbias... </li></ul>
  65. 66. Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><ul><li>Componentes quantificáveis via LPA com mapas categóricos </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Configuração </li></ul></ul></ul><ul><li>Métricas de “ Configuração ” ou de “arranjo espacial” consideram a organização ou disposição dos elementos no espaço. </li></ul>
  66. 67. Caso 3 – Ecologia de Paisagens <ul><ul><li>Componentes quantificáveis via LPA com mapas categóricos </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Configuração </li></ul></ul></ul>
  67. 68. Caso 3 – Carta Regional de Fragmentos Florestais
  68. 69. Caso 3 – Rodoanel <ul><li>Como definir o recorte a ser utilizado para execução das métricas? </li></ul><ul><li>Nas margens: </li></ul><ul><ul><li>ausência de informações </li></ul></ul><ul><ul><li>distorção dos resultados </li></ul></ul>
  69. 70. Caso 3 - Rodoanel
  70. 71. Caso 3 - Rodoanel
  71. 72. Caso 3 - Rodoanel
  72. 73. Caso 3 - Rodoanel
  73. 74. Caso 4 <ul><li>Avaliação da toxicidade de amostras de água de chuva a organismos aquáticos </li></ul><ul><ul><li>Poluentes lançados na atmosfera (observação do fenômeno) </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Reagem, são transportados, são depositados (apoio teórico) </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><ul><li>Deposição úmida (chuva) causa toxicidade à organismos aquáticos (hipótese) </li></ul></ul></ul></ul><ul><li>Métodos utilizados </li></ul><ul><ul><li>Coleta das amostras de água de chuva </li></ul></ul><ul><ul><li>Ensaios ecotoxicológicos (4 organismos aquáticos diferentes: D. similis, C. dubia, P. subcaptata e V. fischeri ) – padronizados </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Testa as amostras e compara com o grupo controle </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Surge como resposta à insuficiência das análises químicas </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Análises físico-químicas: pH, condutividade, dureza </li></ul></ul><ul><ul><li>Análises químicas: cromatografia iônica </li></ul></ul>
  74. 75. Caso 4 - Resultados
  75. 76. CI – combustíveis combustíveis/ decomposição de MO construção/poeira Descrição estatística de pH (unidades), cond.(µS/cm) e concentrações iônicas (µmol/L) Variável N Média aritmética (±dp) Mediana Mínimo Máximo MPV   pH 26 6,00 5,97 4,81 7,70 5,45 Cond. 22 12,54 (±7,68) 10,73 5,68 41,6 9,80   F - 21 1,15 (±1,03) 0,79 0,26 4,80 0,98   Glic - 5 1,78 (±1,38) 2,27 0,06 3,29 1,85   Acet - 5 13,19 (±3,65) 13,37 9,47 16,93 12,45   Form - 3 0,85 (±0,40) 0,17 0,14 0,85 0,33   Cl - 22 12,30 (±8,87) 9,90 3,64 33,54 11,75   NO 3 - 22 22,46 (±22,11) 17,74 2,91 113,61 19,48   PO 4 3- 1 4,64   SO 4 2- 22 11,65 (±6,82) 11,11 3,69 32,56 11,3   Ox 2- 3 6,84 (±2,04) 7,59 4,54 8,41 7,03   Na + 21 13,41 (±19,25) 8,21 1,84 92,02 9,66   NH 4 + 21 25,85 (±14,87) 21,40 5,44 58,62 26,73   K + 20 6,24 (±4,40) 4,36 1,63 19,1 5,11   Ca 2+ 21 13,10 (±11,85) 10,53 3,40 49,53 12,01   Mg 2+ 15 4,20 (±4,28) 3,05 0,75 18,01 2,5  
  76. 77. CE 50 média: 75,35% Ensaios de Toxicidade Aguda D. similis
  77. 78. V. fischeri Verão 07/08 Inverno 08 Verão 08/09 Amostras Γ Resultado SP2 -0,073 NT SP3 -0,020 NT SP4 0,272 IT SP5 0,418 IT SP6 0,349 IT SP7 0,363 IT SP8 0,434 IT SP9 0,485 IT SP10 0,360 IT SP11 0,170 NT SP13 0,742 IT SP14 0,206 IT SP15 0,196 IT SP17 0,136 NT SP18 0,688 IT SP19 0,138 NT SP20 0,412 IT SP21 0,646 IT SP22 0,501 IT SP23 0,894 IT SP24 0,533 IT SP25 0,264 IT SP26 0,645 IT SP27 0,214 IT
  78. 79. Ensaios de Toxicidade Crônica C. dubia Verão 07/08 Inverno 08 Verão 08/09 * Efeito agudo qualitativo Amostra N° de neonatas (chuva) N° de neonatas (controle) Resultado SP2 0* 52 Tóxica SP4 0* 84 Tóxica SP5 0* 84 Tóxica SP6 0* 114 Tóxica SP8 0* 159 Tóxica SP11 0* 168 Tóxica SP14 24* 128 Tóxica SP15 2* 126 Tóxica SP17 8* 64 Tóxica SP18 25* 245 Tóxica SP19 0* 85 Tóxica SP20 0* 115 Tóxica SP21 0* 140 Tóxica SP22 0* 107 Tóxica SP24 0* 169 Tóxica SP25 0* 133 Tóxica SP26 0* 133 Tóxica SP27 0* 147 Tóxica
  79. 80. Caso 4 - Discussão <ul><li>Comparar resultados com estudos feitos anteriormente </li></ul><ul><li>dificuldade, pois não há muitos </li></ul><ul><li>Tentar explicar as relações observadas entre as variáveis </li></ul>
  80. 81. Caso 4 - Conclusões <ul><li>Muito cuidado! </li></ul><ul><ul><li>Responder a pergunta de pesquisa e confirmar ou refutar a hipótese </li></ul></ul><ul><ul><li>Extrapolação e generalização </li></ul></ul><ul><ul><li>Amostras ambientais são misturas complexas (dificuldade de achar a causa da toxicidade) – usar métodos adequados, se o objetivo for descobrir a causa da toxicidade. </li></ul></ul>
  81. 82. Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Hahn, C. M., Oliveira, R.G. </li></ul><ul><li>Valoração econômica do meio ambiente e políticas públicas </li></ul><ul><li> – o estudo dos termos de ajustamento de conduta. </li></ul><ul><li>Objetivos: </li></ul><ul><li>Avaliar se o TAC pode ser considerado um vetor de valoração ou de mudança nas práticas vigentes no Sistema Estadual de Meio Ambiente. </li></ul><ul><li>Verificar se a valoração pode ser considerada um instrumento de sustentabilidade. </li></ul>
  82. 83. Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Rosangela Calado da Costa e Célia Regina Tomiko Futemma </li></ul><ul><li>A decisão de participar de projetos de conservação ambiental: </li></ul><ul><li>O caso dos assentados do Ribeirão Bonito - Teodoro Sampaio SP. </li></ul><ul><li>Objetivo: </li></ul><ul><li>Identificação de fatores que influenciam na tomada de decisão de populações rurais em participar de projetos de conservação ambiental. </li></ul>
  83. 84. Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Mesmo se tratando de um estudo de caso, para análise dos resultados foi criado um banco de dados, o qual recebeu tratamentos estatísticos descritivos e inferenciais. </li></ul>
  84. 85. Exemplos de pesquisas do PROCAM <ul><li>Luiza Helena Lopes Ribeiro e Ana Lúcia Brandimarte </li></ul><ul><li>A eutrofização na formação do reservatório da Usina Hidrelétrica de Salto Caxias PR: </li></ul><ul><li>uma análise com vistas ao gerenciamento sustentável. </li></ul><ul><li>Identificar alterações limnológicas </li></ul><ul><li>e mudanças no estado trófico ocorridas </li></ul><ul><li>entre as fases de pré e pós enchimento </li></ul><ul><li>de um reservatório. </li></ul>
  85. 86. Exemplos de pesquisas do PROCAM
  86. 87. Referências bibliográficas <ul><li>Bussab, W.O. & Morettin, P. A., Estatística Básica, SP; Ed. Saraiva, 2002. </li></ul><ul><li>Fortin, M. 2003. O processo de investigação: da concepção à realização. 3ª. Edição. Loures: Lusociência. </li></ul><ul><li>Haddad, Nagib. Metodologia de estudos em ciências da saúde, como planejar, analisar e apresentar um trabalho científico. SP, Roca, 2004. </li></ul><ul><li>Kotz, S., Johnson, N.L. Breakthroughs in Statistics , Vols I,II,III;1992,1992,1997. </li></ul><ul><li>Lakatos, Eva; Maria Marconi, Marina de A. Metodologia Científica. SP, Atlas, 2007. </li></ul><ul><li>Mantovani, W. (org.), Caminhos de uma Ciência Ambiental . São Paulo, Annablume, 2005. </li></ul><ul><li>Pallant J., Apresentação sobre Quantitative research methods . School of Rural Health, University of Melbourne. </li></ul><ul><li>Stigler, Stephen M. The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900 . [S.l.]: Belknap Press/Harvard University Press, 1990. </li></ul><ul><li>Valentim, Oséias Faustino. O Brasil e o Positivismo. Rio de Janeiro: Publit, 2010. </li></ul>

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