Editor: Airton J. Camilotti Jr
Colaboradores: Danilo Burko, Guilherme Garrido, Larrisa Fabri, Luiz Brandão, Oquesana Silva.
Objetivos[]
- Conceituar estatística e seus comportamentos fundamentais;
- Organizar os dados de forma que possibilitem o fornecimento de respostas ao problema proposto;
- Identificar as bases do gerenciamento de dados em pesquisa;
- Caracterizar os requisitos básicos à apropriada coleta de dados;
- Reconhecer o papel da informática computacional no apoio básico a pesquisa;
Estatística[]
O conceito de estatística se define como sendo técnicas destinadas ao estudo quantitativo de fenômenos coletivos e empiricamente observáveis. Ela é necessária para:
- Descrever as características da população em estudo;
- Firmar as conclusões mais possíveis, com base em quantidade limitada de dados;
- Fazer uma diferenciação das reais diferenças e as ocorridas as acaso;
- Extrapolar conclusões da amostra para a população;
Os cálculos estatísticos podem fazer:[]
- Estimativa estatística: processo em que uma amostra é selecionada, mede-se as estatísticas nescessárias, como por exemplo, a altura média e o desvio padrão da amostra. Então é feita uma inferência, ou seja, um processo de generalização, dizendo que a partir da média da amostra será possível concluir que ela será a média da população. Em outras palavras, com os dados da amostra tira-se conclusões da população.
- Teste de hipótese: é o procedimento ou regra de decisão que nos possibilita decidir por amostras que atendem as especificações ou aquelas que não atendem as especifícações com base a informação contida na amostra.
- Modelagem estatística: avalia em que proporção os dados experimentais irão se ajustar a um modelo matemático.
Variável[]
É a característica de interesse que é medida em cada elemento da amostra ou população. Como o nome diz, seus valores variam de elemento para elemento. As variáveis podem ter valores numéricos ou não numéricos.
Tipos de variáveis:[]
- Qualitativa: são as características que não possuem valores quantitativos mas são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos indivíduos. Podem ser nominais ou ordinais.
- Nominais: não há uma hierarquização entre as categorias. Ex: sexo e cor dos olhos.
- Ordinais: existe uma hierarquização entre as categorias. Ex: escolaridade (1o, 2o ou 3o grau), estágio da doença ( inicial, intermediário ou terminal).
- Quantitativa: são as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos que fazem sentido. Podem ser contínuas ou discretas.
- Contínuas: características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua, para as quais valores fracionais fazem sentido. Usualmente devem ser medidas através de um instrumento. Ex: peso (balança), altura (régua), tempo (relógio).
- Discretas: características mensuráveis que podem assumir apenas um número finito ou infinito contável de valores e assim somente fazem sentido valores inteiros. Geralmente são o resultado de contagens. Ex: número de filhos, número de cigarros fumados por dia.
Quando os cálculos estatísticos não podem nos ajudar []
- Quando a população alvo é mais diversa do que aquela da qual foi extraída a amostra;
- As medidas foram realizadas ou registradas incorretamente;
- Quando a variável medida é apenas representante da variável que me interessa;
- Quando necessito combinar uma série de medidas para chegar a uma conclusão geral;
População x Amostra[]
- População: conjunto de todos os indivíduos que possuem pelo menos uma característica em comum, a população é o conjunto universo, podendo ser finita ou infinita.
- Amostra: subconjunto da população de estudo.
Tipos de amostra:[]
- Amostra de conveniência: o pesquisador seleciona membros da população mais acessíveis. Ex: baixo custo, logística mais simples.
- Amostra probabilística: é aquela em que cada elemento da população tem uma chance conhecida e diferente de zero de ser selecionado para compor a amostra. É considerada o padrão ouro para a garantia da generalização. Pode ser de quatro tipos:
- Amostra aleatória simples: todos os indivíduos da população tem a mesma probabilidade de serem selecionados.
- Amostra aleatória estratificada: divide-se a população em subgrupos por características e seleciona-se aleatoriamente os grupos em vez dos indivíduos.
- Amostra sistemática: a seleção é feita por uma regra ou um teste padrão aplicado a população.
- Amostra por conglomerados: a população é dividida em grupos mutualmente excludentes e o pesquisador sorteia uma amostra de grupos para serem entrevistadas.
Referências Bibliográficas[]
http://www.leg.ufpr.br/~silvia/CE055/node8.html
Links Relacionados[]