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ESTATÍSTICA E PESQUISA IMOBILIÁRIA. Prof.ª Dra. Sandra Maria Simonelli simonelli@cesumar.br. CORRELAÇÃO e REGRESSÃO LINEAR. OBJETIVO: Estudar a relação entre duas variáveis quantitativas. Variáveis quantitativas contínuas são aquelas que podem ser medidas.
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ESTATÍSTICA E PESQUISA IMOBILIÁRIA Prof.ª Dra. Sandra Maria Simonelli simonelli@cesumar.br
OBJETIVO: • Estudar a relação entre duas variáveis quantitativas. • Variáveis quantitativas contínuas são aquelas que podem ser medidas. • Suponha que se está interessado em medir a associação entre estas duas variáveis.
Como verificar esta associação? • a) Quantificando a força dessa relação: CORRELAÇÃO. • b) Explicitando a forma dessa relação: REGRESSÃO.
TIPOS • CORRELAÇÕES POSITIVAS. • CORRELAÇÕES NEGATIVAS. • CORRELAÇÕES NULAS OU NÃO LINEARES.
Supondo duas variáveis: x e y • Se as variáveis crescem no mesmo sentido, isto é, se quando X cresce, Y em média também cresce, diz-se que as duas variáveis têm CORRELAÇÃO POSITIVA.
As variáveis X e Y variam em sentidos contrários, isto é, se quando X cresce, Y em média decresce, diz-se que as duas variáveis têm CORRELAÇÃO NEGATIVA.
Quantificação • O coeficiente de correlação pode variar de: -1--------0: Quanto mais perto de -1 mais forte é a associação. 0----------1: Quanto mais perto de 1 mais forte é a associação. Quanto mais perto de 0 em ambos os lados, mais fraca é a associação.
CORRELAÇÃO assume um valor 1, diz-se que as duas variáveis têm correlação perfeita positiva. • CORRELAÇÃO assumir o valor -1, diz-se que as duas variáveis têm correlação perfeita negativa. • CORRELAÇÃO assume o valor zero (0), não existe correlação (a correlação é nula).
Coeficiente de Correlação • Existe uma medida para o grau de correlação entre duas variáveis. • Essa medida é o coeficiente de correlação de Pearson, que se representa por r:
Quanto mais próxima da unidade, mais forte é a correlação entre as duas variáveis. Exemplo: uma correlação igual a 0,30 é mais fraca que uma correlação de -0,90. • Levar em consideração os valores absolutos. • O sinal é a evidência do sentido em que caminham as duas variáveis.
Para demonstrar a técnica, vamos adotar um conjunto extremamente simples de dados. Conjunto de informações sobre terrenos, tal como o seguinte :
rxy = 0,69 Observem: • Correlação positiva é forte. Por que??? Forte porque a correlação foi de 69%, PRÓXIMA DE 100% Positiva: então pode-se dizer que á medida que a área aumenta o preço também aumenta. Ou então, se a área diminui o preço também diminui.
Ou seja: o sentido das duas variáveis é direto. Isto caracteriza uma associação positiva entre as duas características. Caso fosse negativa diríamos: se uma variável aumenta a outra diminui. O sentido das duas variáveis seria inverso. VEJAM O EXEMPLO SEGUINTE:
rxy = - 0,53 • Observem: • Correlação negativa e mediana. • Por que??? • Mediana porque a correlação foi de 53,5% • Negativa: então pode-se dizer que á medida que a idade aumenta o preço diminui.
Tal como a análise de correlação,a regressão linear simples é uma técnica usada para explorar a natureza da relação entre duas variáveis aleatórias contínuas. • A regressão nos possibilita investigar a mudança em uma variável, chamada resposta (y), correspondente à mudança na outra, conhecida como variável explicativa (x)
A análise de correlação não faz essa distinção; as duas variáveis envolvidas são tratadas simetricamente. • O objetivo da análise de regressão é prever ou estimar o valor da variável resposta associada com um valor fixo da variável explicativa.
Reta de regressão – variação dos dados da variável resposta (y) em função da variável explicativa (x) • Qual a equação de uma reta? y = a + bx
b (coeficiente de regressão). • a (constante). • O valor de b da a inclinação da reta • a fornece o ponto onde a reta corta o eixo das ordenadas,ou seja,corta o eixo Y.
b = 0,056 a = 17,54 Equações: Escolhidos alguns valores de x
GRÁFICO DE DISPERSÃO Se a área aumenta, aumenta também o preço.
Qual seria o preço previsto de um imóvel com 685 m2?? Y = 17,54 + 0,056 x 685 = 55,9 mil reais
b = -0,79 • a = 46,14 y = 46,14 +(-0,79x) Trabalhando com alguns x y = 46,14 -0,79 x 3 = 43,77 y = 46,14 -0,79 x 10 = 38,24 y = 46,14 -0,79 x 15 = 34,29 y = 46,14 -0,79 x 18 = 31,92 y = 46,14 -0,79 x 28 = 24,02
Conclusões • A estatística é uma ferramenta valiosa quando sabemos usá-la. • Ter conhecimento básico é fundamental para qualquer pesquisa em qualquer área.
O uso correto da estatística pode contribuir para o progresso de uma empresa. • É importante ter consciência que o uso de um programa para desenvolvimento de gráficos, medidas resumo e outros testes utilizados na estatística é necessário.
CONSIDERAÇÕES NA ELABORAÇÃO DE PESQUISAS DE MERCADO Seja para a abertura ou expansão de um negócio, a primeira providência que um empreendedor deve tomar é desenvolver uma análise de mercado
Pesquisa de mercado - ferramenta certa: • conhecer melhor os consumidores • identificar a estrutura da concorrência e assim, obter informações que possam orientar não só a formulação de um plano de marketing mas também a tomada de decisões.
Pesquisa de mercado - melhor e mais confiável ferramenta para obtenção de informações representativas sobre determinado público alvo Além de permitir o teste de novas hipóteses, conceitos ou produtos, a pesquisa de mercado auxilia na identificação de problemas e oportunidades e ajuda a traçar perfis de consumidores e mercado.
Pesquisa de mercado Método de coleta de informações de pessoas, seus sentimentos, motivações, planos etc., que responde a uma ou mais perguntas do pesquisador.
EXEMPLOS Interesse em saber de certo grupo de locatários de móveis em adquirir casas pré- moldadas Perfil das pessoas que procuram casas para alugar ( renda média, tamanho da família, tempo de locação etc.).
Outro exemplo Satisfação do cliente SABER O QUE O CLIENTE DESEJA, INTERAGINDO COM SUAS OPINIÕES, SUGESTÕES, RECLAMAÇÕES.
A Pesquisa de Mercado é uma ferramenta importante para obter informações valiosas sobre o mercado em que atua ou pretende atuar. • Quanto maior o conhecimento sobre o mercado, clientes, fornecedores, concorrentes, melhor será o desempenho do negócio.
testes de novos produtos, • identificação de mudanças de hábitos e comportamentos, • reformulação de produtos atuais, • posição do produto e da empresa com relação à concorrência,