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MBA em Gestão de Empreendimentos Turísticos

MBA em Gestão de Empreendimentos Turísticos. Estatística Aplicada ao Turismo. PROF. DR. OSIRIS MARQUES. Formação Profissional.

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Presentation Transcript


  1. MBA em Gestão de Empreendimentos Turísticos Estatística Aplicada ao Turismo PROF. DR. OSIRIS MARQUES

  2. Formação Profissional Graduado e Mestre em economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF). Doutor em economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro com doutorado sanduíche pela Universidade de Leeds, na Inglaterra. Professor Adjunto da Universidade Federal Fluminense. Professor da Pós-Graduação em Gestão de Negócios da Universidade Federal Fluminense. Professor da Pós-Graduação em Controladoria e Finanças da Universidade Federal Fluminense.

  3. Programa da Disciplina • 21/07/2012 – 1ª aula: Introdução à estatística. Distribuição de Freqüência. •  21/07/2012 – 2ª aula: Medidas de Tendência Central (Média, Mediana e Moda) e Dispersão • 04/08/2012 – 3ª aula: Medidas de relação (covariância e correlação linear e ordinal) • 04/08/2012 – 4ª aula:   Principais Fontes Estatísticas do Setor Turístico.

  4. Avaliação • A avaliaçãoseráfeitadaseguinte forma: • Listas de exercíciosrelativa a cada aula • 100% daavaliação

  5. Bibliografia Sugerida • Estatística – Teoria e Aplicações – Levine e outros – Editora LTC • EstatísticaBásica – Bussab e Morettin – EditoraSaraiva • EstatísticaBásicapara o Curso de Turismo – Tiboni – Ed. Atlas • Tabelas de Estatística – Silva e outros - Editora Atlas • Introdução à MetodologiadaPesquisaemTurismo – OMT – Ed. Roca.

  6. Aula 1 Introdução à análise estatística. Distribuição de Freqüência.

  7. Definição de Estatística Ciência que trata do delineamento, colheita, organização, sumarização, apresentação e análise de dados, bem como, na obtenção de conclusões válidas e tomada de decisões em diversos campos do conhecimento, tais como, engenharias, saúde, biologia, farmácia, biofísica, Finanças e Turismo.

  8. Estatística Descritiva vs Inferencial • Estatística Descritiva: é o ramo da estatística que coleta, sintetiza e apresenta dados, com o intuito de sumariar e descrever os atributos mais proeminentes aos dados. • Estatística Inferencial: é o ramo da estatística que utiliza dados de amostras para tirar conclusões sobre uma população inteira. Ou, de outro modo, é um conjunto de técnicasque objetiva caracterizar (ou inferir sobre) uma população a partir de uma parte dela (a amostra).

  9. Alguns Conceitos da Estatística • Variável: corresponde a uma característica de um item ou de um indivíduo; • População: consiste em todos os itens ou indivíduos em relação aos quais você deseja tirar uma conclusão; • Amostra: corresponde à parcela da população slecionada para análise; • Parâmetro: é uma medida numérica que descreve uma característica da população • Estatísticas ou medida amostral: é uma medida númérica que descreve uma característica da amostra

  10. Alguns Conceitos da Estatística • x (média) • s(desvio padrão) • r (coeficiente de correlação) • μ(média), • σ (desvio padrão) • ρ(coeficiente de correlação) ESTATÍSTICAS PARÂMETROS AMOSTRA POPULAÇÃO

  11. Alguns Conceitos da Estatística Como inferir sobre características da população a partir das características da amostra? Exemplo: Como sabemos, a Alemanha é uma das grandes nações demandantes de turismo e onde o poder aquisitivo do cliente potencial é muito elevado. Essa afirmação não pode se referir ao comportamento de absolutamente todos os alemães. É por isso que se deve centrar o estudo em uma parte da população-alvo, denominado amostra, e não de todo o conjunto do povo alemão.

  12. Alguns Conceitos da Estatística Neste caso, a amostra poderia ser definida como composta de turistas alemães que visitaram um determinado destino turístico nos últimos 10 anos. A partir daí, poder-se-iam determinar as regularidades estatísticas dos visitantes alemães no destino considerado e tentar inferir o comportamento do turista alemão relacionados com o destino, objeto de estudo

  13. Alguns Conceitos da Estatística no Turismo • Indivíduos: cada um dos elementos que forma a população. Os indivíduos podem ser: • Pessoas físicas → hóspede de um hotel • Pessoas jurídicas → uma empresa hoteleira • Unidades familiares → famílias alemães • Grupos → aposentados, congressistas • Partes do negócio turístico → departamento comercial

  14. Alguns Conceitos da Estatística no Turismo • Variáveis: características que se observam nos indivíduos e que são suscetíveis a valores numéricos Exemplo: idade do entrevistado, gastos realizados em hotéis e restaurantes, tamanho da família, frequência de viagens, entre outros • Atributos: quando a característica observada não é suscetível de tomar valores numéricos. Nesse caso, diz-se que tomam modalidades. Exemplo: sexo dos entrevistados – duas modalidades; meio de transporte ao destino – várias modalidades(terrestre, aquático, etc); grau de instrução – diferentes modalidades que podem se categorizar.

  15. Alguns Conceitos da Estatística no Turismo • Dados: valores que assumem as variáveis na amostra. → As fontes de dados a serem coletados podem ser primárias ou secundárias. Quando o coletor de dados é a pessoa que está utilizando os dados para fins de análise, a fonte é primária. Caso contrário, a fonte é secundária.

  16. Tipos de Variáveis Tipo de Variável Tipo de Pergunta Respostas Qualitativa (Categórica ou atributo) Fez alguma viagem de cruzeiro no último ano? Sim □ Não □ Quantas viagens você fez esse ano? Discreta ______ Número Quantitativa (numérica) Qual o seu gasto médio com alimentação em cada viagem? _____ Valor Contínua

  17. Tipos de Variáveis • Variáveis qualitativas (categóricas) apresentam valores que somente podem ser posicionados em categorias, como “sim” e “não”; • Variáveis quantitativas (numéricas) apresentam valores que representam quantidades. Podem ser discretas, no caso de serem geradas por um processo de contagem, ou contínuas, no caso de serem geradas por um processo de mensuração

  18. Distribuição de Freqüência

  19. Distribuição de FreqüênciaDefinições Básicas • Frequência: é a quantidade de vezesque um mesmo valor de um dado é repetido; • Dados Brutos: sãoos dados originaisqueaindanãoforamnumericamenteorganizadosapós a coleta; • Rol: é a ordenação dos valoresobtidosemordemcrescenteoudescrente de grandezanuméricaouqualitativa.

  20. Dados Brutos Faixa etária de crianças de um acampamento X Dificultaestabeleceremtorno de qual valor tendem a se concentrar as idades das crianças, ouaindaque se encontramacimaouabaixo de determinadaidade.

  21. Rol Dados organizados

  22. Frequência

  23. Elementos de uma distribuição de Frequência • Classes: caso as colunasdatabela de distribuiçao de frequênciacontenhammuitosvaloreselencados, podemosreduzir a quantidadedessesvaloreselencadosagrupando-osemintervalos. • Essesagrupamentos de valores num intervalo de abragênciasãochamados de classes

  24. Classes

  25. Limites de classe • Limite inferior (li): o númeromenor é o limite inferior daclasse (4l-6) emque l1 = 4. • Limite superior (Li): o númeromaior é o limite superior daclasse (4l-6) emque L1 = 6. • l- : estesimboloestabeleceinclusão e exclusãoparaosvaloreslimites de um dado intervalo de classe. Ex: • 4 l- 6 = indicainclusão do limite inferior (4) e exclusão do limite superior (6).

  26. Amplitude de classes (hi) • A amplitude de um intervalo de classe (hi) é a diferença entre o limite superior e inferior de umaclasse: hi = Li – li h1 = 6 – 4 = 2 anos; h2 = 8 – 6 = 2 anos; h3 = 10 – 8 = 2 anos; h4 = 12 – 10 = 2 anos; h5 =14 – 12 = 2 anos; h6 =16 – 14 = 2 anos;

  27. Ponto médio de uma classe (xi) • Ponto médio de umaclasse (xi) é o pontoque , porsituar-se numaposiçãomédiadadistribuição de valores do intervalo de classe, divide o intervaloemduaspartesiguais. Xi = (li+ Li)/2 Ponto médiodaprimeiraclasse: x1 = (4+6)/2 = 5.

  28. Tipos de Frequência • Frequência simples ou absoluta (fi): é o número de observações de um valor individual (ou de uma classe). Frequência Simples ou Absoluta

  29. Frequência relativa (fr): representa a proporção de observações de um valor (ou de uma classe) em relação ao número total de observações, o que facilita a observação. Fr = fi/∑fi *100 Fr2= (7/37)*100 = 18,9% estaclasserepresenta 18,9% do número total de observaçoes

  30. Frequência acumulada (Fi): é a soma de todas as frequências abaixo do limite superior de uma classe considerada. F4 = f1 + f2 + f3 + f4 = 4 + 7 + 8 + 7 = 26 F4 =26 Existem 26 crianças abaixo de 12 anos.

  31. Frequência relativa acumulada (Fri): é a soma de todas as frequências relativas abaixo do limite superior de uma classe considerada. F4 = f1 + f2 + f3 + f4 = 10,8%+18,9%+21,6%+18,9%= 70,2% F4 = 70,2% Quer dizer que 70,2% das crianças tem menos de 12 anos.

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