ESTATÍSTICA

1. ESTATÍSTICA Professora : Adriane Guarienti

2. Introdução Por causa da enxurrada de dados coletados, referentes a todas as particularidades de negócios, o uso de técnicas estatísticas tornou-se uma ferramenta indispensável, hoje em dia.

3. “Uma amostragem representativa conseguirá a melhor descrição possível de uma população, apesar de se pesquisar apenas parte dela. Contudo, ela depende da possibilidade de um referencial de amostragem, de uma lista ou combinação de listas dos membros de uma população, ou do conhecimento de distribuição de características essenciais na população. Sem listas ou distribuições conhecidas, o trabalho não pode ser executado.” (BAUER e AARTS, 2002, p. 42)

4. Utilizamos estatísticas para levantar tais informações e em cada uma dessas situações você precisa analisar dados quantitativos à luz dos objetivos e tomar decisões com base nesses dados. Daí a necessidade de se entender estatística e a capacidade de empregar as suas várias ferramentas com eficiência para competir em um mercado que depende muito do uso adequado destas ferramentas. A luz do nosso objetivo, definimos a ESTATÍSTICA como o estudo da coleta, do processamento e análise de dados para facilitar a tomada de decisões em uma área de incerteza. A Estatística é um método científico de obter as informações relativas a uma variável, apurar os seus resultados, apresentá-los de maneira clara e inteligente, interpretar tais resultados para conhecê-los em sua intimidade, tirar conclusões e definir as suas tendências.

5. Estatística Descritiva: Esta fase se fundamenta na organização, descrição, análise e interpretação dos dados, sem aquela preocupação de fazer generalizações ou tirar conclusões para o conjunto de onde foram retirados tais dados. Estatística Inferencial: Esta é a fase dos estudos amostrais que visam avaliar o comportamento de uma população por meio de suas amostras. Pode-se prever o comportamento de um fenômeno com base nos resultados de uma amostra.

6. Por onde começar, quando se tem um problema estatístico? Essa é uma pergunta um tanto capciosa, porque você não tem um problema de estatística – o que você tem é um problema comercial, um problema de negócios onde o lucro ou prejuízo estão latentes e dependem da sua decisão. E para minimizar as incertezas, seja realista, o quê fazer? Você provavelmente jamais vai eliminar a incerteza, mas você pode minimizar o risco de tomar uma decisão errada, que pode custar-lhe caro, se tiver informações sobre os fatos.

7. População ou Universo A população ou universo é o conjunto de objetos, pessoas, coisas ou itens que apresentam certa característica não se limitando, apenas às pessoas, mas a todas variáveis, com características próprias. População Finita: é aquela que se consegue enumerar todos os elementos que a formam. Refere-se a um universo limitado em uma dada unidade de tempo. Exemplificando pode-se dizer que a quantidade de automóveis produzidos por uma fábrica em um mês, a população de uma cidade e o número de alunos de uma sala de aula são exemplos de uma população finita. População Infinita: é aquela cujos elementos não podem ser contados. Refere-se a um universo não delimitado. Os resultados (cara ou coroa) obtidos em sucessivos lances de uma moeda, o conjunto dos números inteiros, reais ou naturais são exemplos de populações infinitas.

8. RAMOS DA ESTATÍSTICA A estatística dedutiva (também conhecida como Estatística Descritiva) se encarrega de descrever o conjunto de dado desde a elaboração da pesquisa até o cálculo de determinada medida. A estatística indutiva (ou Estatística Inferencial) está relacionada a incerteza. Inicia-se no cálculo das Probabilidades e se desenvolve por todo a área da inferência.

9. Inferência EstatísticaAtravés da parte fazer inferênciasobre o todo!! Subconjunto Inferência estatística é o processo pelo qual estatísticos tiram conclusões acerca da população usando informação de uma amostra.

10. ESTATÍSTICA DESCRITIVA - Variáveis - População e Amostra - Técnicas de Amostragem - Séries Estatísticas - Gráficos Estatísticos - Distribuição de Freqüências

11. Variáveis Aleatórias Pode-se dizer que uma variável aleatória é o conjunto de todos os resultados possíveis de um fenômeno aleatório. Variável aleatória é uma variável que depende do resultado de um fenômeno aleatório. A medição dos atributos quantitativos e qualitativos gera valores que são chamados de variáveis. Estas variáveis assumem como o próprio nome indica uma gama de valores. As variáveis podem ser, quanto à natureza, qualitativas e quantitativas.

12. Variáveis Aleatórias As variáveis qualitativas se classificam em nominal e ordinal. As variáveis nominais são sexo, raça, religião, estado civil, etc. As variáveis ordinais representam uma certa ordem natural entre as categorias: nível salarial, classe social, grau de instrução, o professor é regular, bom ou ótimo, o curso é regular, bom ou ótimo, qualquer hierarquia social etc. As variáveis quantitativas se classificam em discretas ou contínuas e quanto às causas e efeitos dependentes e independentes. As variáveis dependentes são aquelas cujos efeitos são esperados de acordo com as causas. Elas se situam, habitualmente, no fim do processo causal e as variáveis independentes são aquelas cujos efeitos queremos medir.

13. Variável Aleatória Discreta É aquela que pode assumir apenas um conjunto limitado de valores em qualquer escala de medida e, em geral inteiros, sendo obtida mediante alguma forma de contagem. É uma variável cujos valores podem ser todos relacionados. Uma variável é discreta quando assume alguns valores dentro de certo intervalo. O número de funcionários de uma empresa, o número de filhos de um casal, o resultado de um sorteio, o número de habitantes de uma cidade, o número de alunos de uma sala são exemplos de variável discreta.

14. Variável Aleatória Contínua É aquela que pode assumir qualquer valor numa escala de valores e resulta freqüentemente de uma medição, sendo usada em geral, em alguma forma de medida, e se trata geralmente de valor aproximado. As medidas de comprimento, peso, altura, volume, etc., são exemplos típicos de variável contínua. Pode-se dizer, ainda que a variável aleatória contínua possa tomar qualquer valor real em um dado intervalo, sendo caracterizada por uma função de densidade tal que a área sob a curva e limitada pelo eixo dos x e entre dois números representa a probabilidade de a variável aleatória estar entre eles. Por outro lado, todas as vezes que construirmos uma distribuição de freqüências e os gráficos que a representam, teoricamente, identificam-se como uma variável contínua.

15. MÉTODO ESTATÍSTICO • MÉTODO: conjunto de meios dispostos convenientemente para se chegar a um fim que se deseja. • 1.MÉTODO EXPERIMENTAL: consiste em manter constantes todas as causas (fatores), menos uma, e variar esta causa de modo que o pesquisador possa descobrir seus efeitos, caso existam. • 2.MÉTODO ESTATÍSTICO: diante da impossibilidade de manter as causas constantes, admite todas essas causas presentes variando-as, registrando essas variações e procurando determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas.

16. ESTATÍSTICA Def.: é a parte da matemática aplicada que fornece métodos para a coleta, organização, descrição, análise e interpretação de dados e para a utilização dos mesmos na tomada de decisões.

17. FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO • Coleta de dados: pode ser direta ou indireta. • Direta: quando feita sobre elementos informativos de registro obrigatório ou coletados pelo próprio pesquisador. Essa coleta pode ser contínua, periódica ou ocasional. • b) Indireta: quando é feita com base em elementos já pesquisados (revista, jornal, livros, etc.)

18. 2- Crítica dos dados: nesta fase os dados são contados e recontados, em busca de possíveis falhas (omissões, repetições, etc), sendo: a) Externa: informante b) Interna: pesquisador 3- Apuração dos dados: é a soma e o processamento dos dados obtidos. Pode ser manual, eletromecânica ou eletrônica.

19. 4 – Apresentação dos dados: os dados devem ser apresentados sob a forma de tabelas e gráficos. 5 – Análise dos resultados: o objetivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo a partir de informações fornecidas por uma parte deste representativa, através de técnicas apropriadas

20. 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111

21. VARIÁVEL: é, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno. 1.Qualitativa: 1.1 – Nominal: quando seus valores são expressos por atributos. Ex.: cor dos olhos, da pele, do cabelo, religião, sexo, tipo de condução, curso de graduação, nacionalidade, naturalidade, etc. 1.2 – Ordinal: quando, apesar de não poder ser medida, a variável segue uma ordem. Ex.: escolaridade, patente militar, cargos dentro de uma empresa, hierarquia no serviço público civil, etc.

22. 2.Quantitativa: quando as variáveis são expressas em números, e podem ser: 2.1 –Discretas: resultam de um conjunto enumerável de valores (aceita apenas números inteiros). Ex.: quantidade de carros no estacionamento, número de filhos de um casal, quantidade de cursos de uma faculdade, etc. 2.2 – Contínuas: quando uma variável pode assumir qualquer valor entre dois limites (valores inteiros e decimais). Ex.: faixa etária, horas, faixa salarial, comprimento, temperatura, peso, altura, etc.

23. POPULAÇÃO, AMOSTRA e AMOSTRAGEM • POPULAÇÃO:É um conjunto de indivíduos ou objetos que apresentam pelo menos uma característica em comum. • AMOSTRA: Considerando a impossibilidade, na maioria das vezes do tratamento de todos os elementos da população, necessitaremos de uma parte representativa da mesma. A esta porção da população chamaremos de amostra. • Chamaremos de um subconjunto de indivíduos extraídos de uma população. • AMOSTRAGEM:é uma técnica especial para recolher amostras que garante, tanto quanto possível, o acaso na escolha, de modo a garantir à amostra o caráter de representatividade.

24. Amostragem x Amostra Amostragem é uma ferramenta que permite a você analisar um subconjunto de uma população, objetivando levantar informações sobre os fatos relativos a esse subconjunto, com a intenção de inferir o comportamento da população. A amostra é um número limitado de informações tirado de um conjunto da mesma natureza, denominado população. Amostra é uma parte de uma população e deverá reunir as suas características básicas. A importância de uma amostra está na avaliação de grandezas desconhecidas desta população e a qualidade desta avaliação depende basicamente da representatividade desta amostra de alcançar a capacidade de reproduzir as características básicas da sua população.

25. Amostra Uma amostra é considerada parte representativa da população se ela tiver a propriedade de absorver todas as características da população e se as características da população estiverem nela contidas, as conclusões a respeito desta amostra podem ser consideradas como conclusões da respectiva população. A medida que o tamanho de uma amostra for crescendo, as informações relativas à amostra vão se tornando cada vez mais verdadeiras. Diversos fatores justificam os trabalhos com amostras, no lugar de estudar a respectiva população, entre os quais, destacam-se: • Custo: as despesas com a operacionalização estatística da população são geralmente bem maiores que com a averiguação de uma amostra. • Velocidade: as pesquisas realizadas com amostras são mais rápidas, em virtude de conter um menor número de unidades. • Praticabilidade: conforme o próprio conceito, às vezes, a dimensão da população torna as pesquisas impraticáveis.

26. Método Estatístico O método estatístico reúne as técnicas básicas de observação dos fenômenos coletivos, bem como a quantificação e a qualificação de suas características. Estas técnicas ensinam-nos como colher dados numéricos, sintetizá-los e exprimi-los de maneira simples e descrever e interpretar os acontecimentos, fazendo previsões e conclusões. As técnicas a seguir são fundamentais para um trabalho de alto nível, pois o talento só virá com o conhecimento, com a dedicação, com a persistência e com muita luta e o sucesso baterá em sua porta se você for o melhor entre os melhores. E para que este êxito chegue o mais rápido possível, use em cada projeto, trabalho, pesquisa, os conhecimentos que sintetizamos a seguir.

27. Quem determina a amostra a ser estudada?

28. Projeto de Pesquisa:amostra • Qual a relação entre a pergunta da pesquisa e a amostra? • Quem determina a amostra a ser estudada? • Quais são os componentes necessários para determinar a amostra? • Quais são as técnicas de amostragem? • Por que é importante a amostragem na aplicabilidade do estudo?

29. Divisões do Projeto 3. Documentação Complementar 2. Projeto de Pesquisa 1. Informações Gerais

30. 1- Estudo do fenômeno Planejamento O planejamento operacional da pesquisa consiste em prever as ações que deverão ser efetuadas para aplicar a estratégia da pesquisa escolhida. Estas ações dizem respeito à seleção da população a ser estudada, à definição das variáveis e à coleta de dados, assim como à análise dos dados recolhidos. O planejamento é o processo de estabelecer os objetivos e as linhas de ação adequadas para alcançá-los. Os objetivos são importantes por que proporcionam senso de direção, focalizam os esforços, guiam os planos e as decisões e ajudam a avaliar o progresso de sua pesquisa: O que queremos? Formulação de objetivos. O que fazer? Linhas de ação adequadas para alcançar os nossos objetivos. Como fazer? Os meios necessários para atingir os objetivos. Quais as características do fenômeno que interessam à pesquisa? Visão sistêmica do fenômeno. Análise ambiental. Fase do diagnóstico. O que somos capazes de fazer? Fase da identificação das variáveis da pesquisa. O que fazer para obter o que queremos?

31. 2- Coleta de dados A coleta de dados é a busca das informações necessárias à pesquisa. É a fase operacional da pesquisa. Momento de levantar as informações necessárias para a pesquisa. A qualidade de um instrumento de medida se aprecia pela sua fidelidade ou confiabilidade e pela sua validade. A confiabilidade é a capacidade de um instrumento medir fielmente um fenômeno. A validade é capacidade de um instrumento medir com precisão o fenômeno a ser estudado e a confiabilidade de um instrumento de pesquisa é sua capacidade de reproduzir um resultado de forma consistente no tempo e no espaço. Existem três fontes de coleta de dados: utilização de documentos, a observação pelo pesquisador e a informação fornecida pelas pessoas.

32. 2.9. Responsabilidades do pesquisador, da instituição do promotor e do patrocinador 2.8. Propriedades da informação e divulgação da pesquisa 2.7. Análise dos riscos e dos benefícios 2.6. Monitorização da pesquisa 3. Documentação Complementar 2.5. Orçamento 2.4. Relação de materiais 2.3. Etapas da pesquisa e Cronograma 2.2. Plano de trabalho e métodos 2.1. Razões e Objetivosda Pesquisa 2. Projeto de Pesquisa

33. 2.3. Etapas da Pesquisa eCronograma 2.2.6. Método estatístico 2.2.5. Variáveis 2.2.4. Procedimentos III. Documentação Complementar 2.2.3. Amostra 2.2.2. Local A. Razões e Objetivos 2.2.1. Tipo de Estudo - Comitê de Ética em Pesquisa 1. Informações Gerais 2.2Plano deTrabalho e Métodos

34. 3- Sumarização do fenômeno É a fase da organização das informações coletadas e a da apresentação do fenômeno em estudo, por meio de tabelas e gráficos. As tabelas organizam as informações coletadas e apresentam de maneira sintética o fato estudado e os gráficos nos dão uma visão do problema e suas tendências. É a parte síntese e bela do trabalho estatístico. A sumarização é a apresentação tabular e gráfica do problema levantado, com suas variáveis, pontos críticos, tendências e flutuações. É a visão clara dos fatos.

35. 3.6. Curriculum vitae Lattes dos pesquisadores envolvidos 3.5. Modelo da tabela de dados individuais 3.4. Cópia do documento de aprovação pelo comitê de hética e pesquisa 3.3. Modelo dos formulários de coleta de dados 3.2. Modelo do termo de consentimento livre e esclarecido 2. Projeto de Pesquisa 3.1. Referências 3. DocumentaçãoComplementar

36. Qual a relação entre pergunta da pesquisa e a amostra?

37. 4- Descrição numérica do fenômeno É a fase da realização de cálculos que darão o suporte necessário para a interpretação dos dados. Uma análise coerente e uma conclusão sedimentada, em primeiro momento, com base em dados concretos e em segundo, com base nas flutuações e perspectivas do mercado definem as metas a serem alcançadas, no próximo passo.

38. 5- Análise e Previsão Obtida a descrição numérica do fato observado, do fenômeno em estudo, do problema em análise, inicia-se a última etapa do processo, visando definir o perfil do problema estudado, suas variações e tendências. Nesta última etapa, o relatório final, a análise descritiva e inferencial, indicando os pontos críticos e as flutuações da variável e as conclusões fundamentadas nas tendências de mercado e nas perspectivas da economia serão fatores para uma tomada de decisão com inteligência e cautela.

39. Diferenças entre os indivíduos incluídos e os estudados Doentes estudados PotencialBenefício Doentes que não participam Não foi convidado a participar Centros/Médicos que não participam Inelegíveis Intervenção A Intervenção B McKee M, Britton A, Black N, McPherson K, Sanderson C, Bain C. Methods in health services research. Interpreting the evidence: choosing between randomised and non-randomised studies. BMJ. 1999 Jul 31;319(7205):312-5.

40. Quais são os itens necessáriospara determinar a amostra? • Critério de inclusão • Critério de exclusão • Amostragem • Consentimento livre e esclarecido

41. Critério de inclusão Critério de exclusão 1 Critério de exclusão 2 Critério de exclusão 3 Critério de exclusão 4 Amostra

42. Populaçãon = 1000 Elegíveisn = 600 Incluídos n = 400 Finaln = 380 Amostra

43. Quem excluir?(Critérios de exclusão)

44. Amostra Probabilística Não-probabilística Amostra sistemática Amostra por conveniência Amostra por cotas Amostra Estratificada Amostra por conglomerado Amostra Casual Simples Amostra Sistemática Amostragem

45. Amostragemrandomizada Alocaçãorandomizada População Amostra 500 RND 1,000,000 1,000 500 Extrapolação Por que é importante a amostragem na aplicabilidade do estudo? Todos os sujeitos têm probabilidade igual na seleção.

46. Lavado EL, Castro AA. Projeto de pesquisa (parte V – amostra) Randomização: Distribuir os indivíduos aleatoriamente. Amostragem Randômica Seleção de um grupo aleatório. Tratamento População estudadan = 50.000 Amostran = 2.000 Critério de exclusão 1n = 50 Critério de exclusão 2n = 100 Critério de exclusão 3n = 250 Não deu o consentimenton = 200 Randomizadosn = 1.400 Amostran = 700 Amostran = 700 Perdasn = 10 Perdasn = 20 Exclusõesn = 15 Exclusõesn = 30 Final do estudon = 650 Final do estudon = 675

47. O aluno bem sucedido: Entender qual a relação entre a pergunta clínica e a amostra; Saber quem determina a amostra a ser estudada; Entender quais são os componentes necessários para determinar a amostra; Conhecer quais são as técnicas de amostragem; Entender porque é importante a amostragem na aplicabilidade do estudo.

48. Seleção de Amostras Amostras Probabilísticas servirão como base para a correta estimação dos parâmetros da população a qual se referem. Tipos de Amostras Probabilísticas • Amostra Aleatória Simples • Amostra Aleatória Sistemática • Amostra Aleatória Estratificada

49. Seleção de AmostrasTipos de Amostras Probabilísticas Amostra Aleatória Simples Cada elemento da População é selecionado de maneira aleatória. Exemplo: Pesquisa em uma empresa com 5000 empregados, deseja-se selecionar uma amostra de 100 pessoas

50. Casual ou Aleatória Simples: equivalente a um sorteio, é utilizada quando a população encontra-se desordenada, sendo que por essa técnica, qualquer elemento tem a mesma chance de ser sorteado. • Quando a população é relativamente pequena (até 30, por exemplo), pode-se numerar os elementos e em seguida, realizar o sorteio. • - Tratando-se de uma quantidade grande, o processo de numeração torna-se trabalhoso. Para tanto, utiliza-se a TABELA DE NÚMEROS ALEÁTORIOS (TNA). • -A leitura dessa tabela é feita, após escolhido o ponto de início, da esquerda para a direita e vice-versa, de cima para baixo e vice versa, na diagonal, etc. A opção deve ser feita antes de iniciado o processo.