Estatística

Estatística

1. o que é?

   • é um conjunto de técnicas para planejar a coleta, descrever, analisar e interpretar dados oriundos de estudos ou experiências, extrair informações para subsidiar tomadas de decisões e avaliar evidências empíricas sob hipóteses de interesse.

2. Exemplos de aplicação

   • Opinião da população brasileira sobre o novo governo, avaliar a efetividade de uma nova droga para a cura do câncer, comparar a produtividade da soja sob diferentes formas de cultivo, adubação, etc.

3. Conceitos fundamentais

   • População: Conjunto de todos os elementos sob investigação.
     • Amostra: Subconjunto da população.
       • Variável de interesse: característica a ser observada em cada indivíduo da amostra.

4. Etapas da análise estatística

   • Definir a população de interesse
     • Estabelecer os objetivos (questões) de pesquisa.
       • Definir critérios objetivos sobre quais dados coletar.
         • Postular a analise estatística a ser utilizada.
       • Definir o método para coletar as amostras.
         • Fonte de dados secundários (IBGE, IPEA, etc.);
           • Banco de dados da empresa;
             • Pesquisas amostrais;
               • Experimentos em laboratórios, etc.
         • Analise dos dados.
           • Analise descritiva e exploratória (o que aconteceu na amostra?).
             • Analise inferencial (o que acontece na população?).
     • População factível

5. Planejamento da coleta de dados

   • Definição do experimento
     • Variáveis respostas/interesse.
       • Variáveis de controle (o que afeta a resposta?).
         • Desenho do experimento e randomização.
     • Coleta de dados por amostragem
       • Definição da população e característica de interesse.
         • Definição do plano amostral:
           • Aleatória simples (com ou sem reposição) ou sistemática;
             • Estratificada, por estratos da população (segundo uma característica);
               • Conglomerados, por grupos de indivíduos da população (subpopulações);
                 • Amostragem complexa (combina anteriores).
           • Coleta de dados observacionais. Exemplos:
             • Presença de seres vivos num ambiente;
               • Fenômenos climáticos;
                 • Fluxo de usuários em um website.

6. Estatística Descritiva

   • Coleta, organização, tratamento, análise, apresentação e interpretação de dados.

7. Probabilidade

   • Análise de situações que lidam com o acaso e incertezas

8. Estatística Inferencial

   • Ferramentas para inferir baseado em dados amostrais