Amostragem - Parte II

A amostragem pode ser dividida em amostras probabilísticas e não probabilísticas.

As probabilísticas são redivididas conforme a figura abaixo:

Figura 9.1: Amostras probabilísticas e sua divisão.

A amostra aleatória simples (A.A.S.) é a mais conhecida das amostras probabilísticas e tem as seguintes características na Figura 9.2.

Figura 9.2: Características A.A.S.

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Amostragem - Parte 1

Não adianta você ter conhecimento das metodologias de análises, de descrição dos dados se você não souber coletar uma amostra confiável!!!

Conceitos para coletar uma amostra sem erros:

Amostra - é um subconjunto da população

Característica de interesse - é a variável de interesse a qual deseja-se conhecer

Parâmetro - é uma característica fixa e desconhecida da população a qual se tem interesse em estudar. Representam quantidades numéricas

Elemento, unidade de análise, unidade elementar ou unidade de observação - objeto ou entidade portadora das informações que se pretende coletar

Amostragem - processo de seleção e construção da amostra

Plano amostral - descrição dos métodos e medidas para execução da amostragem

População - conjunto de elementos que compartilham de pelo menos uma característica em comum

População alvo - população que se pretende atingir

Unidade amostral - partes de uma população da qual é decomposta para formar uma amostra. Pode ser formada por uma ou mais unidades elementares

Estimativa - valor calculado a partir dos dados obtidos pela amostra para estimar o valor desconhecido do parâmetro

Principais atividades na realização de uma amostragem:

                                                                                                                                                     Fonte: SILVA (2004)

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Planejamento e Análise de Experimentos - DOE

Link para visualização da apresentação do curso de Planejamento de Experimentos Industriais ministrado no SENAI.


http://prezi.com/8z8bubqroy0w/?utm_campaign=share&utm_medium=copy&rc=ex0share


Futuramente colocarei a aula comentada no You Tube assim como as aulas de Estatística Básica.



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Estatística Descritiva - Quantis, Simetria e Box Plot

Quantis

Os quantis podem ser utilizados para dar uma noção de simetria e organização dos dados.

Os mais conhecidos são:

q (0,25) = Q1 = Quartil 1 ==> valor que deixa 25% das observações a sua esquerda quando estão em ordem crescente

q (0,50) = Q2 = Mediana ==> valor que deixa 50% das observações a sua esquerda e direita quando estão em ordem crescente

q (0,75) = Q3 = Quartil 3 ==> valor que deixa 75% das observações a sua esquerda quando estão em ordem crescente

Obs.: A mediana é uma medida resistente (não é afetada ou pouco afetada) por valores extremos

Simetria e Assimetria

Distribuição Simétrica

Distribuição Assimétrica Positiva

Distribuição Assimétrica Negativa

Box Plot

É um gráfico que demonstra a distribuição dos dados para verificação de simetria e comparação de diferentes grupos.

Pode ser chamado também de Desenho Esquemático ou "Caixa de Bigodes".

Onde dq é igual a Q3 - Q1.

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Estatística Descritiva - Medidas de tendencia central e dispersão

            Quando queremos resumir dados podemos representá-los de duas maneiras dentro da estatística descritiva: 

• Descrição Gráfica
• Medidas de Tendência Central e de Dispersão

Figura 1 - Resumo de dados na Estatística Descritiva

           Medidas de Posição

                     Existem vários tipos e representam o ponto central do eixo de variação dos dados.

                     Os tipos mais utilizados são:

• Média aritmética
• Média ponderada
• Mediana
• Moda

           Medidas de Dispersão

                      As medidas de dispersão representam uma complementação da sumarização dos dados através das medidas de posição focando no quanto os dados se distribuem em torno da média.

                      Também são definidas por vários tipos, sendo os principais na Figura 2.

Figura 2 - Tipos de Medidas de Dispersão

 

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Estatística Descritiva III - Gráficos

               Existem milhares de formas de se representar conjuntos de dados graficamente, porém é preciso saber qual a melhor maneira de utilizá-las!!

               Os gráficos mais conhecidos e utilizados são os que estão na Figura 1 abaixo.

Figura 1 - Tipos de gráficos mais conhecidos

                Se você quiser mais informações sobre a construção desses gráficos assista o vídeo abaixo:

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Distribuição de Frequências

       Quando queremos estudar uma população ou uma amostra, precisamos identificar e classificar os tipos de características ou variáveis que são foco no estudo.

      A classificação é tal qual o último post e a partir disso podemos estudar o comportamento dessas variáveis ou variável através das ocorrências de suas possíveis realizações.

      Assim, em uma análise descritiva de dados, costuma-se fazer inicialmente a:

Tabela de Frequência

      Essa tabela apresenta informações de frequência (como o próprio nome já diz) ou frequência absoluta, proporção e percentual, como no exemplo:

Exemplo hipotético de Tabela de Frequência

      As tabelas de frequência também podem ser construídas da melhor forma para análise. Um exemplo de derivação dessa construção seriam as:

Tabelas Cruzadas 

      Esse modelo utiliza duas ou mais variáveis com o objetivo de analisar a relação entre as mesmas através dos percentuais em relação às linhas ou dos percentuais em relação às colunas. Ex:

Exemplo hipotético de Tabela Cruzada

Assista o vídeo para ter mais detalhes da explicação!!!

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