Technorati Marcas: produtos para impermeabilização,qual o melhor produto para impermeabilização de paredes?,como acabar com o mofo na parede?,quanto custa impermeabilizar uma laje? impermeabilizar parede1. Histórico da Estatística
Agora que estou chegando ao fim da faculdade de Administração vou disponibilizar vários trabalhos feitos por mim no decorrer do curso, assim vou ajudar novos universitários que com certeza vão aproveitar e muito esse conteúdo, afinal foi graças a faculdade que tive essa visão geral de como resolver vários problemas no dia dia do meu trabalho tanto na parte de vendas, de compras e degeranciamento de pessoal.
Como podem ver impermeabilização está muito além de ser apenas serviços e produtos, existe toda uma estrutura que faz isso funcionar até chegar ao consumidor final, para entender isso deve se ter uma visão ampla de tudo que esta a sua volta e da empresa também.
Desde o começo da civilização que a Estatística tem estado sempre presente: nos
primórdios mais ocultos e na atualidade mais visível. Contar, enumerar e recensear sempre foi
uma preocupação permanente em todas as culturas. Em civilizações como a antiga Grécia,
Roma, Egito, China, etc, o Estado tinha necessidade de conhecer a sua população, tanto a
nível econômico como a nível social. Os Imperadores ordenavam os recenseamentos da
população com vista à cobrança de impostos e ao recrutamento militar, pois as guerras eram
constantes e havia necessidade de conseguir jovens rapazes para serem treinados fisicamente
para a guerra. Estes recenseamentos não podem ser comparados com os da atualidade, pois
não assentavam em princípios estatísticos credíveis ou não eram feitos exaustivamente. Podese
dizer, contudo, que o princípio da Estatística começou com estas sociedades, não como ela
é conhecida hoje entre nós, mas de uma maneira mais simples e rudimentar.
Com o término da Idade Média a incerteza constituiu-se numa das preocupações do
homem moderno e foi a arte lúdica dos “jogos de azar” que, através das probabilidades,
construiu-se os instrumentos e as regras que permitem à Estatística medir a intensidade de
incerteza (ou de realização) dos fenômenos. A ligação das probabilidades com os
conhecimentos estatísticos veio dar uma nova dimensão à Estatística. Três grandes nomes da
Teoria das Probabilidades nesta época foram Jacob Bernoulli, Thomas Bayes e Pierre Simon
Laplace. Inicia-se, então, uma nova fase em que se começa a fazer Inferência Estatística.
É na segunda metade do século XIX, que se dá a virada da Estatística Descritiva para
o estudo metodológico. Até aqui, a Estatística era vista somente como uma mera compilação
de dados, a sua disposição em tabelas, uns tantos cálculos de médias e outras estatísticas
simples. A decisão Estatística era, tantas vezes, feita de um modo intuitivo, vendo se o valor
calculado a partir da amostra estava próximo ou distante daquele que teoricamente se
esperava. É nesta altura que surgem novos nomes importantes para o desenvolvimento da
Estatística, sendo eles Galton, Karl Pearson, "Student", Lexis e Von Bortkiewicz. Estes
matemáticos “abrem" caminho para Fisher, Neyman e Wald, lançarem os fundamentos da
estatística moderna, a procura dos métodos ótimos da inferência, o estudo do comportamento
indutivo. A Estatística não alcançou ainda um estado definitivo, continua a progredir na razão
direta do desejo da investigação dos fenômenos coletivos.
2. A Estatística na Administração e na Economia
No mundo atual, a empresa é uma das vigas-mestras da Economia dos povos. A
direção de uma empresa, de qualquer tipo, incluindo as estatais e governamentais, exige de
seu administrador a importante tarefa de tomar decisões, e o conhecimento e o uso da
Estatística facilitarão seu tríplice trabalho de organizar, dirigir e controlar a empresa.
Por meio de exploração, de coleta de dados e de recenseamento de opiniões, podemos
conhecer a realidade geográfica e social, os recursos naturais, humanos e financeiros
disponíveis, as expectativas da comunidade sobre a empresa, e estabelecer suas metas, seus
objetivos com maior possibilidade de serem alcançados a curto, médio ou longo prazos.
A Estatística ajudará em tal trabalho, como também na seleção e organização da
estratégia a ser adotada no empreendimento e, ainda, na escolha das técnicas de verificação e
avaliação da quantidade e da qualidade do produto e mesmo dos possíveis lucros e/ou perdas.
Tudo isso que se pensou, que se planejou, precisa ser registrado, documentado para evitar
esquecimento, a fim de garantir o bom uso do tempo, da energia e do material e, ainda, para
um controle eficiente do trabalho.
Eis alguns exemplos da aplicação da Estatística à Administração e a Economia.
Uma firma que está se preparando para lançar um novo produto precisa conhecer as
preferências dos consumidores no mercado de interesse. Para isso, pode fazer uma pesquisa
de mercado entrevistando um número de residências escolhidas aleatoriamente. Poderá, então,
usar os resultados para estimar as preferências de toda a população.
As técnicas estatísticas são necessárias para separar efeitos de fatores diferentes. Por
exemplo, é possível que, em uma comunidade, o consumo de sorvete dependa do preço do
produto, da renda média local, do número de crianças na comunidade e na temperatura média.
Se dispuser de observações de todos os diferentes fatores em jogo, o pesquisador poderá
aplicar a análise de regressão para determinar quais fatores têm os efeitos mais importantes.
3. Conceito
A palavra Estatística tem dois significados diferentes, embora relacionados. No
sentido mais comum, estatística significa um conjunto de dados numéricos. Por exemplo,
podemos recorrer à estatística para resumir o desempenho de um time de futebol durante uma
temporada, ou para relacionar os nascimentos e os óbitos em uma cidade, ou ainda descrever
as características de um novo edifício. Há também importantes estatísticas da administração
pública, como o produto interno bruto (PIB) e o índice de preços ao consumidor (IPC). A
palavra estatística também designa o ramo da matemática aplicada que analisa dados.
Estatística – É a ciência que envolve a coleta, a classificação, o resumo, a
organização, a análise e a interpretação da informação numérica oriunda de estudos ou
experimentos, realizado em qualquer área do conhecimento.
A Estatística é dividida em duas grandes áreas:
• Estatística Descritiva – utiliza métodos numéricos e gráficos para mostrar os
padrões de comportamento dos dados, para resumir a informação contida nesses
dados e para apresentar a informação de forma conveniente.
• Inferência Estatística – utilizar dados de amostras para obter estimativas sobre a
população.
4. Fases do Método Estatístico
4.1. Coleta de Dados
Depois do planejamento e a devida determinação das características mensuráveis do
fenômeno coletivamente típico que se quer pesquisar, inicia-se a coleta de dados numéricos
necessários a sua descrição.
A coleta de dados classifica-se em:
a) Coleta Direta: é feito sobre elementos informativos de registro obrigatório
(nascimentos, casamentos e obtidos, importação e exportação de mercadorias), elementos
pertinentes ao diário de classe dos alunos de uma escola ou, quando os dados são coletados
pelo próprio pesquisador através de inquéritos e questionários, como é o caso das notas de
verificação e de exame, censo demográfico etc. A coleta direta divide-se relativamente ao
fator tempo em:
Contínua: registros realizados continuamente.
Exemplo: nascimentos e óbitos, freqüência dos alunos ás aulas etc;
Periódica: realizados em intervalos constantes de tempo.
Exemplo: censos (de 10 em 10 anos), avaliações mensais dos alunos;
Ocasional: realizados extemporaneamente para atender uma conjuntura ou
emergência.
Exemplo: Epidemias que assolam ou dizimam rebanhos inteiros.
b) Coleta Indireta: é inferida de elementos conhecidos (coleta direta) e/ou do
conhecimento de outros fenômenos relacionados com o fenômeno estudado.
Exemplo: pesquisa sobre a mortalidade infantil, que é feita através de dados colhidos
por uma coleta direta.
4.2. Crítica dos Dados
Os dados obtidos devem ser cuidadosamente criticados, a procura de possíveis falhas e
imperfeições, a fim de não incorrermos em erros grosseiros que possam influir sensivelmente
nos resultados.
Crítica Externa: visa às causas dos erros por parte do informante, por distração ou
má interpretação das perguntas que lhe foram feitas;
Crítica Interna: visa observar os elementos originais dos dados da coleta.
4.3. Apuração dos Dados
É a soma e o processamento dos dados obtidos e a disposição mediante critérios de
classificação. Pode ser manual, eletromecânica ou eletrônica.
4.4. Exposição ou Apresentação dos Dados
Por mais diversa que seja a finalidade que se tenha em vista, os dados devem ser
apresentados sob forma adequada (tabelas ou gráficos), tornando mais fácil o exame daquilo
que está sendo objeto de tratamento estatístico e posterior obtenção de medidas típicas.
4.5. Análise dos Resultados
O objetivo último da Estatística é tirar conclusões sobre o todo (população) a partir de
informações fornecidas por parte representativa do todo (amostra). Assim, realizadas as fases
anteriores (Estatística Descritiva), fazemos uma análise dos resultados obtidos, através dos
métodos da Estatística Indutiva ou Inferencial, que tem por base a indução ou inferência, e
tiramos desses resultados conclusões e previsões.
5. Variáveis
Na maior parte das vezes, a escolha do processo a utilizar na análise ou descrição dos
dados estatísticos depende do tipo de dados considerados. O leitor deve aprender a identificar
e a utilizar quatro tipos de variáveis: contínuas, discretas, nominais e ordinais.
Vamos entender que a Estatística trata de dados; todo dado se refere a uma variável;
então a Estatística trabalha com variáveis; a Estatística não trata de constantes. As variáveis
assumem diferentes valores, nas diferentes unidades.
Exemplo: Um pesquisador pretende levantar dados sobre candidatos ao exame
vestibular em uma universidade. O que você acha que o pesquisar deve anotar, porque é
variável e o que você acha que ele não deve anotar, porque é constante?
Solução: O pesquisador pode levantar dados sobre renda familiar que é uma variável,
mas não deve levantar dados sobre a alfabetização porque, entre os candidatos ao vestibular, a
resposta seria uma constante.
A cada fenômeno corresponde um número de resultados possíveis. Assim, por
exemplo:
• Para o fenômeno “qualidade de um equipamento” há dois resultados possíveis:
conforme e não conforme;
• Para o fenômeno “concurso do vestibular”, os alunos se classificam como:
primeiro, segundo, etc.
• Para o fenômeno “número de filhos” há um número de resultados possíveis
expresso através dos números naturais: 0, 1, 2, 3, ..., n;
• Para o fenômeno “estatura” temos uma situação diferente, pois os resultados
podem tomar um número infinito de valores numéricos dentro de um intervalo.
Portanto variável é, convencionalmente, o conjunto de resultados possíveis de um
fenômeno. Os exemplos acima nos dizem que uma variável pode ser: qualitativa ou
quantitativa.
5.1. Qualitativa
Quando seus valores são expressos por atributos. Ainda podemos fazer uma distinção
entre dois tipos: variáveis qualitativas nominais e as variáveis qualitativas ordinais.
5.2.1. Variáveis Qualitativas Nominais
Para qual não existe nenhuma ordenação nas possíveis realizações de procedência.
Exemplos: sexo (masculino e feminino), cor dos olhos (azuis, verdes, castanhos), campo
de estudo (administração, economia, ciências contábeis).
5.2.2. Variáveis Qualitativas Ordinais
Para qual existe uma ordem nos seus resultados.
Exemplos: Grau de instrução, pois, ensino fundamental, médio e superior, correspondem
a uma ordenação baseada no número de anos de escolaridade completa. A classe social, com
as possíveis realizações: alta, média e baixa, é outro exemplo de variável ordinal.
5.2. Quantitativa
Quando seus valores são expressos em números. A variável quantitativa assume:
variáveis quantitativas contínuas e variáveis quantitativas discretas.
5.2.1. Variáveis Quantitativas Contínuas
Podem assumir virtualmente qualquer valor num intervalo de valores.
Exemplos: Altura, peso, temperatura enquadram-se nessa categoria.
5.2.2. Variáveis Quantitativas Discretas
Assume certos valores, em geral inteiros.
Exemplos: Número de clientes em um banco; de alunos numa sala de aula; de casos de
homicídio numa determinada região, etc.
Observação: Vale ressaltar que, em muitas situações práticas, a classificação depende de
certas particularidades. Por exemplo, a variável idade, geralmente medida em números de
anos, pode ser vista como discreta, entretanto, se levarmos em conta os meses, não é absurdo
falar que a idade é 2,5 ou 2,85, dando assim respaldo para classificá-la como contínua. Por
outro lado, dependendo do grau de instrumento utilizado para obter medidas em um objeto,
podemos ter limitações no número de casas decimais e uma mensuração pode se “tornar”
discreta. É importante salientar que a classificação apresentada acima se refere à natureza da
variável e, em geral, devemos utilizar o bom senso na hora de decidir qual procedimento
adotar para obter uma melhor representação da ocorrência de seus valores no conjunto de
dados.
6. População e Amostra
Os dados estatísticos são freqüentemente selecionados de um conjunto maior, cujas
características é preciso estimar. Por exemplo, as emissoras de televisão coletam informações
sobre o nível sócio-econômico de alguns telespectadores de determinado programa para
estimar o nível sócio-econômico de todos os telespectadores desse programa. Depois usam
esta estimativa para selecionar os produtos que podem ser consumidos pelo telespectador de
nível sócio-econômico “típico”. Esses produtos têm, então, suas propagadas vinculadas no
programa. Este exemplo permite introduzir duas definições importantes na Estatística:
Definição 1: População é o conjunto de elementos sobre o qual desejamos obter informação.
Definição 2: Amostra é todo subconjunto de elementos retirados da população para obter a
informação desejada.
CENSO OU AMOSTRAGEM?
Quando são obtidos dados estatísticos de toda uma população, diz-se que foi feito um
recenseamento ou censo. Agora, quando esses dados estatísticos são obtidos de apenas uma
parte da população, diz-se que foi feita uma amostragem. No Brasil, os censos são feitos pela
Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que obtém dados de toda a
população. O quadro abaixo apresenta as diferenças entre esses dois processos de coleta de
dados.
Censo: Amostragem
• Admite erro processual zero e tem
confiabilidade 100%.
• É caro.
• É lento.
• É quase sempre desatualizado.
• Nem sempre é viável.
• Admite erro processual positivo e tem
confiabilidade menor que 100%.
• É barata.
• É rápida.
• É atualizada.
• É sempre viável.
Em geral, o uso de amostragem leva à redução de custos e tempo. Mas a amostragem
precisa ser feitos com critérios, pois pretendemos ter amostras que permitam, a partir de uma
análise estatística apropriada, obter conclusões satisfatórias sobre toda a população.
Estatística A
Prof.º Francisco Farias
