Estatística descritiva: história, características, exemplos, conceitos - Ciência - 2023

Contente

o Estatística descritiva é o ramo da Estatística responsável por coletar e organizar informações sobre o comportamento de sistemas com muitos elementos, conhecido genericamente pelo nome de população.

Para isso, utiliza técnicas numéricas e gráficas, por meio das quais apresenta informações, sem fazer previsões ou inferências sobre a população de onde provém.

História

Idade Antiga

A estatística tem sua origem na necessidade humana de organizar as informações necessárias à sua sobrevivência e bem-estar, bem como de se antecipar aos eventos que a afetam.As grandes civilizações da antiguidade deixaram registros de colonos, impostos cobrados, quantidade de safras e tamanho dos exércitos.

Por exemplo, durante seu longo reinado, Ramsés II (1279-1213 aC) ordenou um censo das terras e habitantes do Egito, que então tinha cerca de 2 milhões de habitantes.

Da mesma forma, a Bíblia narra que Moisés realizou um censo para descobrir quantos soldados as doze tribos de Israel tinham.

Também na Grécia antiga, pessoas e recursos eram contados. Os romanos, notáveis por sua alta organização, registravam periodicamente a população, fazendo censos a cada cinco anos, incluindo territórios e recursos.

Renascimento

Após o declínio de Roma, registros estatísticos importantes eram escassos, até a chegada da Renascença, quando a estatística ressurgiu como um auxílio na tomada de decisões.

No final do século XVII, nasceu a teoria das probabilidades, fruto da inclinação das pessoas para os jogos de azar, o que deu à Estatística o rigor matemático que a tornou uma ciência por direito próprio.

Idade Moderna

Um novo impulso veio com a teoria dos erros e mínimos quadrados no século 19, que foi seguida pelo método de correlação entre variáveis, para avaliar quantitativamente a relação entre elas.

Até que finalmente, durante o século 20, a Estatística se espalhou para cada ramo da ciência e da engenharia como uma ferramenta indispensável na solução de problemas.

Características de estatísticas descritivas

As estatísticas descritivas são caracterizadas por:

- Organizar as informações coletadas na forma de dados e gráficos. Os gráficos podem ser diversos: histogramas, polígonos de frequência, diagramas em formato de pizza, entre outros.

- Distribuir os dados em faixas de frequência para facilitar seu manuseio. Use a aritmética para encontrar os valores mais representativos dos dados, por meio de medidas de tendência central, bem como para analisar sua dispersão.

- Determine a forma das distribuições, a sua simetria, se são centradas ou tortas e se são pontiagudas ou antes achatadas.

Para que serve a estatística descritiva?

Sempre que dados precisam ser coletados, organizados e apresentados, as estatísticas descritivas são essenciais em áreas da ciência que lidam com muitos elementos e quantidades, bem como em muitas atividades humanas: economia, política, saúde, esportes e muito mais.

aqui estão alguns exemplos:

Economia

A estatística descritiva preocupa-se com o registro e a organização consistente de dados sobre populações e suas idades, receitas, investimentos, ganhos e despesas. Dessa forma, governos e instituições planejam melhorias e investem recursos de forma adequada.

Com sua ajuda, são monitoradas compras, vendas, devoluções e eficiência dos serviços. Por isso, as estatísticas são essenciais para a tomada de decisões.

Física e Mecânica

A Física e a Mecânica fazem uso da Estatística para o estudo de meios contínuos, que consistem em um grande número de partículas, como átomos e moléculas. Acontece que você não pode rastrear cada um deles separadamente.

Mas estudando o comportamento global do sistema (uma porção de gás, por exemplo) do ponto de vista macroscópico, é possível encontrar médias e definir variáveis macroscópicas para conhecer suas propriedades. Um exemplo disso é a teoria cinética dos gases.

Remédio

É uma ferramenta essencial no monitoramento de doenças, desde sua origem e evolução, bem como a eficácia dos tratamentos.

As estatísticas que descrevem as taxas de morbidade, taxas de cura, tempos de incubação ou desenvolvimento de uma doença, a idade em que geralmente aparece, e semelhantes, são necessárias ao projetar os tratamentos mais eficazes.

Nutrição

Uma das muitas aplicações da estatística descritiva é registrar e ordenar dados sobre o consumo de alimentos em diferentes populações: sua quantidade, qualidade e quais são os mais consumidos, entre tantas outras observações que interessam aos especialistas.

Exemplos de estatísticas descritivas

Aqui estão alguns exemplos que ilustram como as ferramentas de estatística descritiva são úteis para ajudar a tomar decisões:

Exemplo 1

As autoridades educacionais de um país planejam melhorias institucionais. Suponha que você vá implementar um novo sistema de cantina escolar.

Para isso, é necessário ter dados sobre a população de alunos, por exemplo, número de alunos por série, idade, sexo, altura, peso e nível socioeconômico. Essas informações são então apresentadas na forma de tabelas e gráficos.

Exemplo 2

Para acompanhar o time de futebol local e fazer novas contratações, os dirigentes acompanham o número de jogos disputados, vencidos, empatados e perdidos, bem como o número de gols, os artilheiros e como eles conseguiram marcar: chute livre, meia quadra, penalidades, com perna direita ou esquerda, entre outros detalhes.

Exemplo 3

Uma sorveteria tem vários sabores de sorvete e quer melhorar suas vendas, por isso os donos fazem um estudo onde contam o número de clientes, separam-nos em grupos por sexo e faixa etária.

Neste estudo, são registrados o sabor de sorvete preferido e a apresentação mais vendida, por exemplo. E com os dados coletados planejam as compras dos sabores e dos recipientes e acessórios necessários ao seu preparo.

Noções básicas de estatística descritiva

Esses conceitos fundamentais são necessários para aplicar técnicas estatísticas, vejamos:

População

No contexto estatístico, a população se refere ao universo ou grupo de onde provém a informação.

Nem sempre são sobre pessoas, pois podem ser grupos de animais, plantas ou objetos como carros, átomos, moléculas e até eventos e ideias.

Amostra

Quando a população é muito grande, uma amostra representativa é retirada e analisada, sem perder informações relevantes.

Pode ser escolhido ao acaso, ou de acordo com algum critério previamente estabelecido pelo analista. A vantagem é que, sendo um subconjunto da população, é muito mais administrável.

Variável

Refere-se ao conjunto de valores que uma determinada característica da população pode assumir. Um estudo pode conter várias variáveis, como idade, sexo, peso, nível acadêmico, estado civil, renda, temperatura, cor, tempo e muito mais.

As variáveis podem ser de diferentes naturezas, por isso existem critérios para classificá-las e dar-lhes o tratamento mais adequado.

Variáveis categóricas e variáveis numéricas

Dependendo da forma como são medidas, as variáveis podem ser:

-Categoria

-Numérico

Variáveis categóricas, também chamadas qualitativo, representam qualidades como o estado civil de uma pessoa, que pode ser solteira, casada, divorciada ou viúva.

Em vez disso, variáveis numéricas ou quantitativo, eles podem ser medidos, como idade, tempo, peso, renda e muito mais.

Variáveis discretas e variáveis contínuas

Variáveis discretas só aceitam valores discretos, como o nome indica. Exemplos disso são o número de filhos em uma família, quantas disciplinas estão em um determinado curso e o número de carros em um estacionamento.

Essas variáveis nem sempre assumem valores inteiros, pois também existem valores fracionários.

Por outro lado, as variáveis contínuas admitem valores infinitos dentro de uma determinada faixa, como o peso de uma pessoa, o pH do sangue, o tempo de consulta telefônica e o diâmetro das bolas de futebol.

Medidas de tendência central

Eles dão uma ideia da tendência geral seguida pelos dados. Mencionaremos as três medidas centrais mais utilizadas:

-Metade

-Mediana

-Moda

Metade

Equivalente à média dos valores. É calculado somando todas as observações e dividindo pelo número total:

moda

É o valor que mais se repete em um conjunto de dados, mais ou mais frequente, pois em uma distribuição pode haver mais de um modo.

Mediana

Ao solicitar um conjunto de dados, a mediana é o valor central de todos eles.

Medidas de dispersão

Eles apontam a variabilidade dos dados e dão uma ideia de quão distantes ou dispersos estão das medidas centrais. Os mais usados são:

Classificação

É a diferença entre o maior valor x_M e o menor x_m de um conjunto de dados:

Classificação = x_M - x_m

Variância

Mede a distância que os dados estão do valor médio. Para isso, é feita uma média por sua vez, mas com as diferenças entre qualquer valor x_Eu e a média, quadrada para evitar que se anulem. Geralmente é denotado pela letra grega σ ao quadrado, ou com s²:

A variância não tem as mesmas unidades dos dados, então o desvio padrão é definido como a raiz quadrada da variância e é denotado como σ ou s:

Em vez de levar em consideração cada dado individualmente, é preferível agrupá-los em faixas, o que facilita o trabalho, principalmente se houver muitos valores. Por exemplo, ao trabalhar com crianças em uma escola, elas podem ser agrupadas em faixas etárias: 0 a 6 anos, 6 a 12 anos e 12 a 18 anos.

Gráficos

Eles são uma ótima maneira de ver a distribuição dos dados em um piscar de olhos, e contêm todas as informações coletadas nas tabelas e tabelas, mas muito mais acessíveis.

A variedade é grande: com barras, lineares, circulares, caule e folha, histogramas, polígonos de frequência e pictogramas. Exemplos de gráficos estatísticos são mostrados na Figura 3.

Assuntos de interesse

Ramos de estatísticas.

Variáveis estatísticas.

População e amostra.

Estatística inferencial.

Referências

Faraldo, P. Estatística e Metodologia de Pesquisa. Recuperado de: eio.usc.es.
Fernández, S. 2002. Estatísticas descritivas. 2ª Edição. Editorial da ESIC. Recuperado de: Google Livros.
História da Estatística. Recuperado de: eumed.net.
Ibañez, P. 2010. Mathematics II. Abordagem por competência. Cengage Learning.
Monroy, S. 2008. Estatísticas descritivas. 1ª Edição. Instituto Politécnico Nacional do México.
Fórmulas do universo. Estatística descritiva. Recuperado de: universoformulas.com.