Olá, acadêmico, estamos na Unidade 1, Tópico 3. Neste tópico, vamos abordar as variáveis, escalas e séries estatísticas. Variável, em uma pesquisa estatística, é aquilo que se está investigando, ou seja, é o objeto da pesquisa.
Por exemplo, se perguntarmos quantos livros alguém lê por ano, a variável será o número de livros lidos por ano. Quando é feito um questionário para uma pesquisa, cada uma das perguntas realizadas no questionário será uma variável dessa pesquisa, pois cada uma delas será uma característica diferente da amostra ou da população. Os tipos de variáveis existentes são divididos em variáveis qualitativas e várias quantitativas.
As variáveis qualitativas têm como resposta os atributos, elas se classificam em nominais e ordinais. Para as variáveis quantitativas, também temos uma subdivisão, que são as variáveis quantitativas discretas e as variáveis quantitativas contínuas. patente dos militares que ali trabalham, ou seja, queremos saber quantos são soldados, quantos são cabos, quantos são sargentos, quantos são capitães e assim por diante.
Quando perguntarmos a esses militares qual é a sua patente, obviamente não responderão um valor numérico, portanto, já sabemos que é uma variável qualitativa, mas, com base nas respostas, conseguiremos montar uma ordem, tanto da menor patente para a maior quanto da maior para menor Passamos agora para as variáveis quantitativas discretas. A variável quantitativa discreta é aquela em que não se pode assumir qualquer valor, dentro de um intervalo de valores de resultados possíveis. As variáveis quantitativas discretas são variáveis que resultam de uma contagem, portanto podem assumir apenas valores inteiros.
Exemplo: número de filhos: 1, 2 ou 3? Por último, vamos abordar a variável quantitativa contínua. As variáveis quantitativas contínuas são aquelas em que se pode assumir qualquer valor dentro de um intervalo de resultados possíveis.
São resultantes de medição ou de operações matemáticas. Nesse tipo de variável, podemos ter valores fracionados, a variável pode assumir qualquer valor em um intervalo numérico. Exemplo: valor da compra do supermercado: R$ 105,40.
Saindo do conceito de variáveis, vamos estudar sobre escalas de medidas, que consiste em modos de expressar a qualidade ou a quantidade dos dados. São divididas em escalas nominais e ordinais. As escalas nominais são meramente classificativas, permitindo descrever as variáveis ou designar os sujeitos, sem recurso à quantificação.
É o nível mais simples de representação, baseado no agrupamento e classificação de elementos para a formação de conjuntos distintos. Exemplo: preto, branco, castanho e loiro. Nas escalas ordinais, os indivíduos ou as observações distribuem-se segundo uma certa ordem, que pode ser crescente ou decrescente, permitindo estabelecerem-se diferenciações.
O que distingue uma escala nominal da ordinal é a possibilidade de se estabelecer ordem para as categorias nas quais os dados são classificados, de acordo com uma sequência com significado. Exemplo: tamanho das empresas de determinada região. Podem ser microempresas, empresas de pequeno porte, empresa de médio porte ou empresa de grande porte.
Também podemos dividir uma escala ordinal dividindo uma escala contínua em múltiplos intervalos, por exemplo: idade dos jovens que preferem a internet à televisão. • De 6 a 12 anos. • De 12 a 15 anos.
• De 15 a 18 anos. Por fim, temos as escalas de intervalo e de razão. Nas escalas de intervalo, são atribuídos valores numéricos aos indivíduos.
Nessa escala, a variável é utilizada para medir uma determinada característica, além de identificar a qual classe ela pertence. Também pressupõe que as diferentes classes estão ordenadas sob um determinado critério. Por exemplo: as escalas de razão são escalas de intervalo, mas que acrescentam a existência de um zero absoluto.
Esse zero é considerado como a ausência total de qualidade de medida e, assim, é um valor que não pode ser rebaixado na parte inferior. O valor mínimo de uma escala de razão é sempre zero. Exemplo: se cheguei na fila às 11h15, e vendo que agora são 11h30, você logo conclui: “já estou na fila há 15 minutos!
” Finalizado o estudo sobre as escalas, vamos para o último assunto do *Tópico 3: as séries estatísticas. As séries estatísticas nada mais são do que tabelas nas quais são expressos os resultados de um estudo estatístico. Quando se olha para essa tabela e se consegue identificar três elementos, que são: o objeto do estudo, o local e a época da pesquisa, se está diante de uma série estatística.
Uma série estatística é uma maneira de se apresentar os dados estatísticos de uma forma tabulada. As séries estatísticas são divididas em: séries históricas ou temporais; séries geográficas, séries específicas e séries mistas. Vamos começar falando da série histórica ou temporal.
Além dos nomes históricas ou temporais, essas séries podem aparecer escritas como séries cronológicas ou marchas. Uma série histórica ou temporal é aquela em que a informação é estudada em função do tempo. Vejamos um exemplo.
Na imagem, vemos uma série temporal, que é a variação da produção de minério de ferro no Brasil entre os anos de 1999 e 2003. Vamos agora para as séries geográficas. As séries geográficas são aquelas cujo elemento que varia é o local, permanecendo fixos o tempo e a descrição do fenômeno.
As séries geográficas também são chamadas de séries espaciais, territoriais ou de localização. Vejamos um exemplo: Na imagem, vemos uma série geográfica que é a variação do PIB nos países Holanda, Itália, França, Portugal e Brasil no ano de 1999. Vamos agora para as séries específicas.
As séries específicas são aquelas cuja descrição do fenômeno sofre variação e permanecem fixos os elementos tempo e local. Essas séries também são conhecidas como séries especificativas ou categóricas. Vejamos um exemplo.
Na imagem, vemos que o que está variando é justamente o número de alunos nos cursos de direito, medicina, engenharia, administração e estatística. Por fim, veremos sobre as séries mistas. As séries mistas, como o próprio nome diz, são aquelas séries estatísticas resultantes da combinação das séries estatísticas temporais, geográficas, especificativas ou entre distribuições de frequências.
Vejamos um exemplo. Na imagem, vemos uma variação nos dados de analfabetismo em dois censos diferentes: o de 1991 e o de 2000. Como último assunto, temos a distribuição de frequência.
Na distribuição de frequência, os dados são ordenados segundo um critério de magnitude, em classes ou intervalos, permanecendo fixos o fato, o local e a época. Isso significa que, apesar de o fenômeno estudado ser único, este sofrerá uma subdivisão em suas classes Vejamos um exemplo. Queremos saber a altura dos alunos do curso x em 1° de fevereiro de 2019.
Na imagem, temos uma distribuição de frequência de14 alunos com altura que varia de 1,50 m a 1,60 m; 29 alunos com alturas que variam de 1,60 m a 1,70 m, e assim por diante. Acadêmico, chegamos ao final do Tópico 3, e acredito que você esteja assustado com tanto assunto, não é? Mas fique tranquilo, você pode assistir aos vídeos quantas vezes quiser, e estamos aqui para lhe auxiliar.
Nos vemos no próximo vídeo. Até mais!
