e aí o olá pessoal tudo bem com vocês vamos agora para nos salvar de número dois do nosso curso de análise de dados constantes de casca é só nós vamos abordar conceitos básicos variáveis e também escalas é só para a gente se situar melhor nós estamos na seção 1 desse curso na aula de número 2 bom então como sempre vamos apresentar quais são os objetivos e aprendizagem dessa aula lembrando que é muito importante que no final da aula vocês voltem para esta parte da apresentação e verifique se todos os tópicos foram compreendidos e se existe
ainda alguma dúvida caso reste alguma dúvida então é muito válido vocês olharem novamente a aula na parte em que o tópico em questão é explicado parece sala nós temos três copos o primeiro deles é entender e diferenciar uma população de uma mostra e também compreender por que que a gente faz essa separação o segundo tópico visa diferenciar os termos parâmetro estatística e que serão tópico a entender o que é uma variável e conseguir classificar uma variável tendo como base o tipo de dado e a escala adotada bom então vamos parar não sumir o tópico qual
será a diferença entre uma população e uma mostra para começar uma população nós temos que ter em mente em que ela é o conjunto de todos os elementos possíveis quando nós estamos falando de alguma coisa se você estivesse em que memorizar uma palavra que resume tudo o que é uma população esse a palavra seria tudo porque novamente a população é o conjunto de todos os elementos possíveis ou em outras palavras todos os resultados quando a gente fala de uma população a gente aprende todo mundo por exemplo quando eu me refiro a população do brasil eu
me refiro a todo mundo que mora no brasil eu não estou deixando ninguém de lado não importa em qual cidade essa pessoa mora em qual estado essa pessoa mora essa pessoa está sendo considerada como uma população e aí e essa pessoa está sendo considerada como parte da população e resumo é o todo é só uma maneira mais formal então como será que alguns autores deste nem o termo população vamos para o primeiro tiboni conjunto da totalidade de indivíduos que apresentam uma característica em comum cujo comportamento se quer analisar inferir vamos para o segundo coleção de
todos os resultados respostas medições ou contagens que são de interesse vamos para a terceira definição conjunto de todos os elementos ou resultados sobre investigação vamos agora para a última definição todos os indivíduos ou a todos os objetos do grupo em que estamos interessados prestem atenção creatina apresentação a gente deixou em uma palavra fundamental quando a gente se refere a uma população todo então não tem dúvida falamos de população estamos pronto conjunto do todo ou seja todo mundo todos os objetos todos os resultados todas as medições tudo e vale lembrar que qualquer medida que descreve uma
população é chamada de parâmetros então uma população possui medidas ou características e essas medidas essas características são chamadas de parâmetro e e por outro lado o que é uma mostra-se a população é o todo a mostra é uma parte do todo ou seja é um conjunto é uma parte é um subconjunto começar a imagem aqui está sendo apresentada lembre-se que a população é todo mundo amostra não é parte do todo ou seja nesse caso a sua mente essas quatro pessoas que estão circulados em vermelho e agora vamos ver algumas definições mais formais do que é
uma moto primeira delas subconjunto da população ou seja é um conjunto de elementos extraídos da população segundo a definição subgrupo de uma população terceira definição qualquer subconjunto da população porta definição um conjunto de elementos extraídos da população e quinta definição uma parte da população que é selecionada para o estudo pois a população inteira é muito grande para ser analisada então vocês devem lembrar que quando a gente comentou sobre população o terminei grito que estava marcado era todo nesse caso que a gente deixou marcado é subconjunto como junto e parte então de maneira bem simples a
população é o todo amostra é um subconjunto da população o e qualquer medida que descreve uma mostra a gente chama de estatística então uma população possui parâmetros e uma mostra possui estatística sendo que parâmetros de estatísticas são medidas que nos auxiliam para descrever população e amostra vamos então para um rápido exemplo do que seria uma população e do que seria uma amostra imagine o seguinte renda mensal de todos os assalariados da cidade de são paulo isso é uma população porque eu estou falando sobre todo mundo nesse caso todos os assalariados da cidade de são paulo
agora se eu me refiro a renda mensal de 5.000 assalariados da cidade de são paulo eu estou me referindo a uma parte do conjunto certo então nesse casam amostra qual é o todo nesse caso esse caso o conjunto de todos os elementos é o conjunto de todos os assalariados da cidade de são paulo e nesse exemplo o conjunto é constituído por cinco mil assalariados da cidade de são paulo ou seja a população é todo mundo e amostra é parte de todo mundo lembrando que a renda mensal no caso da população a gente chama de parâmetro
ea renda mensal no caso da mostra a gente chama de estatístico pois em ambos os casos ainda mensal descreve a população e amostra porém possuem nomes diferentes então resumindo de maneira bem simples a população é o todo a mostra é uma parte do todo mas vocês devem estar se perguntando por que então a gente usa amostras ao invés de se usar a população et bonne nos dá quatro motivos pelos quais uma amostra é vantajosa se comparada com a população o primeiro deles é que é muito mais barato se você vai estudar parte do todos imagina
só fazer uma pesquisa com todos os brasileiros em viável financeiramente já está toda população o segundo motivo que torna a utilização de uma morte interessante é porque ela é mais rápida então utiliza-se menos tempo para se entrevistar ou se analisar uma amostra do que se a gente fosse entrevistar ou analisar uma população inteiro um terceiro motivo aqui quando a gente fala sobre pesquisas alguns erros acontecem sendo que quanto maior for o número de elementos maior é a chance de nós temos erros assim a utilizar uma mostra a gente de um número de erros em tese
e por fim o nosso quarto motivo se refere a maior facilidade de editar contatos em menor escala então nós vemos que a amostra se refere a uma parte do todo sendo se toda a população e nós temos algumas vantagens em se utilizar uma mostra a vez de se utilizar a população e agora nós vamos falar de variáveis antes de qualquer coisa o que tem a ser uma variável bom segundo esse autor que está mostrado na a variável é uma característica da amostra ou da população analisada bem simples então ao analisar uma amostra ou uma população
nós temos características que descrevem essa mostra ou essa população essa característica é uma variável bom o termo variável ele é bem genérico como vocês viram e se refere a uma característica da população ou da mostra tendo nesse mente a gente pode classificar uma variável usando como base o tipo de dado relacionado a essa variável quando a gente passa fica uma variável extensão do dado a gente tem duas possibilidades ter uma variável quantitativa ou ter uma variável qualitativa essa diferenciação é bem simples nós estamos falando de algo que no médico ou seja expresso por números então
se trata de uma variável quantitativa se por outro lado nós estamos falando de uma variável cujos dados não são medidas numéricas nós estamos falando de variáveis em itatiba então em resumo se essa variável que expressa uma qualidade uma característica foi expressa por palavras leque qualitativa por outro lado se ela for expressa em números ela é quantitativa porém esses dois grupos que nós vimos qualitativas e quantitativas ainda podem ser divididos mais uma vez lembrando que as variáveis qualitativas e escrevem uma característica por meio de palavras ou seja por meio de medidas não numéricas por sua vez
as variáveis qualitativas podem ser divididas em nominais ou ordinais a diferença entre elas é a existência ou não de uma ordem entre os valores possíveis as variáveis qualitativas podem ser divididas em dois grupos nominal e ordinal vamos começar explicando a variável qualitativa ordinal como o próprio nome sugere existe uma ordem nas variáveis qualitativas ordinais e imagine uma variável chamada grau de instrução essa variável recebe dados sobre a forma de palavras por exemplo ensino fundamental completo ensino médio incompleto ensino superior completo pós-graduação e assim sucessivamente observa em que nesse caso existe uma ordem possível por exemplo
uma ordem que vá desde o menor nível de cláudio inscrição até o maior nível de grau de instrução ou seja existe uma ordenação possível dos dados as variáveis qualitativas nominais não possui essa característica por exemplo imagine a variável cidade de nascimento mas podemos ter são paulo rio de janeiro cuiabá florianópolis e muitas outras agora pense é possível fazer uma ordem com cidade de nascimento a resposta é não não há nenhum parâmetro que eu posso utilizar para ordenar essas variáveis sendo que o nome é cidade de nascimento e vamos voltar ao exemplo anterior com grau de
instrução a gente consegue ordenar essas palavras por exemplo indo da palavra que possui um menor nível de instrução até uma palavra que possui um maior nível de instrução então se existe ordenação na variável qualitativa estamos diante de uma variável ordinal por sua vez senão a ordenação na variável qualitativa estamos diante de uma variável nominal de maneira análoga as variáveis quantitativas também podem ser divididas em dois grupos discreta e continua para entender a diferença entre esses dois grupos vamos começar pela variável quantitativa continua como o próprio nome diz se trata de números contínuos ou seja que
assumem valores decimais por exemplo altura altura eu posso ter com 1,70 1,71 1,72 essa característica de assumir valores decimais no só encontramos nas variáveis quantitativas com e por outro lado a variável quantitativa discreta não assume valores decimais apenas valores inteiros por exemplo número de filhos eu só vou ter um dois três e assim sucessivamente eu nunca terei 2,5 filhos certo então como a variável número de filhos não assume valores decimais ela é considerada uma variável quantitativa discreta então se a variável quantitativa possui valores inteiros ela é discreta por outro lado se ela possui valores decimais
ela é continuar bom mas nós também podemos classificar uma variável usando como base a escala adotada lembrando que o que nós acabamos de ver sua classificação das variáveis de acordo com o tipo de dado que a variável recebe agora nós vamos ver como classificar uma variável pela escala adotada pelos atos e aí nós temos 4 possibilidades nós temos a escala nominal ordinal e intervalar e razão vocês devem estar pensando nominal e ordinal nós acabamos de ver esse nome e será que existe alguma semelhança existe como nós vamos ver agora as escalas nominais são apenas de
números qualitativos porque não é possível fazer nenhuma conta na escala nominal eu não consigo somar eu não consigo dividir eu não consigo multiplicar eu não consigo fazer nada não se insere a contas alguns exemplos sexo de um indivíduo feminino ou masculino eu não consigo somar feminino com o masculino não consigo dividir feminina por masculino se trata apenas um rótulo o outro exemplo refrigerantes coca-cola guaraná ou pepsi estamos diante de dados qualitativos não sendo possível fazer nenhuma conta um outro exemplo país de origem brasil alemanha e inglaterra ou china eu não consigo ordenar esses países a
somente tendo como avaliar um país de origem cor de um veículo preto branco azul cinza não consigo fazer nenhuma conta um último exemplo destino de um voo de avião pode ser europa américa do sul ou áfrica certo são apenas nomes rótulos ou até mesmo a qualidades lembrando que na escala nominal a gente só consegue dizer se um resultado é igual ou diferente do outro por exemplo eu consigo dizer que seu menino é diferente de masculino ou o consigo dizer que brasil é igual a brasil a próxima escala é a original essa escala já pode assumir
valores não numéricos ou valores numéricos e além disso e não consegue falar quanto a mais o ponto a menos um resultado tem em relação ao outro por exemplo a classificação de um produto em uma pesquisa pode ser bom regular ou ruim eu consigo ordenar esses valores de uma escala que vai da melhor avaliação até a pior avaliação nesse caso bom regular ou ruim mas eu não consigo dizer qual é a diferença entre eles e temos numéricos não consigo fazer bom - regular o regular - ruim o somente consigo ordenar um exemplo muito comum usado em
pesquisas é a concordância com uma frase então geralmente eles te dão uma frase e pergunta em qual grau você concorda com ela vamos usar como exemplo que as respostas possíveis são concordo neutro o discordo eu consigo ordenar essas possibilidades de resultados mas eu não posso fazer nenhuma diferença entre elas um presente classe socioeconômica pode ser alta média ou baixa eu consigo ordenar esses dados mas eu a dizer qual a diferença numérica entre elas na escala ordinal então a gente consegue dizer se um resultado é igual a diferente alto resultado e também a gente consegue dizer
se um resultado é maior ou menor do que outro resultado a próxima escala é a intervalar a escala intervalar já é restrita aos valores quantitativos ou seja a valores são expressos por números nesse escala nós temos a possibilidade do zero porém quando 0 aparece ele não é 10 inerente o que é 110 inerente 10 inerente representa a falta de uma característica pensem o seguinte temperatura eu posso ter 20 graus celsius menos 10 graus celsius ou até mesmo 0 graus celsius o que significa o zero grau não significa que nesse resultado não a temperatura muito pelo
contrário existe essa temperatura mas é convencional chamá-la de zero grau nessa escala que a gente consegue fazer é dizer se o resultado é igual o o resultado se o resultado é maior ou menor do que um resultado e por fim quanto maior o quanto menor o resultado é em relação ao outro e última escala é chamada razão e também restrita a dados quantitativos numéricos aqui diferente da escala intervalar 10 significam usar inerente ou seja se o mestre alguma coisa que tem 10 cm esse zero representa a ausência da variável ou seja a variável altura com
escala razão a gente consegue fazer contas eu consigo dividir um pelo outro e consigo expressar um resultado em função de um múltiplo vamos para alguns exemplos altura de um indivíduo se eu tenho um indivíduo que mede 1,71 indivíduo que mede 1,60 eu consigo dizer se essas medidas são iguais ou diferentes eu consigo dizer se uma medida é maior do que a outra eu consigo dizer quanto uma medida é maior do que a outra e eu consigo fazer e se elas ou seja qual é a porcentagem que uma é maior do que a outra de uma
maneira bem simples se todos os cálculos são possíveis de serem feitos estamos diante de uma escala razão bom o estudo das escalas pode ser um pouco confuso no começo mas essa tabela aqui que eu peguei do livro do lar sumido fiber nos ajuda a entender muito bem nós temos então quatro possibilidades categorizar os dados ordenar os dados subtrair valores e determinar o múltiplo percebam que conforme a gente vai mudando de escala uma classe dessa é liberada por exemplo podem só quando nós falamos de categorizar os dados a gente consegue categorizar com todas as escalas porque
cada resultado é uma categoria quando a gente move para a próxima coluna ordenar os dados nós temos um não e os outros três continuam como sim porque na escala nominal a gente não consegue ordenar os dados quando a gente mostra para a próxima coluna subtrair valores a gente acrescenta uma é porque na escala ordinal a gente não consegue subtrair valores e por fim quando a gente vai para a última coluna determinar o múltiplo nós temos apenas um sim a escala razão então sempre que vocês tiverem dúvidas sobre qual tipo de escala vocês estão me dando
leve se desta tabela e vão marcando quais são as possibilidades começando sempre pelo nível mais baixo categorizar os dados indo até o nível mais alto de terminar o último bom temos muita coisa já nessa aula vamos fazer um resumo então de tudo que nós aprendemos vamos começar pela aula passada nós estudamos a origem algumas definições estatística vimos algumas aplicações da estatística e vimos que a estatística pode ser dividida em dois campos então nós vimos que a origem está relacionada com o império romano ea babilônia definições existem várias substâncias estica mais todas elas têm algo em
comum que é a coleta a organização a análise ea interpretação de dados temos a estatística é possível de ser aplicada em várias áreas do conhecimento não sendo restrita apenas uma outra e por fim nós vimos que a estatística pode ser separado em dois grandes ramos a descritiva que tem como objetivo descrever os dados e a diferencial que tem como objetivo chegar a conclusões sobre uma população utilizando-se uma amostra na aula de hoje nós vamos a diferença de população e amostra depois nós vimos a definição de uma variável e depois nós vemos como classificar uma variável
de acordo com o tipo do dado e de acordo com o tipo de escala adotada e de maneira bem simples a população se refere ao todo e amostra se recebe a parte do todo uma variável pode ser entendida como uma característica estudar de uma população pode uma amostra sendo que essa variável quanto é classificada de acordo com o tipo de dado pode ser qualitativa quando a expressa em palavras ou o ativa quando é expressa em muros e se a gente for classificará e de acordo com o tipo de escala nós temos 4 possibilidades nominal ordinal
intervalar e razão lembrando que a nominal abrange apenas dados qualitativos a original abrange dados qualitativos e quantitativos ea escala intervalar e a escala razão abrangem apenas dados quantitativos bom pessoal essa é bem densa no começo é bom pessoal e sala foi bem densa e com uns conselhos muitas pessoas não gostam muito de teoria mas aqui vai a dica esses conceitos são muito úteis porque lá na frente quando a gente tiver na parte prática é necessário saber a diferença de algumas coisas para então decidir que conta o que forma a utilizar um exemplo quando a gente
for ver desvio padrão se a gente for calcular o desvio padrão de uma população a gente usa uma se a gente for calcular o desvio padrão de uma mostra a gente usa uma outra forma então naquele momento da aula será necessário saber a diferença entre uma população e uma mostra um outro exemplo é importância de se saber diferenciar tipos de escala pois em alguns cálculos como correlação entre duas variáveis é necessário entender qual é a escala das variáveis para então adotar a um método para se calcular a correlação com pessoal essa aula chegou ao fim
novamente aqui está a lista das referências bibliográficas que foram utilizadas bem como as capas dos meus se alguém queira procurar os em uma livraria ou até mesmo algum site que venda redes online até mais pessoal vejo vocês na próxima aula
