Unidade - 01

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<p>MÉTODOS QUANTITATIVOS</p><p>Prof. Dr. Péricles Ewaldo Jader Pereira</p><p>1</p><p>Unidade 1</p><p>CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA</p><p>TÓPICO 1 – CONCEITOS INICIAIS</p><p>TÓPICO 2 – POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>TÓPICO 3 – VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>https://www.fiveacts.com.br/pesquisa-quantitativa/</p><p>2</p><p>A partir do estudo desta unidade, você deverá ser capaz de:</p><p>• conhecer a história da estatística;</p><p>• entender onde a estatística é aplicada;</p><p>• aprender sobre o método estatístico;</p><p>• conhecer os tipos de estatística;</p><p>• compreender a diferença de população, amostra e censo;</p><p>• aprender sobre os tipos de amostra;</p><p>• entender os conceitos de variável e escala;</p><p>• descobrir os tipos de variáveis e escalas;</p><p>• conhecer as séries estatísticas;</p><p>• descobrir os tipos de séries estatísticas.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>FONTE: <https://bit.ly/3l3p2NE>. Acesso em: 19 fev. 2020.</p><p>William Glasser foi um psiquiatra americano que teve suas teorias aplicadas na educação. Segundo a pirâmide, nós aprendemos e assimilamos 10% quando lemos, 20% quando ouvimos, cerca de 30% quando observamos e 50% quando vemos e ouvimos o conteúdo. Porém, a efetividade aumenta cerca de 70% quando nós debatemos o conteúdo.</p><p>A palavra estatística, derivada do termo latino status (estado), parece ter sido introduzida na Alemanha, em 1748, por Achenwall. Atualmente, a Estatística é reconhecida como uma ciência capaz de obter, sintetizar, prever e fazer inferências a partir de dados.</p><p>A estatística para adquirir o status de disciplina científica nomotética, isto é, ter a capacidade de postular a verdade, e não puramente ideográfica ou descritiva, teve que esperar pelo desenvolvimento do cálculo das probabilidades, que lhe viria a fornecer a linguagem e o aparelho conceptual permitindo a formulação de conclusões com base em regras indutivas.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>“É a ciência que se dedica à coleta, análise e interpretação de dados numéricos para o estudo de fenômenos naturais, econômicos e sociais, utilizando-se das teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos”.</p><p>“É a ciência que dispões de processos para recolher, organizar, classificar, e apresentar conjuntos de dados”.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>APLICAÇÃO DA ESTATÍSTICA - CONCEITOS</p><p>Compreender uma realidade específica para tomada de decisões.</p><p>Estudos para implantação de fábricas até a avaliação das necessidades de expansão industrial.</p><p>Pesquisa e desenvolvimento de técnicas.</p><p>Controle da qualidade e da quantidade.</p><p>Nas análises de investimentos operacionais.</p><p>Na previsão de acidentes de trabalho.</p><p>No estudo de marketing e análise de mercado.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>APLICAÇÃO DA ESTATÍSTICA - OBJETIVOS</p><p>Método é uma palavra que tem derivação na língua grega – methodos. “Met” quer dizer “através de” ou “por meio de”, e “hodós” significa “caminho”.</p><p>Portanto, a palavra método significa caminho para meta. Assim, sempre que você tiver uma meta precisará de um caminho, ou seja, de um método.</p><p>O autor Machado (2010) elenca dois tipos de métodos, que fazem parte dos métodos científicos: Método experimental e Método estatístico</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>O MÉTODO ESTATÍSTICO</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>FASES DO MÉTODO ESTATÍSTICO</p><p>O método estatístico pode nos ajudar a tomar decisões científicas e inteligentes em tais situações.</p><p>Decisões tomadas pela utilização de métodos estatísticos são chamadas de suposições fundamentadas.</p><p>Decisões tomadas sem a utilização de métodos estatísticos (ou científicos) representam meras suposições e, por essa razão, podem se revelar não confiáveis.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>OS TIPOS DE ESTATÍSTICA</p><p>ESTATÍSTICA DESCRITIVA OU DEDUTIVA</p><p>É a parte da estatística que trabalha com a organização e apresentação dos dados.</p><p>Pega os dados brutos de uma pesquisa e os deixa organizados, por exemplo: em ordem crescente ou decrescente.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>ESTATÍSTICA INFERENCIAL OU INDUTIVA</p><p>É o conjunto de técnicas que são utilizadas para que se consiga identificar relações entre variáveis que representem ou não relação de causa ou efeito.</p><p>Na estatística inferencial ou indutiva se pretende inferir, ou seja, deduzir as características de uma população partindo de dados que foram observados em uma amostra de indivíduos dessa população.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>O estudo de probabilidades teve início com os jogos de azar. As pessoas queriam entender a “lei” desses jogos, para ganhar dinheiro nos cassinos. C</p><p>ontudo, os matemáticos acabaram descobrindo que não é possível prever, por exemplo, se vai ocorrer a face 6 em determinado lançamento de um dado. Podemos apenas descobrir, por observação, que a face 6 ocorre 1/6 das vezes, no decorrer de muitas jogadas.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>PROBABILIDADE</p><p>Atualmente, o estudo de probabilidade vai além dos jogos de azar. Todos nós concordamos que jogar uma moeda para decidir quem começa um jogo de futebol evita o favoritismo.</p><p>Pela mesma razão, os estatísticos recomendam escolher ao acaso as pessoas que vão responder às pesquisas de opinião (todos os elementos da população têm igual probabilidade de pertencer à amostra</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>PROBABILIDADE</p><p>Para podermos calcular a probabilidade é necessário esclarecer alguns conceitos, como o espaço amostral.</p><p>“Espaço amostral é a lista com todos os resultados possíveis de um procedimento”</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>Por exemplo:</p><p>-Lançar um dado e anotar o número de pontos da face superior, o espaço amostral é: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6};</p><p>Retirar uma carta de um baralho comum de 52 cartas e anotar o naipe da carta selecionada, o espaço amostral é: S = {paus, copas, ouros, espadas};</p><p>-Lançar uma moeda e observar a face superior, o espaço amostral é: S = {cara-coroa}.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>Os espaços amostrais podem ser finitos ou infinitos.</p><p>Para evitar recursos matemáticos mais sofisticados, estudaremos apenas os espaços amostrais finitos.</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>Conceito de “evento”</p><p>Qualquer subconjunto do espaço amostral do experimento.</p><p>Portanto, um evento é um conjunto de resultados (um subconjunto do espaço amostral) ao qual é associado um valor de probabilidade.</p><p>Observe: ao lançarmos um dado com seis faces, qual a probabilidade de obtermos um número que seja múltiplo de 3?</p><p>Espaço amostral: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, logo: n(S) = 6.</p><p>Evento: E = {3, 6}, logo: n(E) = 2. FÓRMULA:</p><p>EM PERCENTUAIS:</p><p>TÓPICO 1 - CONCEITOS INICIAIS</p><p>http://bit.do/eNSP9</p><p>20</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>https://www.questionpro.com/blog/pt-br/diferenca-entre-populacao-e-amostra/</p><p>Quando falamos em população, censo e amostra dentro da estatística estamos falando em conjuntos dos quais podemos obter informações.</p><p>Essas diferenças conceituais trataremos a partir de agora nos próximos subtópicos.</p><p>POPULAÇÃO</p><p>Na linguagem comum do dia a dia, população significa o conjunto de habitantes de um país, uma região, uma cidade.</p><p>Em estatística, a palavra população tem significado mais geral. População é o conjunto de elementos sobre os quais o pesquisador quer informações</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>22</p><p>POPULAÇÃO</p><p>Na linguagem comum do dia a dia, população significa o conjunto de habitantes de um país, uma região, uma cidade.</p><p>Em estatística, a palavra população tem significado mais geral. População é o conjunto de elementos sobre os quais o pesquisador quer informações.</p><p>A população pode ser finita ou infinita.</p><p>Finita quando seus elementos podem ser contados, como é o caso de alunos matriculados em uma escola.</p><p>E infinita quando não é possível contar seus elementos, como acontece com o número de grãos de areia em uma praia</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>População também é conhecida como conjunto universo.</p><p>23</p><p>AMOSTRAGEM</p><p>Quando se fala em amostra ou amostragem, está se falando de uma parte,</p><p>um subconjunto da população, que terá a função de representar o conjunto inteiro.</p><p>Para que se possa considerar uma parte da população como uma amostra, é preciso que esta parte seja representativa do todo. A característica principal de uma amostra é a representatividade.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>A partir da amostra pode-se auferir conclusões acerca desta mesma população..</p><p>24</p><p>POPULAÇÃO X AMOSTRA</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>25</p><p>CENSO</p><p>O censo é o tipo de estudo estatístico que abrange todos os elementos da população.</p><p>Se, em nossa pesquisa, resolvermos consultar todos os alunos, ou seja, todos os elementos da população, fazendo o questionamento a cada um deles, sem exceção, realizaremos um censo.</p><p>No Brasil, os censos oficiais são feitos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), uma fundação pública de administração federal mais conhecida pela sigla IBGE, com sede na cidade do Rio de Janeiro.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>26</p><p>TIPOS DE CENSO SEGUNDO O IBGE</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>27</p><p>É chamado método de amostragem os critérios que são necessários para selecionar os elementos que comporão uma amostra. Dependendo do critério adotado, se terá um tipo de amostra.</p><p>Esses métodos também são chamados de técnicas de amostragem que se dividem em PROBABILÍSTICA E NÃO PROBABILÍSTICA.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>MÉTODOS DE AMOSTRAGEM</p><p>28</p><p>PROBABILÍSTICA</p><p>Os métodos probabilísticos de amostragem baseiam-se em um princípio chamado equiprobabilidade, isto é, todos os indivíduos da população têm as mesmas probabilidades de fazerem parte da amostra.</p><p>É recomendado que, sempre que possível, seja utilizado os métodos probabilísticos, pois são os que mais garantem a representatividade da amostra.</p><p>Tipos de amostra probabilísticas: CASUAL SIMPLES, SISTEMÁTICA E ESTRATIFICADA.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>29</p><p>AMOSTRA CAUSAL SIMPLES</p><p>Amostra casual simples ou amostra aleatória simples é a amostra constituída por elementos retirados inteiramente ao acaso da população. Isso significa que todos os elementos da população têm a mesma probabilidade de ser selecionados para a amostra.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>30</p><p>AMOSTRA ESTRATIFICADA</p><p>Quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias distintas, uma amostra casual simples não representa bem a população. Nesses casos, é preciso obter uma amostra estratificada. Para isso, é necessário separar os elementos de categorias distintas em estratos e depois coletar, em cada estrato, uma amostra casual simples. O número de elementos retirados de cada estrato deve ser proporcional ao número deles na população.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>31</p><p>AMOSTRA SISTEMÁTICA</p><p>Nos itens anteriores, ficou demonstrado que é fácil coletar amostras casuais simples e amostras estratificadas quando as populações são pequenas e as unidades estão claramente identificadas, como é o caso de alunos de uma escola, empregados de uma empresa, clientes de um serviço.</p><p>No entanto, é extremamente complicado ou podemos dizer, impraticável, usar essa técnica para obter amostras de populações grandes como a dos moradores da cidade de São Paulo ou do Rio de Janeiro, por exemplo. Não existe uma lista com os nomes de todos os moradores de onde sortear a amostra.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>32</p><p>Para esses casos, podemos coletar uma amostra sistemática, ou seja, planejar um sistema que nos permita selecionar os elementos que construirão a amostra. Se quisermos coletar uma amostra de 25% das 16 pessoas que estão em uma fila, podemos sortear um número entre 1 e 4. Se sair o número 4, a quarta pessoa pertencerá à amostra.</p><p>Depois, tomamos para a amostra a quarta pessoa de cada quatro e teremos, assim, 25% da população, a figura a seguir nos mostra de maneira mais clara.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>33</p><p>NÃO PROBABILÍSTICA</p><p>Nem sempre se consegue fazer uma amostra probabilística, as vezes para que os custos sejam reduzidos, ou para que se tenha uma maior facilidade de se conseguir fazer a pesquisa, se usa o método não probabilístico, que selecionam os indivíduos por outros critérios.</p><p>Os tipos de amostra não probabilísticas apresentadas neste livro são a amostra POR QUOTAS, A AMOSTRA POR CONVENIÊNCIA E A AMOSTRA DE VOLUNTÁRIOS.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>34</p><p>POR QUOTAS</p><p>Uma amostra é coletada por quotas quando a população é composta por elementos que pertencem a categorias visivelmente diferentes e o fato de pertencer à determinada categoria afeta a informação que se busca.</p><p>Nesse caso, não é feito o sorteio, ao contrário: são selecionadas as unidades que comporão a amostra por julgamento, pois são chamados para a amostra pessoas que o pesquisador entende como preenchendo os requisitos da quota. As quotas são planejadas antes de se fazer a amostragem e não precisam ser de tamanho proporcional ao que existe na população. Se um grupo é muito pequeno, deve entrar na quota.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>35</p><p>A Figura demonstra 28 pessoas: 15 mulheres negras, 1 mulher branca e 12 homens negros. Para selecionar ¼ da população, escolhem-se as primeiras três mulheres negras, a mulher branca e os primeiros três homens negros.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>36</p><p>AMOSTRA DE VOLUNTÁRIOS</p><p>A amostra de voluntários é composta por pessoas que se ofereceram para participar da amostra. Em geral, essas pessoas têm grande interesse no assunto. O critério para pertencer à amostra é do pesquisado, não do pesquisador.</p><p>Por essa razão, os resultados podem ser muito tendenciosos.</p><p>Por exemplo, se um professor pedir que três alunos se apresentem como voluntários para explicar uma atitude coletiva (como o fato de toda a classe ter se recusado a fazer uma prova), é provável que os líderes se apresentem, e não o rapaz tímido que queria fazer a prova.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>37</p><p>AMOSTRA INTENCIONAL OU POR CONVENIÊNCIA</p><p>Essa técnica é muito comum e consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível ao pesquisador. Portanto, os indivíduos que estarão nessa pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis e o pesquisador tem fácil acesso a eles e não porque eles foram selecionados por meio de um critério estatístico.</p><p>Geralmente essa conveniência representa uma maior facilidade operacional e baixo custo de amostragem. A amostra intencional é constituída pelas unidades às quais o pesquisador tem fácil acesso.</p><p>Por exemplo, o professor que toma os alunos de sua classe como amostra de toda a escola está usando uma amostra de conveniência.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>38</p><p>Em toda a pesquisa deve existir um cuidado para que o erro não ocorra.</p><p>Quando se está trabalhando com amostras existem dois tipos de erros que podem ocorrer, os erros amostrais, também conhecidos como erros aleatórios e os erros não amostrais, também conhecidos como erros sistémicos.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>ERROS DE AMOSTRAGEM</p><p>39</p><p>ERROS AMOSTRAIS OU ALEATÓRIOS</p><p>Ocorrem quando existe uma diferença entre o valor obtido na amostra e o parâmetro de interesse da população.</p><p>ERROS NÃO AMOSTRAIS OU SISTÉMICOS</p><p>Ocorrem quando os dados amostrais são coletados, registrados ou analisados de maneira errada, os erros sistemáticos são muitas vezes consistentemente repetidos ao longo do tempo.</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>40</p><p>Talvez a principal dúvida de quem vai trabalhar com amostra é saber a quantidade necessária para que se represente uma população, a maneira de se aproximar da realidade da população é fazendo o cálculo amostral. Esse cálculo é um modelo estatístico, constituído pelos seguintes conceitos principais que são:</p><p>Margem de erro</p><p>Aleatoriedade</p><p>População</p><p>Distribuição da População</p><p>Grau ou nível de confiança</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>CÁLCULO AMOSTRAL</p><p>41</p><p>O cálculo amostral não é um cálculo simples de se fazer, por isso,</p><p>vamos demonstrar a fórmula dele e o que cada item representa, bem como deixaremos calculadoras on-line para que possam ser acessadas.</p><p>FÓRMULA DO CÁLCULO AMOSTRAL</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>FÓRMULA DO CÁLCULO AMOSTRAL</p><p>42</p><p>TÓPICO 2 - POPULAÇÃO, AMOSTRA E CENSO</p><p>FÓRMULA DO CÁLCULO AMOSTRAL</p><p>43</p><p>http://bit.do/eNSP9</p><p>44</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>https://www.dragnsurvey.com/blog/pt/como-usar-uma-escala-likert-em-um-questionario-online/</p><p>Variável em uma pesquisa estatística é aquilo que se está investigando, ou seja, é o objeto da pesquisa.</p><p>Por exemplo, se perguntarmos quantos livros alguém lê por ano, a variável será: o número de livros lidos por ano; mas se estivermos pesquisando a altura de determinado grupo de pessoas, a altura é que será a variável; outros tipos de variáveis podem ser pesquisadas como o nível de instrução, religião, cor dos olhos, peso, estado civil, nacionalidade, raça, número de habitantes de um bairro, número de pessoas que moram em determinado endereço etc.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>CONCEITO DE VARIÁVEL</p><p>46</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>TIPOS DE VARIÁVEIS</p><p>47</p><p>Consistem em modos de expressar a qualidade ou a quantidade dos dados.</p><p>Para que as escalas utilizadas possam responder aos vários tipos de valores que os atributos assumem uma pesquisa, elas precisam de apresentar duas propriedades:</p><p>• Exaustividade: abrangência que permite representar todos os dados possíveis.</p><p>• Exclusividade: coerência para que qualquer dado ou acontecimento só possa ser representado de uma única forma.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>ESCALAS DE MEDIDAS</p><p>48</p><p>Existem quatro classificações para as escalas de medida que são:</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>49</p><p>As escalas nominais são meramente classificativas, permitindo descrever as variáveis ou designar os sujeitos, sem recurso à quantificação.</p><p>Essa escala é bem simples, pois os números servem apenas para nomear, identificar e categorizar dados sobre pessoas, objetos ou fatos</p><p>Podemos, por exemplo, nesse tipo de escala classificar as pessoas pela cor dos cabelos.</p><p>1 – Preto.</p><p>2 – Castanho.</p><p>3 – Loiro.</p><p>4 – Branco.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>ESCALAS NOMINAIS</p><p>50</p><p>A escala ordinal é a avaliação de um fenômeno em termos da sua situação dentro de um conjunto de patamares ordenados, variando desde um patamar mínimo até um patamar máximo.</p><p>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.</p><p>Exemplo: tamanho das empresas de determinada região.</p><p>1 – Microempresa.</p><p>2 – Empresa de pequeno porte.</p><p>3 – Empresa de médio porte.</p><p>4 – Empresa de grande porte.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>ESCALAS ORDINAIS</p><p>51</p><p>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.</p><p>Cada observação faz a associação do indivíduo medido a uma determinada classe, sem, no entanto, quantificar a magnitude da diferença face aos outros indivíduos.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>ESCALAS DE INTERVALOS</p><p>52</p><p>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.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>ESCALAS DE RAZÃO</p><p>53</p><p>As séries estatísticas nada mais são do que tabelas nas quais são expressos o resultado 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 de uma série estatística.</p><p>Uma série estatística é uma maneira de se apresentar os dados estatísticos de uma forma tabulada.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>54</p><p>Uma série histórica ou temporal é aquela que a informação é estudada em função do tempo.</p><p>EXEMPLO:</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>SÉRIES HISTÓRICAS OU TEMPORAIS</p><p>55</p><p>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.</p><p>EXEMPLO:</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>SÉRIES GEOGRÁFICAS</p><p>56</p><p>As séries específicas são aquelas cujo a descrição fenômeno sofre variação e permanecem fixos os elementos tempo e local. Essas séries também são conhecidas como séries especificativas ou categóricas.</p><p>EXEMPLO:</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>SÉRIES ESPECÍFICAS</p><p>57</p><p>São aquelas séries estatísticas resultantes da combinação das séries estatísticas temporais, geográficas, especificativas ou entre distribuições de frequências.</p><p>EXEMPLO:</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>SÉRIES MISTAS</p><p>58</p><p>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 do fenômeno estudado ser único, este sofrerá uma subdivisão em suas classes.</p><p>Exemplo: queremos saber a altura dos alunos do curso x em 1° de fevereiro de 2019.</p><p>TÓPICO 3 - VARIÁVEIS, ESCALAS E SÉRIES ESTATÍSTICAS</p><p>DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA</p><p>59</p><p>http://bit.do/eNSP9</p><p>60</p><p>image1.png</p><p>image2.jpeg</p><p>image3.png</p><p>image4.png</p><p>image5.png</p><p>image6.png</p><p>image7.png</p><p>image8.jpeg</p><p>image9.png</p><p>image10.png</p><p>image11.png</p><p>image12.png</p><p>image13.png</p><p>image14.png</p><p>image15.png</p><p>image16.jpeg</p><p>image17.png</p><p>image18.png</p><p>image19.png</p><p>image20.png</p><p>image21.png</p><p>image22.png</p><p>image23.png</p><p>image24.png</p><p>image25.png</p><p>image26.png</p><p>image27.png</p><p>image28.png</p><p>image29.png</p><p>image30.jpeg</p><p>image31.png</p><p>image32.png</p><p>image33.png</p><p>image34.png</p><p>image35.png</p><p>image36.png</p><p>image37.png</p><p>image38.png</p><p>image39.png</p>