Histórico de estatísticas descritivas, características, exemplos, conceitos

O Estatística descritiva É o ramo de estatísticas que lida com a coleta e organização de informações sobre o comportamento de sistemas com muitos elementos, genericamente conhecido como o nome de população.

Para isso, ele usa técnicas numéricas e gráficas, através das quais apresenta informações, sem fazer previsões ou inferências sobre a população onde vem.

As estatísticas descritivas são consideradas para organizar e apresentar as informações convenientemente

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História

Idade Antiga

As estatísticas têm suas origens na necessidade humana de organizar as informações necessárias para sua sobrevivência e bem -estar, bem como fornecer os eventos que a afetam. As grandes civilizações da antiguidade deixaram registros de colonos, impostos coletados, quantidade de culturas e o tamanho dos exércitos.

Por exemplo, durante seu longo reinado, Ramsés II (1279-1213 para.C) ordenou um censo de terra e habitantes no Egito, que até então tinha cerca de 2 milhões de habitantes.

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

Também na antiga Grécia, contagens de pessoas e recursos foram feitos. Os romanos, notáveis ​​para sua alta organização, registraram a população periodicamente, preparando censos a cada cinco anos, incluindo territórios e recursos.

Renascimento

Após o declínio de Roma, os importantes registros estatísticos foram assustados, até a chegada do Renascimento, quando as estatísticas ressurgirem.

Culminando o século XVII, nasceu a teoria das probabilidades, resultado da inclinação das pessoas para o jogo, o que forneceu estatísticas o rigor matemático que a tornou uma ciência por si só.

Idade Moderna

Um novo impulso veio com a teoria dos erros e os quadrados mínimos no século XIX, que se seguiu ao método de correlação entre variáveis, para avaliar quantitativamente a relação entre eles.

Até finalmente, durante o século XX, as estatísticas se estendiam a cada ramo da ciência e da engenharia como uma ferramenta indispensável na solução de problemas.

Características da estatística descritiva

A estatística descritiva é caracterizada por:

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

- Distribua dados em faixas de frequência para facilitar seu gerenciamento. Use a aritmética para encontrar os valores mais representativos dos dados, através de medidas de tendência central, além de analisar a dispersão deles.

- Determine a forma das distribuições, sua simetria, se forem centralizadas ou tendenciosas, e se forem apontadas ou melhor achatadas.

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Para que é estatística descritiva para?

Sempre que é necessário.

Então mencionamos alguns exemplos:

Economia

A estatística descritiva lida com o registro e organização de dados sobre populações e suas idades, renda, investimentos, lucros e despesas. Dessa maneira, governos e instituições planejam melhorias e investir adequadamente.

Com sua ajuda, você monitora as compras, vendas, devoluções e eficiência de serviços. Por esse motivo, as estatísticas são indispensáveis ​​na tomada de decisão.

Física e mecânica

Física e mecânica usam estatísticas para o estudo de meios contínuos, que consistem em um grande número de partículas, como átomos e moléculas. Acontece que não é possível monitorar cada um deles separadamente.

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

Medicamento

É uma ferramenta essencial ao monitorar doenças, de suas origens e durante sua evolução, bem como a eficácia dos tratamentos.

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

Nutrição

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

Exemplos de estatística descritiva

Abaixo, veremos alguns exemplos que ilustram como as ferramentas de estatística descritiva são úteis para ajudar a tomar decisões:

Exemplo 1

Para melhorar as salas de jantar escolares, as informações do usuário são necessárias. Fonte: Wikimedia Commons.

As autoridades educacionais de um país de melhorias institucionais do plano. Suponha que eles implementarão um novo sistema de salas de jantar escolares.

Para isso, é necessário ter dados sobre a população estudantil, por exemplo, o número de estudantes por série, sua idade, sexo, altura, peso e condição socioeconômica. Então essas informações são apresentadas na forma de tabelas e gráficos.

Exemplo 2

Para monitorar o time de futebol local e fazer novas contratações, os gerentes carregam o número de partidas disputadas, vencidas, empatadas e perdidas, bem como o número de gols, artilheiros e como eles conseguiram marcar: chute livre, de meia quadra, penalidades, penalidades, com a perna esquerda ou à direita, entre outros detalhes.

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Exemplo 3

Uma sorveteria tem vários sabores de sorvete e deseja melhorar suas vendas; portanto, os proprietários realizam um estudo em que contam o número de clientes, separam -os em grupos por sexo e faixa etária.

Neste estudo, o sabor dos sorvetes favoritos e a apresentação mais vendida são gravados, por exemplo. E com os dados coletados, eles planejam as compras dos sabores e os recipientes e acessórios necessários para sua preparação.

Conceitos básicos de estatística descritiva

População e amostra

Esses conceitos fundamentais são necessários para aplicar técnicas estatísticas, vamos ver:

População

No contexto estatístico, a população refere -se ao universo ou coletivo do qual a informação vem.

Nem sempre se trata de pessoas, pois elas podem ser conjuntos de animais, plantas ou objetos como carros, átomos, moléculas e até eventos e idéias.

Amostra

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

Pode ser escolhido aleatoriamente, ou de acordo com alguns critérios anteriormente estabelecidos pelo analista. A vantagem é que, sendo um subconjunto da população, é muito mais gerenciável.

Variável

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

As variáveis ​​podem ser de natureza diferente; portanto, existem critérios para classificá -las e dar o tratamento mais apropriado.

Variáveis ​​categóricas e variáveis ​​numéricas

De acordo com a maneira como são medidos, as variáveis ​​podem ser:

-Categórico

-Numérico

As variáveis ​​categóricas, também chamadas qualitativo, Eles representam qualidades como o status civil de uma pessoa, que pode ser solteira, casada, divorciada ou viúva.

Por outro lado, para variáveis ​​numéricas ou quantitativo, Eles podem ser medidos, como idade, tempo, peso, renda e mais.

Os gráficos são muito importantes para apresentar as informações, porque, à primeira vista, a tendência dos dados é apreciada. Fonte: piqsels.

Variáveis ​​variáveis ​​discretas e contínuas

Variáveis ​​discretas apenas tomam valores discretos, pois o nome implica. Exemplos deles são o número de filhos de uma família, quantos assuntos estão em um determinado curso e a quantidade de carros em um estacionamento.

Essas variáveis ​​nem sempre tomam valores inteiros, porque também existem fracionários.

Por outro lado, variáveis ​​contínuas admitem valores infinitos dentro de um determinado intervalo, como o peso de uma pessoa, o pH do sangue, o tempo de uma consulta por telefone e o diâmetro das bolas de futebol.

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Medidas de tendência central

Dê uma idéia da tendência geral que os dados seguem. Mencionaremos as três medidas centrais mais usadas:

-Metade

-Mediana

-Moda

Metade

Equivalente aos valores médios. É calculado adicionando todas as observações e dividindo -se entre o número total:

 Onde x_Yo É qualquer observação e n é o total deles.

Moda

É o valor que é mais repetido em um conjunto de dados, o mais frequente, pois em uma distribuição pode haver mais de uma moda.

Mediana

Ao pedir 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 idéia de quão longe ou dispersão eles estão das medidas centrais. Os mais utilizados são:

Faixa

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

Intervalo = x_M - x_m

Variação

Meça até que ponto os dados de valor médio estão. Para isso, é feita uma média, mas com as diferenças entre qualquer valor x_Yo e a média, ao quadrado para impedir que eles se cancelem. Geralmente é denotado pela letra grega σ quadrada, ou com s²:

Desvio padrão

A variação não possui as mesmas unidades que os dados; portanto, o desvio padrão é definido como a raiz quadrada da variação e é denotada como σ ou s:

Distribuições de frequência

Em vez de levar em consideração cada dados individualmente, é preferível agrupá -los em intervalos, o que facilita o trabalho, especialmente se houver muitos valores. Por exemplo, ao trabalhar com os filhos de uma escola, eles podem ser agrupados em faixas etárias: de 0 a 6 anos, de 6 a 12 anos e de 12 a 18 anos.

Gráficos

Eles constituem uma excelente maneira de apreciar a distribuição de dados de visualização e contêm todas as informações coletadas nas tabelas e imagens, mas muito mais acessível.

Há uma grande variedade deles: com barras, linear, circular, caule e folha, histogramas, polígonos de frequência e pictogramas. Exemplos de gráficos estatísticos são apresentados na Figura 3.

Assuntos de interesse

Ramos estatísticas.

Variáveis ​​estatísticas.

População e amostra.

Estatística inferencial.

Referências

1. Faraldo, p. Metodologia de Estatística e Pesquisa. Recuperado de: eio.USC.é.
2. Fernández, s. 2002. Estatística descritiva. 2º. Edição. Editorial ESIC. Recuperado de: Google Livros.
3. História de Estatísticas. Recuperado de: EUMED.líquido.
4. Ibañez, p. 2010. Matemática II. Abordagem de competência. Cengage Learning.
5. Monroy, s. 2008. Estatística descritiva. 1º. Edição. Instituto Politécnico Nacional do México.
6. Fórmulas do Universo. Estatística descritiva. Recuperado de: universoformulas.com.