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Estatísticas - Coggle Diagram
Estatísticas
Variáveis
Variáveis continuas: podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo de interesse.Ex: peso, estatura, distância percorrida em um teste de esforço. São quantitativas estão associadas a medidas que tenham unidades m, kg, L, m/s.
Variáveis discretas: são resultados da contagem do número de itens referentes a variável ex: número de repetições em um exercício, quantidade de gols em uma partida de futebol. São quantitativas.
Variáveis nominais: surgem quando se definem categorias e se conta suas observações. Ex: sexo de uma população (feminino e masculino), cor dos olhos de uma população (azul, verde, castanho, preto). São qualitativos, categorias.
Variáveis ordinais: se relacionam a avaliações subjetivas segundo preferência ou desempenho, valores relativos, atribuidos para denotar ordem. Ex: escolaridade por gral (primeiro grau, segundo grau e terceiro grau). São qualitativas, categóricas.
Medidas descritivas
Medidas dispersão: são medidas que avaliam se os dados de uma determinada amostra ou população se encontram próximos ou distantes da média aritmética.
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Variância (S²): Desvios quadráticos de uma determinada amostra, quadrado da distância de cada lado em relação á média aritmética do grupo.
S²= ∑(xi – x)⁻² /n –1
S²=∑(d)² /n–1
Medidas de Posição
Quantil: os quantos dividem um conjunto de dados em quatro partes iguais e distintas, servem como um bom sistema de corte para formação de grupos e também para detectar valores discrepantes (outliers) na amostra
Mediana (nd): medida que divide um conjunto de dados ao meio, 50% dos dados posicionam se acima da mediana e 50% abaixo. É obrigatório colocar os dados em ordem crescente.
Moda: valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados, pode-se encontrar distribuições amodais, unimodais, bimodais e etc.
Medida de tendência central: média aritmética: soma um conjunto de dados, divide pelo número de dados que compõe esse conjunto.
x̅=∑xi/n. Ponto de equilíbrio
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Estatística descritiva: descreve um conjunto de dados, organiza resume e torna-os passíveis de interpretação.
Construção de tabelas, análise univariada dos dados qualitativos, análise univariada de dados quantitativos
Análise bivariada: cruza informações de duas variáveis distintas em tabelas específicas. Ex: tabela de contingência
Variáveis quantitativas (continuas) permitem representar os dados por meio de gráficos de histograma, polígono ou linha e ramos e folhas.
Variáveis qualitativas: tabela de frequência de uma variável (regra de três simples) gráfico de barra, gráfico de pizza.
Medidas inferências: comparação das medidas, para evidenciar diferenças ou igualdades. Elaborar hipóteses: hipótese nula (Ho), hipótese de alternativa ou de investigação (Hi).