ÍNDICE
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Actualmente
vivemos rodeados por uma quantidade de informações tão grande que não podemos
deixar de pensar o quanto a Estatística nos é útil e o quanto esta ciência vem
configurando-se como uma das competências mais importantes para quem precisa
tomar decisões.
Embora
a Estatística esteja associada ao crescimento e ao avanço tecnológico, sua
utilização é reconhecida a milhares de anos atrás. Não há como negar que a
chegada de computadores cada vez mais poderosos fez com que, de certa forma, a
Estatística se tornasse mais acessível aos seus usuários, pois imensas
quantidades de informações, hoje em dia, com a utilização de softwares de
estatística são compilados em uma fracção de segundos, processo no qual,
antigamente era feito de forma manual, o que acarretava um trabalho maçante e
gigantesco.
Para
Vieira (1999) o uso da estatística na literatura especializada já está
consagrado, porém pode-se destacar que em algumas áreas o uso da estatística é
mais antigo do que em outras, por exemplo, a aplicação das técnicas
estatísticas nas ciências agrícolas e nas ciências da saúde é anterior à
aplicação dessas técnicas em administração ou na área de exportes. Hoje, a
estatística é encontrada não somente em trabalhos académicos, mas em jornais,
revistas e na televisão, meios de comunicação que atingem uma grande variedade
de pessoas, muitas da quais leigas neste assunto, que se depara com gráficos,
tabelas e outras informações estatísticas.
Estatística é a
ciência que dispõe de processos apropriados para recolher, organizar,
classificar, apresentar e interpretar conjuntos de dados. É objectivo da
estatística extrair informação dos dados para obter uma melhor compreensão das
situações que representam.
As principais fases
de um estudo estatístico são:
Identificar o
fenómeno a estudar;
·
Seleccionar e recolher os
dados;
·
Sintetizar, organizar e
estudar os dados recolhidos;
·
Tirar conclusões para além
dos dados recolhidos.
A
palavra Estatística, derivada do termo latino “status” (estado), parece ter
sido introduzida na Alemanha, em 1748, por Achenwall. A Estatística é encarada,
actualmente, como uma ciência capaz de obter, sintetizar, prever e tirar
inferências sobre dados. Porém no século XVII na Inglaterra a Estatística era a
“Aritmética do Estado” (Political Arithmetic), consistindo basicamente na
análise dos registos de nascimentos e óbitos, originando, mais tarde, as
primeiras tábuas de mortalidade.
Ao
longo da Idade Média e até ao século XVIII a Estatística foi puramente
descritiva, coexistindo duas escolas: a escola descritiva alemã, cujo
representante mais conhecido é o economista Gottfried Achenwall (1719-1772),
professor na Universidade de Gottingen, considerado pelos alemães como o pai da
Estatística, e a escola dos matemáticos sociais que procuravam traduzir por
leis a regularidade observada de certos fenómenos, de carácter económico e
sociológico.
Embora
esta escola procurasse fundamentar a formulação de previsões com base em leis
sugeridas pela experiência, a Estatística confundia-se, praticamente, com a
demografia, à qual fornecia métodos sistemáticos de enumeração e organização.
Na verdade, a necessidade sentida, em todas as épocas, de conhecer, numérica e
quantitativamente, a realidade política e social tornou a análise demográfica
uma preocupação constante.
John
Graunt (1620-1674), juntamente com William Petty (1623-1687), e o astrónomo
Edmond Halley (1656-1742) são os principais representantes da escola inglesa,
que dá um novo impulso à Estatística, fazendo-a ultrapassar um estado puramente
descritivo; analisam-se os dados na procura de certas regularidades, permitindo
enunciar leis e fazer previsões.
No
entanto, a Estatística para adquirir o status de disciplina científica, e não
puramente ideográfica ou descritiva, teve que esperar pelo desenvolvimento do
cálculo das probabilidades, que lhe viria a fornecer a linguagem conceptual
permitindo a formulação de conclusões com base em regras indutivas.
Data
do século XVII o início do estudo sistemático dos problemas ligados aos
fenômenos aleatórios, começando a se manifestar a necessidade de instrumentos
matemáticos, aptos a analisar este tipo de fenómenos. Pode datar-se dos fins do
século XIX o desenvolvimento da Estatística matemática e suas aplicações, com
Francis Galton (1822-1911), K. Pearson (1857-1936) e William Sealy Gosset
(1876-1936), conhecido sob o pseudónimo de Student.
Pode-se
afirmar que a introdução sistemática dos métodos estatísticos na investigação
experimental é produto dos trabalhos de K. Pearson e Sir Ronald Aylmer Fisher
(1890-1962). A partir de Pearson e Fisher o desenvolvimento da Estatística
matemática, por um lado, e dos métodos estatísticos aplicados, por outro, têm
sido tal que é praticamente impossível referir nomes.
Apesar
de a Estatística ser uma ciência relativamente recente na área da pesquisa, ela
remonta à antiguidade, onde operações de contagem populacional já eram
utilizadas para obtenção de informações sobre os habitantes, riquezas e poderio
militar dos povos. Após a idade média, os governantes na Europa Ocidental,
preocupados com a difusão de doenças endémicas, que poderiam devastar
populações e, também, acreditando que o tamanho da população poderia afectar o
poderio militar e político de uma nação, começaram a obter e armazenar
informações sobre baptizados, casamentos e funerais. Entre os séculos XVI e
XVIII as nações, com aspirações mercantilistas, começaram a buscar o poder
económico como forma de poder político. Os governantes, por sua vez, viram a
necessidade de colectar informações estatísticas referentes a variáveis
económicas tais como: comércio exterior, produção de bens e de alimentos.
Actualmente
os dados estatísticos são obtidos, classificados e armazenados em meio
magnético e disponibilizados em diversos sistemas de informação acessíveis a
pesquisadores, cidadãos e organizações da sociedade que, por sua vez, podem
utilizá-los para o desenvolvimento de suas actividades. A expansão no processo
de obtenção, armazenamento e disseminação de informações estatísticas tem sido
acompanhada pelo rápido desenvolvimento de novas técnicas e metodologias de
análise de dados estatísticos.
A
abrangência da estatística aumentou no começo do século XIX para incluir a
acumulação e análise de dados de maneira geral. Hoje, a estatística é
largamente aplicada nas ciências naturais, e sociais, inclusive na
administração pública e privada. Seus fundamentos matemáticos foram postos no século
XVII com o desenvolvimento da teoria das probabilidades por Pascal e Fermat,
que surgiu com o estudo dos jogos de azar. O método dos mínimos quadrados foi
descrito pela primeira vez por Carl Friedrich Gauss cerca de 1794. O uso de
computadores modernos tem permitido a computação de dados estatísticos em larga
escala e também tornaram possíveis novos métodos antes impraticáveis.
"A
Estatística é parte integrante de todo o mundo a nossa volta e frequentemente
utilizamos nas nossas falas corriqueiras conceitos estatísticos. Por exemplo,
quando um Flamenguista diz que o seu time tem uma chance 10 a 1 de ganhar do
Vasco, poderíamos traduzir isto para ‘o Flamengo tem uma probabilidade de
ganhar de 91% (10/11), ou seja, que em 11 jogos, o Flamengo ganharia 10 jogos
(claro que a opinião de um vascaíno pode ser diferente).
A
Estatística nos dias de hoje é uma ferramenta indispensável para qualquer
profissional que necessita analisar informações em suas tomadas de decisões
diárias, seja no seu trabalho ou na sua vida pessoal. Pode-se até pensar que
suas técnicas nasceram neste mundo contemporâneo em que se valoriza cada vez
mais a rapidez e a agilidade das informações, de um mundo onde o avanço
tecnológico (através da criação de computadores que processam uma imensa
quantidade de dados em um "piscar de olhos") é constante. Porém a
utilização da estatística como suporte para a tomada de decisões é verificada
também no mundo antigo, e indícios de sua utilização são encontrados até na Era
antes de Cristo. Este artigo tem por objectivo destacar os principais eventos
relacionados com a história da Estatística, bem como procurar discutir os
aspectos importantes para o futuro desta ciência.
6.1 ANÁLISE CRÍTICA
Pode
se concluir que a importância da estatística vai alem dos números. Assistir os
jornais da TV e ler nas revistas dados, percentagem, projecções, a bolsa de
valores que sobe e desce, reflecte apenas o que pesquisas de opinião e
previsões dizem. Estatística vai alem. É preciso que esses números sejam
confiáveis e tenha garantia de qualidade. O cidadão comum tem que saber avaliar
dados e não ser manipulado por números mascarados, para não poder tomar
decisões equivocadas e ir de contra os seus próprios interesses. Portanto entender
e compreender estatística é ter controlo de suas decisões, controle de sua
vida.
6.2 GENERALIDADES
Na estatística
consideram-se dois ramos:
Estatística Descritiva: que
visa descrever o real de forma de forma a permitir entendê-lo melhor;
A
Estatística Descritiva trata da recolha, organização e tratamento de dados com
vista a descrever e interpretar a realidade actual ou factos passados relativos
ao conjunto observado. O seu objectivo é informar, prevenir, esclarecer.
Estatística Indutiva: que, a partir de
uma amostra da população, permite estender os resultados à população inteira.
A
Estatística Indutiva trata de estabelecer conclusões relativas a um conjunto
mais vasto de indivíduos (população) a partir da observação de parte dela
(amostra) com base na estrutura matemática que lhe confere o Cálculo Das
Probabilidades.
Universo ou população Estatística:
conjunto de seres (humanos ou não) sobre o qual se incide o estudo feito ou a
fazer.
Unidade Estatística ou indivíduo:
cada elemento do conjunto anterior.
Carácter estatístico
ou atributo: propriedade dos indivíduos que foi ou vai ser estudada.
Levantamento estatístico:
estudo de um ou vários caracteres relativamente s certo universo.
Média: é o quociente da soma de todos
os dados pelo efectivo total.
Moda: é o valor que ocorre mais
vezes numa distribuição, ou seja, é o de maior efectivo e, portanto, de maior
frequência.
Mediana: A mediana é o valor que tem
tantos dados antes dele, como depois dele. Para se medir a mediana, os valores
devem estar por ordem crescente ou decrescente. No caso do número de dados ser
ímpar, existe um e só um valor central que é a mediana. Se o número de dados é
par, toma-se a médias aritmética dos dois valores centrais para a mediana.
Amostra: precisa de ser:
- Representativa:
deve conter indivíduos de todos os extractos da população;
- Não viciada: o
número de elementos de cada extracto deve ser proporcional à população desse
extracto;
- Aleatória: em cada extracto os indivíduos
devem ser escolhidos aleatoriamente;
- Ampla: deve ser bastante alargada, para
poder apresentar características semelhantes às da população total que pretende
representar.
A
Estatística está presente em todas as áreas da ciência que envolva o
planeamento do experimento, a construção de modelos, a colecta, o processamento
e a análise de dados e sua consequente transformação em informação, para
postular, refutar ou validar hipóteses científicas sobre um fenómeno
observável. Desta forma, a Estatística pode ser pensada como a ciência de
aprendizagem a partir de dados. No mundo moderno, a alta competitividade na
busca de tecnologias e de mercados tem provocado uma constante corrida pela
informação. Essa é uma tendência crescente e irreversível. O aprendizado a
partir de dados é um dos desafios mais relevantes da era da informação em que
vivemos. Em linhas gerais, podemos dizer que a Estatística, com base na Teoria
das Probabilidades, fornece técnicas e métodos de análise de dados que auxiliam
o processo de tomada de decisão nos mais variados problemas onde existe
incerteza.
COSTA NETO, P.L.O.
Estatística. 7a Ed., São Paulo, Editora Blucher Ltda., 1987.
Instituto Brasileiro
de Geografia e Estatística - IBGE
MORETTIN, P.A. &
BUSSAB, W.O. Métodos Quantitativos. 4a Ed., São Paulo, Atual Editora Ltda.,
1991. 321 p. (Métodos Quantitativos, Vol. 4).
OLIVEIRA L. A . -
Estatística Aplicada À Educação - Apostila, Des-UFSCar
TRIOLA, Mário F.
Introdução à Estatística. LTC. 10a edição 2008.
VIEIRA, S. Elementos
de Estatística. São Paulo: Ed. Atlas, 1999
Matemática B -
10ºano, Ana Arede Soveral, Cármen Viegas Silva,
Texto Editora.
XEQMAT – volume 2 - 10ºano, Fancelino Gomes,
Cristina Viegas, Yolanda Lima, Editorial O Livro.
gostei do trabalho vai me ajudar muito .
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