Estatistica - códigos para o excel

Estatística Descritiva:

É a ciência que classifica, organiza e analisa dados.

Tem por objectivo medir, contar ou descrever os dados obtidos na tomada de observações de determinada fonte.

ID- qualitativa ordinal - tem ordem de chegada a base de dados.

Conceitos Fundamentais:

Variável: algo que está sujeito a sofrer alterações, uma quantidade que pode assumir qualquer valor de um conjunto de valores;

Observação: um valor que uma dada variável pode assumir;

População: todos os valores que a variável pode assumir;

Amostra: um conjunto de valores da população que a variável pode assumir;

Distribuição: um arranjo de valores de acordo com a sua frequência observada ou teórica;

Estatística amostral: Variáveis da amostra ou calculadas a partir da amostra;

Parâmetros da população: Designação utilizada para as variáveis ou características que estamos a medir na população.

Variáveis independentes: variável manipulada pelo investigador.

Variáveis dependentes: variável a medir.

Características da População:

Qualitativas Vs Quantitativas

• Escala nominal: variáveis qualitativas, mutuamente exclusivas e sem ordem entre categorias.

• Escala Ordinal: igual à anterior mas com ordem.

• Escala de Intervalo: enquanto nas escalas anteriores as variáveis são discretas, nesta são contínuas, encontrando-se entre limite inferior e um outro superior.

• Rácios ou Razão: semelhante à anterior mas com um zero absoluto.

Etapas do Método Estatístico:

1. Hipótese ou Objectivo da análise

2. Hipótese estatística ou concepção de um procedimento estatístico adequado

3. Amostragem e análise de dados

4. Análise estatística e estabelecimento de inferência acerca da população

5. Conclusão

Análise e Interpretação dos Resultados:

Estatística Descritiva Vs Inferencial

Descritiva: Organiza e sintetiza observações.

Inferencial: Generalizações dos dados obtidos a partir das amostras para a população à Predição

Medidas de Tendência Central:

Média– ponderação média dos valores;                        =MÉDIA(

 • Influenciada por todos os valores observados;

• Pode tomar um valor diferente dos observados;

• O seu valor pode ser enviesado apenas por alguns valores extremos; o que faz com que deixe de ser representativa se a distribuição for demasiado assimétrica.

Mediana– ponto médio da nossa distribuição;              =Med(

• Determinada pelo número de observações e não pelo seu valor, o que faz com que valores extremos não afectem a mediana;

• Adequada para distribuições altamente assimétricas;

• Pouco utilizada na inferência estatística

Moda– Valor que ocorre com mais frequência.     =moda(

• A moda pode não existir em certas distribuições, enquanto noutras poderá existir mais que uma moda – distribuição multimodal;

• O valor da moda não é influenciado por valores extremos.

É o ponto mais alto do gráfico

Medidas de Tendência Não-Central:

• Quartis                                            =quartil(    

• Percentis                                          =percentil(

 

Medidas de dispersão

• Amplitude   ( na tabela, escrever os 2 primeiros números e esticar até ao maior depois calcular =máximo e =mínimo)

• Variância                                  =VAR(     

• Desvio-padrão                             =DESVPAD(   

Análise e interpretação dos resultados

Medidas de Assimetria                             =DISTORÇÃO( 

• O grau de assimetria de uma distribuição consiste na comparação das medidas de tendência central (média; mediana; moda).

 

Medidas de Curtose                                =CURT(                     

• Grau de achatamento de uma distribuição

Calcular a variável: ( tools - add-ins – analysis toolpak || data analysys – describe statistics – selecionar coluna - summary statistics )

Histogramas

( 1º selecciono a coluna pretendida; em 2º ponho os dois primeiros números i aparece ate ao máximo do numero maior que existe -  usar os comandos ( =máximo e =mínimo) )

Correlações (i)

•As medidas de associação ou coeficientes de correlação, quantificam a intensidade e direcção da relação entre duas variáveis.

•Para medir o grau de correlação entre as variáveis utiliza-se o rde Pearson para variáveis quantitativas.

Coeficientes de correlação:

-1 < r< 1

Grau de associação:

Muito fraca<0.10

Fraca0.10< r < 0.30

Moderada0.30< r < 0.60

Forte0.60< r < 0.90

Muito forte0.90< r < 1

A correlação dá o grau de associação entre duas variáveis quantitativas

Gráfico de correlação

Sentido da relação positivo ou negativo tem valores entre ,-1 e 1

Entre 0 a 1 - correlação positiva - quando uma aumenta a outra aumenta, quando uma diminui a outra diminui

Entre ,-1 e 0 - correlação negativa -  acontece que se associam de forma inversa, quando uma aumenta a outra diminui

Temos de medir também: o -1 e 1 são relações perfeitas e o valor 0 é a ausência de relação

A recta faz-se clicando nas bolinhas -  usar sempre gráfico de dispersão

códigos excel:

MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL

Média =MÉDIA     -      AVERAGE

Mádia.se – AVERAGEIF

Mediana =MED     -     Median

Moda =MODA       -       mode

MEDIDAS DE DISPERSÃO

Amplitude =MÁXIMO-MÍNIMO     ( na tabala, escrever os 2 primeiros números e esticar até ao maior)

Variância =VAR      -       var

Desvio Padrão =DESVPAD      -       STDEV

MEDIDAS DE TENDÊNCIA NÃO CENTRAL

Quartis =QUARTIL     -     QUARTILE          -      ;0 ou ;1 depende o quartil que se queira

Percentis =PERCENTIL     -    PERCENTILE     -     ;0.25 ou 25% depende o número                     

MEDIDAS DE DISTRIBUIÇÃO

Assimetria =DISTORÇÃO       -        SKEW

Curtose =CURT                       -         KURT

ANÁLISE DE FREQUÊNCIA

Frequência absoluta =CONTAR.SE    -     COUNTIF;1 

Correlação – Correl    -    correl