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Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados

Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados. ESTATISTICA Aula 1. aqui. Material disponível no site do CEAP. ?. Estatística. ESTATÍSTICA. “O método que tem por objeto o estudo quantitativo dos dados ou fatos que se apresentam em massa e a pesquisa de suas relações” (Authos Pagano).

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Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados

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Presentation Transcript

  1. IntroduçãoaoCurso e AnáliseDescritiva de Dados ESTATISTICA Aula 1 PROF: CÉLIO SOUZA

  2. aqui Material disponível no site do CEAP PROF: CÉLIO SOUZA

  3. ? Estatística PROF: CÉLIO SOUZA

  4. ESTATÍSTICA “O método que tem por objeto o estudo quantitativo dos dados ou fatos que se apresentam em massa e a pesquisa de suas relações” (Authos Pagano) PROF: CÉLIO SOUZA

  5. ESTATÍSTICA • Descritiva ou Dedutiva Apenas descrever e analisar, sem tirar conclusões sobre grupo maior • Inferencial ou IndutivaCondições nas quais as conclusões da amostra valem para a população PROF: CÉLIO SOUZA

  6. PROF: CÉLIO SOUZA

  7. Escalas Qualitativo Escalas Quantitativo Nominal Ordinal Intervalar Discreto Intervalar Contínuo Profissão Sexo Escolaridade Classe socio-economica Salário Altura Número de filhos Número de aula VARIÁVEL Características que assumem valores diferentes em diferentes indivíduos, locais, situações ou objetos (ex: estatura, peso, idade, sexo, grau de instrução). Tipos de Variáveis PROF: CÉLIO SOUZA

  8. TIPOS ANALISES DAS VARIÁVEIS • Variável independente: é uma condição antecessora manipulada pelo ambiente, é a variável na qual o experimento tem interesse em verifica o efeito. • Variável dependente: é a resposta do organismo, a variável que mensura a influência da variável independente. Manipulada (aferida) pelo pesquisador. PROF: CÉLIO SOUZA

  9. Exemplo • Uma pesquisa com o propósito de analisar quais aspectos associados ao treinamento da Ginástica Rítmica estão relacionados com o desenvolvimento da menarca tardia nas atletas desta modalidade. Devido à relação existente entre a osteopenia e o hipoestrogenismo, foram mencionados aspectos da literatura sobre fisiologia do tecido ósseo. • Variável independente: menarca, osteopenia e o hipoestrogenismo • Variável dependente: aspectos associados ao treinamento. PROF: CÉLIO SOUZA

  10. Exemplo • Verificar a relação entre a adiposidade corporal e os indicadores de atividade física (IAF) em adolescentes durante o período de férias escolares de verão. Variável independente: ? Adiposidade Corporal Variável dependente:? IAF PROF: CÉLIO SOUZA

  11. VARIÁVEIS • Independente (x) • é aquela que influencia, determina ou afeta outra variável. • Dependente (y) • consiste naqueles valores (fenômenos, fatores) a serem explicados ou descobertos PROF: CÉLIO SOUZA

  12. Classificação das Escalas Teste de Hipótese - “O resultado antecipado de um estudo ou experimento. A solução antecipada para o problema pode ser baseada em alguma teoria, ou na experiência e observação anteriores do pesquisador” (THOMAS & NELSON, 2002) Atenção: Dependendo do tipo de dados com os quais estivermos trabalhando serão mais indicados, um ou outro tipo de análise estatística. PROF: CÉLIO SOUZA

  13. Teste de hipóteses: • Hipótese nula (H0): • Hipótese sobre a qual o teste é montado. • Na maior parte dos casos é a hipótese de que "não há diferença". • Em geral não é a hipótese que se deseja comprovar. • Hipótese alternativa (HA): • Hipótese que vai ser comparada à hipótese nula. • Na maior parte dos casos é a hipótese de que "há diferença". • Em geral é a hipótese que se deseja comprovar. PROF: CÉLIO SOUZA

  14. Os principais procedimentos que devem preceder a aplicação de um teste estatístico são: • Definir a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (H1); • Decidir qual o teste a ser usado, analisando se este é válido para o problema; • Encontrar a probabilidade (p valor); • Avaliar a força da evidência contra H0 (quanto menor for p-valor, maior é a força para rejeitar a hipótese nula); • Estabelecer as conclusões e interpretação dos resultados. • O p-valor é a probabilidade que permite decidir sobre a hipótese nula. PROF: CÉLIO SOUZA

  15. Seguem se algumas interpretações acerca de p valor: - Se p > = 0.1, não existe evidência contra a hipótese nula (H0), não é possível rejeitar a hipótese nula; - Se p < 0.1, fraca evidência contra a H0; - Se p < 0. 01, evidência altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula; - Se p < 0. 05, evidência significativa contra a H0, rejeita-se a hipótese nula; - Se p < 0. 001, evidência muito altamente significativa contra a H0, é possível rejeitar a hipótese nula. PROF: CÉLIO SOUZA

  16. Qualquer dúvida, pergunte. PROF: CÉLIO SOUZA

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