A estatística é uma ciência que se dedica à coleta, organização, análise e interpretação de dados. Dentro desse campo, existem três principais ramos estatísticos que se destacam: estatística descritiva, estatística inferencial e estatística aplicada.
A estatística descritiva é responsável por descrever e resumir os dados de forma objetiva, utilizando medidas como média, mediana, moda e desvio padrão. Já a estatística inferencial busca fazer inferências e generalizações a partir de uma amostra, utilizando técnicas como testes de hipóteses e intervalos de confiança. Por fim, a estatística aplicada consiste na aplicação dos métodos estatísticos em diferentes áreas do conhecimento, como economia, medicina, engenharia, entre outras.
Cada um desses ramos desempenha um papel fundamental na análise e interpretação de dados, contribuindo para a tomada de decisões mais fundamentadas e a compreensão de fenômenos complexos.
Conheça os diversos ramos da estatística e suas aplicações em diferentes áreas do conhecimento.
A estatística é uma ferramenta essencial em diversas áreas do conhecimento, sendo dividida em vários ramos que se aplicam de formas distintas. Entre os principais ramos estatísticos, destacam-se a Estatística Descritiva, a Inferencial e a Probabilidade.
A Estatística Descritiva é responsável por organizar, resumir e apresentar os dados de forma clara e objetiva. Ela utiliza técnicas como média, mediana, moda e desvio padrão para descrever as características de um conjunto de dados. Este ramo é amplamente utilizado em pesquisas de mercado, análise de desempenho de empresas e em diversas áreas da ciência.
Já a Estatística Inferencial é utilizada para fazer inferências e previsões com base em uma amostra representativa de uma população. Ela permite tirar conclusões sobre um grupo maior a partir de um grupo menor, utilizando técnicas como testes de hipóteses e intervalos de confiança. Este ramo é muito utilizado em pesquisas científicas, estudos sociais e na área da saúde.
Por fim, a Estatística de Probabilidade estuda a incerteza e a aleatoriedade dos fenômenos. Ela analisa a chance de ocorrência de eventos e permite calcular a probabilidade de diferentes resultados. Este ramo é fundamental em áreas como a engenharia, a economia e a meteorologia, onde a previsão de eventos futuros é essencial.
Em resumo, a estatística é uma ciência fundamental que se aplica em diversas áreas do conhecimento, auxiliando na análise, interpretação e tomada de decisões com base em dados. Conhecer os diferentes ramos estatísticos e suas aplicações é essencial para quem deseja utilizar essa ferramenta de forma eficiente e precisa.
Principais divisões da estatística: descritiva e inferencial.
A estatística é uma área da matemática que se dedica à coleta, organização, análise e interpretação de dados. Dentro da estatística, existem várias divisões, sendo as principais a estatística descritiva e a estatística inferencial.
A estatística descritiva consiste na descrição e sumarização dos dados por meio de técnicas como média, mediana, moda, desvio padrão, entre outras. Ela permite que se tenha uma visão geral e resumida dos dados, facilitando a compreensão e interpretação dos mesmos.
Por outro lado, a estatística inferencial envolve a realização de inferências e previsões a partir de uma amostra dos dados. Ela utiliza técnicas como testes de hipóteses, intervalos de confiança e regressão para fazer estimativas sobre a população a partir dos dados observados na amostra.
Além da estatística descritiva e inferencial, existe também a estatística aplicada, que se dedica à aplicação dos métodos estatísticos em diversas áreas do conhecimento, como na economia, na medicina, na engenharia, entre outras. A estatística aplicada tem como objetivo utilizar os métodos estatísticos para responder a questões específicas e resolver problemas práticos.
Em resumo, a estatística é uma ferramenta fundamental para a análise e interpretação de dados, sendo dividida em diferentes ramos que se complementam e se aplicam em diversas áreas do conhecimento.
Principais conceitos estatísticos: o que você precisa saber para análises precisas.
A estatística é uma disciplina fundamental para a interpretação e análise de dados em diversas áreas do conhecimento. Para realizar análises precisas, é importante compreender os principais conceitos estatísticos e suas aplicações. Neste artigo, vamos abordar os 3 principais ramos estatísticos que todo estudante ou profissional da área deve conhecer.
O primeiro ramo estatístico que vamos destacar é a estatística descritiva. Este ramo tem como objetivo descrever e resumir os dados de forma clara e objetiva. A estatística descritiva utiliza medidas como média, mediana, moda e desvio padrão para analisar a distribuição dos dados e identificar padrões ou tendências. É essencial dominar os conceitos básicos da estatística descritiva para compreender os dados antes de realizar análises mais complexas.
O segundo ramo estatístico importante é a probabilidade. A probabilidade é a medida de quão provável é a ocorrência de um evento. É fundamental para a previsão de resultados e a tomada de decisões baseadas em incertezas. Na probabilidade, são utilizados conceitos como eventos aleatórios, espaço amostral, probabilidade condicional e distribuições de probabilidade. Compreender os fundamentos da probabilidade é essencial para realizar análises estatísticas precisas e confiáveis.
O terceiro ramo estatístico que vamos abordar é a inferência estatística. A inferência estatística consiste em fazer previsões ou inferências sobre uma população com base em uma amostra dos dados. Este ramo utiliza técnicas como intervalo de confiança, teste de hipóteses e regressão para extrair conclusões significativas a partir dos dados observados. Dominar os conceitos da inferência estatística é essencial para generalizar os resultados de uma amostra para uma população maior.
Em resumo, para realizar análises estatísticas precisas, é fundamental compreender os principais conceitos dos 3 ramos estatísticos mencionados: estatística descritiva, probabilidade e inferência estatística. Dominar esses conceitos permitirá interpretar os dados de forma mais precisa e tomar decisões fundamentadas com base em evidências estatísticas sólidas.
Tipos de métodos estatísticos: conheça as diversas abordagens para análise de dados.
Os métodos estatísticos são ferramentas essenciais para a análise de dados em diversas áreas do conhecimento. Existem diferentes abordagens que podem ser utilizadas, cada uma com suas características e aplicações específicas. Neste artigo, vamos explorar os 3 principais ramos estatísticos e suas particularidades.
O primeiro ramo estatístico que vamos abordar é a estatística descritiva. Este tipo de análise tem como objetivo descrever e resumir os dados de uma forma clara e objetiva. A estatística descritiva utiliza medidas como média, mediana, moda e desvio padrão para resumir as informações contidas nos dados. É uma etapa fundamental para a compreensão inicial de um conjunto de dados e para a identificação de padrões e tendências.
O segundo ramo estatístico que iremos discutir é a estatística inferencial. Este tipo de análise é utilizado para fazer inferências e generalizações a partir de uma amostra de dados para uma população maior. A estatística inferencial envolve a aplicação de testes de hipóteses, intervalos de confiança e análise de regressão, entre outras técnicas. É utilizada para tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra representativa.
O terceiro e último ramo estatístico que vamos mencionar é a estatística bayesiana. Este tipo de análise se baseia no teorema de Bayes para atualizar as probabilidades de ocorrência de um evento à medida que novas informações são obtidas. A estatística bayesiana é utilizada em situações em que é necessário considerar a incerteza e a variabilidade dos dados, sendo especialmente útil em áreas como medicina, economia e engenharia.
Em resumo, os métodos estatísticos são fundamentais para a análise de dados e a tomada de decisões embasadas em evidências. A estatística descritiva, a estatística inferencial e a estatística bayesiana são os 3 principais ramos estatísticos, cada um com suas próprias técnicas e aplicações. Conhecer as diversas abordagens para análise de dados é essencial para obter insights valiosos e tomar decisões informadas.
Os 3 principais ramos estatísticos
As estatísticas é um ramo da matemática, o que corresponde a coleta, análise, interpretação, apresentação e organização de dados (valor definido variável qualitativa ou quantitativa). Essa disciplina procura explicar as relações e dependências de um fenômeno (físico ou natural).
O estatista e economista inglês Arthur Lyon Bowley define estatísticas como: “Declarações numéricas de fatos de qualquer departamento de pesquisa, localizadas uma em relação à outra”. Nesse sentido, a estatística é responsável pelo estudo de uma determinada população (em estatística, conjunto de indivíduos, objetos ou fenômenos) e / ou fenômenos de massa ou coletivos.
Este ramo da matemática é uma ciência transversal, ou seja, aplicável a uma variedade de disciplinas, que vão da física às ciências sociais, ciências da saúde ou controle de qualidade.
Além disso, possui grande valor nas atividades comerciais ou governamentais, onde o estudo dos dados obtidos facilita a tomada de decisões ou a generalização.
Uma prática comum para realizar um estudo estatístico aplicado a um problema é começar determinando uma população , que pode ser de vários assuntos.
Um exemplo comum de população é a população total de um país; portanto, quando realizam um censo nacional, está sendo realizado um estudo estatístico.
Algumas disciplinas especializadas da estatística são: ciências atuariais, bioestatística, demografia, estatística industrial, física estatística, pesquisas, estatística em ciências sociais, econometria, etc.
Em psicologia, a disciplina de psicometria , especializada e quantificando variáveis psicológicas características da mente humana, usando procedimentos estatísticos.
Principais ramos da estatística
As estatísticas são divididas em duas áreas principais: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial , que incluem Estatística Aplicada .
Além dessas duas áreas, há estatísticas matemáticas , que incluem a base teórica das estatísticas.
1- Estatística Descritiva
As estatísticas descritivas é o ramo de estatísticas que descrevem resumidos quantitativa ou (mensurável) apresenta uma coleção de um conjunto de informações.
Ou seja, a estatística descritiva é responsável por resumir uma amostra estatística (conjunto de dados obtidos de uma população ) em vez de aprender sobre a população que representa a amostra.
Algumas das medidas comumente usadas na estatística descritiva para descrever um conjunto de dados são medidas de tendência central e medidas de variabilidade ou dispersão .
Quanto às medidas de tendência central, são utilizadas medidas como média , mediana e moda . Enquanto as medidas de variância , curtose , etc. são usadas em medidas de variabilidade .
A estatística descritiva é geralmente a primeira parte a ser executada em uma análise estatística. Os resultados desses estudos geralmente são acompanhados por gráficos e representam a base de quase todas as análises quantitativas (mensuráveis) dos dados.
Um exemplo de estatística descritiva pode ser considerar um número para resumir o desempenho de um taco de beisebol.
Assim, o número é obtido pelo número de acertos que um batedor deu dividido pelo número de vezes que esteve no taco. No entanto, este estudo não fornecerá informações mais específicas, como quais desses morcegos foram executados em casa.
Outros exemplos de estudos estatísticos descritivos podem ser: A idade média dos cidadãos que vivem em uma determinada área geográfica, a duração média de todos os livros referentes a um tópico específico, a variação em relação ao tempo que os visitantes passam navegando em um página da Internet.
2- Estatísticas Inferenciais
Os estatística inferencial difere estatística descritiva, principalmente, pelo uso de inferência e de indução.
Ou seja, esse ramo da estatística procura deduzir propriedades de uma população estudada, ou seja, não apenas coleta e resume os dados, mas procura explicar certas propriedades ou características dos dados obtidos.
Nesse sentido, a estatística inferencial implica obter as conclusões corretas de uma análise estatística realizada usando estatística descritiva.
Portanto, muitos dos experimentos em ciências sociais envolvem um pequeno grupo populacional ; portanto, através de inferências e generalizações, é possível determinar como a população em geral se comporta.
As conclusões obtidas através da estatística inferencial estão sujeitas a aleatoriedade (ausência de padrões ou regularidades), mas através da aplicação de métodos apropriados, a obtenção de resultados relevantes é alcançada.
Assim, as estatísticas descritivas e inferenciais andam de mãos dadas.
As estatísticas inferenciais são divididas em:
Estatísticas paramétricas
Inclui procedimentos estatísticos baseados na distribuição de dados reais, que são determinados por um número finito de parâmetros (número que resume a quantidade de dados derivados de uma variável estatística).
Para aplicar procedimentos paramétricos, em grande parte, é necessário conhecer antecipadamente a forma de distribuição para as formas resultantes da população estudada.
Portanto, se a distribuição dos dados obtidos for totalmente desconhecida, um procedimento não paramétrico deve ser utilizado.
Estatística não paramétrica
Esse ramo da estatística inferencial inclui os procedimentos aplicados em testes e modelos estatísticos nos quais sua distribuição não está em conformidade com os chamados critérios paramétricos. Sendo os dados estudados que definem sua distribuição, eles não podem ser definidos anteriormente.
A estatística não paramétrica é o procedimento que deve ser escolhido quando não se sabe se os dados se encaixam em uma distribuição conhecida, para que possa ser uma etapa anterior ao procedimento paramétrico.
Da mesma forma, em um teste não paramétrico, as chances de erro são reduzidas usando tamanhos de amostra apropriados.
3- Estatística Matemática
A existência de estatística matemática também foi mencionada como uma disciplina estatística.
Isso consiste em uma escala anterior no estudo da estatística, na qual eles usam a teoria da probabilidade (ramo da matemática que estuda fenômenos aleatórios ) e outros ramos da matemática.
A estatística matemática consiste em obter informações dos dados e utiliza técnicas matemáticas como: análise matemática, álgebra linear, análise estocástica, equações diferenciais, etc. Assim, a estatística matemática foi influenciada pela estatística aplicada.
Referências
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