Os 3 principais balcões estatísticos

A estatística é um ramo da matemática, que corresponde à coleta, análise, interpretação, apresentação e organização dos dados (conjunto de valores de variável qualitativa ou quantitativa). Esta disciplina procura explicar as relações e dependências de um fenômeno (físico ou natural).

O estatista e economista britânico Arthur Lyon Bowley, define estatísticas como: "Declarações numéricas de fatos de qualquer departamento de pesquisa, localizadas em relação umas às outras". Nesse sentido, as estatísticas são responsáveis ​​por estudar uma população específica (em estatística, um conjunto de indivíduos, objetos ou fenômenos) e / ou fenômenos coletivos ou de massa.

Este ramo da matemática é uma ciência transversal, isto é, aplicável a uma variedade de disciplinas, desde a física às ciências sociais, ciências da saúde ou controle de qualidade.

Além disso, tem grande valor nas atividades comerciais ou governamentais, onde o estudo dos dados obtidos facilita a tomada de decisões ou generalizações.

Uma prática comum para realizar um estudo estatístico aplicado a um problema é começar determinando uma população, que pode ser de vários tópicos.

Um exemplo comum de população é a população total de um país, portanto, ao realizar um censo populacional nacional, está sendo realizado um estudo estatístico.

Algumas disciplinas especializadas de estatística são: ciências atuariais, bioestatística, demografia, estatística industrial, física estatística, pesquisas, estatística nas ciências sociais, econometria, etc.

Na psicologia, a disciplina da psicometria, que se especializa e quantifica as variáveis ​​psicológicas da mente humana, usando procedimentos estatísticos.

Principais ramos das estatísticas

As estatísticas são divididas em duas áreas principais: Estatísticas Descritivas e Estatísticas Inferenciais, que incluem Estatísticas Aplicadas .

Além dessas duas áreas, há estatísticas matemáticas, que compreendem as bases teóricas da estatística.

1- Estatística descritiva

A estatística descritiva é o ramo da estatística que descreve ou resume as características quantitativas (mensuráveis) de uma coleção de uma coleção de informações.

Ou seja, as estatísticas descritivas são responsáveis ​​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 .

Em relação às medidas de tendência central, são utilizadas medidas como média, mediana e moda . Enquanto em medidas de variabilidade, variância, curtose, etc. são usados.

Estatística descritiva é geralmente a primeira parte a ser realizada em uma análise estatística. Os resultados desses estudos são geralmente acompanhados por gráficos e representam a base de quase qualquer análise quantitativa (mensurável) dos dados.

Um exemplo de estatística descritiva pode ser considerar um número para resumir o desempenho de um rebatedor de beisebol.

Assim, o número é obtido pelo número de acertos que uma massa forneceu dividido pelo número de vezes que ele foi batido. No entanto, este estudo não fornecerá informações mais específicas, como quais desses bastões foram os Home Runs.

Outros exemplos de estudos de estatística descritiva 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 determinado local. página da Internet.

2- Estatística Inferencial

A estatística inferencial difere da estatística descritiva principalmente pelo uso de inferência e indução.

Ou seja, esse ramo da estatística busca deduzir as propriedades de uma população estudada, ou seja, não apenas recolhe e resume os dados, mas também procura explicar certas propriedades ou características dos dados obtidos.

Nesse sentido, a estatística inferencial implica em obter as conclusões corretas de uma análise estatística feita por estatística descritiva.

Por essa razão, muitos dos experimentos em ciências sociais envolvem um pequeno grupo populacional, portanto, por meio de inferências e generalizações, pode-se 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 dos métodos apropriados obtém-se a obtenção de resultados relevantes.

Assim, tanto a estatística descritiva quanto a estatística inferencial andam de mãos dadas.

A estatística inferencial é dividida em:

Estatística paramétrica

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, na maioria das vezes, é necessário conhecer previamente a forma de distribuição para as formas resultantes da população estudada.

Portanto, se a distribuição seguida pelos dados obtidos não for conhecida na sua totalidade, um procedimento não paramétrico deve ser usado.

Estatística não paramétrica

Este 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. Como os dados estudados são aqueles que definem sua distribuição, não podem ser definidos previamente.

A estatística não paramétrica é o procedimento que deve ser escolhido quando não se sabe se os dados estão em conformidade com uma distribuição conhecida, de modo que possa ser uma etapa anterior ao procedimento paramétrico.

Da mesma forma, em um teste não paramétrico, as possibilidades de erro são diminuídas pelo uso de tamanhos amostrais adequados.

3- Estatística Matemática

A existência da Estatística Matemática tem sido mencionada da mesma forma, como disciplina da estatística.

Esta consiste em uma escala anterior no estudo da estatística, na qual eles usam a teoria da probabilidade (o ramo da matemática que estuda fenômenos aleatórios ) e outros ramos da matemática.

A estatística matemática consiste em obter informações dos dados e usar técnicas matemáticas como: análise matemática, álgebra linear, análise estocástica, equações diferenciais, etc. Assim, a estatística matemática foi influenciada pela estatística aplicada.