Estatistica

ANÁLISE DE PEQUENAS QUANTIDADES DE DADOS.

Medidas de tendência central: média, mediana e moda.
Medidas de dispersão: desvio, variância e desvio padrão.

Um objetivo primordial do trabalho estatístico é coletar dados de um grande grupo, a fim de que se possa aprender alguma coisa sobre ele. Em palavras mais precisas, o grande grupo ou conjunto de onde extraímos dados para estudo é chamado de população, enquanto que o subconjunto de dados dali extraído é chamado de amostra. Podemos dizer então que a estatística é a ciência que desenvolve métodos de utilizar amostras para fazer inferências sobre uma população.
Para dados quantitativos é de suma importância o conhecimento de determinadas medidas (como a média, por exemplo) que nos dão informações sobre as situações analisadas, permitindo fazer comparações, acompanhar mudanças ao longo do tempo e planejar ações. As medidas de centro e de dispersão são muito usadas para esses fins.
Ao analisar conjuntos de dados amostrais oriundos de uma pesquisa, aplicamos técnicas diferentes conforme o tamanho do conjunto que queremos analisar. Geralmente, quando há 30 dados ou menos, utilizamos os métodos que descreveremos adiante. Para uma quantidade maior, embora os conceitos aplicados sejam os mesmos dos que aqui descreveremos, é mais comum que se usem computadores, pois exigem agrupamentos dos dados.
Um conjunto de dados advindos de uma pesquisa pode ser melhor compreendido, quando conseguimos reduzi-los a uma ou mais medidas numéricas. Tais medidas, além de nos facilitar a compreensão e o manejo dos dados, são essenciais para técnicas computacionais. Adiantamos que duas das características mais importantes dos dados que a prática de medidas numéricas trata logo de evidenciar são: (1) o valor central do conjunto e (2) a dispersão dos valores.

* O objetivo dessa parte de nossos estudos de estatísticas é, pois, a apresentação das técnicas obtermos medidas de conjuntos de dados amostrais.

1. Medidas de