Considerações a Respeito da Estatística

Você sabia que desde a antiguidade o homem tem a necessidade de atribuir valores numéricos e ponderações quantitativas às diversas situações da vida? Nas primeiras civilizações, procedimentos matemáticos que envolvem o estabelecimento de datas, contagem de nascimentos e óbitos, de objetos com quantidades de pessoas e animais, e questões monetárias já eram realizados pelo homem. Na Idade Média, os procedimentos estatísticos envolviam as informações obtidas com finalidades tributárias ou bélicas. O termo “estatística” surgiu no século XVII originado do vocábulo latino “status”, que significa estado. O termo era utilizado para o levantamento de dados por parte do Estado, visando à tomada de decisões (MEMÓRIA, 2004).

A bioestatística teve sua origem no século XIX durante a Guerra da Crimeia, quando se descobriu que a taxa de mortes nos hospitais era maior do que nas batalhas por meio das informações obtidas a respeito das péssimas condições de higiene nos hospitais. Nos dias atuais, as informações numéricas são fundamentais para a  tomada de decisões nos assuntos que envolvem a sociedade.

Atualmente, a estatística é considerada uma ciência que dispõe de processos apropriados para coleta, organização, classificação, análise, apresentação e interpretação de conjuntos de dados (GLANTZ, 2014). Os procedimentos estatísticos têm sido utilizados em quase todos os campos de investigação científica, possibilitando a avaliação de novas teorias, o desenvolvimento de medicamentos, a descoberta e a cura de doenças, o crescimento demográfico, previsão de acontecimentos naturais, entre outras aplicações.

O procedimento estatístico ocorre por meio da observação das características de um determinado fenômeno e das características coletadas.

Os Dados e as Variáveis

As variáveis se referem a qualquer quantidade ou característica de um determinado fenômeno que pode assumir diferentes valores numéricos. Já os dados podem ser definidos como um valor numérico, ou não numérico, atribuído a uma característica avaliada, que terá função de nortear os métodos estatísticos e, posteriormente, o tratamento estatístico.  

O primeiro passo para a obtenção dos dados é a coleta de dados, que consiste na busca ou compilação dos dados das variáveis, componentes do fenômeno a ser estudado. A coleta de dados pode ocorrer de forma direta ou indireta.

As características observadas de um fenômeno, que são denominadas de variáveis, podem ser classificadas em qualitativas/categóricas e quantitativas/numéricas (GLANTZ, 2014).

As variáveis quantitativas são aquelas características que podem ser expressas em valores numéricos. De uma forma geral, são dados obtidos de medições, contagens e experimentos. Alguns exemplos são: a massa corporal (quilogramas - kg); estatura (metros – m; centímetros – cm); idade (anos e meses) e Pressão Arterial (milímetros de mercúrio – mmHg). No entanto, algumas variáveis quantitativas podem ser mensuradas sem o emprego de unidades de medida e são denominadas adimensionais, como por exemplo, a nota atribuída em uma prova, na qual o aluno pode obter a nota 8,0 e não possui unidade de medida. As variáveis quantitativas são subdivididas em dois grupos, conforme a figura abaixo:

As variáveis qualitativas envolvem as características de um fenômeno que podem ser aferidas por qualidades não numéricas, ou seja, quando o resultado da observação é apresentado na forma de qualidade ou atributo.  Exemplos desse tipo de variável são o sexo das pessoas, a cor, o nível de escolaridade, o estado civil e a cor dos olhos.  As variáveis qualitativas também são divididas em dois subgrupos:

Resumindo, as variáveis são classificadas da seguinte forma:

A investigação das variáveis quantitativas e qualitativas pode ocorrer de duas maneiras:

• Investigando todos os elementos da população;
• Amostragem, ou seja, selecionando alguns elementos da população.

População e Amostra

A população é o conjunto de indivíduos, objetos ou informações que apresentam, pelo menos, uma característica comum, também chamada de universo estatístico (DANCEY; REIDY; ROWE, 2017). Um exemplo são os habitantes de um município, pois a característica comum é o fato de residirem no mesmo município. Os estudantes de uma escola também são um exemplo.

Todavia, na maioria das vezes não é possível realizar o levantamento dos dados referentes a todos os elementos de uma população. Dessa forma, é analisada apenas uma parte representativa da população, isto é, uma amostra.  

A amostra corresponde ao subconjunto finito e representativo de uma população, ou seja, é uma fração da população que permita ser examinada com a finalidade de se tirar conclusões a respeito da população em estudo (DANCEY; REIDY; ROWE, 2017). Para se obter uma boa amostra, utilizamos a técnica da amostragem.  

Amostragem

A amostragem se refere à coleta das informações de parte da população, a amostra, a partir de métodos adequados de seleção. Destacam-se três tipos de amostragem: a simples, a sistemática e a estratificada.

Na amostragem simples todos os itens da população têm igual chance de pertencer à amostra. Este tipo de amostragem também é conhecido como aleatório (normalmente feita por sorteio).

A amostragem sistemática é um processo no qual os itens se encontram ordenados e numerados e a seleção dos elementos da amostra é realizada periodicamente. No exemplo da figura a seguir, os elementos são selecionados em períodos de dois, iniciando do primeiro e em seguida coletando de dois em dois.

Já na amostragem estratificada, a população se encontra dividida em estratos e as amostras são selecionadas aleatoriamente de cada estrato. O estrato pode considerar uma série de fatores para serem definidos, tais como o sexo, a idade, a cor, o nível de escolaridade e outros.

Tipos de Estatística

A estatística consiste de métodos racionais para a obtenção de informações a respeito de um determinado fenômeno, favorecendo a obtenção de conclusões válidas para o fenômeno e permitindo a tomada de decisões por meio dos dados observados. Nessa perspectiva, a estatística pode ser dividida em dois ramos: a Estatística Descritiva e a Estatística Inferencial.

Estatística Descritiva

É o ramo da estatística que tem como finalidade a descrição dos dados observados. Geralmente, a estatística descritiva é a primeira a ser considerada em uma investigação científica e segue as seguintes etapas (DANCEY; REIDY; ROWE, 2017):

           1. Obtenção dos dados estatísticos: realizada por meio de um questionário ou de observação/mensuração direta de             uma população ou amostra;

            2. Organização dos dados: ordenação dos dados e correção dos valores observados, falhas humanas e abandono de             dados duvidosos;

           3. Redução dos dados: compreensão dos dados por meio de simples leitura dos valores individuais;

          4. Representação dos dados: engloba técnicas para a melhor visualização dos dados estatísticos, como os gráficos e            tabelas;

          5. Obtenção de informações para a descrição do fenômeno: são as informações obtidas dos dados que sumarizam os           dados e facilitam a descrição dos fenômenos observados.  

Estatística Inferencial ou Indutiva

É o ramo da estatística que trabalha com os dados de uma amostra de forma a estabelecer hipóteses, que podem ser assumidas ou rejeitadas, possibilitando a elaboração de conclusões científicas. A estatística inferencial tem como finalidade a análise e interpretação dos dados obtidos de um fenômeno.

É importante ressaltar que a estatística descritiva e a estatística inferencial são abordagens complementares na análise de uma determinada característica de uma amostra.

Estatística paramétrica e não Paramétrica

O conceito de estatística paramétrica e não-paramétrica é importante, pois será utilizado posteriormente durante a análise de normalidade dos dados e testes de hipóteses. A estatística paramétrica é o tipo de estatística inferencial empregado para conjuntos de dados com distribuição normal e homogeneidade de variância, ao passo que a estatística não paramétrica é utilizada para amostras que não atendem aos pressupostos de normalidade e homogeneidade (BARROS et al., 2012). A principal vantagem dos testes paramétricos envolve o maior poder em relação aos equivalentes não-paramétricos.

Fases do Método Estatístico

O método estatístico é dividido em seis fases, conforme demonstra o Quadro 1: