Arte Metabólica

O resultado de uma amostra é uma estimativa dessa característica na população. Para que essas estimativas sejam confiáveis, e a amostra seja uma boa representante de sua população, é preciso ter controle sobre os parâmetros que influenciam no erro amostral. A amostragem é o processo de se obter uma amostra, e para garantir sua representatividade, deve envolver a definição do seu tamanho e a forma de seleção adequadas . O tamanho amostral controla a variação aleatória, o que determina a precisão da estimativa. Porém a precisão estimada só é válida caso a seleção não seja tendenciosa, o que só pode ser garantido com um método aleatório. Não existe um tamanho exato e certo para qualquer amostra, e também não existe forma de seleção que seja perfeita para qualquer situação. Tudo isso vai depender da natureza da sua pesquisa e como você pretende analisar os resultados. CÁLCULO AMOSTRAL : Uma amostra muito grande vai ter muita precisão, mas vai apresentar os me...

Sempre que se faz uma pesquisa científica é preciso  definir a população que vai ser estudada . Porém, frequentemente não é possível ter acesso a todos os seus membros. Por isso, é muito comum o uso se  amostras , que são um “pedaço” da população selecionado para representa-la. Uma  população  é um grupo de indivíduos (pessoas, animais, ou objetos) que compartilham uma característica em comum. A “característica” que define a população pode ser algo simples (“moradores do bairro X”, “fumantes residentes na cidade Y”, “ratos da espécie Z”, ...), ou mais complexo, com vários critérios de inclusão e exclusão. Pode ser inclusive um espaço geográfico (por exemplo, ao analisar a atmosfera de uma cidade ou o solo de uma fazenda). Mas também pode ter uma definição mais abstrata, como ao estudar os resultados de um dado, em que a população pode ser definida como “infinitas jogadas”. Perceba que o que importa é definir a população de acordo com o objetivo da pesq...

Sempre que se tenta medir qualquer coisa, existe um erro, seja usando um termômetro, uma balança, um questionário, lendo um prontuário, executando um exame físico, ou apenas observando. Mas não quer dizer que “houve um engano” ou que “algo deu errado”. Na estatística o erro significa a diferença entre o valor real e o resultado , e essa diferença sempre vai existir, seja grande ou pequena. Porém o tamanho dessa diferença é desconhecido , por que não se conhece o valor real do que está sendo medido (se fosse conhecido não seria necessário medir). Então esse erro pode ou não comprometer seus resultados e interpretações. E por isso é fundamental entender suas causas e características, para o planejamento da pesquisa e interpretação dos resultados. Existem basicamente dois tipos de erros, o erro aleatório e o erro sistemático . Os erros aleatórios interferem em cada medida individualmente (de forma aleatória). Quer dizer que a cada nova medida o resultado é desl...

Separatrizes dividem um grupo de resultados em faixas com a mesma quantidade de valores. O quartil é um tipo de separatriz, que divide o grupo em quatro . Então se tivermos um grupo de 20 resultados, cada quartil vai ter 5.  Os limites de cada quartil são chamados de Q1, Q2, Q3 e Q4. E assim temos quatro faixas com a mesma frequência. Tente visualizar dessa forma, os resultados são colocados em ordem , do menor para o maior , em uma reta, que vai de 0 a 100% . Nesta reta, 0% representa o menor valor , porque nenhum outro é menor que ele, e 100% o maior , porque todos os outros são menores que ele (similar à frequência acumulada). Para dividir o grupo em quatro partes com a mesma quantidade, cada parte deve ter 25% dos valores. Os limites vão estar em 25%, que é o Q1, em 50% que é o Q2, em 75%, que é o Q3, e 100% que é o Q4. Dessa mesma forma, poderia se dividir o grupo em quintis , 5 grupos, cada um com 20% da frequência total , ou decis , 10 gr...

A distribuição de um grupo de dados quantitativos é forma como ele se apresenta ao se dividir faixas de valores e observar a frequência de cada faixa. Embora existam inúmeras formas de distribuição possíveis, algumas tem mais importância. A principal delas é a distribuição normal , também conhecida como distribuição Gaussiana , ou paramétrica . Uma distribuição normal tem forma de uma curva simétrica , parecida com um sino, e é definida por apenas duas medidas , a média e o desvio padrão . A média é a posição do centro da curva, e o desvio padrão o ponto em que ela deixa de ser côncava e se torna convexa. Ou seja, a média posiciona o centro da curva , e o desvio padrão determina o quão dispersa ou concentrada ela é . A distribuição normal é importante por várias razões, entre elas, por causa do teorema do limite central e outras equações que não vou discutir hoje, e também porque ao estudar diversos fenômenos naturais é observado que esse tipo de distribuição é in...

Quando se analisa variáveis quantitativas, é preciso descrever a distribuição da variável. Isto é, dividir faixar de valores e, pela frequência de cada faixa, observar onde os resultados estão concentrados e dispersos. A forma clássica de se descrever uma distribuição é usando um tipo de gráfico chamado histograma. Porém analisar cada faixa de valores, mesmo com um histograma, dá muito trabalho, e quando se quer comparar vários grupos a coisa fica bem mais complicada. Por isso se usa medidas que descrevem a distribuição de forma simples, facilitando a análise. Elas são chamadas medidas de Posição e Dispersão . Medidas de posição , também chamadas de medias de tendência central, indicam uma posição que centraliza a distribuição . As mais utilizadas são a Média , a Mediana , e a Moda . Medidas de dispersão são valores que indicam se o grupo está muito disperso ou concentrado . As mais importantes são a Amplitude , a Variância e o Desvio Padrão . Cada media t...

Um feijão Rim.