A Estatística Descritiva engloba de maneira interina nosso cotidiano. Esse conhecimento se torna das mais importantes ferramentas da matemática para o desenvolvimento da ciência e tecnologia.

1. Definição Estatística:

• É o estudo dos processos de obtenção, organização e análise de dados de uma determinada população.
• Trata-se também, da transformação de um conjunto de dados para informação útil.
• Ciência dos métodos de análises dos dados já coletados, organizados e analisados.

2. Estatística em Pesquisa: Abordagem DCOVA:

• Definir;
• Coletar;
• Organizar;
• Visualizar;
• Analisar;

2.1. Definir:

• Objetivo da pesquisa;
• Definir tipos de dados para serem coletadas;
• Definição dos tipos de variáveis;

2.1.1. Tipos de Variáveis:

• Variáveis Qualitativas ou Categóricas: Esses tipos de variáveis representam uma categorização sobre determinado item de pesquisa. Ou seja, não valores mensuráveis, mas sim buscam a nos retornar qualidade como informação.
  • Exemplo: Pesquisas sobre satisfação do cliente ao atendimento de uma sorveteria. A escolha do pesquisado pode ser entre insatisfeito, satisfeito e ótimo. (Ou seja, informações categóricas) – Olhar Figura 1, abaixo.
  • Exemplo 2: A preferência dos clientes em relação sabores de sorvete da loja. Podendo ser morango, limão, chocolate e etc. (O que novamente nos trás dados não medíveis, mas sim categóricos, de qualidade, e não valores númericos, como por exemplo 10. (10 o que?! Não faz sentido esse tipo de resposta) – Olhar Figura 2, abaixo.

• Variáveis Quantitativas ou Numéricas: Representam valores mensuráveis e numéricos. Ou seja estamos falando sobre variáveis que são representadas por números, e este, por sua vez nos da uma informação quantificada (quantidade).
  • Exemplo 3: De acordo com o jornal dessa manhã, irá chover 100 mm³ de água na sexta feira, ou, chances de 2% de chuva, a umidade do dia será de 45% (Veja que estamos falando não mais de categorias, mas de quantidade) – Vide Figura 4.

2.2. Coleta:

Assim que definido todos os parâmetros listados acima. Agora temos a etapa Coleta. Resume-se da seguinte forma:

• Fonte dos dados;
• População ou Amostra;
• Limpeza nos Dados;

2.1.2. População e Amostra:

• População: É o conjunto de todos os elementos que estão sobre análise, observação, estudo e etc. É o conjunto de todos elementos em pauta da pesquisa;
• Amostra: É um subconjunto da população a ser estudado, analisado e observado. Seria uma parte de um todo que está em pesquisa. Imagine um bolo de cenoura (população) e esse bolo foi cortado em 8 fatias, cada fatia ou várias fatias (menos do que 8) seriam a amostra;
  • Exemplo 4: Deseja-se saber qual é a média geral dos alunos da matéria probabilidade e estatística de uma determinada faculdade nos últimos 2 anos. Sabe-se que cursam ou já cursaram essa matéria no total de 1100 alunos. Dada a inviabilidade de entrevistar todos, foram entrevistados 100 alunos do último ano e 100 alunos do penúltimo ano. Portanto a população do objeto de pesquisa é 1100 alunos, porém a amostra foi de 200 alunos.

2.3. Organização dos Dados:

Agora que os dados foram definidos e coletados, temos que organizar os dados. Assim, tem-se:

• Desenvolvimento de tabelas de dados;
• Recursos visuais: Gráficos e Análises Visuais;

2.4. Análise de Dados:

Por fim, e não menos importante, a Análise de dados. O agrupamento, coleta, organização e estudo dos dados são ferramentas essenciais para termos uma conclusão. Vejamos que inicialmente estavamos falando de dados, pós a análise de dados, teremos informação.

Toda conclusão deve ser realizada com embasamento científico e apresentando seus respectivos cálculos ou raciocínios.