Qual a diferença entre estatística descritiva e indutiva?
A estatística descritiva é caracterizada pela organização, análise e apresentação dos dados, enquanto a estatística inferencial tem como característica o estudo de uma amostra de determinada população e, com base nela, a realização de análises e a apresentação de dados.
A estatística descritiva é um ramo da estatística que aplica várias técnicas para descrever e resumir um conjunto de dados. Diferencia-se da estatística inferencial, ou estatística indutiva, pelo objectivo: organizar, resumir dados ao invés de usar os dados em aprendizado sobre a população.
A estatística descritiva concentra-se na organização e resumo dos dados, dando uma visão geral de tendências e padrões. Já a estatística inferencial vai além, utilizando amostras para fazer suposições e tirar conclusões sobre populações maiores.
A estatística descritiva é a etapa inicial da análise de dados e tem por objetivo descrever os dados observados. Na sua função de descrição dos dados, esta tem as seguintes atribuições: a obtenção, organização, redução e representação dos dados estatísticos de forma a auxiliar a descrição do fenômeno observado.
A estatística dedutiva também conhecida como Descritiva se encarrega de descrever o conjunto de dados desde a elaboração da pesquisa até o cálculo de determinada medida. A estatística Indutiva ou inferencial está relacionada a incerteza.
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O que é uma pesquisa dedutiva e indutiva?
O dedutivo parte de verdades gerais e conclusões já conhecidas e existentes, enquanto o indutivo observa e supõe, por meio de dados para chegar a uma conclusão. Apesar disso, como semelhança, ambos os conceitos não criam conhecimentos novos e partem de uma suposição.
Por estatística inferencial, inferência estatística ou estatística indutiva, entende-se o processo de emitir conclusões sobre a população com base em observações ou mensurações feitas em amostra dessa população. Implica lidar corretamente com a incerteza dos resultados obtidos, ou seja, com o erro amostral.
Na estatística descritiva, temos como principais ferramentas as medidas de posição, como média, mediana e moda, assim como as medidas de dispersão, como variância e desvio-padrão, temos também tabelas de frequências e gráficos.
A análise descritiva, ou descriptive analytics, ajuda as pessoas a responder à pergunta "o que aconteceu?" ao extrair conclusões a partir de grandes conjuntos de dados brutos. Os resultados são exibidos em gráficos de linhas e tabelas, gráficos de pizza e barras, além da produção de narrativas.
Quais os gráficos mais usados em estatística descritiva?
A visualização dos dados é uma parte crucial da análise exploratória. Os gráficos ajudam a entender a distribuição, tendências e padrões dos dados. Alguns dos principais tipos de gráficos incluem o gráfico de barras, gráfico de setores, histograma, gráfico de caixa (boxplots) e gráfico de dispersão (scatterplot).
As pesquisas descritivas visam fazer uma análise minuciosa do objeto de estudo, seja um relatório governamental, pesquisa mercadológica ou outro. Nesse método, é investido na coleta de dados quantitativos como sexo, idade, escolaridade e outros.
A análise indutiva parte do olhar micro onde o pesquisador elevará os achados ao macro. Essa análise é aquela onde o pesquisador não possui categorias prévias. Essas vão emergir dos dados e serão parte integrante do desenvolvimento das conclusões.
É uma forma de raciocínio em que você tira conclusões gerais com base em observações específicas. Basicamente, você parte de exemplos particulares para chegar a uma conclusão mais ampla. Por exemplo, se você observar várias maçãs e todas são vermelhas, pode concluir indutivamente que todas as maçãs são vermelhas.
Qual a diferença entre estatística descritiva e estatística inferencial?
A principal distinção entre estatística inferencial e descritiva é que a estatística descritiva se concentra em resumir e descrever dados de uma amostra, enquanto a estatística inferencial é empregada para fazer generalizações precisas sobre uma população a partir de uma amostra.
Vejam que a estatística descritiva estuda a população. A estatística probabilística estuda a amostra. A técnica para escolhermos uma amostra que representa bem uma população é chamada de amostragem.
As medidas descritivas básicas mais importantes são as de posição e as de variabilidade. Quando se trabalha com dados numéricos observa-se uma tendência destes de se agruparem em torno de um valor central. Isto indica que algum valor central é a característica dos dados e que o mesmo pode ser usado para representá-los.
ROL: É toda sequência de dados numéricos colocados em ordem não decrescente ou não crescente. O rol desses resultados é: (4; 6; 7; 8; 8 ) ou (8; 8; 7; 6; 4 ).
2ª Fase - Estatística Indutiva (Inferência) - Conhecidas certas propriedades (obtidas a partir de uma análise descritiva de uma amostra), expressas por meio de proposições, imaginam-se proposições mais gerais (extrapolação), que exprimam conclusões para toda a população.
A estatística descritiva, cujo objetivo básico é o de sintetizar uma série de valores de mesma natureza, permitindo dessa forma que se tenha uma visão global da variação desses valores, organiza e descreve os dados de três maneiras: por meio de tabelas, de gráficos e de medidas descritivas.
A estatística é uma ciência que serve para coletar, analisar e interpretar dados. Ela é usada em diversas áreas, como no setor financeiro, nos estudos climáticos, na medicina, entre outros. Usamos a estatística para analisar fenômenos do passado, mas ela também serve para prevermos a probabilidade de eventos futuros.
Como saber se a variável é qualitativa ou quantitativa?
Variável qualitativa: seus valores são expressos por atributos (qualidades dos elementos pesquisados). Por exemplo: cor dos olhos, estado civil, time preferido, classe social. Variável quantitativa: seus valores são expressos por números. Por exemplo: altura, massa, idade, número de irmãos, espessura.
Basicamente o que se faz é multiplicar cada valor da variável (ou ponto médio da classe) pela sua respectiva freqüência, somar os resultados destes produtos e dividir esta soma pelo número de observações. Onde x é o valor da variável (discreta) ou do ponto médio da classe, e f a sua freqüência.
