Estatística básica para pesquisa de mercado.doc

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Estatstica bsica para pesquisa de mercadoINTRODUO 1. DEFINIES 2. COLETA DE DADOS 3. POPULAO E AMOSTRA 3.1 AMOSTRAS RELACIONADAS 3.2 AMOSTRAS NO RELACIONADAS 4. AMOSTRAGEM 4.1 NO PROBABILSTICAS 4.1.1 Acidental ou convenincia 4.1.2 Intencional 4.1.3 Quotas ou proporcional 4.1.4 Desproporcional 4.2 PROBABILSTICA 4.2.1 Aleatria Simples 4.2.2 Aleatria Estratificada 4.2.3 Conglomerado 4.3 DIMENSIONAMENTO DA AMOSTRA 5. TIPOS DE DADOS 6. TIPOS DE VARIVEIS ESCALARES 7. DISTRIBUIES DE FREQNCIAS 7.1 REGRAS PARA A ELABORAO DE UMA DISTRIBUIO DE FREQNCIAS 8. MEDIDAS DE TENDNCIA CENTRAL

Mdia aritmtica 9. VARIABILIDADE 10. TESTE DE HIPTESE 11. ESTATSTICA NO PARAMTRICA 11.1 TESTE DE QUI QUADRADO 11.1.1 Teste de Qui Quadrado para uma amostra 11.1.1.1 Condies para a execuo do teste 11.1.1.2 Procedimento para a execuo do teste 11.1.2 Teste do Qui Quadrado para independncia (duas amostras) 11.1.2.1 Condies para a execuo do teste 11.1.2.2 Procedimento para a execuo do teste 11.1.3 Coeficiente de contingncia (CC) 12. TESTE T PARA DUAS AMOSTRAS NO RELACIONADAS 12.1 Condies para aplicao 12.2 Procedimentos de execuo 13. ANLISE DE VARINCIA 14. REGRESSO SIMPLES (RLS) 15. REGRESSO LINEAR MLTIPLA (RLM) 16. EXERCCIOS 17. BIBLIOGRAFIA

IntroduoO mundo dos negcios, em qualquer que seja a rea, de Recursos Humanos a Marketing, no pode mais embasar as tomadas de decises e assumir risco simplesmente no feeling e no bom-senso dos executivos e gerentes organizacionais. A complexidade da sociedade e dos mercados apresentada atualmente exige que estes agentes se utilizem de recursos precisos e poderosos de forma a minimizar os potenciais riscos da atividade econmica. Neste contexto pode-se destacar a crescente utilizao da informtica, do mtodo e dos recursos de estatstica nas organizaes que almejam destacar-se como agentes econmicos de ponta. O barateamento exponencial destes recursos nos ltimos anos tem feito que muitas empresas invistam neste hardware (computadores, pacotes estatsticos, Internet, bases de dados) mas uma menor ateno tem sido dada ao humanware ou seja aos indivduos que efetivamente extrairo deste arsenal tecnolgico a informao e o conhecimento que possibilitaro conduzir estas organizaes liderana em seus segmentos. Sem este aprimoramento do humanware de muita pouca valia ser o investimento feito no aparato tecnolgico. Este curso tem a inteno de aportar conhecimentos bsicos de ferramentas e mtodos relacionados pesquisa e anlise estatstica de dados visando o aprimoramento da utilizao de poderosos recursos com a viso gerencial de como, e porque explorar a informao e de como enxergar em um oceano de dados aqueles que efetivamente so capazes de promover um diferencial competitivo organizao. Estatstica bsica para pesquisa de mercado no pretende cobrir todas as possibilidades da anlise estatstica de dados mas sim de prover uma consistente base sobre a qual novas habilidades podem ser facilmente construdas e desenvolvidas. Bem-vindo ao mundo da anlise estatstica de dados!!!! Marcus Vinicius da Cunha Jnior, Estudante de Doutorado - University of Florida

1. DefiniesEstatstica uma cincia exata que visa fornecer subsdios ao analista para coletar, organizar, resumir, analisar e apresentar dados. Trata de parmetros extrados da populao, tais como mdia ou desvio padro. Enfim, quando se fala de estatstica, fala-se de uma cincia presente em todos os eventos mensurveis do cotidiano. Muitas vezes ela est to presente nas atividades rotineiras que no se d conta de que a mesma encontra-se ali. Por exemplo, em um jogo de futebol, tomando-se a goleira e seu espao vizinho, tem-se uma distribuio normal. Sim, afinal ao longo do jogo, os chutes a gol, tendem rea delimitada e defendida pelo goleiro. Ao final do jogo se houvesse uma quantificao dos chutes a gol, ter-se-ia a normalidade dos chutes (provavelmente entre 68% a 99% dos chutes para a linha de fundo concentrar-se-iam neste espao). Este apenas um dos inmeros exemplos que fazem com a estatstica seja mais familiar do que se imagina.

2. Coleta de dadosToda e qualquer ao estatstica deve estar centrada em objetivos claros. O primeiro passo para um procedimento estatstico o trabalho que envolve os dados de um estudo.Estando estes objetivos definidos, buscam-se os dados que os satisfaam, sejam eles primrios ou secundrios. Dados primrios so aqueles que foram prospectados sem que no tenha havido um estudo preliminar acerca da amostra em especfico, ou seja, so dados originais. Dados secundrios so aqueles que esto a nossa disposio oriunda de outros estudos. So fontes de dados secundrios; Internet, bancos de dados, cadastros, jornais, revistas, filmes, entre muitas outras fontes. Basicamente podemos dividir os dados em histricos ou planejados.

3. Populaao e amostraQualquer estudo cientfico enfrenta o dilema de estudo da populao ou da amostra. Obviamente tera-se uma preciso muito superior se fosse analisado o grupo inteiro, a populao, do que uma pequena parcela representativa, denominada amostra. Observa-se que impraticvel na grande maioria dos casos, estudar-se a populao em virtude de distncias, custo, tempo, logstica, entre outros motivos. A alternativa praticada nestes casos o trabalho com uma amostra confivel. Se a amostra confivel e proporciona inferir sobre a populao, chamamos de inferncia estatstica. Para que a inferncia seja vlida, necessria uma boa amostragem, livre de erros, tais como falta de determinao correta da populao, falta de aleatoriedade e erro no dimensionamento da amostra.

3.1. Amostras relacionadasQuando se retira aleatoriamente, dois elementos de uma mesma populao e expe-se apenas um elemento a um determinado fator (propaganda, por exemplo). Avalia-se o impacto junto aos dois elementos.

3.2. Amostras no relacionadasApenas um elemento selecionado e exposto ao fator. Uma comparao feita considerando o antes e o depois.

4. Amostragem

No Probabilstica1. 2. 3. Acidental ou convenincia Intencional Quotas ou proporcional

Tipos de amostragens

4. Desproporcional Probabilstica 1. Aleatria Simples 2. Aleatria Estratificada 3. Conglomerado

4.1 No probabilsticaEste tipo de amostra, determinada por ordem do pesquisador, ou seja no h uma aleatoriedade para a escolha de um elemento da populao. A escolha de um mtodo no probabilstico, via de regra, sempre encontrar desvantagem frente ao mtodo probabilstico. No entanto, em alguns casos, se faz necessrio a opo por este mtodo. Observa-se que no envio de questionrios via correio o mtodo no probabilstico (mesmo que a opo seja por amostragem Probabilstica). O respondente pode no querer responder o questionrio ou mesmo no ser localizado. Fonseca (1996), alerta que no h formas de se generalizar os resultados obtidos na amostra para o todo da populao quando se opta por este mtodo de amostragem.

4.1.1 Acidental ou conveninciaIndicada para estudos exploratrios. Freqentemente utilizados em super mercados para testar produtos.

4.1.2 IntencionalO entrevistador dirige-se a um grupo em especfico para saber sua opinio. Por exemplo, quando de um estudo sobre automveis, o pesquisador procura apenas oficinas.

4.1.3 Quotas ou proporcionalNa realidade, trata-se de uma variao da amostragem intencional. Necessita-se ter um prvio conhecimento da populao e sua proporcionalidade. Por exemplo, deseja-se entrevistar apenas indivduos da classe A, que representa 12% da populao. Esta ser a quota para o trabalho. Comumente tambm substratifica-se uma quota obedecendo a uma segunda proporcionalidade.

4.1.4 Desproporcional

Muito utilizada quando a escolha da amostra for desproporcional populao. Atribui-se pesos para os dados, e assim obtm-se resultados ponderados representativos para o estudo. Por exemplo, em um mercado de telefones celulares, considerando uma fatia de mercado meramente ilustrativa, obteve-se os resultados conforme descritos a seguir:

Marcas Nokia Ericsson Gradiente Philips Total

Participao no mercado 60% 20% 15% 05% 100%

Elementos na amostra n % 50 25% 50 25% 50 25% 50 25% 200 100%

Objetivando obter os pesos a serem atribudos a cada marca de telefone celular, para uma anlise conjunta de todas as marcas no exemplo acima, obteve-se os seguintes coeficientes: Nmero de elementos a serem entrevistados 120 40 30 10 200

Peso Nokia Peso Ericsson Peso Gradiente Peso Philips

2,4 0,8 0,6 0,2 Total:

Frmula aplicada: Peso = participao no mercado/elementos na amostra (%)

4.2 ProbabilsticaPara que se possa realizar inferncias sobre a populao, necessrio que se trabalhe com amostragem probabilstica. o mtodo que garante segurana quando investiga-se alguma hiptese. Normalmente os indivduos investigados possuem a mesma probabilidade de ser selecionado na amostra.

4.2 Aleatria Simples o mais utilizado processo de amostragem. Prtico e eficaz, confere preciso ao processo de amostragem. Normalmente utiliza-se uma tabela de nmeros aleatrios e nomeia-se os indivduos, sorteando-se um por um at

completar a amostra calculada. Utiliza-se comumente o sorteio aleatrio disponvel em planilhas eletrnicas como o Excel. Uma variao deste tipo de amostragem a sistemtica. Em um grande nmero de exemplos, o pesquisador depara-se com a populao ordenada. Neste sentido, tem-se os indivduos dispostos em seqncia o que dificulta a aplicao exata desta tcnica. Quando se trabalha com sorteio de quadras de casas por exemplo, h uma regra crescente para os nmeros das casas. Em casos como este, divide-se a populao pela amostra e obtm-se um coeficiente (). A primeira casa ser a de nmero x, a segunda ser a de nmero x + ; a terceira ser a de nmero x + 3. . Supondo que este coeficiente seja 6. O primeiro elemento ser 3. O segundo ser 3 + 6. O terceiro ser 3 + 2.6. O quarto ser 3 + 3.6, e assim sucessivamente. 4.2 Aleatria Estratificada Quando se deseja guardar uma proporcionalidade na populao heterognea. Es