Estatística Básica Psi

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Estatística Básica para Psicologia

Text of Estatística Básica Psi

Estatstica BsicaObs: O texto est sendo elaborado com base no livro Estatistica Aplicada economia, de D.R. Anderson, D.J. Sweeney e T.A. Williams.Contedo1.Alguns conceitos importantes:21.1 Objetivo geral do estudo:21.2 Objetivo especfico do estudo:21.3 Dados:21.3.1 Dados de seo transversal21.3.2 Dados de srie histrica21.4 Elementos:31.5 Varivel:31.5.1 Escala de medio de variveis para dados qualitativos:31.5.2 Para dados quantitativos41.6 Populao:51.7 Amostra:52. Estatstica descritiva52.1 Mtodos tabulares e grficos52.1.1 Para dados qualitativos:52.1.2 Para dados quantitativos:72.2 Medidas numricas132.2.1 Medidas de tendncia central132.2.2 Medidas de Variabilidade172.3 Anlise exploratria dos dados202.4 Para o estudo do relacionamento de duas variveis21Tabulao cruzada21Diagrama de disperso22Covarincia24Coeficiente de correlao252.5 Mdia Ponderada e dados agrupados26

1. Alguns conceitos importantes:

1.1 Objetivo geral do estudo: Objetivo inicial que motivou a realizao do estudo. Ainda no definido como o estudo ser realizado.Exemplo 1: Um estudo pode ter como objetivo observar a oscilao de preos de aes no mercado.Exemplo 2: Um estudo pode ter como objetivo observar o nvel de ansiedade de pacientes de uma clnica de psicanlise.1.2 Objetivo especfico do estudo: O que o estudo projetado tem como objetivo verificar e medir.Exemplo 1: No estudo sobre a oscilao de preos de aes, o objetivo especfico pode ser verificar os valores de aes especficas durante determinado perodo de tempo.Exemplo 2: No estudo sobre o nvel de ansiedade de pacientes, o objetivo especfico pode ser aplicar testes nos pacientes de forma a obter uma pontuao pela Escala de Beck (http://www.ehow.com.br/funciona-pontuacao-escala-ansiedade-beck-como_1831/).1.3 Dados: Fatos e nmeros coletados para o estudo.Exemplo 1: Em um estudo sobre o preo de aes, os dados podem ser: {R$5,70; R$4,28; R$7,30}Exemplo 2: Em um estudo sobre ansiedade, medindo a ansiedade de 3 pessoas pela Escala de Beck, os dados podem ser: {8, 15, 42} 1.3.1 Dados de seo transversalOs dados so coletados aproximadamente no mesmo intervalo de tempo.Exemplo 1: Preo de 20 aes em um determinado dia.Exemplo 2: Pontos no teste de ansiedade de 20 pacientes, com o teste aplicado a todos em fevereiro.1.3.2 Dados de srie histrica Os dados so coletados ao longo de diversos perodos. Neste caso, o interesse observar como uma determinada caracterstica variou no tempo. Exemplo 1: Estudo da evoluo do preo de uma ao durante 1 ano (por exemplo, pegando o preo da ao toda a segunda-feira durante 1 ano).Exemplo 2: Estudo da evoluo da ansiedade de um paciente ao longo de um ano (por exemplo, aplicando o teste ao paciente todo o ms, durante 1 ano).

1.4 Elementos: Entidades a respeito das quais se coletam os dados.Exemplo 1: No exemplo 1 do item anterior, os elementos so as aesExemplo 2: No exemplo 2 do item anterior, os elementos so os pacientes

1.5 Varivel: Caracterstica dos elementos que nos interessa e sobre a qual coletamos os dados.Exemplo 1: No caso das aes, podemos ter:- Varivel 1: Preo. Exemplo de dados: {R$5,70; R$4,28; R$7,30}- Varivel 2: Bolsa na qual a ao est. Exemplo de dados: {Nasdaq, Frankfurt, Dow Jones}- Varivel 3: Cdigo da ao na bolsa. Exemplo de dados: {VALE5, PETR4, OGXP3}Exemplo 2: No caso de pacientes, podemos ter:- Varivel 1: Pontuao na Escala de Beck para ansiedade. Exemplo de dados: {8, 15, 42}- Varivel 2: Nomes. Exemplo de dados: {Mariana, Joo, Lucas}- Varivel 3: Idades. Exemplo de dados: {20 anos, 32 anos, 54 anos}- Varivel 4: Profisso. Exemplo de dados: {estudante, mdico, engenheiro}1.5.1 Escala de medio de variveis para dados qualitativos:

Escala NominalNesta escala, os dados da varivel so rtulos ou nomes.Exemplo 1: No caso de aes, as variveis da bolsa na qual a ao est e do cdigo da ao na bolsa so medidas pela escala nominal.Exemplo 2: No caso de pacientes, as variveis de seus nomes, assim como de suas profisses, so medidas pela escala nominal. Obs: Os rtulos podem ser nmeros! Veja que se adotarmos um cdigo para as profisses, por exemplo, em que 1 significa estudante, 13 significa mdico e 18 significa engenheiro, os dados das profisses poderiam ser {1, 13, 18} mas a escala continuaria sendo nominal.Escala OrdinalNesta escala, os dados tambm so rtulos ou nomes, mas a ordem dos dados significativa.Exemplo: Em uma pesquisa sobre o nvel de satisfao dos clientes, os dados podem ser: {ruim, ruim, mdio, excelente}, e temos claramente uma ordem de pior para melhor: pssimo