As estatísticas estão ao nosso redor em jornais, na televisão, na conversação com nossos amigos e até mesmo no dia-a-dia em nossa casa. Na figura que segue estão alguns exemplos típicos de manchetes, gráficos e anúncios que poderíamos encontrar com facilidade em qualquer dia, em qualquer jornal diário.
Embora ainda não pareça ser tão óbvio, cada um dos exemplos envolve um aspecto importante na estatística. Cada um deles sugere a escolha que nós temos a necessidade de fazer todo o tempo, tenhamos ou não uma compreensão dos conceitos estatísticos.
Uma de nossas intenções é sugerir que a estatística não é algo somente para aprender durante o curso e que após a aprovação se possa dizer, "nunca mais quero ver isso", mas sim, que ela pode mudar de fato o nosso modo de ver o mundo e fornecer informações que melhoram de forma significativa a qualidade de nossas decisões e julgamentos.
No entanto, há várias outras razões mais específicas por que é importante ter um conhecimento básico de estatística.
Podemos reduzir a três tipos básicos as perguntas que surgem regularmente em estatística:
1. Podemos resumir os dados? Olhando para muitos fatos, números e figuras, eles nem sempre nos proporcionam um quadro claro do que acontece. Geralmente é uma boa idéia, achar um modo de resumir a informação, talvez reduzindo as informações a um só valor representativo, como a idéia da média, por exemplo. Para saber até que ponto as mulheres fumantes reduzem o fumo durante gravidez, poderíamos pedir para 1000 mulheres fumantes que registrassem o número de cigarros que elas fumaram antes e durante gravidez. Os dados coletados renderão dois jogos de mil números cada. É muita informação para ser absorvida à primeira vista. Um modo obviamente útil de resumir os dados neste caso seria calcular o número médio de cigarros fumados antes e durante gravidez. Há várias técnicas estatísticas que resumem estes dados, como por exemplo, gráficos, e médias, que veremos oportunamente.
2. Há uma diferença significativa entre estes dois conjuntos de resultados? Muitas das decisões que precisamos fazer estão baseadas em nosso julgamento de se uma coisa (A) é maior, executa melhor, dura mais tempo, ou oferece melhor utilidade pelo dinheiro empregado do que outra coisa (B). É muito fácil mostrar para alguém que um resultado é diferente do outro, mas não é fácil decidir se aquela diferença é significativa ou não. Assim, em nosso exemplo, podemos achar os seguintes resultados resumidos:
Número comum de cigarros fumados antes de gravidez = 15.2
Número comum de cigarros fumados durante a gravidez = 14,9
Claramente há uma diferença entre estes dois resultados (seria muito surpreendente se eles tivessem chegado a um resultado idêntico), mas por nenhum meio óbvio podemos afirmar que há uma significativa diferença entre eles. Esta é a idéia dos testes de significância. Eles nos dão um modo de avaliar as diferenças que observamos para nos ajudar a decidir se os resultados são ou não são "significativamente diferentes" um do outro.
3. Há alguma relação entre os dois fatos em consideração? Às vezes nós não estamos interessados nas diferenças entre os dois resultados que obtivemos, mas precisamos explorar ou buscar um possível relacionamento entre dois fatos. Ainda em nosso exemplo, os pesquisadores podem desejar identificar o fator principal, ou os fatores que levam as pessoas a fumar. Os dados obtidos devem ser tratados de forma a testar se existe uma conexão ou relação, e qual a sua intensidade, entre o nível de tensão psicológica de uma pessoa e o número de cigarros que ela fuma, ou se a sua renda proporciona uma ligação mais forte com o hábito de fumar. Claro que tensão e renda são intimamente entrelaçados com o hábito de fumar e parte da tarefa do estatístico é tentar isolar cada um dos fatores que ele escolha considerar.
Normalmente para investigar uma questão, há necessidade de colher dados.
A decisão sobre que técnica deverá ser utilizada dependerá do tipo de pergunta que foi feita no começo da investigação.
Portanto, uma pergunta clara é a primeira fase de qualquer trabalho estatístico, ou seja, antes de tudo, é preciso definir claramente o que deverá ser investigado.
Por exemplo:
· um médico poderia estar interessado em investigar se um novo tratamento para asmáticos é mais efetivo que o velho.
· um gerente de vendas pode desejar saber qual, entre vários anúncios de um determinado produto, é de fato o mais eficiente.
· um professor poderia desejar catalogar e resumir os erros mais comuns cometidos por estudantes em um tópico particular.
Estes são tipos de perguntas que definem, dão um propósito e uma direção ao trabalho estatístico e são questões comuns na vida e no dia-a-dia de todos nós. Na realidade, há quatro fases claramente identificáveis na maioria das investigações estatísticas, que podem ser resumidas como segue:
As fases de uma investigação estatística são:
1. Definição do fato e elaboração da pergunta
2. Coleta e manipulação dos dados pertinentes
3. Analise dos dados
4. Interpretação dos resultados
Há técnicas estatísticas diferentes para as distintas fases. Desta forma, dependendo das definições estabelecidas na fase 1, pode ser necessário escolher amostras, elaborar questionários adequados, fazer entrevistas, escolher instrumentos específicos, etc. que serão utilizados na fase 2. A terceira fase, analise dos dados, envolve vários cálculos, tais como achar a média, a porcentagem, etc., enquanto que a fase final, a da interpretação dos resultados, poderá responder perguntas tais como, se é ou não provável que a relação que estamos considerando seja de causa-e-efeito; se esta relação é devida ao acaso, ou se há entre elas diferença significativa; qual o grau de confiança que nos garante esse resultado; qual o erro máximo que podemos esperar; etc. Embora tenhamos sempre estas fases em mente, a seqüência será aquela adequada ao currículo das disciplinas para os cursos das ciências administrativas, contábeis e econômicas, como segue:
Introdução: Resumo histórico. Alguma base matemática. Fases na metodologia.
Fase 1: Definições básicas. Escolha do processo. Preparação dos instrumentos da coleta.
Fase 2: Escolha da amostra. Coleta das informações. Resumo dos dados. Representação gráfica.
Fase 3: Regressão. Correlação. Introdução a probabilidade. Modelos de Probabilidade. Intervalos de confiança. Teste de hipóteses.
Fase 4: Interpretação dos resultados. Cuidados e enganos nas estatísticas. Relatório final.
A calculadora tem um papel muito importante no estudo da estatística.
No passado, uma característica do estudo da estatística era que os estudantes tinham que gastar muito tempo executando cálculos aparentemente intermináveis. Felizmente esses dias se foram e atualmente, com o apoio de uma simples calculadora de funções básicas, é possível realizar a maioria dos cálculos necessários com extrema simplicidade e rapidez.
O fardo de horas e horas gastas em cálculos matemáticos não é mais necessário.
As calculadoras científicas simples são baratas e seguras, custando o equivalente a dez dólares americanos. Porém, gastando um pouco mais, é possível comprar uma calculadora bastante sofisticada, com teclas e funções estatísticas feitas sob encomenda, com possibilidade de efetuar cálculos avançados.
Escolha a máquina que melhor se adapte ao seu trabalho, seja científica, seja financeira, pois qualquer máquina que você utilize em seu trabalho poderá auxilia-lo no trabalho estatístico, bem como, qualquer máquina que tenha teclas estatísticas, poderá ser utilizada em seu trabalho.
Não se preocupe se o teclado da sua máquina parecer estranho e com símbolos pouco conhecidos, pois eles serão todos explicados oportunamente.
Um guia mais geral das idéias fundamentais da estatística e como elas estão conectadas, você achará num diagrama de fluxo que o leva em uma sucessão sensata, pelo tipo de perguntas que os usuários de estatísticas tendem a utilizar. O diagrama indica as técnicas estatísticas comuns que são requeridas em cada fase e onde eles podem ser achados. A qualquer hora em que você tenha dúvidas sobre que idéias se ajustam melhor a um determinado quadro, você poderá achar útil consultar este diagrama.