Definição de Estatística, o que é e conceito
Estatística é uma disciplina científica que lida com a obtenção, ordenação e análise de um conjunto de dados para obter explicações e previsões sobre fenômenos observados.
A estatística consiste em métodos, procedimentos e fórmulas que permitem recolher informação para posteriormente analisá-la e tirar dela conclusões relevantes. Pode-se dizer que é Data Science e que seu principal objetivo é melhorar a compreensão dos fatos a partir das informações disponíveis.
A origem da palavra estatística é geralmente atribuída ao economista Gottfried Achenwall (prussiano, 1719-1772) que entendia estatística como “ciência das coisas que pertencem ao Estado”.
É importante saber que a estatística NÃO é um ramo da matemática. Ele usa ferramentas da matemática da mesma forma que a física, a engenharia ou a economia, mas isso não as torna parte da matemática. É verdade que eles têm uma relação próxima, mas estatística e matemática são disciplinas diferentes.
Transversalidade das estatísticas
Uma das características fundamentais da estatística é a sua transversalidade. Sua metodologia é aplicável ao estudo de várias disciplinas como: biologia, física, economia, sociologia, etc.
As estatísticas ajudam a obter conclusões relevantes para o estudo de todos os tipos de agentes como: humanos, animais, plantas, etc. Geralmente o faz por meio de amostras estatísticas.
Tipos de estatísticas
Os tipos de estatística podem ser subdivididos em dois ramos principais: descritivo e inferencial.
- Estatística descritiva : Refere-se aos métodos de coleta, organização, resumo e apresentação de um conjunto de dados. Trata-se principalmente de descrever as características fundamentais dos dados e para eles costumam ser usados indicadores, gráficos e tabelas.
- Estatística inferencial : Este é um passo além da mera descrição. Refere-se aos métodos utilizados para poder fazer previsões, generalizações e tirar conclusões a partir dos dados analisados, tendo em conta o grau de incerteza existente.
A estatística inferencial é subdividida em dois tipos principais: estatística paramétrica e não paramétrica.
- Estatística paramétrica: Caracteriza-se por assumir que os dados têm uma determinada distribuição ou que são especificados determinados parâmetros que devem ser atendidos. Assim, por exemplo, em uma análise paramétrica podemos trabalhar sob a suposição de que a população está distribuída como Normal (devemos justificar nossa suposição) e então tirar conclusões sob a suposição de que essa condição é atendida.
- Estatísticas não paramétricas : Nela não é possível assumir nenhum tipo de distribuição subjacente nos dados nem um parâmetro específico. Um exemplo desse tipo de análise é o teste binomial.
Origem e história das estatísticas
A história das estatísticas remonta a antes de 3.000 aC. Foi criado com o objetivo de coletar informações de que o Estado necessitava, por exemplo, sobre agricultura e comércio.
Na antiga Assíria e no Egito há evidências da coleta de dados estatísticos. Da mesma forma, em Roma foram coletados dados demográficos dos habitantes do império, como os de nascimento e mortalidade. Isso, com o propósito de tomar melhores decisões do governo.
Mais tarde, durante a Idade Média, as estatísticas não tiveram grandes avanços. No entanto, na Idade Moderna seriam elaborados o primeiro censo estatístico moderno e a primeira tábua de probabilidades de idade, ambos ocorrendo no século XVII. Então, por volta do século 20, ferramentas matemáticas da teoria das probabilidades começaram a ser incorporadas à estatística. Isso, principalmente devido às contribuições de Kolmogorov e Borel.
Para saber mais sobre a história das estatísticas, convidamos você a ler:
Objetivos estatísticos
Os principais objetivos da estatística são os seguintes:
- Conhecer as características e fazer inferências ou tirar conclusões sobre uma população-alvo. Isso, geralmente a partir da análise de uma amostra. Isso é típico da estatística inferencial.
- Pode permitir estabelecer uma relação entre diferentes variáveis, encontrar a possível origem de um fenômeno, estudar as mudanças nesse evento e fazer projeções sobre ele, se possível.
- Com base nas conclusões obtidas, decisões podem ser tomadas, por exemplo, se estivermos falando de um estudo estatístico realizado pelo Governo para definir uma política pública.
- No caso da estatística descritiva, permite ter um estado da questão, ou seja, conhecer as características de uma base de dados, por exemplo, calculando as medidas de tendência central como a média ou a moda.
- Apoia outras disciplinas como economia, na análise e projeção de indicadores como inflação ou Produto Interno Bruto. Da mesma forma, no campo da biologia, temos a bioestatística que analisa, em outros, dados de saúde pública e ambientais.
Elementos estatísticos
Os principais elementos da estatística são:
- População: Grupo de indivíduos que apresenta ou poderia apresentar um traço característico comum a ser investigado.
- Amostra: É um subgrupo de dados extraídos de uma população que deve representar adequadamente todo o grupo.
- Parâmetros: São medidas que oferecem informações sobre o centro de um conjunto de dados (medidas de tendência central), outras sobre a dispersão ou variabilidade (medidas de dispersão) e outras sobre a posição de um valor (medidas de posição como percentis).
- Experimento: Processo ou atividade realizada intencionalmente para obter uma série de dados ou para confirmar ou refutar uma hipótese.
- Variável: A característica ou qualidade de uma amostra ou população à qual um valor pode ser atribuído.
Exemplo do uso de estatísticas em economia
A estatística é amplamente utilizada na análise econômica. Ele nos ajuda a verificar a aplicação da teoria econômica na prática. Alguns exemplos do uso de estatísticas em Economia são:
- Elaboração de indicadores macroeconômicos agregados.
- Previsões sobre o comportamento futuro da demanda.
- Testar a validade das hipóteses baseadas na teoria econômica.
- Calcule a taxa de desemprego.
- Organize e apresente dados econômicos como: evolução dos preços, PIB, etc.
Recomenda-se a leitura:
- Variável aleatória
- amostra aleatória simples