Introdução à Probabilidade e Estatística/Métodos de coleta de dados
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Existem vários métodos possíveis de serem usados para coletar dados. Neste capítulo falaremos sobre cada um dos métodos.
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[editar] O Censo
Um censo consiste na coleta de todos os dados existentes no universo. Caso queiramos fazer um censo para coletar dados sobre carros, teríamos que coletar as informações de todos os carros existentes no mundo. A vantagem de censos é que eles sempre apresentam uma informação exata que nos mostra sempre todas as informações existentes. A desvantagem é que é impossível realizar um censo se o número de elementos existente for muito grande. Por exemplo, caso queiramos analizar todas as possibilidades de resultados possíveis ao lançar os dados, basta realizar um censo contando todas as suas faces. Mas se quisermos coletar dados sobre um tipo de vírus, teríamos que analisar todos os vírus deste tipo existentes no mundo. No primeiro caso, o censo é possível. No segundo, não.
[editar] A Coleta de Amostras
Uma coleta de amostras é semelhante à um censo. A diferença é que não são todos os indivíduos existentes que tem os seus dados coletados. Para obter resultados confiáveis através da coleta de amostras, os indivíduos estudados devem representar bem o total de indivíduos.
[editar] Estudo Experimental
Indicado para analisar relações entre um dado e o outro. Suponha que desejemos saber se existe relação entre a variável que representa a altura do furo feita em uma garrafa cheia de água e a distância do jato de água que escapa pelo furo. Para ver se estes dois dados possuem relação entre si, bastaria coletar várias garrafas cheias de água e furá-las em diferentes locais. Em seguida, teria que se verificar a distância atingida pelo jato de água de cada uma delas e analisar a relação que existe entre os dois dados.
[editar] Estudo Observacional
Mais indicado para analisar relações entre um dado e outro. Consiste em ir até o local em que indivíduos a terem seus dados analisados estão e procurar por relações entre um dado e outro. Neste tipo de estudo, a pessoa que está fazendo a análise não pode interferir no comportamento dos indivíduos e dos dados. Um exemplo deste tipo de estudo seria analisar se existe uma relação causal entre o aborto e o aparecimento de câncer de mama. Neste caso, por motivos éticos, não podemos usar o Estudo Experimental. Então, precisaríamos verificar a incidência de câncer de mama em mulheres que já passaram por abortos e comparar com os índices de câncer de mama em mulheres que nunca abortaram.
Já sabemos quais os tipos de coleta de dados existentes. Mas antes de prosseguir com o aprendizado de estatística, é necessário aprender alguns termos e definições usados com freqüência nesta área:
- População: Conjunto de todos os eleentos que formam o universo de nosso estudo e que são passíveis de ser observados, sob as mesmas condições. Caso desejemos coletar dados sobre relógios, a população seria todos os relógios existentes no mundo. Caso desejemos estudar alguma informação sobre as imagens de um livro, a população seria formada por todas as imagens presentes no livro em questão. Se quisermos estudar os resultados possíveis no lançamento de uma moeda, a população seria o conjunto de todos os resultados obtidos no lançamento de uma moeda. Uma população também pode ser chamada de Espaço Amostral.
- Amostra: Um subconjunto de elementos pertencentes à População que foram selecionados para ter os seus dados coletados.
- Amostragem: É o processo de selecionar amostras dentro de uma População.
- Ponto Amostral: É o nome que se dá à uma Amostra formada por um único elemento.
- Variável Aleatória: É o nome que se dá à qualquer dado que pode ser extraído à partir de Amostras e que não podem ser previstos com exatidão antes de serem coletados.
- Fenômeno Determinísticos: É qualquer fenômeno cujo resultado será sempre o mesmo, independente de quantas vezes ele ocorrer, desde que as condições iniciais sejam mantidas. Exemplo: a aceleração com que cai um corpo em Júpiter.
- Fenômenos Estocásticos (ou Probabilísticos): É um fenômeno cujo resultado não pode ser previsto com exatidão. Mas pode-se saber qual a probabilidade de que cada resultado se manifeste. Exemplo: o resultado obtido no lançamento de um dado.
- Fenômenos Caóticos: São fenômenos cujo resultado não podemos prever de forma alguma antes que ele comece a se desenrolar. Exemplo: a trajetória de uma bolinha em uma máquina de pinball.
