Análise:
Temos uma distribuição normal e equilibrada, porque possuímos aproximadamente o mesmo número de portas.
sexta-feira, 4 de dezembro de 2015
Testes estatísticos: paramétricos e não paramétricos; amostras independentes e amostras dependentes (2015-2016)
Análise:
Temos uma distribuição normal e equilibrada, porque possuímos aproximadamente o mesmo número de portas.
Estimar parâmetros da população (2015-2016)
Análise: As variáveis 1,2 e 3 referem-se à idade, peso e altura, podemos então dizer que o intervalo de confiança de 95% se encontra entre 19,84 e 22,16, no que se trata da idade e de seguida no peso observamos 58,80 e 61,60 por fim na altura apresenta os valores de 179,49 e 181,98.
Amostragem: construção tabela número aleatórios e selecção de uma amostra aleatória simples (2015-2016)
Análise: Entre 27 países do conjunto da União Europeia foram escolhidos aleatoriamente 10 países, sendo eles a Áustria,a Dinamarca, a Eslovénia, a Finlândia, a Irlanda, a Letónia, a Lituânia, o Luxemburgo, a Roménia e a Suécia.
domingo, 29 de novembro de 2015
Análise de tendências: regressão não linear (2015-2016)
Regressão Não Linear (Excel)
EXERCÍCIO F-9
EXERCÍCIO F-10
EXERCÍCIO F-9 (SPSS)
Análise de tendências: regressão linear (2015-2016)
Regressão Linear simples (Excel)
EXERCÍCIO F-1
EXERCÍCIO F-2
EXERCÍCIO F-3
EXERCÍCIO F-4
EXERCÍCIO F-1 (Excel)
SUMÁRIO DOS RESULTADOS
RESULTADO RESIDUAL
SPSS
EXERCÍCIO F-1
Análise: A regressão linear, serve para ver valor esperado de uma variável (y- variável dependente), dados os valores de outras variáveis (x- variável independente).
Podemos observar que há uma correlação entre os pontos.
No exercício F1, podemos ver que a sua correlação é de 0,8191 apresentando-se como uma correlação forte. No exercício F2 é o que apresenta uma correlação mais fraca dos 4 exercícios sendo o valor de 0,4931.
No gráfico do exercício F3, a correlação é forte apresenta-se com um valor de 0,9258.
Por fim, no gráfico do exercício F4 a a correlação apresenta-se de 0,8892 sendo então uma correlação forte.
sexta-feira, 20 de novembro de 2015
Análise de relações: correlação de Spearman (2015-2016)
EXERCÍCIO E-6
Análise: A correlação existente no Exercício E-6 é VAR 1 com VAR 2 é forte positiva.
EXERCÍCIO E-7
Análise: A correlação existente no Exercício E-7 é VAR 1 com VAR 2 é média positiva.
EXERCÍCIO E-8
Análise: A correlação existente no Exercício E-7 é VAR 1 com VAR 2 é forte positiva.
Análise de relações: correlação de Pearson (2015-2016)
Análise: A correlação existente no Exercício E-2 é VAR 1 com VAR 2 é nula, na primeira linha. Na segunda linha a VAR 2 com VAR 1 é forte positiva.
Análise: A correlação existente no Exercício E-3 é VAR 1 com VAR 2 é nula, na primeira linha. Na segunda linha a VAR 2 com VAR 1 é forte positiva.
sexta-feira, 13 de novembro de 2015
Noções elementares: exercício de revisão
1.
Identifique, nos enunciados a seguir indicados, o universo estatístico, a
unidade de análise, o atributo ou variável, o indicador, a escala de medida.
a). Número de hectares
de floresta ardida anualmente, em Portugal Continental, no período de 2000 a
2010.
Universo estatístico ou
população estatística: os anos de 200o a 2010
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um dos anos
Atributo ou variável:
Número de hectares de floresta ardida anualmente, em Portugal Continental
Indicador: -
Escala de medida: razão
b). Taxa de mortalidade
infantil nos países de África, em 2010.
Universo estatístico ou
população estatística: os países de África, em 2010
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um dos países de África, em 2010
Atributo ou variável: Número
de óbitos de crianças com menos de 1 ano de idade observado durante um
determinado período de tempo, normalmente um ano civil, referido ao número
de nados-vivos do mesmo período (habitualmente expressa em número de óbitos
de crianças com menos de 1 ano por 1000 nados-vivos) (INE)
Indicador: Taxa de
mortalidade infantil
Escala de medida: razão
c). Número de pessoas
que residiam em lugares com mais de 500 habitantes, na Região do Alentejo, em
2001.
Universo estatístico ou
população estatística: lugares com mais de 500 habitantes, na Região do
Alentejo, em 2001
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um desses lugares
Atributo ou variável:
Número de pessoas residentes (em cada um desses lugares)
Indicador: -
Escala de medida: razão
d). Evolução da
população residente no município de Santarém, de 1900 a 2009.
Universo estatístico ou
população estatística: os anos de 1900 a 2009
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um desses anos
Atributo ou variável:
população residente no município de Santarém
Indicador: --
Escala de medida: razão
e). A idade dos
visitantes do Museu de Serralves, em 2010.
Universo estatístico ou
população estatística: visitantes do Museu de Serralves, em 2010
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um desses visitantes
Atributo ou variável:
Idade
Indicador: --
Escala de medida: razão
f). Evolução da
população do concelho do Funchal, de 1911 a 2009.
Universo estatístico ou
população estatística: os anos de 1911 a 2009
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um desses anos
Atributo ou variável: a
população do concelho do Funchal
Indicador: --
Escala de medida: razão
g). Taxa de natalidade
nos municípios da Região Autónoma dos Açores, em 2009.
Universo estatístico ou
população estatística: os municípios da Região Autónoma dos Açores, em 2009
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um dos municípios
Atributo ou variável: Número
de nados-vivos ocorrido durante um determinado período de tempo,
normalmente um ano civil, referido à população média desse período
(habitualmente expressa em número de nados-vivos por 1000 habitantes) (INE)
Indicador: Taxa de
natalidade
Escala de medida: razão
h). Velocidade do vento às 12 horas, na cidade de
Bragança, durante o mês de dezembro de 2009.
Universo estatístico ou
população estatística: os 31 dias do mês
de dezembro de 2009
Indivíduo ou unidade de
análise: cada um desses dias
Atributo ou variável:
Velocidade do vento às 12 horas, na cidade de Bragança
Indicador: --
Escala de medida: razão
2.
Medidas de tendência central: moda. Média, mediana, quartis, decis, percentis
a). Diga o que entende
por Moda? Moda é o valor com maior frequência
b). Diga o que entende
por Classe Modal? Classe Modal é a classe com maior frequência
c). O que é uma
distribuição amodal, unimodal, bimodal ou multimodal?
Amodal: sem moda;
unimodal - uma moda; bimodal - duas modas; multimodal - três ou mais modas
d). O que é a mediana? é uma
medida estatística que divide a distribuição em duas partes de igual efetivo
e). O que é a classe
mediana? é a classe que contém a mediana
f). O que são os
Quantis? Quartis? Decis? Percentis? Quantis é uma família de medidas
estatísticas que dividem a distribuição de valores em partes de igual efetivo.
Quartis em 4 partes; Decis em 10 partes; Percentis em 100 partes.
3.
Medidas de dispersão absoluta: amplitudes e desvios
Defina:
a). Amplitude total: é a diferença entre os valores extremos de uma
distribuição.
b). Intervalo de Kelley:
é
a diferença entre o nono e o primeiro decil.
c). Amplitude
interquartil: é a diferença entre o terceiro e o primeiro quartil.
d).
Desvio médio: é a média aritmética dos módulos dos desvios de cada valor à média do
conjunto dos valores.
e). Variância: é a média aritmética
do quadrado dos desvios.
f). Desvio padrão: é a raiz
quadrada da variância
4.
Medidas de dispersão relativa
a). Coeficiente de
variação (CV): relaciona o desvio padrão com a média (cv=desvio padrão / média)
b). Coeficiente
Interquartil (CIQ): relaciona a amplitude interquartil com a mediana ou 2º
quartil (ciq=aiq/q2)
5.
Diga o que entende por:
a). Marca da classe: (Limite
superior + Limite inferior) / 2
b). Amplitude da classe:
(Limite
superior – Limite inferior)
c). Efetivo da classe:
número de indivíduos que a classe contém
6.
Etapas do processo de investigação
1 - A pergunta de
partida
2 - A exploração
3 - A problemática
4 - A construção do
modelo de análise
5 - A observação (ou
recolha da informação)
6 - A análise das
informações
7 - As conclusões
sexta-feira, 6 de novembro de 2015
Descrição da informação: medidas de concentração - Curva de Lorenz e Índice de Gini (2015-2016)
O Índice de Gini é uma medida de concentração que mede o grau de desigualdade existente na repartição de um atributo pelos indivíduos, ou seja, quanto mais perto do zero o Índice de Gini estiver mais justa é a empresa. Sendo neste caso a empresa A.
sexta-feira, 30 de outubro de 2015
Descrição da informação: medidas de tendência central, dispersão e forma. Cálculo com utilização do SPSS e Excel (2015-2016)
População residente na AML, 2008
Apenas o erro de assimetria padrão e o erro de curtose padrão apresenta valores idênticos para ambos os sexos. Ou seja vemos que existe mais mulheres a viver na AML em 2008.
sexta-feira, 23 de outubro de 2015
Pirâmide etária (2015-2016)
Análise: Neste gráfico observo que existe uma predominância de adultos em que se sobressai a idade de 30-34 anos tanto nos homens com nas mulheres tendo valores aproximados.Podemos também observar que a esperança media de vida nas mulheres e maior do que nos homens, onde existe uma predominância de mulheres a partir da idade 70-74 até aos 80-84.
Tabela de cruzamento de variáveis (cross-tabulation) (2015-2016)
Análise: Observando este tabela denoto que no total de 30 pessoas existe 8 com 18 anos e têm alturas compreendidas entre os 1,75m e 1,81m e com 19 anos existem 5 pessoas das quais 2 com 1,79m e 3 com 1,80m.
Olhando agora para a altura vemos que a que se destaca é a de 1,79m e que sao 10 pessoas em 30.
sexta-feira, 16 de outubro de 2015
Tabela de frequências (2015-2016)
Análise: De acordo com esta tabela de frequência relativa à idade, podemos verificar que as idades variam entre os 18 e aos 27 anos.
No que diz respeito à coluna da frequência absoluta simples podemos verificar que temos 8 pessoas com 18 anos, sendo este o maior valor num total de 30 pessoas, como consequentemente na frequência relativa simples esta idade tem 26,7% que é também o maior valor.
Na frequência absoluta acumulada temos 18 pessoas com idade igual ou inferior a 20 anos que é logo 60% da população.
sexta-feira, 9 de outubro de 2015
Questionário sobre a utilização das redes sociais ...
O questionário - "Utilização das Redes Sociais" tem como objetivo recolher informação sobre a utilização das redes sociais pelo/as estudantes do IGOT, em 2015.
Este questionário é elaborado no âmbito das atividades da unidade curricular "Metodologias de Análise de Dados", do 1º ano, da Licenciatura em Geografia e da Licenciatura em Planeamento e Gestão do Território, no ano letivo de 2015-2016.
A sua resposta será tratada de forma anónima.
Para responder ao questionário prima aqui: Questionário Redes Sociais - IGOT (até 31 de dezembro de 2015).
Bibliografia complementar, 2015-2016
Albarello, Luc et al. (1997). Práticas e métodos de investigação em Ciências Sociais.Gradiva, Lisboa.
Bassett, Elizabeth H.; O’Riordan, Kate (2002). Ethics of Internet research: Contesting the human subjects research model. Ethics and Information Technology 4: 233–247.
Bell, J. (2004). Como realizar um projecto de investigação. Gradiva, Lisboa.
Blanke, Jordan M. (2004). Copyright law in the digital age. In Brennan, Linda L.; Johnson, Victoria E. - Social, Ethical and Policy Implications of Information Technology. Information Science Publishing, Londres, pp. 223-233.
Buchanan, Elizabeth (Ed.) (2004). Readings in Virtual Research Ethics: Issues and controversies. Information Science Publishing, Londres.
Burguess, R. (1997). A pesquisa de terreno. Uma introdução. Celta Editora, Oeiras.
Capurro, Rafael; Pingel, Christoph (2002). Ethical issues of online communication research. Ethics and Information Technology 4: 189–194.
Clark; W.; Hoskins, P. (1986). Statistical methods for geographers. John Wiley & sons, Nova Iorque.
Coelho, J.; Cunha, L.; Martins, I. (2008). Inferência estatística. Com utilização do SPSS e G*power. Edições Sílabo, Lisboa.
Cohen, L.; Holliday, M. (1996). Practical statistics for students. Paul Chapman Publishing, Londres.
Cronan, J. (2007). Microsoft Office Excel 2007 em imagens. McGrawHill, Lisboa.
Dever, Jill; Rafferty, A.; Valliant, R. (2008) – Internet survey: can statistical adjustments eliminate coverage bias? Survey Research Methods, vol. 2 (2): 47-60.
D'Hainault, L. (1990). Conceitos e métodos da Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa.
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Singapore Statement on Research Integrity (2010).
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