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Estatística 1 - Aula 1

Aula 1 - Dados vs informação

Dados e informação

Curso

Capacitar o aluno no uso de técnicas estatísticas básicas para a análise exploratória de dados. Apresentar problemas, no campo da logística, que envolvam o uso da análise estatística de dados nas decisões.

Para o aluno:

  • BUSSAB, Wilton de O.; MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. Saraiva, 2017.
  • Presença será cobrada!
  • Haverá teste e prova!

O que é estatística?

  • Estatística é um conjunto de métodos usados para se analisar dados;
  • A Estatística pode ser aplicada em praticamente todas as áreas do conhecimento humano. A partir da observação e inferência utilizando dados;
  • Tem como objetivo a coleta, redução, análise e modelagem dos dados;
  • São métodos que permitem responder perguntas de forma científica e poupando o máximo de esforço necessário

A estatística logo vem a colaborar nos passos do Método científico. Resumidamente, nesse método, o cientista busca responder uma questão e, pode também, testar alguma hipótese; ele coleta informações importantes a partir de experimentos ou observações e obtém conclusões a partir deles.

A ajuda estatística vem por métodos de visualização e análise de dados, retirando as informações necessárias.

Dados... dados... dados... ao final, tudo não é dado? Vamos analisar a seguinte afirmações:

  • Hoje está quente.

Dependendo do ponto de vista onde você se encontra, "hoje está quente" pode ser uma informação ou um dado. Se categorizarmos os dias em apenas quente e frio, quente é um dado que não traz nenhum informação relevante; afinal, pode estar fazendo 18 graus ou 5 graus, mas não sabemos a nota de corte que faz um dia quente ou frio (nem se estamos falando com um esquimó ou com um carioca). Em outra situação, onde vemos uma pessoa suando falando a frase acima, utilizando conhecimentos prévios, percebemos que quente dá uma conotação de um ambiente em que o corpo humano não tolera, com isso temos uma informação que indicaria que a temperatura está acima de 30 graus provavelmente.

Logo, percebemos que o dado não possui significado relevante e não conduz a nenhuma compreensão. Representa algo que não tem sentido a princípio. Portanto, não tem valor algum para embasar conclusões, muito menos respaldar decisões.

Já informação seria a ordenação e organização dos dados de forma que possa interpretá-los para transmitir significado.

Por último, similar ao método científico, com a informação geramos um pouco de conhecimento sobre a situação apresentada.

Podemos assim, montar uma pirâmide, onde quanto mais nos distanciamos dos dados, mais abstração temos: [1]

Imagem

Outro exemplo para entendermos abstração:

  • MANGA.

Podemos tirar alguma informação do dado "manga"? Manga é fruta ou é manga de camisa? Para gerar informação precisamos do contexto encontrado ou algum nível de abstração!

Se trouxermos essa abstração para outros campos, percebemos que todos estão sujeitos a ela. A informação ser posta de forma correta, sem margem para outras interpretações, é extremamente complicada e também faz parte da estatística essa preocupação.

No problema do "hoje está quente" também percebemos outra preocupação da estatística: Como categorizamos em quente ou frio? qual seria a nota de corte que faz um dia quente ou frio? por que disse "acima de 30 graus provavelmente"? Mais para frente, veremos que não precisamos analisar todos os dias para saber se um está quente ou não, o uso da probabilidade nos permite essa facilidade.

Temos que notar que, se há um mundo onde há tempo e dinheiro infinito, a estatística deve ser bem mais simples. A discussão feita aqui não seria tão relevante. Se houvesse dúvida nos dados, só analisar todos. Se não soubesse o que é quente, volte atrás e veja todos os dias. O problema que o mundo atual não sofre dessas características e sem a estatística, questões simples seriam extremamente custosas.

Trabalho para pensar

  • Quais dados empresas como facebook e google coletam?
  • Quais informações podemos retirar deles?

Conclusão

Portanto, a utilidade da estatística é:

  • Diminuir os custos do método científico em relação à dinheiro e tempo;
  • Passar a informação da forma mais clara possível, impedindo outras interpretações;
  • Gerar conhecimentos e conclusões a partir da análise de dados (inferência estatística);
  • Criar métodos padronizados e científicos para responder perguntas;

Referências

[1] VALENTIM, Marta Lígia Pomim. Inteligência competitiva em organizações: dado, informação e conhecimento. DataGramaZero, Rio de Janeiro, v. 3, n. 4, p. A02-1001, 2009.

In [ ]: