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Estatística – Unidade 1
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Educação a Distância – EaD
Professor: Flávio Brustoloni
Estatística
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Cronograma: Turma EMD 0119
Estatística
Data Atividade
24/042º Encontro
1ª Avaliação Disciplina
10/04 1º Encontro
08/053º Encontro
2ª Avaliação Disciplina
15/054º Encontro
3ª Avaliação Disciplina (FINAL)
17/04 Atividades Acadêmicas
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Objetivos da Disciplina:• Identificar a terminologia, símbolos usuais e conhecimentos básicos
encontrados em estatística, objetivando um trabalho de organização das informações necessárias à execução de suas atividades, obedecendo às técnicas de trabalho ensinadas;
• Descrever e interpretar informações do campo da Administração e/ou da Educação, em geral, sob o aspecto estatístico;
• Compreender os procedimentos técnicos e de cálculos essenciais ao trabalho estatístico quanto aos mais diferentes tipos de dados;
• Utilizar a linguagem estatística como instrumento de apoio na execução de atividades do cotidiano;
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Objetivos da Disciplina:• Analisar, descrever, organizar e interpretar informações sob o aspecto
estatístico para a tomada de decisões;
• Criar tabelas e gráficos que auxiliem na tomada de decisões, partindo de uma situação-problema;
• Planejar, estruturar e realizar trabalhos de pesquisa voltados à Administração ou à Educação como um todo, obedecendo aos tópicos ensinados sob os aspectos estatísticos;
• Discutir e relatar os resultados obtidos a partir de pesquisas de campo;
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Unidade 1
CONCEITOS BÁSICOS DA ESTATÍSTICA
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Objetivos da Unidade:• Dominar a terminologia, os símbolos usuais e conceitos básicos
habitualmente encontrados na literatura especializada de estatística de forma a ler com proveito trabalhos técnicos;
• Reconhecer um trabalho de organização das informações necessárias à execução de qualquer atividade, obedecendo às técnicas estatísticas;
• Realizar pesquisas, definir temáticas, delinear ações de coleta de dados, resumir, analisar, relatar, organizar e interpretar informações sobre o aspecto estatístico;
• Efetuar cálculos pertinentes e necessários à obtenção dos chamados dados estatísticos;
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Objetivos da Unidade:• Delinear ações de coleta de dados, resumir, relatar, organizar e
interpretar informações sob o aspecto estatístico;
• Desenvolver e demonstrar a capacidade de execução e interpretação de técnicas quanto à classificação dos vários tipos de variáveis e amostragens;
• Apontar quando a amostragem é preferível ao censo;
• Nomear e diferenciar os diversos métodos de amostragem, utilizando todas as suas variações;
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TUTORIAL
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Tópico 1
03
Indicação do Tópico
Página da apostila
Numeração do slide
Unid. 1
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TÓPICO 1
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Breve Histórico da Estatística
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2 Sobre a Estatística
É uma parte da Matemática Aplicada que trata de um conjunto de processos
que tem por objetivo a observação, classificação e análise de fenômenos coletivos, bem como a introdução das
leis a que tais fenômenos estejam subjacentes. Divide-se em três grandes
áreas: estatística descritiva, probabilidade e inferência estatística.
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Tópico 1
03
Unid. 1
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3 Um Pouco de História
Os primeiros documentos que falam sobre estatística datam de 5.000 a.C. com os registros de presos egípcios. Depois existem documentos de 3.000 a.C. com a contagem de falta de mão
de obra para a construção de pirâmides.
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Tópico 1
04
Unid. 1
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Figura 1 – Papiro Egípcio Estatístico
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Tópico 1
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Unid. 1
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3 Um Pouco de História
Na China, a estatística aparece documentada em 2238 a.C., quando o
imperador ordenou um recenseamento para fins agrícolas e
comerciais. Já em 600 a.C., os cidadãos do Egito tinham que, todos
os anos, declarar sua profissão e fonte de rendimento.
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Tópico 1
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Unid. 1
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6 Definição de Estatística
A Estatística é uma parte da Matemática Aplicada que fornece métodos para coleta, organização, análise e interpretação de dados e
para serem utilizados na tomada de decisões (CRESPO, 2000).
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Tópico 1
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Unid. 1
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TÓPICO 2
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O Método Estatístico
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2 Método
É o conjunto de meios dispostos convenientemente para chegar a um
fim desejado. Dos métodos científicos, vamos destacar o método
experimental e o estatístico.
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Tópico 2
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Unid. 1
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2 Método2.1 Método Experimental
Consiste em, através da experimentação, manter constantes todas as causas (fatores), menos uma, variando-a de modo que se
possam descobrir seus efeitos, caso existam.
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Tópico 2
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Unid. 1
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2 Método2.2 Método Estatístico
O método estatístico considera todas as causas envolvidas no processo como
variável e procura determinar, no resultado final, que influências cabem a cada uma delas. Como exemplo, pode-
se citar a viabilidade, ou não, do lançamento de determinado produto, a
partir de uma pesquisa de mercado.
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Tópico 2
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Unid. 1
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3 Fases do Método Estatístico3.1 Coleta de Dados
a) Indireta
b) Direta- Contínua- Periódica- Ocasional
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Tópico 2
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Unid. 1
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3 Fases do Método Estatístico3.2 Crítica dos Dados
a) Crítica Externa
b) Crítica Interna
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Tópico 2
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Unid. 1
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3 Fases do Método Estatístico3.3 Apuração dos Dados
Resumo dos dados.
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Tópico 2
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Unid. 1
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3 Fases do Método Estatístico3.4 Apresentação dos Dados
a) Apresentação Tabular (tabela)
b) Apresentação Gráfica (gráfico)
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Tópico 2
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Unid. 1
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3 Fases do Método Estatístico3.5 Análise dos Resultados
Descrever o fenômeno.
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Tópico 2
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Unid. 1
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TÓPICO 3
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Escalas
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2 Variáveis
Variável é o conjunto de resultados possíveis de um fenômeno, quando
são feitas sucessivas medidas.
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Tópico 3
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Unid. 1
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2 Variáveis2.1 Variável Qualitativa
Dados categóricos ou atributos (sexo, cor da pele). Pode ser:
a) Nominal
b) Ordinal
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Tópico 3
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Unid. 1
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2 Variáveis2.2 Variável Quantitativa
Resultam de uma contagem ou mensuração. Pode ser:
a) Contínua
b) Discreta
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Tópico 3
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Unid. 1
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3 Escalas Estatísticas
As escalas são séries de unidades que representam o grau de
variação da dimensão que está sendo medida. Ao medir o peso dos
acadêmicos de uma turma, por exemplo, os resultados desta medida serão expressos em
quilograma.
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Tópico 3
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Unid. 1
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3 Escalas Estatísticas3.1 Escala Nominal
As variáveis são divididas em categorias segundo um ou mais de seus atributos (características). São
usadas em registros essencialmente qualitativos como:
sexo, tipo sanguíneo, partido político, credo religioso, estado civil
e questões de dicotomia (sim ou não).
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Tópico 3
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Unid. 1
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3 Escalas Estatísticas3.1 Escala Nominal
Tabela 1 – CONFISSÃO RELIGIOSA DOS ACADÊMICOS DA INSTITUIÇÃO X – BLUMENAU - 2004
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Tópico 3
20
Unid. 1
Confissão Religiosa fi %
Católica 18 30
Luterana 12 20
Evangélica 7 12
Espírita 6 10
Adventista 9 15
Outras 8 13
Total 60 100
FONTE: Secretaria da Instituição X - 2004
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3 Escalas Estatísticas3.1 Escala Nominal
Exemplo 1 – Porcentagem de Católicos
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Tópico 3
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Unid. 1
Número de Católicos = 18
Total de Entrevistados = 60x 100 = 30%
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3 Escalas Estatísticas3.2 Escala Ordinal
Numerais: 0, 1, 2, 3, 4...
Ranking: 1º, 2º, 3º ou A, B, C...
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Tópico 3
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Unid. 1
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3 Escalas Estatísticas3.3 Escala Intervalar
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Tópico 3
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Unid. 1
Tabela 3 – NOTAS DE ESTATÍSTICA DA TURMA A – CURITIBA/PR - 2004
i Notasfi
1 1 |- 3 2
2 3 |- 5 4
3 5 |- 7 8
4 7 |- 9 4
5 9 |- 11 2
Total 20
FONTE: Secretaria da Escola X - 2004
O símbolo |- representa intervalo aberto no início e fechado no final. Isto significa que o intervalo 1 |- 3 quer dizer todas as notas maiores ou iguais a 1 e
menores do que 3 (exclusive).
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3 Escalas Estatísticas3.4 Escala de Razão
Idade, peso, altura, pressão
arterial, etc.
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Tópico 3
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Unid. 1
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4 Proporções e Porcentagens4.1 Proporções
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Tópico 3
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Unid. 1
Tabela 5 – RELIGIÃO DOS ALUNOS DAS ESCOLAS M E R DE SÃO PAULO – 2002
ReligiãoEscola M Escola R
fiP
fi P
Católicos 122 0,24 13 0,19
Protestantes 104 0,21 25 0,36
Adventistas 71 0,14 5 0,07
Outra 203 0,41 27 0,38
Total 500 1,00 70 1,00FONTE: Secretaria da Escola M e R - 2002
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4 Proporções e Porcentagens4.2 Porcentagens
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Tópico 3
25
Unid. 1
Tabela 6 – RELIGIÃO DOS ALUNOS DAS ESCOLAS M E R DE SÃO PAULO – 2002
ReligiãoEscola M Escola R
fi%
fi %
Católicos 122 24 13 19
Protestantes 104 21 25 36
Adventistas 71 14 5 7
Outra 203 41 27 38
Total 500 100 70 100FONTE: Secretaria da Escola M e R - 2002
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4 Proporções e Porcentagens4.1 Porcentagens4.2.1 Uso das proporções e porcentagens
Têm como objetivo fundamental estabelecer comparações relativas à
unidade um (1) ou relativas à centena (100).
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Tópico 3
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Unid. 1
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5 Arredondamento de Números5.1 Regras de Arredondamento
Arredondar para duas casas decimais o número: 3,4328976
30/83
Tópico 3
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Unid. 1
Exemplo 1:
Se o número for até 4, arredonda para baixo. A partir do 5 arredonda-
se para cima.
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5 Arredondamento de Números5.1 Regras de Arredondamento
Arredondar para duas casas decimais o número: 3,4328976
30/83
Tópico 3
26
Unid. 1
Exemplo 1:
Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 3,43.
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5 Arredondamento de Números5.1 Regras de Arredondamento
Arredondar para três casas decimais o número: 4,542457
30/83
Tópico 3
27
Unid. 1
Exemplo 2:
Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 4,542.
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5 Arredondamento de Números5.1 Regras de Arredondamento
Arredondar para duas casas decimais o número: 7,35120987
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Tópico 3
28
Unid. 1
Exemplo 3:
Neste caso arredondaremos para baixo, ficando 7,35.
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5 Arredondamento de Números5.1 Regras de Arredondamento
Arredondar para inteiro o número: 1013,5
32/83
Tópico 3
30
Unid. 1
Exemplo 8:
Neste caso quando o número está exatamente no MEIO, optamos pelo
último dígito par, ficando 1014 (quatro é par).
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TÓPICO 4
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Amostragem
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1 Introdução
O termo população se refere a todos os indivíduos ou a todos os objetos do
grupo em que estamos interessados. Uma amostra é um conjunto de
elementos extraídos da população com o objetivo de conhecer determinadas
características da população em estudo, sem a necessidade de consultar toda
essa população.
34/83
Tópico 4
35
Unid. 1
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2 Amostragem2.1 Por que Amostragem?
* Economia;* Tempo;* Confiabilidade dos dados;* Operacionalidade;* População Inexistente.
35/83
Tópico 4
37
Unid. 1
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2 Amostragem2.2 Quando não usar Amostragem?
* População pequena;* Característica de fácil mensuração;* Necessidade de alta precisão.
36/83
Tópico 4
38
Unid. 1
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3 Metodologia da Amostragem3.1 Tipos de Amostragem
3.1.1 Amostragem probabilística3.1.1.1 Aleatória Pura
Envolve todos os indivíduos de uma população com o intuito de proporcionar a todos eles igual oportunidade de serem escolhidos para a amostra.
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Tópico 4
40
Unid. 1
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3.1.1 Amostragem Probabilística3.1.1.2 Sistemática
Exemplo: Se tivermos uma lista de 5.000 nomes e quisermos
selecionar uma amostra de 100 pessoas, primeiro escolhemos um
número aleatório de 1 a 5.000 (sorteio) e depois escolhemos cada
quinquagésimo (5.000 : 100) elemento a partir deste.
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Tópico 4
40
Unid. 1
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3.1.1 Amostragem Probabilística3.1.1.3 Estratificada
Proporcional: Como há mais pessoas em São Paulo que no
Acre, para efeitos de pesquisa será interessante pegar mais elementos
de São Paulo que no Acre, utilizando a proporção entre a
população do estado e a população do Brasil.
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Tópico 4
41
Unid. 1
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3.1.1 Amostragem Probabilística3.1.1.3 Estratificada
Uniforme: Seleciona-se a mesma quantidade de elementos de cada estrato. Um exemplo é comparar o rendimento entre as turmas de um
mesmo curso e/ou comparar cursos entre si, de uma mesma instituição
onde é aplicada uma mesma metodologia de trabalho, etc.
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Tópico 4
41
Unid. 1
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3.1.1 Amostragem Probabilística3.1.1.3 Estratificada
Exemplo: Para obter uma amostra de todos os clientes de uma área de
influência para avaliarmos a sua atitude relativamente a uma série de
produtos que pretendemos comercializar.
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Tópico 4
42
Unid. 1
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3.1.2 Amostragem Não Probabilística3.1.2.1 Amostragem de Conveniência
Utilizam-se determinados indivíduos por uma razão muito simples –
porque eles estão ali. Este tipo de amostra não tem qualquer valor
científico.
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Tópico 4
43
Unid. 1
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3.1.2 Amostragem Não Probabilística3.1.2.2 Amostragem Propositada
Usam-se elementos determinados porque esses, e só esses,
respondem a determinados critérios.
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Tópico 4
43
Unid. 1
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3.1.2 Amostragem Não Probabilística3.1.2.3 Amostragem por Cotas
A população é dividida em subcategorias e os elementos da
amostra são escolhidos de acordo com quotas e critérios previamente
estabelecidos.
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Tópico 4
43
Unid. 1
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3.1.2 Amostragem Não Probabilística3.1.2.4 Amostragem Ajuizada ou Escolhida
O investigador, perito ou pesquisador escolhe a amostragem que ele acha
melhor.
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Tópico 4
44
Unid. 1
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3.1.2 Amostragem Não Probabilística3.1.2.5 Estudos Comparativos
Em muitos casos o principal objetivo é comparar certas características em duas ou mais populações. Para se comparar, por exemplo, o hábito de fumar entre a população de indivíduos com câncer no
pulmão e a população de indivíduos sadios, podemos usar duas amostras de indivíduos: uma composta de pessoas
com câncer no pulmão e outra de pessoas sadias.
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Tópico 4
44
Unid. 1
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
Exemplo 1: Planeja-se um levantamento por amostragem para avaliar diversas características
da população de estudantes da Instituição X. Essas características (parâmetros) são
especialmente: idade média, renda per capita, local de origem, etc. Utilizando a tabela a seguir com dados referentes a 2006, qual deve ser o
tamanho mínimo de uma amostra aleatória simples, por curso (estratos), tal que possamos
admitir o risco de estarmos errados não ultrapassem 5%?
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Tópico 4
45
Unid. 1
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
46
Unid. 1
Tabela 8 – MATRÍCULAS DOS CURSOS DE GRADUAÇÃO DA INSTITUIÇÃO X EM 2006
CURSO ALUNOS AMOSTRA
CEX 870
COM 662
DIR 1555
FIN 245
MDA 529
MKT 340
PEP 2423
Total 6624
FONTE: Secretaria da Instituição X - 2006
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
45
Unid. 1
Variáveis:
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
46
Unid. 1
1ª Etapa: Cálculo da Amostra Ideal (onde E0 = Erro Amostral = 5% ou
0,05)
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
46
Unid. 1
2ª Etapa: Cálculo da Amostra Mínima (onde N = população = soma de todos
os alunos dos cursos)
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
46
Unid. 1
3ª Etapa: Cálculo do Estimador da Amostra:
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
47
Unid. 1
4ª Etapa: aplicação do Estimador aos estratos: (estrato) . X
Deve-se multiplicar a quantidade de alunos de cada curso pelo valor do
estimador.
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
47
Unid. 1
![Page 66: Estatística – Unidade 1. Educação a Distância – EaD Professor: Flávio Brustoloni Estatística](https://reader035.vdocuments.net/reader035/viewer/2022081420/552fc13c497959413d8dac1f/html5/thumbnails/66.jpg)
4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
47
Unid. 1
TOTAL da AMOSTRA: 381 alunos. Os valores de cada turma foram
arredondados em função de ser uma variável discreta – pessoas. Além disso, para evitar erros, sempre se
arredonda para cima.
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4 Tamanho de Uma Amostra4.1 Tamanho Mínimo de uma Amostra aleatória estratificada proporcional
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Tópico 4
47
Unid. 1
CURSO ALUNOS AMOSTRA
CEX 870 50
COM 662 38
DIR 1555 89
FIN 245 14
MDA 529 31
MKT 340 20
PEP 2423 139
Total 6624 381
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TÓPICO 5
57/83
Séries EstatísticasApresentação Gráfica Tabular
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2 Tabelas2.1 Elementos Essenciais de uma Tabela
58/83
Tópico 5
52
Unid. 1
MATRÍCULA INICIAL DOS ALUNOS NO CURSO DE EDUCAÇÃO FÍSICA DA FURB – 1990 - 1994
Anos Nº de alunos
1990 253
1991 266
1992 212
1993 200
1994 375
FONTE: FURB
Título da TabelaCabeçalhoColuna NuméricaCasaRodapéLinhaCorpoColuna Indicadora
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Tópico 5
53
Unid. 1
De acordo com a resolução 886 do IBGE, nas casas ou células devemos colocar:
* Um traço (-) quando o valor é zero;* Três pontos (...) quando não temos os dados;* Interrogação (?) quando há dúvida;* Zero (0) quando o valor é muito pequeno.
2 Tabelas2.1 Elementos Essenciais de uma Tabela
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Tópico 5
55
Unid. 1
* Notas* Chamadas
2 Tabelas2.2 Elementos Complementares
FONTE: Dados hipotéticos.Nota: Só foram considerados os maiores municípios.(1) Não inclui os alunos que ingressaram em 2002.
(Exemplo de Rodapé)
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Tópico 5
56
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.1 Séries Históricas, Cronológicas ou Temporais
TABELA 10 – APROVAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL SÃO PAULO/SP – 1990/1999
Ano APROVAÇÃO (%)
1990 72,1
1991 74,1
1992 74,8
1993 78,4
1994 78,5
1995 81,2
1996 81,6
1997 82,7
1998 82,3
1999 82,1
FONTE: Prefeitura Municipal de Florianópolis
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Tópico 5
56
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.2 Séries Geográficas, Espaciais, Territoriais ou de Localização
TABELA 11 – OCUPAÇÃO DA ÁREA DO BRASIL POR REGIÃO - 1980
Regiões OCUPAÇÃO (%)
Norte 45
Nordeste 18
Sudeste 11
Sul 7
Centro-Oeste 19
FONTE: Dados hipotéticos (fictícios)
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Tópico 5
57
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.3 Séries Específicas ou Categóricas
TABELA 12 – CONCEITUAÇÃO DAS BIBLIOTECAS ESCOLARES BRASILEIRAS - 1995
Conceito Alunos (%)
Bom 4
Regular 40
Ruim 12
Sem Conceito 44
TOTAL 100
FONTE: Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica – SAEB/MECNota: Só foram consideradas as bibliotecas frequentadas por alunos da 4ª Série do Ensino Fundamental.
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Tópico 5
57
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.4 Séries Conjugadas
Também chamadas mistas, as séries conjugadas consistem em uma combinação de duas séries
(temporal, geográfica ou especificativa).
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Tópico 5
58
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.4 Séries Conjugadas
a) Série Específica-Histórica;b) Série Geográfica-Histórica;c) Série Geográfica-Específica;d) Série Histórica-Histórica;e) Série Geográfica-Geográfica;f) Série Específica-Específica;g) Série Geográfica-Específica-Histórica.
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Tópico 5
60
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.5 Série de Distribuição de Frequências
Exemplo:Foi realizado um levantamento na comunidade carente de Piraçumi, em novembro de 2002, em que
foram coletados os seguintes pesos (kg) de um grupo de 30 crianças
com idade de até 1 ano:
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Tópico 5
61
Unid. 1
3 Séries Estatísticas3.5 Série de Distribuição de Frequências
TABELA 19 – PESOS DAS CRIANÇAS DA COMUNIDADE CARENTE DE PIRAÇUMI – NOVEMBRO DE 2002
Pesos (kg) Número de Crianças (f)
7 5
8 13
9 8
10 4
FONTE: Dados hipotéticos
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Tópico 5
61
Unid. 1
4 Gráficos
O objetivo dos gráficos é o de produzir no investigador, ou no público, uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em
estudo: por sua visualização já que os gráficos causam uma melhor compreensão do que as séries.
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Tópico 5
62
Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos – Tipos5.1 Diagrama
Os diagramas são gráficos numéricos, geralmente com duas
dimensões, nos quais fazemos uso do sistema cartesiano. Cada
diagrama representa melhor uma série estatística.
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Tópico 5
62
Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos – Tipos5.1 Diagrama
ÍndicesJun.03
Jul.03
Ago.03
Set.03
Out.03
Nov.03
Dez.03
Jan.04
Fev.04
Mar.04
Abr.04
Mai.04
Poupança 0,92 1,95 0,91 0,84 0,82 0,68 0,69 0,63 0,55 0,68 0,59 0,66
Inflação 0,42 0,55 0,40 0,34 0,32 0,18 0,19 0,13 0,05 0,18 0,09 0,15
Exemplo:
QUADRO 2 – VARIAÇÕES DA POUPANÇA E DA INFLAÇÃO ENTRE MAIO DE 2003 E JUNHO DE 2004FONTE: IBGE – junho de 2004
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Tópico 5
63
Unid. 1
5.1 Diagramaa) Gráfico de Linha
GRÁFICO 1 – VARIAÇÕES DA POUPANÇA E DA INFLAÇÃO ENTRE MAIO DE 2003 E JUNHO DE 2004FONTE: IBGE – junho de 2004
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Poupança
Inflação%
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Tópico 5
64
Unid. 1
5.1 Diagramab) Gráfico de Barras
FONTE: Olímpiadas de Astronomia - 1998
Cor Quantidade
Amarelo 13
Azul 10
Verde 5
Rosa 7
Total 35
TABELA 20 – PRODUÇÃO DE TINTAS, EM TONELADAS, POR CORES
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73/83
Tópico 5
65
Unid. 1
5.1 Diagramab) Gráfico de Barras
FONTE: Olímpiadas de Astronomia - 1998
TABELA 20 – PRODUÇÃO DE TINTAS, EM TONELADAS, POR CORES
Quantidade
0
2
4
6
8
10
12
14
Amarelo Azul Verde Rosa
Amarelo
Azul
Verde
Rosa
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Tópico 5
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Unid. 1
5.1 Diagramab) Gráfico de Barras
FONTE: Olímpiadas de Astronomia - 1998
TABELA 21 – VELOCIDADE DOS PLANETAS DO SISTEMA SOLAR EM MILHAS POR SEGUNDO - 1998
Planeta Velocidade (milhas/segundo)
Mercúrio 29,7
Vênus 21,8
Terra 18,5
Marte 15,0
Júpiter 8,1
Saturno 6,0
Urano 4,2
Netuno 3,4
Plutão 3,0
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Tópico 5
65
Unid. 1
5.1 Diagramab) Gráfico de Barras
GRÁFICO 2 – VELOCIDADE DOS PLANETAS DO SISTEMA SOLAR EM MILHAS POR SEGUNDOFONTE: Olímpiadas de Astronomia - 1998
Velocidade (milhas/segundo)
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0
Mercúrio
Vênus
Terra
Marte
Júpiter
Saturno
Urano
Netuno
Plutão
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Tópico 5
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Unid. 1
5.1 DiagramaC) Gráfico de Setores
FONTE: Dados hipotéticos
TABELA 22 – QUANTIDADE DE EXAMES REALIZADOS NO LABORATÓRIO X EM 2003
Exames Quantidade
Hematologia 9824
Bioquímica 21534
Imunologia 15432
Parasitologia 4310
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Tópico 5
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Unid. 1
5.1 Diagramac) Gráfico de Setores
GRÁFICO 3 – QUANTIDADE DE EXAMES REALIZADOS NO LABORATÓRIO X EM 2003FONTE: Dados hipotéticos
Quantidade
19%
43%
30%
8%Hematologia
Bioquímica
Imunologia
Parasitologia
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Tópico 5
67
Unid. 1
5.1 Diagramad) Gráfico Polar
FONTE: Dados hipotéticos
TABELA 23 – PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA CIDADE M - 2003
MESES Mm Média
Jan 49,6 100,0
Fev 93,1 100,0
Mar 63,6 100,0
Abr 135,3 100,0
Mai 214,7 100,0
Jun 277,9 100,0
Jul 183,6 100,0
Ago 161,3 100,0
Set 49,2 100,0
Out 40,8 100,0
Nov 28,6 100,0
Dez 33,3 100,0
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Tópico 5
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Unid. 1
5.1 Diagramad) Gráfico Polar
GRÁFICO 4 – PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA CIDADE M - 2003FONTE: Dados hipotéticos
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Mm
Média
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Tópico 5
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Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos - Tipos5.2 Cartograma
É a representação sobre uma carta geográfica. Dados absolutos são normalmente representados por pontos e dados relativos por
rachuras ou cores.
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Tópico 5
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Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos - Tipos5.2 Cartograma
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Tópico 5
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Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos - Tipos5.3 Pictograma
É um dos processos gráficos que melhor fala ao público, pela sua
forma ao mesmo tempo atraente e sugestiva. A representação gráfica
consta de figuras que substituem as barras; na verdade é um gráfico de
barras/colunas “enfeitado”.
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Tópico 5
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Unid. 1
5 Classificação dos Gráficos - Tipos5.3 Pictograma
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Parabéns!!! Terminamos a Unidade.
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PRÓXIMA AULA:
Estatística
2º Encontro da Disciplina1ª Avaliação da Disciplina (Redação com consulta)