Aula 5 (5/4) Como Gravar os 2 Arquivos Gerados pelo SAS

Como Gravar os 2 Arquivos Gerados pelo SAS - OK - Instruções em Aula 2 (postagem).

Discutimo resumo estendido de publicação sobre rastreabilidade quimica da carne:
    - Cluster Analysis
    - MANOVA

Aula 4 - Case de ANOVA - Duncan e Erro em SAS LAB

data FQ_Sup_2;
input Area $ Areia Log_Arei;
cards;
FF 30.9 1.490492235
FF 25.1 1.399362164
FF 24.0 1.379668034
PA 29.0 1.461963486
PA 17.5 1.243360548
PA 79.9 1.902307553
FS1 30.3 1.481456961
FS1 19.5 1.290012339
FS1 47.8 1.679782093
FS2 43.0 1.633902533
FS2 31.5 1.498186452
FS2 37.9 1.578902686
FS3 74.2 1.870439022
FS3 34.9 1.542626278
FS3 74.4 1.871666322
;

proc anova;
class Area;
model Areia Log_Arei = Area;
means Area / Duncan alpha=0.1 lines;
run;


/*
proc npar1way data=FQ_Super wilcoxon ;
 class Area;
 var Areia;
run;


Arquivo com problema no SAS LAB resolvido:

data FQ;
input Area $ Areia Log;
cards;
FF 30.9 1.490492235
FF 25.1 1.399362164
FF 24.0 1.379668034
PA 29.0 1.461963486
PA 17.5 1.243360548
PA 79.9 1.902307553
FS1 30.3 1.481456961
FS1 19.5 1.290012339
FS1 47.8 1.679782093
FS2 43.0 1.633902533
FS2 31.5 1.498186452
FS2 37.9 1.578902686
FS3 74.2 1.870439022
FS3 34.9 1.542626278
FS3 74.4 1.871666322
;
proc anova;
class Area;
model  Areia Log = Area;
means Area / Duncan alpha=0.1 lines;
run;


/*
proc npar1way data=FQ_Super wilcoxon ;
 class Area;
 var Areia;

run;
*/

Assuntos de Seminário Optativas ESALQ

Assuntos para Seminários

Por favor me falem de outros assuntos que interessem para a empregabilidade e competitividade dos egressos da ESALQ.

1.     5W-2H (What, Who, Where, When, Why and How, How Much it Costs).

2. 7 Ferramentas do Controle da Qualidade – Kaoru Ishikawa (7 FPQ)  (ISHIKAWA, 1982; SAS INSTITUTE INC, 1990)

3.     7 Ferramentas do Planejamento da Qualidade (7 FCQ)  ou Sete novas ferramentas da gestão..

4.     Administração Visível ou Gestão por Perambulação.

5.     Amostragem.

6.     Análise Crítica.

7.     Auditoria.

8.     Avaliação Invertida.

9.     Benchmarking (SARRIÉS, 2015).

10. Brainstorming – Brainwriting.

11. Célula Autogerencial ou Célula de Trabalho ou Unidade Gerencial Básica.

12. Círculo de Controle da Qualidade (CCQ).

13. Controle Estatístico de Processos (CEP).

14. Data Mining – Data Crunching – Data Analysis.

15. Define, Measure, Analyze, Improve and Control (DMAIC).

16. Delineamento Ótimo de Experimentos - DOE (MONTGOMERY, 1991).

17. Diagnóstico de Clima Organizacional.

18. Endo marketing.

19. Failure mode and effects analysis / Failure Tri Analysis (FMEA/FTA).

20. Fluxograma.

21. Gravidade, Urgência, Tendência (GUT).

22. Grupo de Kaizen.

23. Hoshin Kanri - Sistema de Gerenciamento pelas Diretrizes – GPD.

24. Key Performance Indicators.

25. Lean Production (Just in Time).

26. Mapas de Processos.

27. Mapas Estratégicos.

28. Mapas Mentais.

29. Mapas Táticos.

30. Metrologia (CONGRESSO SUL-AMERICANO DE METROLOGIA, 1999).

31. Multivotação.

32. PDCA (Plan Do Check Act).

33. PERT/CPM (Program evaluation and review technique), (Critical Path Method).

34. Pesquisa de Mercado.

35. Pirâmide Maslow.

36. Plano de negócios.

37. Poka Yoke – Procedimentos Robustos ou à Prova de Erros.

38. Política Básica (missão, visão e valores).

39. Postura de Atendimento.

40. Procedimentos Operacionais e Instruções de Trabalho (PO – IT).

41. Programa de Educação para a Qualidade.

42. Qualidade de Vida dos Colaboradores da Organização Mundial de Saúde (OMS).

43. Quality function deployment (QFD).

44. Relatório de Não Conformidade (RNC).

45. Reunião Relâmpago.

46. Root Cause Analysis (RCA).

47. Simulação – Otimização Computacional.

48. Sistema Ringi de Negociação (Meta e -Método).

49. Sistemas de Informação (TURBAN, RAINER, POTTER, 2007)

50. Sistemas de Liderança XY de Douglas McGregor.

51. Standardized Do Check Act (SDCA).

52. SWOT (Strengths Weaknesses Opportunities Threats). SWOT_N (Neutral)

53. Testes de Hipótese (Inferência Estatística Indutiva).

54. Total Preventive Maintenance (TPM).

55. Workshop, Prestação de Contas de Planejamento (Reforço Positivo/Negativo, Ruptura e Punição).

56. Workplace Organization Method (5S – 10) (VICINO et al. 1999).

57.  OBEAS

58. ISO 22.000

59. Global-GAP

60. FSSC 22.000

61. DSS

62. ERP

63. MRP

64. CRM

65. Rastreabidade (Tipos : Química, TI, etc.)

66. Sistemas de Informações Estratégicos

67. Sistemas de Informações Táticos

68. Sistemas de Informações Operacionais

69. Inteligência Organizacional - Antecipativa - Competitiva

70. BPM - Business process management

71. Gestão Networking

72. Estratégia - Posicionamento de Mercado "Oceano Azul"

73. Tipologia de Myers–Briggs (Jung)

      http://performais.com.br/a-importancia-da-personalidade-na-gestao-de-pessoas/

74. Business process management (BPM)

75. Business Model Canvas (Síntese do Plano de Negocio)

76. Intraempreendedorismo (''intrapreneur'')

77. Gestão do Conhecimento

78. Gestão de Projetos (PMBOK)

79. Gestão do Conhecimento e Equipes Toyota

80. Gestão de KPIs

81. Matriz de Eisenhower

82. Matriz da Gestão Estratégica da Qualidade de Juran

83. Priority Generic Array,

84. 21500 Project Management

85. ISO 27.000

86. ISO 31.000, 31.010 e 75 - Gestão de Risco

87. ISO 16355-1:2015 - Application of statistical and related methods to new technology and product development process -- Part 1: General principles and perspectives of Quality Function Deployment (QFD)

88. ISO 55001 SISTEMA DE GESTÃO DE ATIVOS

89. NP45457

90. UM ESTUDO SOBRE A RELAÇÃO DA NORMA ISO 9001 E A INOVAÇÃO EM EMPRESAS INDUSTRIAIS DO ESTADO DE SÃO PAULO

91. Creative destruction Trilogia Hindu - http://sobreindia.com/2009/08/25/trimurti-la-divina-trinidad-hindu/

92.  Stanford Innovation and Entrepreneurship Certificate and https://entrepreneurship.duke.edu/wp-content/uploads/2014/04/IE-Certificate-Summary-16-17.pdf

93. ISO repository of standards and innovation

94. Proceedings of the 9th European Conference on Innovation and Entrepreneurship University of Ulster Business School and S h l fS i lE t i I l d - http://uir.ulster.ac.uk/30201/1/ECIE_2014_Proceedings_drop_box.pdf

95. ISO/AWI 50501

Innovation management - Innovation management system - Guidance

ISO/TC 279  - Innovation management

NSAI publishes New European standards SR CEN TS 16555 Parts 1-6

96. - KPIs para Stakeholders (Ex. Cliente: Nível de Qualidade, Preço, Prazo e Pós-venda)

97 - Just in time

98 - Kanban

99 - Automação em lean production

100 - Hoshin Cari

101 - Case NANO da Tata

102 - QV-OMS

103 - Felicidade: para a filosofia, sociologia, economia, politica, antropologia e religião

104 - Lean - 6 Sigma

105 - HAACCP

106 - Coaching, tipos e objetivos

107 - Mentoring

108 - Auditorias: tipos, objetivos, agentes, remuneração, compatibilidade com consultoria, etc.

109 - Planejamento estratégico e Canvas

110 - Filosofia empresarial, benchmarkers (Toyota, Google, IBM, SAP, Microsoft, VW, Nestlé, Siemens, Boeing, Airbus, Embraer, Disney, Levis, Sadia, Perdigão, Arcor, outras empresas de seu interesse)

111 - Filosofia de organizações sem fins lucrativo (USP, EMBRAPA, INMETRO, JIS, ANSI, NIST, AIEA, NASA, AGENCIA AEROESPACIAL EUROPEIA, ISO, UNESCO, Mercosur, CEE, NAFTA, Green Passe, WWF,  outras organizações de seu interesse)

112 - Filosofia - Religião - Sociologia - Psicologia - Antropologia - conceituação e inter-relações

113 - Ferramentas de Gestão desenvolvidas pelas organizações: NASA, MIT, Stanford, Harvard, Oxford, Cambridge, Duke, CIA, pentágono, Grenoble, etc.

114 - (GE) Sinergia e antagonismo entre players da Segunda Guerra Mundial

115 - (GE) Estratégias de sucesso e insucesso na Seg. Guerra Mundial.

116 - Gestão da Inovação da SGM

117 - SMEG 118 - Capitalismo de estado e gestão empresarial

119 - Social democracias e gest. empr.

120 - ISO 14000, 22000, 65, 17025, todas as certificáveis

121 - (GE) Economia no Brasil  e a nova arquitetura econômica da China

122 - (GE) idem é o dumping do petróleo

123 - Sistema de gestão Prisma

124 - (GE) Filosofia de gestão do Adriano último imperador humanista do Império Romano

125 - (GE) Príncipe de Maquiavel

126 - Industrialização do setor alimentício para exportação do Brasil

127 - Brasil a maior superpotência global para exportação de alimentos (quando, como, situação atual, tendências FAO)

128 - Comunicação e sobrevivência e crescimento e competitividade e empregabilidade

129 - Gestão de Custos ABC

130 - Técnica dos 5 por que?

131 - Learning organizations

132 - Modelos mundiais de gestão sistêmica Inter comparação

133 - Contabilidade gerencial e fiscal

134 - Lucro líquido em empresas, fatores que influenciam, calculo, métricas, etc.

135 - Fatores que influenciam a competitividade, sobrevivência e crescimento empresarial

136 - Conjoint Analysis em marketing

137 - NPS - Gestão de Marketing (filosofia)

138 - Gestão de Stewardship

139 - Gestão de R & D

140  - Inteligência: antesipativa, competitiva, coletiva, colaborativa, etc.

141 - Trabalho em equipe, sinergia, antagonismo, composição, etc. Times da Qualidade

142 - Principais setores das empresas, funções, principais KPIs

143 - Gestão de Vendas (comercial)

144 - Case Domino´s

145 - Case McDonald´s

146 - Case Habibi´s

147 - Case Cirque du Soleil

148 - Case Contaminação em Suco Ades (Unilever)

149 - Case Não Conformidades em Carne Brasileira em 2017.

150 - Não Conformidades e Recall de Carros Toyota

151 - Como a Toyota Superou a GM?

152 - Janela de Johari (entendimento da comunicação interpessoal e nos relacionamentos com um grupo) .

153 – Banco de Dados (Estrutura, Ferramentas para Analise)

154 – O SAS, uma das principais ferramentas de Data Mining do Mundo.

155 – Big Data, "megadados", software em paralelo,

156 – Bioinformática

157 – Bancos de Dados Relacionais (Access, SQL, etc.)

158 – Bancos de Dados Não Relacionais (relação com Data Mining)

159 - Cloud Computing (Computação em Nuvem)

160 – Sistema de Informação Gerencial

161 - Sistemas de Processamento de Transações (TPS)

162 - Sistema de Informação Empresarial

163 – Geração de Conhecimento Empresarial

164 – Peter Senge (The Fifth Discipline)

164 – William Edwards Deming (estadístico estadunidense, autor de textos, consultor y difusor do conceito de Qualidade Total, atuação na Segunda Guerra e na Reconstrução do Japão). Eficiência, Gestão Tática Operacional. Prêmio Deming.

165 - Joseph Moses Juran (Gestão pela Qualidade Total, Gestão Estratégica, Eficácia Empresarial). Princípio de Pareto.

166 - Jack Welch – O Maior Executivo de Corporações Privadas.

167 - Walter Andrew Shewhart – Criador do Controle de Qualidade.

168 - Comunicação organizacional

169 – Inteligência Organizacional

170 – A dissonância cognitiva em gestão e marketing

171 – Gerenciamento do Tempo (Eisenhower Matrix, A Tríade do Tempo, etc.)

172 – Gestão de Prioridades.

173 – Empregabilidade – Competitividade – Habilidades de Mercado e Networking.

174 – Pesquisa de Mercado de Trabalho para Egressos da ESALQ. Com ênfase no seu curso de graduação.

175 – Sobrevivência, Manutenção e Crescimento Empresarial

176 – As 10 Escolas do Planejamento Estratégico e o BSC.

177 – Postura de Atendimento ao Cliente Externo e Interno.

178 – Entender – Aprender. Prof. Pierluigi Piazzi. Aprender Inteligência.

179 – Como redigir um relatório no meio empresarial?

180 – Técnicas de Elaboração de apresentações em Empresas.

181 – Briefing (cliente) – Proposta (fornecedor). Memorando, relatório, sumario executivo.

182 – Tipos de Inteligência Humana.
183 - Gestão-Liderança X Y de Douglas McGregor (Gerente Estrela - Gestão Participativa)

MANOVA e RANOVA

Aula IX - ANOVA dados brutos - Kruskal-Wallis


Rodar MANOVA dos Dados do Exemplo Anterior (aula passada)

Programa para Rodar MANOVA:

SAS Students Remoto Servidor LCE:
143.107.212.50:10080

data imc_dat;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.2 60.7 3200

AT 21.3 54.8 3100

AT 19.3 49.6 2800

AT 21.1 52.3 3300

SEM 22.4 14.9 2600

SEM 21.9 17.8 2700

SEM 23.8 18.6 3200

SEM 24.1 15.1 3300

SE  27.3 2.5 2700

SE  23.4 4.3 2300

SE  25.2 2.3 2600

SE  26.4 2.6 3200

PR 26.2 4.1 2600

PR 24.2 2.1 2700

PR 25.4 1.9 2650

;

proc print;

run;

proc glm;

 class cat;

 model imc corr kcal  = cat;

 contrast " Atl e Semiat Vs Seden e Prof"  cat 1 1 -1 -1;

 manova h=_all_ / printe printh;

run;

/* Se tirar o comando manova faz os contrastes univariados 

contrast " Se Vs Prof " cat 0 0 1 -1;

*/

Resultado do Programa de MANOVA:
Arquivo para Download (mht abrir no Wodr)
Arquivo Word de Resultados






- Análise Multivariada Exemplos: 

Comparar resultados ANOVA com Kruskal-Wallis.

Criar programa de KruskalWallis para os dados da Manova com base nos Slides a Seguir

data imc_dat;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT    20.2  60.7  3200

AT    21.3  54.8  3100

AT    19.3  49.6  2800

AT    21.1  52.3  3300

SEM   22.4  14.9  2600

SEM   21.9  17.8  2700

SEM   23.8  18.6  3200

SEM   24.1  15.1  3300

SE    27.3  2.5   2700

SE    23.4  4.3   2300

SE    25.2  2.3   2600

SE    26.4  2.6   3200

PR    26.2  4.1   2600

PR    24.2  2.1   2700

PR         25.4         1.9        2650

;

proc print;

run;

proc npar1way data=imc_dat wilcoxon dscf;

 class cat;

 var imc corr kcal = cat;

run;

Tem um erro nesse programa, onde esta? Compare com os slides apresentados antes do programa SAS (Dois slides de Kruskal Wallis com trechos de programa SAS).

 var imc corr kcal = cat; ==> ANOVA, GLM, MANOVA
 var imc corr kcal;          ==> Kruskal Wallis

Resultados de Kruskal Wallis

Arquivo Word para Download:

Download_K_Wallis

Resultados ANOVA dados brutos, transformados e da Estat. Robusta. Tese doutorado do Gabriel.

Aula 3 (22/3/2017) - Revisarmos Aula 2 e Fazermos Exercicios

Aula 3 (22/3/2017) 

- Amostragem (Exigência da CEE para Carne)
  - Fotos da 
  - PDF de Bootsatepaing e outras técnicas de Reamostragem:
    Arquivo para Download:

PDF de Reamostragem INPE


Mail do Marcelo Claudino sobre Teorema do Limite Central
Fotos da Louça

- Revisarmos Aula 2 e 
Fazermos Exercícios de Teste T e ANOVA, todos fazem, tiramos todas as duvidas.

Explorar ANOVA e SAS
João Pedro Ensina a Nos Cadastrarmos e Rodarmos SAS em Web:

• dinâmica
• apostila

Aula 2 de 2017 (15/3/2017) - ANOVA Tukey

Aula 2 de 2017
- Tirar duvidas sobre o Ex. 1.
- Apresentação voluntaria de exercícios;
- ANOVA em SAS - Exemplo e Ex. 2.

Qupara comparar (No Teste Tando temos mais de duas categorias  tínhamos somente 2 categorias)

- Tarefa montar um banco de dados para rodar ANOVA – Rodar e elaborar um relatório.

Anexos do Teste ANOVA na Linguagem SAS:

Programa SAS :

data SUCOS;

input suco $ NaOH;

cards;

Maca    8

Maca    11

Maca    10

Maca    8

Maca    9

Uva 8

Uva 6

Uva 7

Uva 9

Laranja 5

Laranja 4

Laranja 5

Manga   2

Manga   1

Manga   1

;

proc ANOVA;

class suco;

model NaOH=suco;

means suco/ tukey lines;

run;

Resultado da Análise:

Dependent Variable: NaOH

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Value	Pr > F
Model	3	129.8000000	43.2666667	36.24	<.0001
Error	11	13.1333333	1.1939394
Corrected Total	14	142.9333333

O número em vermelho é a margem de erro da ANOVA, em termos proporcionais, chamado nas publicações de p valor (p value).

No âmbito corporativo se utiliza (1- p valor) * 100 = Margem de confiança para se rejeitar a hipótese Ho: Hipótese nula (ou Hipotese de Nulidade) ou Hipótese de Igualdade, ou seja que todos os sucos contem igual quantidade (concentração) de OHNa. Se tivermos p valor < 0,05 ou margem de confiança > 95%, então rejeita-se Ho, em favor de H1: Hipótese Alternativa, assim existe alguma diferença de concentração de OHNa entre os sucos.

Assim os sucos tem diferenças na quantidade de NaOH.

Mas onde estão as diferenças?

Temos que ver os Box Plot de cada suco e a comparação de medias efetuada neste casso pelo Teste de Comparações Múltiplas de Tukey.

Box and wisker plot - Wikipedia

Relatório de ANOVA (SAS):

Resultados e Discussão

O quadro de análise da variância mostra que existem diferenças entre o teor de Na OH dos sucos analisados (p<0,0001), com mais do que 99,99% de confiança (ou menos de 0,01% de erro). Assim o experimento mostra diferenças altamente significativas (quando o p valor e < 0,01) (se estive-se o p valor entre 0,01 e 0,05, as diferenças seriam simplesmente significativas) e por ultimo se o p valor for > do que 0,05 então não se rejeita a hipótese de igualdade.

O suco que apresentou maior teor de Na OH foi o de maça (9,2 mg/kg) que não diferiu significativamente (pelo Teste de Comparações Múltiplas de Tukey ao nível de 95% de confiança) do suco de uva (7,5 mg/kg), por que as medias dos 2 sucos são precedidas pela letra "A". Esses dois sucos diferiram estatisticamente dos sucos de laranja (letra "B") e manga que apresentaram as menores medias aritméticas de Na OH (letra "C").

Por sua vez os suco de laranja apresentou uma média aritmética superior estatisticamente (4,7mg/kg) em relação ao suco de manga (1,3 mg/kg).
O texto em verde é somente para esclarecimentos, não deve ser colocado na tese.

 Estrutura Programa SAS

Diferentes Cores de Letras Atribuídas pelo SAS

Veja que você poderá mudar o que esta em fonte cor preta, as palavras em azul, são palavras reservadas do SAS, isso não poderá ser mudado. Tambem veja que o banco de dados, que seguramente você digitou no Excel esta com uma sobra cor amarelo-marrão.

 Fim Estrutura Programa SAS

Como Gravar os 2 Arquivos Gerados pelo SAS

1) O arquivo de programa SAS e dados tem exetencao ".sas"

2) O arquivo de resultados tem extencao " .mht".

Esse dois arquivos podem ser lidos pelo Word, clicando no nome do arquivo com o botão direito do mouse e escolhendo a opção "Abrir com" do Microsoft Explorer.

Exercício na Aula: 

• Digitar no SAS  para refletir em cada linha digitada. 
• Perguntar qualquer duvida, todo deve fazer sentido, pode não ser fácil por que estamos trabalhando numa linguagem de computação (de alto nível, quarta geração) e na língua inglesa.
• Discutir os resultados com base em postagem da aula anterior. Reescreva ou copie interpretando cada paragrafo.

Programa SAS com Problemas de Prerrequisitos de ANOVA:

data SUCOS_B;

/* Outlier e Escala (homocedasticidade) */

input suco $ NaOH;

cards;

Maca    8

Maca    50

Maca    7

Maca    60

Maca    7

Uva 2

Uva 4

Uva 12

Uva 13

Laranja 14

Laranja 2

Laranja 3

Manga   2

Manga   3

Manga   89

;

proc ANOVA;

class suco;

model NaOH=suco;

means suco/ tukey lines;

run;

Arquivo de Telas SAS para Diagnostico ANOVA:

Telas_Dianostico

Exercícios ate 15/3/2017

Lista de Exercícios:

Ex. 1 - Invente um conjunto de dados para utilizar A Macro Teste  T de Student para
Amostras Independentes, com variâncias desconhecidas ( no Excel: Teste T presumindo variâncias diferentes). Utilizar o seu universo de pesquisa. DL: 29/3

Ex. 2 - Invente ou importe um conjunto de dados para rodar ANOVA e Teste de Tukey. Rode o SAS para analisar esses dados.  DL: 5/4

Aula 1 de 2017 (8/3/2017) - Teste T (Macro Excel)

Muito bem vindos !!!

Feliz dia da mulher para as alunas!!!

Vamos iniciar nos apresentando, eu sou o Gabriel, responsável pela disciplina.

OK vou me apresentando na interação com vocês, o que ficará faltando seguramente está no blog de nossa disciplina:

estat-teses-gest-esalq.blogspot.com.br

Whatsapp: +55 19 988-627-438

Tel. Secretaria: 3429-4144

     Ramal: 220 (Luciane)

     Ramal: 231 (Solange)

Também podem ver nas postagens todas as aulas dos últimos anos.

Agora por favor se apresentem e me digam também qual é a expectativa que vocês tem da disciplina. Gostaria de saber como estão seus prazos de qualificação e defesa.

Em geral participo das analises de meus alunos, logicamente tem as pessoas auto-suficientes, e esta disciplina trabalha nesse sentido.

No mínimo para que consigam escrever tranqüilos os capítulos: resultados, discussão e conclusões.

Esses capítulos dependem muito da estatística de inferência (margem de erro e de confiança) por que a tomada de decisão em pesquisa e todas as áreas do setor produtivo exigem esse tipo de respaldo, isso desde a segunda guerra mundial.

Colocamos no blog um livro eletrônico sobre Inferência Estatística Indutiva, está no final desta postagem.

Podemos nos reunir as 13:30h para discutirmos questões de suas pesquisas ou outros projetos. Também podemos marcar horários em outros dias, estou relativamente livre todas as tardes.

Tenho um pouco de tempo “livre” por que analiso os dados de meus alunos e de outras pesquisas que eu faço.

Freqüentemente sou banca de qualificação e defesa dos meus alunos. Se quiserem que participe não coloquem agradecimentos para mim por que gera conflito de interesse, pelo menos no CENA.

Eu não concordo, acho muito bom participar especialmente da qualificação para poder dedicar mais tempo e foco aos trabalhos.

Quando você participa de uma banca de qualificação tem que focar bem no trabalho, no mínimo umas 4 a 8 horas de leitura e reflexão e umas 4 na banca, ali você fica  por dentro (com conhecimento profundo da pesquisa) e pode colaborar significativamente.

Dia 17/3 tenho uma banca de doutorado da Carolina Albuquerque, também participei da qualificação.

Outra Carolina, Bartoletti, fez a disciplina com a menina que vai defender agora. Tivemos que desenvolver um site no domínio USP para ela poder ter os dados, corridas de aventuras em áreas de reserva natural do BR. Gastamos muito tempo, primeiro fizemos os questionários pelo Google, mas não foram aceitos, foi necessária a legitimidade da USP, montamos os três questionários no domínio USP, porem isso é relativamente demorado..

Também fui banca de qualificação e defesa dela, a discussão na qualificação, com ela a orientadora e um professor da Federal de São Carlos foi vital para parametrizar os próximos passos da pesquisa, mudar do Google para a USP o domínio dos questionários. Os empresários organizadores de corridas de aventura em áreas de reserva natural (aproximadamente 27 no BR) confiaram, mas no questionário em domínio USP)

Aqui coloco meu perfil profissional, não vou falar de tudo isso por que gastaríamos um tempo importante. Se tiverem alguma curiosidade de perguntem.

Agora vamos iniciar uma atividade pratica para desenvolvermos habilidades de análise estatística, utilizando inferência estatística indutiva, deixo um ebook no blog para fazerem download se tiverem interesse.

Tomada de Decisão em Pesquisa e Inteligência Organizacional

Danilo - Da para estudar NP-MANOVA (R) e Regressão Robusta (SAS - R)?




Livro Básico - Infer. Estat. Indutiva - Download

- Exemplo: Arquivo do Excel para Download:

           

      DBO em Regiões (Floresta - Urbanas - Rural - Semiur.)

Aparentemente há diferenças, as medias aritméticas são diferentes, umas maiores ou menores que as outras. Por exemplo o DBO da Área Urbana é 9,7 mg/l e da Área Semiurbana 7,2 mg/l. Essa informação é suficiente para tomar a decisão de falar que são diferentes?

Não, essa diferença de medias aritméticas é matemática, 

não estatística, para falar que são diferentes devemos

 aplicar um teste de hipótese estatístico (que faz parte da

 Inferência Estatística Indutiva), por exemplo o Teste T de

 Student (se os dados tiverem distribuição Normal) ou U de

 Mann–Whitney (Estatística Robusta) se tivermos problemas

 de normalidade ou presença de 

outliers (dados fora de contexto), o se simplesmente não

 quisermos ou podermos, testar todas essas pressuposições.

Esses testes nos fornecerão uma Margem de Erro (probabilidade) e uma Margem de Confiança, para tomarmos a decisão da melhor maneira possível, por exemplo em ciência (teses, papers, congressos. Etc.) não são aceitas as tomadas de decisão sem os endossos probabilísticos. Tambem é assim na área de gestão, desde a segunda gerra mundial (E. Deming), em EUA e Japão.

OK, vamos fazer a primeira analise desses dados no Excel, utilizando macros analíticas (programas dentro do programa Excel). Uma dessas macros é Teste T de Student para Duas Amostras Independentes com Variâncias Desconhecidas.

O teste T é a ferramenta mais importante para a tomada de decisão em gestão, inteligência e certificação internacional da qualidade.

Na área de pesquisa a principal ferramenta de tomada de decisão é ANOVA. ANOVA é uma generalização do Teste T, quando existem mais do que dois níveis do fator tratamentos, o Teste T é somente para dois níveis.

Em primeira instancia devemos ativar as macros analíticas do Excel, normalmente compramos o Excel e utilizamos somente uma parte dele, o mais frequente é não estarem ativadas (como comprar um apartamento de 3 quartos e utilizar somente um ou dois), nos departamentos, laboratórios, empresas, etc.

Vídeo para Ativar as Macros Analíticas do Excel:

Video para Ativar Macros do Excel

Vídeo para Rodar a Macro Analitica Teste T de Student para Amostras Independentes em Excel:

Video para Macro Analítica Teste T - Am. Independ.

·      Ho: Hipótese de Nulidade ou de Igualdade

o    DBO Reg. Urbana = DBO Reg. Semiurbana

o    DBO Reg. Urbana - DBO Reg. Semiurbana = 0

o     

·      H1:  Hipótese de Alternativa

o    H1a: Uni caudal: 

§  DBO Reg. Urbana > DBO Reg. Semiurbana

o    H1b: Bicaudal:

§  DBO Reg. Urbana    ≠ DBO Reg. Semiur.

·         H1a: Uni caudal - Demanda Informação Confiável Previa

·         H1b: Bicaudal - Sem Informação Previa

Teste-t: duas amostras presumindo variâncias diferentes
	DBO - Urbana	DBO Semiurbana
Média	9,666667	7,166666667
Variância	2,333333	1,583333333
Observações	3	3
Hipótese da diferença de média	0
gl	4
Stat t	2,187975
P(T<=t) uni-caudal	0,046952	Margem de Erro
t crítico uni-caudal	2,131847
P(T<=t) bi-caudal	0,093904	Margem de Erro
t crítico bi-caudal	2,776445

Margem de Erro Uni caudal =4,7 %      

• Demanda Informação Previa Confiável
• Publicação (Academia)    
•  Sumario Executivo (Empresa Privada)                                     

                                                                                                         

Margem de Erro Bi caudal = 9,4   %       

• Não Demanda Informação Previa Confiável                

Resultados e Discussão (de um documento cientifico – Iniciação, TCC, Mestrado, Doutorado, Pós-doutorado, publicação):

Com Informação Previa Confiável:

A média aritmética para DBO dos ribeirões da região urbana (9,7 mg/l) foi maior significativamente ( p <  0,04695) do que media dos ribeirões da região semiurbana ( 7,2 mg/l).

Sem Informação Previa Confiável:

Não foram conseguidos argumentos suficientes para se rejeitar a hipótese de igualdade ( p < 0,093904151)

Sumario Executivo (Empresa):

Com Informação Previa Confiável:

O DBO da área urbana (9,7 ) é maior do que o DBO da área semiurbana (7,2) com 95,3% de confiança;

Sem Informação Previa Confiável:

Não existe evidencia significativa de diferença na quantidade de DBO nas duas situações analisadas (margem de confiança insuficiente 91%)