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.
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
Danilo - Da para estudar NP-MANOVA (R) e Regressão Robusta (SAS - R)?
Livro Básico - Infer. Estat. Indutiva - Download
- Exemplo: Arquivo do Excel para Download:
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:
Vídeo para Rodar a Macro Analitica Teste T de Student para Amostras Independentes em Excel:
· 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%)
Nenhum comentário:
Postar um comentário