{"id":573,"date":"2023-07-29T11:12:37","date_gmt":"2023-07-29T11:12:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-vs-parametro\/"},"modified":"2023-07-29T11:12:37","modified_gmt":"2023-07-29T11:12:37","slug":"estatisticas-vs-parametro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-vs-parametro\/","title":{"rendered":"Estat\u00edsticas vs. par\u00e2metros: qual \u00e9 a diferen\u00e7a?"},"content":{"rendered":"

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Existem dois termos importantes no campo da estat\u00edstica inferencial<\/a> que voc\u00ea precisa saber a diferen\u00e7a: estat\u00edstica<\/strong> e par\u00e2metro<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Este artigo fornece a defini\u00e7\u00e3o de cada termo junto com um exemplo resolvido e v\u00e1rios problemas pr\u00e1ticos para ajud\u00e1-lo a entender melhor a diferen\u00e7a entre os dois termos.<\/span><\/p>\n

Estat\u00edsticas vs par\u00e2metro: defini\u00e7\u00f5es<\/strong><\/span><\/h2>\n

Uma estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 um n\u00famero que descreve certas caracter\u00edsticas de uma amostra.<\/span><\/p>\n

Um par\u00e2metro<\/strong> \u00e9 um n\u00famero que descreve uma caracter\u00edstica de uma popula\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Lembre-se de que uma popula\u00e7\u00e3o<\/a> representa todos os poss\u00edveis elementos individuais que voc\u00ea deseja medir, enquanto uma amostra representa simplesmente uma parte da popula\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, voc\u00ea pode estar interessado em identificar a altura m\u00e9dia das palmeiras na Fl\u00f3rida. Poderia haver dezenas de milhares de palmeiras em todo o estado, o que significa que seria virtualmente imposs\u00edvel dar uma volta e medir a altura de cada uma.<\/span><\/p>\n

Em vez disso, voc\u00ea pode selecionar uma amostra aleat\u00f3ria<\/a> de 100 palmeiras e encontrar a altura m\u00e9dia das \u00e1rvores apenas nessa amostra. Vamos supor que a m\u00e9dia seja de 36 p\u00e9s.<\/span><\/p>\n

Neste exemplo, a popula\u00e7\u00e3o consiste em todas as palmeiras da Fl\u00f3rida. A amostra \u00e9 o grupo de 100 \u00e1rvores que selecionamos aleatoriamente.<\/span><\/p>\n

A estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 a altura m\u00e9dia das \u00e1rvores em nossa amostra \u2013 36 p\u00e9s.<\/span><\/p>\n

O par\u00e2metro<\/strong> \u00e9 a verdadeira altura m\u00e9dia de todas<\/em> as palmeiras da Fl\u00f3rida, o que \u00e9 desconhecido, pois nunca poderemos medir todas as palmeiras do estado.<\/span><\/p>\n

O par\u00e2metro \u00e9 o valor que realmente queremos medir, mas a estat\u00edstica \u00e9 o valor que usamos para estimar o valor do par\u00e2metro, pois a estat\u00edstica \u00e9 muito mais f\u00e1cil de obter.<\/span><\/p>\n

Estat\u00edsticas e par\u00e2metros comumente usados<\/strong><\/span><\/h2>\n

No exemplo anterior, quer\u00edamos medir a m\u00e9dia populacional<\/a> , mas existem muitos outros par\u00e2metros populacionais que podemos estar interessados em medir.<\/span><\/p>\n

A tabela a seguir mostra uma lista de par\u00e2metros comuns que podemos estar interessados em medir, juntamente com as estat\u00edsticas de amostra correspondentes.<\/span><\/p>\n

Observe que escrevemos par\u00e2metros e estat\u00edsticas usando s\u00edmbolos diferentes.<\/em><\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
A medida<\/strong><\/span><\/th>\n Exemplo de estat\u00edsticas<\/span><\/strong><\/th>\n Par\u00e2metro populacional<\/span><\/strong><\/th>\n<\/tr>\n
Significar<\/span><\/td>\n X<\/span><\/span><\/td>\n \u03bc (mu)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Desvio padr\u00e3o<\/span><\/td>\n \u00e9<\/span><\/td>\n \u03c3 (sigma)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Vari\u00e2ncia<\/span><\/td>\n s 2<\/sup><\/span><\/td>\n \u03c32<\/sup> (sigma ao quadrado)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Propor\u00e7\u00e3o<\/span><\/td>\n p<\/span><\/td>\n \u03c0 (pi)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Correla\u00e7\u00e3o<\/span><\/td>\n R<\/span><\/td>\n \u03c1 (r\u00f3)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Coeficiente de regress\u00e3o<\/span><\/td>\n b<\/span><\/td>\n \u03b2 (beta)<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Em qualquer problema, queremos sempre medir o par\u00e2metro populacional. No entanto, muitas vezes \u00e9 demasiado demorado, demasiado caro ou simplesmente imposs\u00edvel medir de facto cada elemento individual da popula\u00e7\u00e3o. Portanto, em vez disso, calculamos uma estat\u00edstica amostral e usamos essa estat\u00edstica para estimar o verdadeiro par\u00e2metro populacional.<\/span><\/p>\n

\n

Notas Nerds:<\/strong><\/span><\/p>\n

Para garantir que as nossas estat\u00edsticas amostrais constituem uma boa estimativa do verdadeiro par\u00e2metro populacional, precisamos de garantir que obtemos uma amostra representativa \u2013 uma amostra em que as caracter\u00edsticas dos indiv\u00edduos correspondam de perto \u00e0s caracter\u00edsticas da popula\u00e7\u00e3o em geral.<\/span><\/p>\n

Saiba mais sobre como obter uma amostra representativa usando v\u00e1rios m\u00e9todos de amostragem neste artigo<\/a> .<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Estat\u00edstica vs par\u00e2metro: problemas pr\u00e1ticos<\/strong><\/span><\/h2>\n

Os problemas pr\u00e1ticos a seguir ajudar\u00e3o voc\u00ea a entender melhor a diferen\u00e7a entre estat\u00edsticas e m\u00e9tricas.<\/span><\/p>\n

Primeiro, leia a edi\u00e7\u00e3o. A seguir, tente identificar a estat\u00edstica e o par\u00e2metro em cada problema. A resposta correta ser\u00e1 listada em cada problema para que voc\u00ea possa verificar seu trabalho.<\/span><\/p>\n

Problema n\u00ba 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um pesquisador gostaria de saber a envergadura m\u00e9dia de uma determinada esp\u00e9cie de ave. Ela coleta uma amostra aleat\u00f3ria de 50 aves, mede a envergadura de cada ave e descobre que a envergadura m\u00e9dia \u00e9 de 15,6 polegadas.<\/span><\/p>\n

Resposta:<\/strong> O par\u00e2metro<\/strong> que o pesquisador deseja medir \u00e9 a envergadura m\u00e9dia de toda a popula\u00e7\u00e3o daquela esp\u00e9cie de ave espec\u00edfica. A estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 a m\u00e9dia da amostra, que \u00e9 de 15,6 polegadas.<\/span><\/p>\n

Problema n\u00ba 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um conselho eleitoral quer compreender que propor\u00e7\u00e3o de adultos numa determinada cidade \u00e9 favor\u00e1vel a uma determinada lei fiscal. Eles obt\u00eam uma amostra aleat\u00f3ria de 1.000 adultos e descobrem que 34% s\u00e3o a favor da lei.<\/span><\/p>\n

Resposta:<\/strong> O par\u00e2metro<\/strong> que o munic\u00edpio quer medir \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o de todos os adultos da cidade que s\u00e3o a favor da lei tribut\u00e1ria. A estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o da amostra, que \u00e9 de 34%.<\/span><\/p>\n

Problema n\u00ba 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uma equipa de economistas pretende estimar o desvio padr\u00e3o do rendimento dos adultos num determinado pa\u00eds. Eles obt\u00eam uma amostra aleat\u00f3ria de 10.000 adultos e descobrem que o desvio padr\u00e3o de sua renda \u00e9 de US$ 12.500.<\/span><\/p>\n

Resposta:<\/strong> O par\u00e2metro<\/strong> que a equipe de economistas quer medir \u00e9 o desvio padr\u00e3o da renda de todos os adultos do pa\u00eds. A estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 o desvio padr\u00e3o da amostra, que resulta em US$ 12.500.<\/span><\/p>\n

Problema n\u00ba 4<\/strong><\/span><\/h3>\n

Um pesquisador deseja estimar o consumo m\u00e9dio de caf\u00e9 dos estudantes de uma determinada universidade. Ele obt\u00e9m uma amostra aleat\u00f3ria de 200 alunos e descobre que o consumo m\u00e9dio de caf\u00e9 \u00e9 de 2,2 x\u00edcaras por dia por aluno.<\/span><\/p>\n

Resposta:<\/strong> O par\u00e2metro<\/strong> que o pesquisador deseja medir \u00e9 o consumo m\u00e9dio de caf\u00e9 de todos os alunos desta universidade. A estat\u00edstica<\/strong> \u00e9 a m\u00e9dia da amostra, que resulta em 2,2 x\u00edcaras por dia por aluno.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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