Quando você quer saber se a sopa ficou boa, o que você faz? Mexe a panela, retira um pouco com uma colher e prova. Depois tira uma conclusão sobre todo o conteúdo da panela sem, na verdade, ter provado tudo. Portanto, é possível ter uma idéia de como a sopa está sem ter que comer tudo. Isso é o que se faz em estatística inferencial. A estatística deixou de ser a simples catalogação de dados numéricos e se tornou o estudo de como chegar a conclusões sobre o todo (população), partindo da observação e análise de partes desse todo (amostra). Essa é sua maior riqueza.
O objetivo da Estatística inferencial é tirar conclusões com base em amostras (uma parte) de tal modo que as informações possam ser expandidas para toda a população (o todo).
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Uma amostra constitui numa redução da população a dimensões menores, sem perda das características essenciais. Examina-se, então, a amostra. Se essa amostra for bastante representativa, os resultados obtidos poderão ser generalizados para toda a população. As conclusões fundamentadas em uma amostra não serão exatamente as mesmas que você encontraria se estudasse toda a população, em função da variabilidade.
Então, toda conclusão tirada por uma amostragem virá acompanhada de um grau de incerteza. A estatística inferencial possui técnicas que permitem dar ao pesquisador um grau de confiabilidade, de confiança, nas afirmações que faz com a população, baseadas nos resultados amostrais. O problema fundamental da estatística inferencial é, portanto, medir o grau de incerteza dessas generalizações. Conhecer a probabilidade de variação do processo de inferência é importante. Com que probabilidade se pode confiar nos resultados obtidos dos dados amostrais?
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Um abraço!
Prof MSc Uanderson Rebula.
