ES CAP02 2025 VA01 DISTRIBUICOES DE FREQUENCIAS SEM CLASSES COM CLASSES

Quando nós trabalhamos
com dados estatísticos,

em muitas situações, nós temos
um grande número de dados,

um grande número de informações
que foram obtidas na pesquisa,

são os dados que foram
levantados na pesquisa,

a gente usa esse termo,
é o levantamento de dados,

as informações que foram
coletadas em uma certa pesquisa.

E para facilitar a visualização,
ou mesmo para resumir,

a gente utiliza
tabelas de dados.

Essas tabelas nos ajudam
a entender de forma mais rápida

ou compreender
um pouco melhor aqueles dados

que foram obtidos na pesquisa.

Nós temos dois tipos de tabelas

as tabelas sem classes

e as tabelas com classes.

Essas tabelas são chamadas
de distribuições de frequências

na linguagem estatística,
aqui utilizando um termo mais técnico.

Vamos ver então exemplos desses dois
tipos de distribuições de frequências.

E a gente continua Então,
esclarecendo um pouco melhor

esse tema,
as chamadas distribuições de frequências.

Nesse exemplo aqui nós temos
uma distribuição de frequências simples.

Observe que aqui

na primeira coluna
nós temos algumas idades,

um determinado grupo de pessoas,
e essas são as idades.

Por exemplo, em anos 21 anos,
22 anos até 26 anos.

E nessa segunda coluna
nós temos as frequências

com as quais essas idades foram
observadas.

Nesse grupo de pessoas.

Por exemplo, nesse grupo de pessoas
aqui tem uma pessoa com 21 anos,

tem três pessoas
onde cada uma delas tem 22 anos.

Por exemplo, aqui nessa tabela
a gente tem cinco pessoas,

de forma que cada uma dessas cinco pessoas
possui 24 anos e assim por diante.

Três pessoas, cada uma delas com 26 anos.

Esse tipo de tabela,
então, nós chamamos de distribuição

de frequência simples.

Repare que na primeira coluna,

que é a coluna da variável de pesquisa,

nós não temos faixas etárias.

Por exemplo,
nós não temos aqueles intervalos

que nós
observamos em alguns tipos de tabelas.

Por exemplo,
uma faixa etária seria algo do tipo idade,

variando de 21 anos até 25 anos.

A gente poderia ter uma faixa etária aqui,

eu poderia ter uma tabela
com faixas etárias,

justamente uma tabela com faixas etárias
e uma tabela

que a gente chama de distribuição
de frequências com classes.

Não é o caso dessa tabela aqui.

Vamos ver
então uma tabela que apresenta classes

e o próximo exemplo aqui.

Veja que nessa tabela
nós temos três faixas etárias.

Nós temos quatro pessoas com idades
entre 21 anos e 23 anos,

23 anos ainda não completos,

sete pessoas com idades variadas

no intervalo de 23 anos, inclusive

até 25 anos.

E cinco pessoas com idades variadas,

no intervalo de 25 anos a 27 anos.

Essa notação matemática
aqui da estatística

significa que o valor que está à esquerda,
no caso, é o 21.

Falando da primeira classe, aqui
o 21 está incluído na faixa de idades.

Já o segundo valor aqui, que é o 23.

Como nós não temos esse traço vertical,

nós entendemos que o 23 não está incluído.

Então, aqui nós temos quatro pessoas
com idades a partir de 21 anos,

mas essas pessoas ainda não chegaram
a completar os 23 anos.

As pessoas que já têm os 23 anos completos

foram contadas nesse outro subgrupo,
aqui nessa outra faixa etária,

que vai dos 23, aí sim,
23 anos já completos até os 25 anos.

Mas veja que o 25 nós
não temos a presença desse traço vertical

indicando que o 25
não faz parte dessa faixa etária.

Seria de 23 até 24 anos
e 11 meses e 29 dias.

Essas sete pessoas ainda não chegaram
a completar 25 anos,

então esse tipo de notação estatística
é muito usual.

Em vez de usar essa mutação
como traço vertical e o traço horizontal,

nós também podemos usar essa outra notação
o colchete.

Nós dizemos que o colchete aqui está
fechado em 21 e o 23.

Nós podemos deixar parênteses

ou também podemos usar um colchete aberto
para exemplificar um pouco melhor

esses dois tipos de distribuições
de frequências.

Nós vamos utilizar o Excel e vamos ver
então exemplos de tabelas.

Então.

Observe que nessa tabela
aqui como exemplo,

nós temos o número de filhos
por funcionário nessa primeira coluna

e na segunda coluna o número de
funcionários de uma determinada empresa.

Então, por exemplo, aqui
eu vou considerar alguns possíveis

valores para número de filhos.

Por exemplo,
zero filhos um, dois, três, quatro, cinco

e aqui uma certa quantidade
de funcionários é só um exemplo.

Eu vou deixar aqui valores aleatórios.

Vamos imaginar que a gente tem aqui
40 funcionários que não possuem filhos

aqui, 32 funcionários com um filho

aqui, por exemplo,
28 funcionários com dois filhos.

Aí, aqui a gente tem uma queda para
20 funcionários que possuem três filhos.

Aqui, 12 funcionários com quatro filhos

e quatro funcionários com cinco filhos.

Nós podemos também fazer a soma
aqui para verificar.

Opa, aqui a soma Podemos usar aqui o Sum.

E aí usando essa função sum,

a gente faz o somatório desses valores
que estão nessa coluna aqui.

Esse somatório é 136.

Então nós podemos entender com essa tabela
de dados que nós temos uma pesquisa

que foi realizada com 136
funcionários de uma determinada empresa.

Nós também podemos interpretar
que esses 136 funcionários

representam uma amostra de uma população
de funcionários dessa empresa.

Um exemplo Essa empresa
pode ter milhares de funcionários e aqui

nós temos uma amostra de 136 funcionários.

Lembrando que amostra um subconjunto
de uma população de dados estatísticos.

Aqui é importante a gente compreender
também, ao ler a tabela,

que nós estamos
dizendo que há 20 pessoas, por exemplo,

de maneira que cada uma dessas pessoas
e cada um desses funcionários

possui três filhos.

Então, aqui, no acumulado,
nós podemos dizer que tem 20 vezes três.

A gente tem 60 filhos
aqui, digamos, no acumulado,

são 20, onde cada um possui três filhos.

É importante
a gente ter essa interpretação.

Nós podemos ainda detalhar
um pouco mais essa tabela

e organizando essa tabela em duas colunas.

O número de filhos por funcionário
representa para nós

a chamada variável de pesquisa,
ou seja, é o tema da pesquisa.

O objetivo da pesquisa é fazer uma análise
sobre o número de funcionários,

ou, melhor dizendo,
sobre o número de filhos por funcionário.

Nós queremos saber

se esse número de filhos está aumentando,
se está diminuindo, eventualmente.

Então, aqui nós também podemos apresentar
dessa forma X um é igual a zero.

Esse um aqui.

Se você quiser,
você pode deixar na forma de índice,

selecionando apenas o algarismo um.

Aqui, apenas o número um.

Em seguida, você vem aqui em Fonte

e aí você pode deixar como subscrito.

Dessa forma, um fica pequeno

aqui, ele fica na parte inferior direita.

A gente está dizendo aqui que o x1 é igual
a zero.

Veja que aqui, genericamente,
a gente representa a variável,

a variável de pesquisa como x1.

Essa letra aí é associada
à palavra índice.

Então é x índice um.

Ou seja, o primeiro valor
da variável de pesquisa é zero.

O x1 é igual a zero.

Aqui nós podemos continuar
então indicando x2 igual a um,

depois x3 igual a dois

x4 igual a quatro.

Aqui o ao x4 igual a três.

Corrigindo em seguida
você tem o x cinco igual

a quatro e o x seis igual a cinco.

Então nós temos seis valores
para a variável de pesquisa.

Aqui vamos achar
então todos aqui subscritos.

Podemos então fazer assim.

Subscrito

e dessa forma, nós

então estamos indicando os respectivos
índices.

O quarto valor da variável de pesquisa
é o número três.

Por exemplo,
o quinto valor da variável de pesquisa

é o valor quatro quatro filhos e o sexto

o valor da variável de pesquisa
é o valor cinco, ou seja, cinco filhos.

Nessa coluna aqui nós vamos
então detalhar um pouco melhor

as chamadas frequências absolutas,

mas exemplos que são frequências absolutas
porque não são porcentagens.

Aqui, por exemplo, não é 40%, não é 20%

e 40 funcionários
de um grupo de 136 funcionários

e o número absoluto de funcionários,
não o número percentual.

Daí o termo frequência absoluta.

Então, aqui,
para se referir as frequências,

nós usamos genericamente a sigla FR
e nós podemos então especificar aqui

como sendo a frequência número um,
a frequência número um aqui é o 40.

Podemos deixar assim subscrito

e dessa forma

eu vou indicar cada uma das demais
frequências aqui da tabela.

A frequência número dois é o valor 32.

A frequência número três é o valor 28.

Como vocês podem observar aqui
na segunda coluna,

a frequência número quatro é o valor 20.

Frequência cinco é o valor 12

é a frequência seis é o valor quatro.

Aqui nós vamos deixar então
esses valores indicados na forma de índice

e então o índice é indicado
na parte inferior direita.

Quando o valor
quando o número fica indicado

na parte superior direita
a gente chama de expoente.

Imagine só esse ao cubo, por exemplo.

Essa elevada quarta potência fica o quatro

pequeno,
um reduzido na parte superior direita,

quando o valor indicado na parte inferior
à direita da letra.

A gente chama isso de índice.

Tem um detalhe aqui e faz parte

dessa comunicação da linguagem,
da representação estatística.

Tudo bem, então aqui a gente diz que
é f Índice seis é igual a quatro.

Portanto, aqui nós acabamos por detalhar
um pouco melhor

essa tabela que foi apresentada para nós.

Geralmente a tabela é apresentada
assim de maneira mais simples e aqui

é uma percepção mais aprofundada,

inclusive
para que a gente possa utilizar fórmulas

ou que a gente possa implementar isso
em termos computacionais,

usando a linguagem matricial. Por exemplo.

Nós vimos um exemplo com distribuições
de frequências sem classes.

Vamos ver agora um exemplo
utilizando Excel

de uma distribuição de frequências
com classes.

Nesse exemplo aqui nós temos
então uma tabela

onde na primeira coluna
nós temos possíveis salários

mensais brutos em reais
e aqui o número de funcionários.

Por exemplo,
aqui nós podemos criar uma classe

onde os salários começam
a partir de 2.400 R$, por exemplo.

E aqui o valor.

Vamos imaginar que ele vai até 3.200 R$.

Aqui nós usualmente deixamos o colchete
aberto.

Veja que tradicionalmente essa aqui

é a posição convencional
de dois colchetes.

Aqui a gente diz que os dois colchetes
estão fechados

dessa forma que o representa
e aqui o primeiro colchete está fechado.

Isso é uma maneira de incluir o valor

e o segundo colchete está aberto.

Então, aqui o segundo colchete
e vamos deixar aqui de uma outra cor.

Veja que ele está em vermelho.

Ele está numa posição diferente
da posição convencional dos colchetes.

Essa notação é uma maneira
de dizer que nós temos, por exemplo, aqui

30 funcionários que recebem salários
variados

dentro da faixa de 2400
a 3 1.200 R$, de maneira que

essa faixa

salarial, na verdade
ela começa exatamente em 2.400 R$

e ela vai até 3.199 R$,

um vírgula 0,99 €,
mas não chega aos 3.200 R$.

A quem ganha exatamente 3.200 R$

será comprado na próxima faixa de dados,

que vai de 3200 até 4.000 R$.

Aqui, por exemplo, vamos imaginar
que a gente tem aqui 25 funcionários.

Então veja só, aqui
nós temos 25 funcionários com salários

variados, começando a partir de 3.200 R$

até 4.000 R$ exclusive.

Então são termos que são utilizados.

O colchete fechado
é uma forma de dizer que O31200 está

incluído, ou seja, inclusive 3200
é o colchete aberto.

É uma maneira de dizer que O41000
não está incluído nesse intervalo.

Na verdade, vai de 3200 até 3.999,99.

De maneira
então que a gente diz que 4000 é exclusive

exclusive 4000,
temos 25 pessoas que recebem salários

variados, de 3200 a 4 1.000 R$, 3200,
inclusive 4000, exclusive.

Observe também que nessa tabela aqui

nós temos essa variação
dentro dessa faixa salarial aqui.

Veja que a diferença 4000 -3200
é de 800 R$.

Esses 800 R$, essa diferença 4000 -3200

é o que nós chamamos
de amplitude, por exemplo.

Então veja que aqui nós podemos

então considerar que nós temos um exemplo
onde se você faz a diferença

entre 3200 e 2400,

você vai chegar no valor 800.

E nós dizemos que esse 800
é o valor da amplitude.

Nesse caso, todas as tabelas possuem
ou todas as faixas.

Todas as faixas irão possuir
amplitude 800.

Vamos construir aqui mais algumas faixas.

Então, considerando esse padrão aqui,

onde o próximo valor é O41000,

aí nós vamos somar 800, vai para 4800.

Dessa forma, a gente vai construindo aqui
inúmeras faixas salariais.

Aqui vai de 4800 a 5 e 600.

Aqui já começa a partir de 5600

e vai até somando 806.400 exclusive O61400

aqui começa a partir de seis e 400
e vai até sete 200.

Aqui nós começamos em sete 200.

Isso aqui vai até 8000.

É a última faixa aqui salarial.

A última classe de salários começa em

8000 e termina aqui em 8800.

Aqui nós estamos deixando alguns valores

como exemplo, alguns valores aleatórios
aqui em cada uma dessas faixas.

Imagine então que aqui
seja, por exemplo, 22 aqui, 20,

17, 12, 08h05, por exemplo,

vamos achar seis aqui.

Assim, a gente tem então 140 funcionários

que participaram de uma certa pesquisa.

E essa pesquisa então foi pago Lada

e foi representada
então, por meio dessa tabela de dados.

Essa tabela de dados e que nós chamamos
de distribuição de frequências.

Quando nós usamos nas tabelas
o recurso de faixas

salariais, por exemplo,
ou faixas etárias, por exemplo,

nós estamos trabalhando
com classes de dados estatísticos.

Veja que nessa tabela nós temos
uma, duas, três, quatro, cinco, seis,

sete, oito faixas salariais, isto é,

oito classes de dados

cada uma das classes
e possui o limite inferior,

que é genericamente representado
pela letra L minúscula e o limite

superior, que é tradicionalmente indicado
com a letra L maiúscula

é a diferença entre o limite

superior e o limite inferior

da classe de cada classe.

Fornece para nós um elemento
que nós chamamos de amplitude de classe,

que é representado pela letra
H tradicionalmente.

Aqui.

Então, a amplitude da classe
é a diferença entre o limite superior

e o limite inferior de uma determinada
classe.

É muito usual.

Nós trabalhamos com tabelas
nas quais as classes

apresentam as as classes.

Todas as classes apresentam
a mesma amplitude.

Se você observar aqui,
todas as classes aqui

apresentam amplitude 800.

Entretanto, é possível.

Nós trabalhamos com tabelas
nas quais as amplitudes sejam diferentes

e a gente pode justificar isso
de alguma forma.

Nesse último exemplo
que nós desenvolvemos.

Observe que todas as classes apresentam

a mesma amplitude que a amplitude 800

em desafio

na organização
de distribuição de frequências com classes

é justamente decidir
qual será a amplitude da classe.

Como é que a gente faz para saber,
digamos, qual é a amplitude que nós vamos

adotar, se vai ser amplitude 800

Como nós vimos no exemplo anterior
ou se vai ser uma outra amplitude.

Na verdade,
nós não temos nenhuma regra fixa,

mas há algumas sugestões
que são utilizadas ou são tradicionalmente

utilizadas em estatística
para definir a amplitude que será adotada

nas classes que você vai organizar
numa tabela que você vai preparar

a partir de dados estatísticos
que foram coletados numa certa pesquisa.

Vamos observar então quais são
esses, essas sugestões, esses modelos

estatísticos.

Então, para determinar o número de classes
que você vai utilizar

e também a amplitude da classe,
o intervalo de classe.

Nós não temos regras rígidas, mas
nós podemos adotar alguns parâmetros aqui.

Então são dois desafios.

O primeiro é a gente não escolher
um número muito pequeno de classes,

porque senão amplitude
vai ficar muito grande ou o contrário.

E eventualmente eu posso deixar uma tabela
com muitas classes de amplitudes

muito pequenas
e também pode não ser conveniente

para isso.

Então nós temos duas sugestões

para definir então a amplitude da classe.

Temos um elemento aqui
que é um elemento auxiliar na verdade,

nesse cálculo, que é o valor de cada,
esse cai e ainda não define.

Ele não é amplitude de classe,

mas ele vai nos ajudar
a calcular a amplitude da classe.

Então nós temos dois modelos estatístico
que são utilizados.

Podemos escolher qualquer um deles

e dependendo do caso,
a gente pode justificar

porque a gente preferiu, preferiu um
ou preferiu o outro.

Então, a primeira sugestão para o cálculo
do valor cai, que é uma constante.

Auxiliar
é você fazer um somado com 3,322 vezes

o logaritmo de n na base dez
e se n que aparece aqui

é o número de elementos
da sua amostra da sua base de dados.

Uma segunda
opção para determinar o valor de K

é você fazer a raiz quadrada do N.

A raiz quadrada
do número de elementos da amostra.

Uma vez que você determina

o valor dessa constante auxiliar,
você vai aplicar

um outro modelo estatístico que aí sim,

vai determinar o valor da amplitude.

Para calcular a amplitude

de cada uma das classes da sua tabela.

Você então faz esse essa fórmula e aqui
você aplica essa forma aí

a gente considera o maior valor
que apareceu na sua base de dados,

o x máximo ali,

menos o x mínima, isto é, o menor valor
que apareceu na sua pesquisa.

Faz essa diferença aqui.

Essa diferença
nós chamamos de amplitude total.

É o maior valor que apareceu na pesquisa,

menos o menor valor
que apareceu na pesquisa.

E aí essa diferença
você divide justa pelo valor de K

que você poderá ter obtido.

De uma dessas formas, você escolhe

uma vez, então, que você

determinou k,
é que você determinou a amplitude.

Aí sim você começa
a organizar as classes de dados,

que é organizar a sua distribuição
de frequências.

Consequentemente.

Vamos ver então aqui um exemplo.

Veja só.

Nesse caso aqui a gente tem 50 dados
que foram coletados sobre poluição sonora.

Aqui as medidas estão em decibéis

e aqui nós temos então essa,
essa grande quantidade de dados,

isto é, 50 valores que foram obtidos
numa certa pesquisa.

Agora, nós queremos organizar
a partir desses dados brutos,

uma tabela de dados com classes.

Para isso, nós vamos ter que definir
quantas classes nós vamos utilizar

e qual será a amplitude
de cada uma dessas classes.

Para determinar
então um número de classes,

nós vamos optar por utilizar essa fórmula
para o cálculo de K.

Como nós vimos, há uma outra forma
também que pode ser utilizada

nessa opção de
fórmula aqui para determinar o valor de K,

que é o número de classes
que você vai organizar, você fará.

Você deve fazer a raiz quadrada
do número de elementos da sua amostra.

No exemplo que nós estamos falando,
foram coletados

50 valores, 50 medições foram feitas.

Então nós vamos fazer a raiz quadrada
de 50, que vai dar aproximadamente 7,071.

E aí nós podemos arredondar para o próximo

número inteiro
aqui, para o número inteiro mais próximo.

Então, veja
só o número inteiro mais próximo de 7,077.

Então nós vamos organizar uma tabela
com sete classes de dados.

Veja.

Assim você tem um referencial estatístico
para definir

quantas classes você vai ter
na tabela de dados que você vai organizar.

Repare que o número de classes,
então, não é obtido de maneira aleatória.

Você tem um modelo estatístico
que define essa quantidade de classe.

Uma vez que você já sabe
a quantidade de classes,

você vai calcular agora
qual será a amplitude

de cada uma dessas classes
para calcular amplitude.

Vamos fazer então

o maior valor que apareceu na pesquisa
naquela tabela do slide anterior.

O maior valor que apareceu foi o 71,9

e o menor

valor que apareceu na pesquisa foi o 58.

Então eu tenho uma base de dados
com 50 valores que foram coletados.

O maior valor que apareceu foi 71,9
e o menor valor

que apareceu nessa base de dados
aqui de 50 valores foi 58.

Fazendo essa subtração dá 13,9
e você divide pelo valor.

Dica já arredondado aqui para sete

essa divisão vai dar aproximadamente dois.

Isso significa que nós vamos organizar
sete classes,

isto é, sete faixas de amplitude,
dois vez de.

Então, como fica essa tabela?

Como nós podemos notar, o menor valor
que apareceu na pesquisa foi 58.

Então a nossa primeira faixa de decibéis
aqui começa em 58

e a amplitude da classe é dois, o valor
que a gente obteve aqui no slide anterior.

Então você faz 58 mais dois
que a amplitude

e assim você tem 60 decibéis,

de maneira que a primeira
faixa aqui vai de 58 a 60.

E aí nós vamos na tabela verificar

quantos valores que foram
obtidos na pesquisa

ficam dentro dessa faixa,
que vai de 58 a 60.

Fazendo essa contagem lá naquela tabela
a gente percebe que tem aqui

cinco valores que ficam dentro dessa faixa

e dessa maneira a gente continua
a organizar as demais faixas aqui,

de 58 a 60.

Aí terminam em 60, começa em 60,

aqui vai até 62,
já que a amplitude é dois,

então de 62A6464A66, até chegarmos aqui

na última faixa, que vai de 70 a 72.

Repare aqui que você tem

sete classes de dados,

que é justamente o valor de K
que você obteve aqui.

O valor arredondado de K.

Repare também
que cada uma das classes tem amplitude.

Dois Observe aqui
Cada uma das classes tem amplitude dois.

Então é dessa

forma que a amplitude de classe é definida
é que a quantidade

de quantidade de classes também é definida
para uma determinada base de dados.

Veja que, por exemplo, aqui,
observando a tabela, a gente notou que há

15 valores que estão dentro dessa faixa
aqui,

que vai de 66 a 68 decibéis.

Aqui, no contexto que nós estamos falando,

quando você soma
cada uma dessas quantidades

que são chamadas de frequências absolutas,
você vai ter

então um total de 50 observações.

Afinal de contas, foram 50 medições, 50
dados foram levantados.

Observe que
então você tem uma modelagem estatística

que permite
que você possa organizar as faixas

não de forma aleatória,
mas de uma maneira organizada, planejada,

projetada por meio de modelos
estatísticos.

Com esse exemplo,
nós podemos notar que o número de classes

que você tem numa tabela
e também a amplitude de cada classe

não são valores obtidos de maneira
aleatória ou feitos de forma aleatória.

De qualquer forma, na verdade,
você tem modelos, fórmulas, estatísticas

que nos permitem definir

exatamente quantas classes
você vai ter numa tabela de dados

e também qual é a amplitude de cada uma
dessas faixas dessas classes de dados.

Então, basta utilizar os respectivos

modelos matemáticos
que nós apresentamos aqui para que você

então possa determinar o número de classes
que você vai trabalhar.

Tivemos então aqui a oportunidade
de conhecer esses dois tipos

de distribuições de frequências,
ou seja, esses dois tipos de tabelas.

As tabelas de dados estatísticos
então são organizadas

em dois grandes tipos,
mas temos as tabelas de dados

sem classes de dados,
sem faixas de valores, sem intervalos.

E temos as tabelas de dados,
as distribuições de frequências

que apresentam faixas de dados,
intervalos de dados, ou seja,

são as tabelas com classes.