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Transcrição de vídeo

RKA17JV Neste vídeo, vamos analisar os tipos de perguntas que a gente recorre à estatística para responder, e outros tipos que precisam de estatística. Dá pra chamar aquelas que precisamos de questões estatísticas. Questões estatísticas. Vou circular as questões estatísticas de amarelo. Pause o vídeo e tente descobrir sozinho. Leia essas questões e pense se precisa ou não da estatística para responder. Pense se são ou não questões estatísticas. Imagino que tenha tentado. Agora vamos ver juntos. A primeira pergunta é: "Quantos anos você tem?" Queremos saber a idade de uma pessoa. Há uma resposta aqui, não precisamos de nenhuma ferramenta estatística. Esta não é uma questão estatística. "Qual é a idade das pessoas que viram este vídeo em 2013?" Esta é interessante. Imaginamos que várias pessoas assistiram a este vídeo em 2013, e que nem todas tinham a mesma idade. A idade vai ser variada, uma pessoa podia ter 10 anos, a outra podia ter 20 e a outra 15 anos. Qual é a nossa resposta, então? Informamos todas as idades? A gente precisa saber uma média, qual é a idade das pessoas. Aqui podemos usar a estatística. Queremos achar uma tendência central, uma média, uma idade mediana. Sem dúvida esta é uma questão estatística, e você deve ter notado um padrão. A primeira questão pergunta sobre uma pessoa em particular, só há uma resposta, não há variáveis na resposta. A segunda pergunta é sobre muitas pessoas, e as respostas variam, nem todo mundo tem a mesma idade. Vamos precisar da estatística para descobrir traços desse conjunto e chegar a conclusões. Podemos dizer que, em média, as pessoas que assistiram ao vídeo em 2013 tinham 18 ou 22 anos, ou que a mediana é de 24 anos. "Cães correm mais rápido do que gatos?" De novo, tem muitos cães e muitos gatos, e todos correm em velocidades diferentes, alguns cães correm mais que alguns gatos e alguns gatos correm mais que alguns cães. Precisamos da estatística para saber no geral, ou em média, a velocidade dos cães e, também em média, a velocidade dos gatos. Depois, a gente compara as médias ou as medianas. Esta também é uma questão estatística. Mais uma vez, falamos no geral de toda a espécie dos cães contra a dos gatos, e há variações na velocidade de diferentes cães e diferentes gatos. Se estivéssemos falando de um cão ou de um gato em particular, só haveria uma resposta. "O cão 'A' corre mais do que o gato 'B'?" Claro, não seria uma questão estatística, não seria preciso usar ferramentas estatísticas. E a próxima questão se encaixa no padrão da anterior. "Lobos pesam mais que cães?" De novo, há cães muito leves e lobos muito pesados. Esses lobos vão pesar mais do que esses cães, mas há cães muito, muito, muito pesados, e como temos variáveis, tentamos achar uma tendência central. Qual é o peso médio de um lobo? Vamos comparar ao peso médio de um cão. De novo, como estamos generalizando sobre lobos e sobre cães, os dados variam, e é preciso tentar reunir números pra comparar. Esta é uma questão estatística. "Seu cão pesa mais do que aquele lobo?" Estamos apontando para um certo lobo. Agora comparamos um certo cão com um certo lobo. Podemos colocar numa balança e achar a resposta absoluta. O peso do cão não varia no momento da pesagem, nem o peso do lobo varia no momento da pesagem. Então, esta não é uma questão estatística. Vou colocar um "x" ao lado das que não são estatísticas. "Chove mais em Seattle do que em Cingapura? De novo, tem variação aqui. Precisamos saber se chove mais em Seattle que em Cingapura em um ano, uma década, sei lá. Independentemente disso, em alguns anos pode chover mais em Seattle, e em outros, mais em Cingapura. Em Seattle a quantidade de chuva varia de ano para ano. A quantidade também varia em Cingapura. Como comparar? Usando a estatística. Há variabilidade nos dados. Podemos analisar os dados de Seattle, chegar a uma tendência central e comparar a média, a mediana, a moda. A moda não teria muita utilidade aqui, de Cingapura. Esta é uma questão estatística. "Qual foi a diferença no índice pluviométrico entre Cingapura e Seattle em 2013?" Esses dois números são conhecidos, podem ser medidos. O índice de chuva em Cingapura e em Seattle pode ser medido. Presumindo que eles já tenham sido medidos, dá pra achar a diferença, não precisamos da estatística, só dessas duas medidas e subtrair a diferença. Não é uma questão estatística. "Em geral usarei menos gasolina dirigindo a 55 km/h ou a 70 km/h?" Isso parece estatística, porque vai depender das circunstâncias. Pode depender do carro, ou para um tipo de carro sendo guiado a 55 km/h tem variação na quilometragem. Pode depender da qualidade do óleo, do vento na estrada, de como você dirige, faz muitas curvas, dirige em linha reta, e o mesmo pra 70 km/h. Quando dizemos "em geral", a quilometragem varia a 55 km/h e a 70 km/h. Queremos saber qual é minha quilometragem média quando guio a 55 km/h e comparar à quilometragem média a 70 km/h. Como temos essa variação nos dois casos, esta, certamente, é uma questão estatística. "Professores de inglês ganham menos que professores de matemática?" De novo, nem todos os professores de inglês ganham a mesma coisa, e nem todos os de matemática ganham a mesma coisa. Alguns professores de inglês podem ganhar bem, outros mal, e o mesmo vale para os de matemática. Temos que achar uma média que represente a tendência central de cada um, de novo, é uma questão estatística. "O professor de inglês mais bem pago de Harvard ganha mais do que o professor de matemática mais bem pago no MIT?" Podemos descobrir quanto cada um deles ganha, principalmente se for em um dado ano. Vamos incluir isso. "Em 2013". Para remover as possíveis variáveis de ano para ano e ficar mais concreto. Se fosse "o professor de inglês mais bem pago de Harvard ganha mais do que o professor de matemática mais bem pago do MIT em 2013?", então, a gente teria um número absoluto para cada pessoa e a gente poderia comparar diretamente. Quando falamos de um dado ano, de um determinado ano, de uma pessoa específica, não é uma questão estatística.