CONHECIMENTOS BANCÁRIOS

MATEMÁTICA

NOÇÕES DE ESTATÍSTICA

1. DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA

1.1. Intervalos de classe (Revisada em 07-03-2024)

Fontes Consultadas:

1. MEC - Estatística Aplicada à Educação - 2007 - Autor: Carlos Augusto de Medeiros
2. UFPI - Estatística Aplica à Administração - 2007 - Autor: Marcelo Tavares
3. UFU - Curso de Estatística Aplicada à Economia - Autor: Professor Henrique Dantas Neder
4. BRASIL ESCOLA - UOL - Estatística - Definições e Fundamentos

Coletânea por Américo G Parada Fº - Contador - Coordenador do COSIFE - ex Auditor do BACEN

Quando numa pesquisa as variáveis são consideradas como quantidades discretas (de pequeno montante, até 30, por exemplo) é possível utilizar tabelas simplórias como a mostrada no tópico a seguir reativo aos histogramas.

Porém, quando o número de variáveis é muito grande, podendo chegar, por exemplo, a mil variáveis, é preciso agrupar essas variáveis em classes, por exemplo, Classe "a" de 001 a 100, Classe "b" de 101 a 200, Classe "c" de 201 a 300, Classe "d" de 301 a 400 e Classe "e" de 401 a 500 e assim sucessivamente. Estes seriam os Intervalos de Classe para que seja efetuada determinada pesquisa.

O referido professor explica que o número de classes não deve ser muito baixo nem muito alto:

1. Um número de classes pequeno gera amplitudes de classes grandes o que pode causar distorções na visualização do histograma; e
2. Um número de classes grande gera amplitude de classes muito reduzidas.

Foram definidas regras práticas para a determinação do número de classes, sendo que o resultado d cálculo deve variar entre 5 e 20. Supondo-se que o o número de classes (x) escolhido foi 18, calcula-se raiz quadrada (x^y = x^1/2) de 18 (x^y = 18^1/2 = 4,24), arredondando-se para 5, fica dentro do esperado. Se o número de classes escolhido for 30 (x^y = 30^1/2 = 5,47). Se o número de classes for 400 (x^y = 400^1/2 = 20).

Amplitude de classes

Então, essa tabulação de dados por classe de frequência absoluta reduzirá a quantidade de cálculos a serem efetuados, mesmo porque em estatística é praticamente impossível chegar à precisão. Há sempre uma margem de erro, conforme se houve em época de eleição e muitas vezes, depois do escrutínio, chega-se à conclusão de que o erro encontrado é tão grande que anula o pretendido efeito para a pesquisa realizada, pois o resultado final foi inverso. Ou seja, o candidato que não alcançaria o 2º turno das eleições, ganhou o pleito no primeiro turno.

INFORMAÇÕES COMPLEMENTARES