Nesta unidade temática, você vai aprender

• A importância e aplicações da Estatística na área da Agronomia;

• Os conceitos básicos de Estatística;

• Os primeiros passos para organização de dados.

ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL

Pesquisas na área da agronomia são essenciais para a construção do conhecimento nesta área e consequentemente para o melhor entendimento dos fenômenos que estão relacionados ao trabalho do agrônomo. A compreensão de todos os aspectos relacionados a um estudo experimental é de suma importância na análise de dados.

Um dos conceitos muito importantes para que possamos contextualizar uma boa análise estatística é o da Experimentação. Para STORCK & LOPES (2004):

As técnicas de Experimentação oferecem suporte ao pesquisador, viabilizando o entendimento do comportamento das variáveis e permitindo, desta forma, a tomada de decisão mais assertiva e com menores riscos. Na área da Agronomia, observamos que há uma grande variedade de fatores relacionados ao manejo das culturas que são determinantes nos resultados finais obtidos. Toda e qualquer decisão acerca da condução de uma nova técnica, da utilização de um novo produtos etc., só poderá ser disseminada após ter sido submetida através da experimentação a testes estatísticos com objetivo de comprovar hipóteses de pesquisa. 

Ao executar um estudo, a etapa de planejamento do experimento é muito importante para garantir bons resultados em sua execução, pois um bom planejamento depende das variáveis respostas, dos fatores experimentais e das unidades experimentais. Para isso temos os princípios básicos da experimentação que objetivam a condução de um estudo com a redução máxima do erro experimental:

CONCEITOS BÁSICOS DE ESTATÍSTICA

Na rotina diária de um Engenheiro Agrônomo é muito comum deparar-se com um grande volume de informações estatísticas: estatísticas do Ministério da Agricultura, sobre as diferentes produções agrícolas, sobre o meio ambiente, sobre os avanços tecnológicos na sua área etc., não há como fugir de tanta informação. A quantidade enorme de dados é o que caracteriza o mundo atual. Cada vez mais, necessitamos de informações e saber como obtê-las e como entendê-las é fundamental para qualquer profissional, pois ele deve ser capaz de fazer uma análise crítica dos dados, possibilitando uma tomada de decisão mais consciente.

Para qualquer profissional, além do conhecimento específico de sua área de atuação, ele precisa ter conhecimentos sobre métodos, técnicas e procedimentos que o auxiliem na compreensão de resultados provenientes de pesquisas científicas. Nesse pacote de conhecimentos também está contemplado o método estatístico através de suas ferramentas de análise que permitem estimativas, previsões e a geração de modelos estatísticos capazes de auxiliar de forma eficaz na tomada de decisões.

Para Silva (1995), a abordagem do ensino da estatística corresponde a opinar sobre as seguintes questões: o quê? Como? Onde? As respostas dessas questões devem ser antecedidas das respostas preliminares das questões: porquê? Para quê? Para quem? O autor destaca ainda que o progresso da ciência tem sido a fonte para o extraordinário desenvolvimento da estatística.

Encontramos vários conceitos e definições para a Estatística. Alguns autores a definem como um ramo da matemática, já outros defendem a ideia de que a Estatística representa por si só uma área única da ciência, desconsiderando ser esta uma subdivisão da matemática.

Rao (1999) define estatística como:

POPULAÇÃO, AMOSTRA E VARIÁVEL

Ao iniciar uma análise estatística, deve-se também considerar alguns elementos relacionados à metodologia do estudo realizada, como as definições de População, Amostra e variáveis de pesquisa:

EXEMPLO PRÁTICO

Para ilustrar esses conceitos através de um exemplo, considere a seguinte situação de pesquisa:

De acordo com o Conab (Companhia Nacional de Abastecimento), a cultura do milho é uma das mais importantes no contexto econômico e social no mundo, ocupando a segunda posição em termos de produção mundial. O Brasil é o terceiro produtor mundial dessa cultura, estando à sua frente apenas os Estados Unidos e a China. Nesse contexto, um estudo foi realizado com o objetivo de verificar a produção total (em toneladas) de milho de produtores brasileiros da Região Sul. Para esse estudo selecionou-se um grupo de 60 propriedades produtoras de milho e foi observada em cada propriedade a quantidade produzida de milho (em toneladas) no último ano.

Para essa situação, teremos:

População: todos os produtores de milho da Região Sul do Brasil.

Amostra: 60 produtores de milho da Região Sul do Brasil (n = 60).

Outro conceito muito importante é o da Variável, que vem a ser o evento de interesse ou, ainda, “o que o pesquisador deseja saber”. Em um estudo, podemos ter uma ou várias variáveis, dependendo dos objetivos e das hipóteses a serem testadas. Quando se termina uma coleta de dados, em um primeiro momento dispomos de um conjunto de valores ou, ainda, respostas pertinentes às nossas variáveis de pesquisa.

Uma variável (x) é uma característica dos elementos investigados que difere de um elemento para outro e do qual temos interesse em estudar. Cada unidade (elemento) da população que é escolhida como parte de uma amostra fornece uma medida de uma ou mais variáveis, também chamadas observações.

•  As variáveis podem ser classificadas em:

Variáveis Quantitativas: são as características que podem ser medidas em uma escala quantitativa, ou seja, apresentam valores numéricos/quantidades. Podem ser contínuas ou discretas. 

Variáveis Qualitativas: são as características que não possuem valores quantitativos, mas, ao contrário, são definidas por várias categorias, ou seja, representam uma classificação dos elementos. Podem ser nominais ou ordinais.

No exemplo anteriormente citado referente à produção de milho de uma amostra de 60 produtores da Região Sul do Brasil, teremos:

ESTATÍSTICA DESCRITIVA E ESTATÍSTICA INFERENCIAL

Outros dois conceitos importantes são pertinentes à divisão da Estatística em duas áreas: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial. A área descritiva é sempre o primeiro contato do pesquisador com os dados coletados. Ela contempla ferramentas de organização de dados e síntese de informação, fazem parte dela as tabelas, gráficos, medidas de tendência central e medidas de variabilidade. A partir dos insumos do resultado de uma análise estatística descritiva, o pesquisador adquire uma visão panorâmica do padrão de comportamento de suas variáveis e começa a ter um melhor entendimento do seu objeto de estudo. 

APRESENTAÇÃO DE DADOS: TABELAS DE FREQUÊNCIA

Ao finalizar uma coleta de dados, o volume de informações obtidas exige uma organização e resumo para que possamos compreender os resultados e, principalmente, para que possamos identificar padrões de resposta. Sendo assim, surge a necessidade de formatar os resultados obtidos através da construção das tabelas de frequência e podemos dizer que neste momento os dados recebem o seu primeiro tratamento. Nessa etapa de análise, o pesquisador identifica as possíveis respostas a uma determinada variável e o comportamento das mesmas no que se refere a sua frequência.

A tabela de frequência tem por objetivo apresentar os resultados de cada variável de uma forma organizada e resumida. Nessa tabela encontramos o número de repetições de cada categoria de resposta de uma variável bem como o seu percentual no grupo investigado.

De acordo com as normas da ABNT (Associação Brasileira de Normas Técnicas) e do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) as tabelas de frequência devem considerar os seguintes elementos: título, cabeçalho, corpo da tabela, rodapé e fonte (Figura 1).

EXEMPLO PRÁTICO

Considere uma pesquisa realizada com uma amostra de 20 dias do mês de dezembro, com o objetivo de investigar o valor da saca de soja (em reais). Os dados observados foram:

Para esses dados podemos destacar as seguintes informações:

• Variável de pesquisa (x): valor da saca de soja (em reais)

• Amostra investigada (n): 20 dias

Para o exemplo, podemos observar que 170 reais se repetiu em 7 dias:

Na sequência, 174 reais se repetiu em 5 dias:

Já 176 reais se repetiu em 3 dias:

Para 177 reais observamos uma ocorrência em 3 dias:

Por fim, para 178 reais observamos uma ocorrência em 2 dias:

Agora, organizamos essa informação através da estrutura de uma tabela de frequência, considerando todos os seus elementos:

Como calculamos a porcentagem da tabela de frequência?

GRÁFICOS ESTATÍSTICOS

Ferramentas gráficas são geralmente utilizadas em vez de tabelas para descrever um conjunto de dados através de um "desenho". Um gráfico estatístico é uma forma de apresentação dos dados estatísticos, cujo objetivo é o de reproduzir, no investigador ou no público em geral, uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em estudo (CRESPO, 2009).

A representação gráfica deve ser utilizada levando-se em conta algumas qualidades essenciais básicas para a construção deles, conforme nos mostra a Figura 2.

Em uma apresentação dos resultados de uma pesquisa ou, ainda, na divulgação de uma informação na mídia, podemos observar que algumas pessoas parecem não dar tanta atenção às informações estatísticas em forma de tabelas, porém elas podem aumentar a sua atenção e o seu interesse com as mesmas informações apresentadas em forma gráfica.

Vejamos agora alguns dos gráficos estatísticos mais utilizados.

GRÁFICO DE SETORES

O gráfico de setores, também conhecido como gráfico pizza, torta, queijo ou bolacha é um dos mais simples recursos gráficos. Sua construção é baseada no fato de que o círculo possui 360º, sendo que este círculo é dividido em fatias de acordo com o percentual em cada categoria. É um gráfico útil para representar variáveis nominais ou apresentadas em categorias de respostas.

GRÁFICO DE COLUNAS

O gráfico de colunas é um dos gráficos mais utilizados para representar um conjunto de dados, sendo a representação de uma série de dados através de retângulos dispostos verticalmente. A altura desses retângulos é proporcional às suas respectivas frequências ou porcentagens. Esse gráfico pode ser utilizado para representar qualquer tipo de variável em qualquer nível de mensuração, por isso é um recurso extremamente utilizado em pesquisas.

GRÁFICO DE BARRAS

O gráfico de barras é uma representação de uma série de dados através de retângulos dispostos horizontalmente. O comprimento desses retângulos é proporcional às suas respectivas frequências. Esse gráfico é semelhante ao gráfico de colunas, contudo, a posição da escala e da frequência é trocada, ou seja, na linha horizontal temos a frequência ou percentual de casos observados e na linha vertical temos os valores ou as categorias da variável de estudo.

GRÁFICO DE LINHAS

Este gráfico utiliza-se de uma linha para representar uma série estatística. Seu principal objetivo é evidenciar a tendência ou a forma como o fenômeno está crescendo ou decrescendo através de um período de tempo. Seu traçado deve ser realizado considerando o eixo "x" (horizontal) a escala de tempo e o eixo "y" (vertical) a frequência observada dos valores.

Existem ainda outros tipos de gráficos que podemos encontrar em exposições de resultados na área da Agronomia, porém os que foram aqui apresentados são os mais utilizados, sendo importantes ferramentas estatísticas que auxiliam na compreensão do objeto de estudo.