Videoaula 06 – Da amostra à população
Inferência estatística, distribuição amostral e erro-padrão
Pergunta guia
Como uma amostra pode nos ajudar a falar sobre uma população?
Tempo sugerido
10 a 14 minutos
Objetivo da videoaula
Ao final desta videoaula, o aluno deverá compreender por que a inferência estatística é necessária e como o erro-padrão expressa a precisão de uma estimativa.
12. Da descrição à inferência
Até aqui descrevemos os dados. Agora passamos à inferência.
Na estatística inferencial, usamos uma amostra para fazer afirmações sobre uma população.
| Conceito | Definição | Exemplo |
|---|---|---|
| População | Conjunto total de interesse | Adultos atendidos em uma unidade de saúde |
| Amostra | Parte observada da população | 120 adultos avaliados |
| Parâmetro | Valor verdadeiro da população | Média populacional de glicemia |
| Estimativa | Valor calculado na amostra | Média amostral de glicemia |
A inferência estatística nasce da impossibilidade prática de observar toda a população. Como avaliamos amostras, precisamos lidar com incerteza.
13. Distribuição amostral da média
Se retirássemos várias amostras da mesma população e calculássemos a média em cada uma delas, essas médias não seriam idênticas.
A distribuição dessas médias é chamada de distribuição amostral da média.
Essa ideia sustenta:
- erro-padrão;
- intervalo de confiança;
- teste de hipóteses;
- cálculo do tamanho da amostra.
14. Erro-padrão
O erro-padrão mede a variabilidade esperada da média amostral.
em que é o erro-padrão da média, é o desvio-padrão amostral e é o tamanho da amostra.
Quanto maior o tamanho da amostra, menor tende a ser o erro-padrão.
O desvio-padrão descreve a variabilidade dos indivíduos. O erro-padrão descreve a precisão da estimativa da média.
Fechamento da videoaula
A inferência estatística existe porque toda amostra carrega incerteza.