Conceitos básicos de estatística para historiadores - Histórico de revisão

Tiago em 15h58min de 22 de setembro de 2020

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Tiago em 15h57min de 22 de setembro de 2020

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Tiago em 19h56min de 20 de maio de 2020

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Tiago em 19h24min de 20 de maio de 2020

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Tiago em 18h26min de 20 de maio de 2020

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Tiago em 14h49min de 20 de maio de 2020

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Tiago em 19h59min de 18 de fevereiro de 2020

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Tiago em 19h59min de 18 de fevereiro de 2020

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Tiago em 19h35min de 18 de fevereiro de 2020

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Tiago em 19h24min de 18 de fevereiro de 2020

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 Há diversas formas de se definir uma amostra e muitas disciplinas definem o que seria a melhor maneira de fazer isso. Em econometria, por exemplo, há décadas que a seleção aleatória de casos é prevista como a melhor e mais adequada àquele tipo de estudo. É claro que, como já dissemos, a totalidade seria o ideal. Em história, contudo, há um problema: muitas vezes a ''totalidade'' das fontes que temos já é uma parcela de um todo que foi maior, ou seja, fontes foram perdidas ou sequer foram feitas. Seria isso uma amostra? Sim, mas provavelmente enviezada (em termos estatísticos, não em termos históricos, pois ela é fruto de seu tempo) e não sabemos exatamente em que direção. Para isso é preciso conhecer bem as fontes e buscar entender suas características, encontrando suas limitações (de uso estatístico) e a quais interesses ela atendia.
 Há ainda uma última expressão que convém conhecer: '''''proxy'''''. É um termo da estatística que designa um conjunto de dados sobre uma tema que é eventualmente usado para saber sobre outra coisa que não aquela mesma, com a qual (se infere) teria relação direta. Na falta de um conjunto de dados sobre o que queremos, usamos outro, que pode servir, já que seriam conectados. Um exemplo pode ajudar a entender melhor: estudando o padrão de consumo dos ricos de uma povoação, não dispomos de fontes que nos sirvam para saber quem são os ricos. Não temos inventários, dados bancários ou mesmo registros de propriedade, todos esses conjuntos de dados que, juntos, nos permitiriam uma boa aproximação. A povoação em estudo, contudo, era escravista. Sabemos que em sociedades escravistas modernas é comum que a distinção social se faça pelo número de escravos que uma família dispõe. É razoável inferir, assim, que os mais ricos terão mais escravos. Dessa forma, se sabemos quantos escravos cada senhor tem, podemos estimar um ''ranking'' (precário) das pessoas mais ricas, estabelecendo um corte em algum momento (acima de 5 escravizados, por exemplo, baseando-nos em algum critério claramente definido). Isso seria um ''proxy'': usamos a propriedade de escravos para falar de outra variável, a riqueza em dinheiro. Não é completamente absurdo, pois os mais pobres certamente não teriam muitos escravos, mas pode acabar eliminando eventuais ricos que não tinham essa força de trabalho em quantidade (negociantes, por exemplo, não precisavam tanto de trabalhadores quanto fazendeiros).
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 '''Por fim, mas não menos importante, convém relembrar a ordem das operações. As divisões e multiplicações sempre precedem as adições e subtrações. Mas, antes delas, temos a raíz quadrada e a potencia. E antes destas, parênteses, colchetes e chaves. Basta seguir a ordem: chaves, colchetes, parênteses, raíz, potência, multiplicação, divisão, soma e subtração.''' Esse regra básica será nossa guia para decompor equações mais complexas.

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 ''{{Letra|%=70|texto=Gabarito: 4 (para todas)}}''
-Se você conseguiu responder todas, está suficientemente familiarizado com a matemárica necessária para cálculos bastante complexos. Se você não conseguiu, não desanime! Na verdade, basta entender os conceitos que orientam a aplicação das fórmulas e o computador fará todos cálculos. As decisões mais importantes dizem respeito ao conhecimento que o historiador tem das fontes e dos limites da quantificação. E isso não requer matemática, mas conhecimento histórico.
+Se você conseguiu responder todas, está suficientemente familiarizado com a matemárica necessária para cálculos bastante complexos. Se você não conseguiu, não desanime! Na verdade, basta entender os conceitos que orientam a aplicação das fórmulas e o computador fará todos os cálculos. As decisões mais importantes dizem respeito ao conhecimento que o historiador tem das fontes e dos limites da quantificação. E isso não requer matemática, mas conhecimento histórico.
 ==== Avançando um pouco mais: população e amostra ====

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 ==== Avançando um pouco mais: população e amostra ====
-Em primeiro lugar, é importante ter clareza que quando estamos falando de estatística estamos falando de conjuntos, ou seja, um agrupamentos específicos de casos (ou observações, segundo uma tradução muito comum do inglês para o português). Esse conjunto pode ser formado por casos de tipo muito diferentes. Pode ser uma lista de moradores de uma casa, de maças vendidas em uma banca de feira ou assassinatos em uma determinada rua. Esse conjunto pode ser previamente organizado em um [[Banco de dados]], ainda que isso não seja obrigatório. Entre os conjuntos, temos duas possibilidades mais gerais. Ou estamos falando da totalidade de casos de um determinado fenômeno ou tipo, ao que chamamos de '''população''', ou estamos falando de uma parcela dessa totalidade, ao que chamamos '''amostra''', que pode ser definida por diversos critérios, inclusive por seleção aleatória. Há diferentes procedimentos estatísticos para tratar os dados de uma população (novamente, fala da totalidade dos casos e não dos habitantes de algum lugar) e os de uma amostra. As amostras demandam, por exemplo, a realização de testes para averiguar se são confiáveis ou se tem um perfil enviezado. Se nosso caso de estudo é sobre festas noturnas e só usamos dados sobre os eventos de segundas e terças, nossa amostra será enviezada, pois são dias pouco animados para este tipo de confraternização. Se eu tomar os dados de segunda como a regra, não será possível compreender muita coisa sobre meu objeto. Ou seja, para averiguar o potencial enviezamento dos dados, é preciso ter conhecimento histórico e erudição sobre o problema em questão. A totalidade dos casos é sempre mais segura, ainda que ela nem sempre seja possível.
+Em primeiro lugar, é importante ter clareza que quando estamos falando de estatística estamos falando de conjuntos, ou seja, um agrupamentos específicos de casos (ou observações, segundo uma tradução muito comum do inglês para o português). Esse conjunto pode ser formado por casos de tipo muito diferentes. Pode ser uma lista de moradores de uma casa, de maças vendidas em uma banca de feira ou assassinatos em uma determinada rua. Esse conjunto pode ser previamente organizado em um [[Bancos de dados|Banco de dados]], ainda que isso não seja obrigatório. Entre os conjuntos, temos duas possibilidades mais gerais. Ou estamos falando da totalidade de casos de um determinado fenômeno ou tipo, ao que chamamos de '''população''', ou estamos falando de uma parcela dessa totalidade, ao que chamamos '''amostra''', que pode ser definida por diversos critérios, inclusive por seleção aleatória. Há diferentes procedimentos estatísticos para tratar os dados de uma população (novamente, fala da totalidade dos casos e não dos habitantes de algum lugar) e os de uma amostra. As amostras demandam, por exemplo, a realização de testes para averiguar se são confiáveis ou se tem um perfil enviezado. Se nosso caso de estudo é sobre festas noturnas e só usamos dados sobre os eventos de segundas e terças, nossa amostra será enviezada, pois são dias pouco animados para este tipo de confraternização. Se eu tomar os dados de segunda como a regra, não será possível compreender muita coisa sobre meu objeto. Ou seja, para averiguar o potencial enviezamento dos dados, é preciso ter conhecimento histórico e erudição sobre o problema em questão. A totalidade dos casos é sempre mais segura, ainda que ela nem sempre seja possível.
 Há diversas formas de se definir uma amostra e muitas disciplinas definem o que seria a melhor maneira de fazer isso. Em econometria, por exemplo, há décadas que a seleção aleatória de casos é prevista como a melhor e mais adequada àquele tipo de estudo. É claro que, como já dissemos, a totalidade seria o ideal. Em história, contudo, há um problema: muitas vezes a ''totalidade'' das fontes que temos já é uma parcela de um todo que foi maior, ou seja, fontes foram perdidas ou sequer foram feitas. Seria isso uma amostra? Sim, mas provavelmente enviezada (em termos estatísticos, não em termos históricos, pois ela é fruto de seu tempo) e não sabemos exatamente em que direção. Para isso é preciso conhecer bem as fontes e buscar entender suas características, encontrando suas limitações (de uso estatístico) e a quais interesses ela atendia.

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	Há diversas formas de se definir uma amostra e muitas disciplinas definem o que seria a melhor maneira de fazer isso. Em econometria, por exemplo, há décadas que a seleção aleatória de casos é prevista como a melhor e mais adequada àquele tipo de estudo. É claro que, como já dissemos, a totalidade seria o ideal. Em história, contudo, há um problema: muitas vezes a ''totalidade'' das fontes que temos já é uma parcela de um todo que foi maior, ou seja, fontes foram perdidas ou sequer foram feitas. Seria isso uma amostra? Sim, mas provavelmente enviezada (em termos estatísticos, não em termos históricos, pois ela é fruto de seu tempo) e não sabemos exatamente em que direção. Para isso é preciso conhecer bem as fontes e buscar entender suas características, encontrando suas limitações (de uso estatístico) e a quais interesses ela atendia.		Há diversas formas de se definir uma amostra e muitas disciplinas definem o que seria a melhor maneira de fazer isso. Em econometria, por exemplo, há décadas que a seleção aleatória de casos é prevista como a melhor e mais adequada àquele tipo de estudo. É claro que, como já dissemos, a totalidade seria o ideal. Em história, contudo, há um problema: muitas vezes a ''totalidade'' das fontes que temos já é uma parcela de um todo que foi maior, ou seja, fontes foram perdidas ou sequer foram feitas. Seria isso uma amostra? Sim, mas provavelmente enviezada (em termos estatísticos, não em termos históricos, pois ela é fruto de seu tempo) e não sabemos exatamente em que direção. Para isso é preciso conhecer bem as fontes e buscar entender suas características, encontrando suas limitações (de uso estatístico) e a quais interesses ela atendia.
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		+	Há ainda uma última expressão que convém conhecer: '''''proxy'''''. É um termo da estatística que designa um conjunto de dados sobre uma tema que é eventualmente usado para saber sobre outra coisa que não aquela mesma, com a qual (se infere) teria relação direta. Na falta de um conjunto de dados sobre o que queremos, usamos outro, que pode servir, já que seriam conectados. Um exemplo pode ajudar a entender melhor: estudando o padrão de consumo dos ricos de uma povoação, não dispomos de fontes que nos sirvam para saber quem são os ricos. Não temos inventários, dados bancários ou mesmo registros de propriedade, todos esses conjuntos de dados que, juntos, nos permitiriam uma boa aproximação. A povoação em estudo, contudo, era escravista. Sabemos que em sociedades escravistas modernas é comum que a distinção social se faça pelo número de escravos que uma família dispõe. É razoável inferir, assim, que os mais ricos terão mais escravos. Dessa forma, se sabemos quantos escravos cada senhor tem, podemos estimar um ''ranking'' (precário) das pessoas mais ricas, estabelecendo um corte em algum momento (acima de 5 escravizados, por exemplo, baseando-nos em algum critério claramente definido). Isso seria um ''proxy'': usamos a propriedade de escravos para falar de outra variável, a riqueza em dinheiro. Não é completamente absurdo, pois os mais pobres certamente não teriam muitos escravos, mas pode acabar eliminando eventuais ricos que não tinham essa força de trabalho em quantidade (negociantes, por exemplo, não precisavam tanto de trabalhadores quanto fazendeiros).

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−	Em primeiro lugar, é importante ter clareza que quando estamos falando de estatística estamos falando de conjuntos, ou seja, um agrupamentos específicos de casos (ou observações, segundo uma tradução muito comum do inglês para o português). Esse conjunto pode ser formado por casos de tipo muito diferentes. Pode ser uma lista de moradores de uma casa, de maças vendidas em uma banca de feira ou assassinatos em uma determinada rua. Entre os conjuntos, temos duas possibilidades mais gerais. Ou estamos falando da totalidade de casos de um determinado fenômeno ou tipo, ao que chamamos de '''população''', ou estamos falando de uma parcela dessa totalidade, ao que chamamos '''amostra''', que pode ser definida por diversos critérios, inclusive por seleção aleatória. Há diferentes procedimentos estatísticos para tratar os dados de uma população (novamente, fala da totalidade dos casos e não dos habitantes de algum lugar) e os de uma amostra. As amostras demandam, por exemplo, a realização de testes para averiguar se são confiáveis ou se tem um perfil enviezado. Se nosso caso de estudo é sobre festas noturnas e só usamos dados sobre os eventos de segundas e terças, nossa amostra será enviezada, pois são dias pouco animados para este tipo de confraternização. Ou seja, para averiguar o potencial enviezamento dos dados, é preciso ter conhecimento histórico e erudição sobre o problema em questão.	+	Em primeiro lugar, é importante ter clareza que quando estamos falando de estatística estamos falando de conjuntos, ou seja, um agrupamentos específicos de casos (ou observações, segundo uma tradução muito comum do inglês para o português). Esse conjunto pode ser formado por casos de tipo muito diferentes. Pode ser uma lista de moradores de uma casa, de maças vendidas em uma banca de feira ou assassinatos em uma determinada rua. Entre os conjuntos, temos duas possibilidades mais gerais. Ou estamos falando da totalidade de casos de um determinado fenômeno ou tipo, ao que chamamos de '''população''', ou estamos falando de uma parcela dessa totalidade, ao que chamamos '''amostra''', que pode ser definida por diversos critérios, inclusive por seleção aleatória. Há diferentes procedimentos estatísticos para tratar os dados de uma população (novamente, fala da totalidade dos casos e não dos habitantes de algum lugar) e os de uma amostra. As amostras demandam, por exemplo, a realização de testes para averiguar se são confiáveis ou se tem um perfil enviezado. Se nosso caso de estudo é sobre festas noturnas e só usamos dados sobre os eventos de segundas e terças, nossa amostra será enviezada, pois são dias pouco animados para este tipo de confraternização. Se eu tomar os dados de segunda como a regra, não será possível compreender muita coisa sobre meu objeto. Ou seja, para averiguar o potencial enviezamento dos dados, é preciso ter conhecimento histórico e erudição sobre o problema em questão. A totalidade dos casos é sempre mais segura, ainda que ela nem sempre seja possível.
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		+	Há diversas formas de se definir uma amostra e muitas disciplinas definem o que seria a melhor maneira de fazer isso. Em econometria, por exemplo, há décadas que a seleção aleatória de casos é prevista como a melhor e mais adequada àquele tipo de estudo. É claro que, como já dissemos, a totalidade seria o ideal. Em história, contudo, há um problema: muitas vezes a ''totalidade'' das fontes que temos já é uma parcela de um todo que foi maior, ou seja, fontes foram perdidas ou sequer foram feitas. Seria isso uma amostra? Sim, mas provavelmente enviezada (em termos estatísticos, não em termos históricos, pois ela é fruto de seu tempo) e não sabemos exatamente em que direção. Para isso é preciso conhecer bem as fontes e buscar entender suas características, encontrando suas limitações (de uso estatístico) e a quais interesses ela atendia.