Inferência Descritiva

21/08/2017 - Apresentação realizada em seminário da disciplina Métodos de Pesquisa em Ciência Política no IPol/UnB sob responsabilidade do Prof Paulo Calmon.

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1. INFERÊNCIA DESCRITIVA
   

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2. PESQUISA
   DESCRIÇÃO EXPLICAÇÃO
   SOCIAL
   

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3. INFERÊNCIA
   A PARTIR DE FATOS OBSERVADOS,
   CONCLUIR SOBRE O NÃO OBSERVADO
   SANTO GRAAL DAS CIÊNCIAS SOCIAIS
   

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4. INFERÊNCIA
   DESCRITIVA
   

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5. ESPECÍFICO GERAL
   X
   

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6. INTERPRETATIVISTAS
   EMPATIA.:.IMERSÃO.:.INTERPRETAÇÃO.:.SIGNIFICADOS
   

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7. COMPLEXIDADE
   UNICIDADE
   SIMPLIFICAÇÃO
   

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8. CIENTIFICA
   SIMPLIFICAÇÃO
   

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10. CIENTIFICA
    INTERATIVIDADE
    

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13. A IMPORTÂNCIA DOS
    MODELOS
    REPRESENTAÇÃO DA
    REALIDADE
    

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14. REALIDADE
    

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15. MODELO
    

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16. COM SEUS PROPÓSITOS
    HARMONIA
    

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23. MODELOS
    ALGÉBRICOS
    

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24. UNIDADES VARIÁVEIS OBSERVAÇÕES
    x
    y
    z
    Gênero
    Altura
    Humor
    =
    =
    =
    x1, x2, x3 …, xn
    y1, y2, y3 …, yn
    z1, z2, z3 …, zn
    

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25. DE DADOS
    SUMARIZAÇÃO
    

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27. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
    MEDIDAS DE
    MEDIDAS DE
    TENDÊNCIA
    CENTRAL VARIABILIDADE
    Média Mediana Moda Variância Desvio Padrão
    Max Min Obliquidade Curtose
    

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28. INFERÊNCIA
    DESCRITIVA
    

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29. INFERÊNCIA
    

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31. VARIÂNCIA
    

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32. SISTEMÁTICOS NÃO SISTEMÁTICOS
    X
    

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33. SISTEMÁTICOS NÃO SISTEMÁTICOS
    X
    DISTINGUIR
    

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35. ( )
    VARIÁVEIS REALIZADAS
    y1 y2 y3 y4
    VARIÁVEIS RANDÔMICA
    Y1 Y2 Y3 Y4 …
    Yn
    y
    ( )
    Y
    

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36. REPRESENTAÇÃO ALGÉBRICA DE
    MODELOS
    

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37. E( )
    Valor esperado
    Y5
    Tempo de leitura do livro 5 após infinitas observações
    = µ5
    Função de inferência
    

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38. E( )
    Valor esperado
    Média dos valores de Y
    = valor esperado da
    média de todos os Yi
    Y
    Média dos tempos de leitura de todos
    os livros após infinitas observações
    Média dos valores Y1
    , Y2
    , Y3
    , …, Yn
    DEFINIÇÃO
    

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39. E( )
    =
    1
    n
    ∑
    n
    1 E(Yi)
    n
    i=1
    =
    =
    =
    =
    Y
    E(Y1)+E(Y2)+…+E(Yn)
    E(Y1)+E(Y2)+…+E(Yn)
    ∑
    n
    1 µi
    n
    i=1
    µ
    = E( )
    n
    Y1+Y2+…+Yn
    n
    DEFINIÇÃO
    

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40. y Y
    ≠
    VARIÁVEL REALIZADA VARIÁVEL RANDÔMICA
    y
    _ _
    Y
    MÉDIA DO QUE FOI
    OBSERVADO
    MÉDIA DO QUE FOI E
    DO QUE NÃO FOI
    OBSERVADO
    

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41. E( )=
    Y µ
    =
    =
    y
    -
    y1+y2+y3+…+yx
    n
    = ∑
    n
    1 yi
    n
    i=1
    = média daquilo que
    observei
    EXEMPLO
    

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42. E( )
    Y5 = µ5
    E( )
    Y = µ = y
    -
    RESUMO
    

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43. V( )
    Variância
    Y5
    Tempo de leitura do livro 5
    = σ2
    Convenção
    VARIÂNCIA
    MEDIDA DO COMPONENTE NÃO SISTEMÁTICO
    

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44. V( )
    Y5 = σ2
    √ √ = σ
    Desvio Padrão
    

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45. RANDOMICIDADE
    PROBABILÍSTICOS DETERMINÍSTICOS
    X
    

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48. If we make no effort to extract the
    systematic features of a subject, the
    lessons of history will be lost, and we
    will learn nothing about what aspects
    of our subject are likely to persist or to
    be relevant to future events or studies.
    “
    

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49. CRITÉRIOS
    PARA SE FAZER
    INFERÊNCIA
    

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50. VIÉS
    

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51. VIÉS
    NÃO ENVIESADO
    

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52. VIÉS
    ENVIESADO
    

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53. E( ) ?
    Y Y
    = µ
    VIÉS
    DILEMA
    

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54. POUCO DE VIÉS
    ALTA ASSERTIVIDADE
    SEM VIÉS
    BAIXA ASSERTIVIDADE
    X
    & &
    

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55. EFICIÊNCIA
    VARIÂNCIA DA ESTIMATIVA ATRAVÉS DE INFINITAS
    REPLICAÇÕES HIPOTÉTICAS
    E( )
    Y
    

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56. ESTUDO DE CASO OBSERVAÇÕES
    X
    1 N ESTUDOS DE CASO OBSERVAÇÃO
    N 1
    

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57. Our choice should be guided by which
    data best answer our questions.
    “
    

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58. Large-scale studies may depend upon
    numbers that are not well understood
    by the naive researcher (…)
    “
    

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59. PESQUISA SOCIAL
    DESCRIÇÃO
    COMPLEXIDADE SIMPLIFICAÇÃO
    MODELOS
    DECISÃO
    

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60. OBRIGADO
    Alexandre Gomes
    Alberto Martins
    Cleyton Feitosa
    !
    

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