ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA BÁSICA E TESTE DE NORMALIDADE DE KOLMOGOROV-SMIRNOV

ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA BÁSICA E TESTE DE NORMALIDADE DE KOLMOGOROV-SMIRNOV

1. Introdução
Este relatório foi desenvolvido com base na estatística descritiva (aplicada para descrever e sumarizar o conjunto de dados), a inferência estatística foi realizada com o teste de hipótese por meio da correlação linear simples e a estatística não-paramétrica aplicando o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov.
O objetivo do estudo correlacional é a determinação da força do relacionamento entre duas observações emparelhadas. O termo “correlação” significa literalmente “co-relacionamento”, pois indica até que ponto os valores de uma variável estão relacionados com os de outra. Há muitos casos em que pode existir um relacionamento entre duas variáveis (Tavares, 2007).
Diferentes formas de correlação podem existir entre as variáveis. O caso mais simples e mais conhecido é a correlação simples, envolvendo duas variáveis, X e Y. A relação entre duas variáveis será linear quando o valor de uma pode ser obtido aproximadamente por meio da equação da reta. Assim, é possível ajustar uma reta da forma Y = α + βX aos dados. Neste caso, a correlação é linear simples. Entretanto, quando não for possível o ajuste da equação anterior, não significa que não existe correlação entre elas. Poderá haver correlação não-linear entre as mesmas(Lira).
Uma forma simples de verificar o tipo de correlação existente entre duas variáveis é através do gráfico chamado “diagrama de dispersão”. Trata-se de um gráfico onde são representados os pares (Xi,Yi ) , i = 1, 2,...,n, onde n = número total de observações. Os gráficos 1, 2, 3 e 4 representam o “diagrama de dispersão” entre as variáveis X e Y.
O método que permite estudar as relações ou associações é conhecido como Análise de Correlação. Esta análise mostra o grau de relacionamento entre as variáveis, fornecendo um número, indicando como as variáveis variam conjuntamente. Não há a necessidade de definir as relações de causa e efeito,