As medidas de dispersão são fundamentais, pois diferentemente da matemática, a estatística trabalham com variáveis aleatórias. Por exemplo, as grandes mídias trabalhavam com valores determinísticos, como candidato A tem 45% e B com 30%. Para matemática claramente o A está na frente, mas para estatística é não sei. Hoje eles apresentam de forma estatística, pois falam da “margem de erro”. Se a “margem de erro” for de 15%, os dois estão tecnicamente empatados.
As estatísticas descritivas são números que resumem e descrevem toda informação. Neste caso, o conjuntos de dados ou simplesmente dados. Mas. estas informações vão depender do que avaliamos, como população ou amostra, como dito no post anterior. Noções iniciais O tema central deste post apenas “descrevem” os dados. De forma que, elas não representam conclusões mais específicas da amostra em relação a população. A técnica utilizada para estender conclusões da amostra para a população é a inferência estatística, tema esse que não faz sentido para crianças. Em um curso de graduação de estatística é o local mais adequado.