Estatísticas de dados no Calc
Utilize a estatística de dados no Calc para executar análises de dados complexas.
Para trabalhar com análises complexas de estatística ou engenharia, pode-se poupar tempo através das estatísticas de dados do Calc. Você indica os dados e os parâmetros de cada análise e as ferramentas da aplicação utilizam a função adequada para calcular e exibir os resultados numa tabela de saída.
Amostragem
Cria uma tabela com dados colhidos de outra tabela.
A amostragem permite colher dados de um tabela de origem para preencher uma tabela de destino. A amostragem pode ser aleatória ou em base periódica.

A amostragem é por linhas. Significa que os dados amostrados trarão a linha inteira da tabela de origem e a copiará numa linha da tabela de destino.
Método de amostragem
Aleatório: colhe exatamente Tamanho da amostra linhas da tabela de origem de forma aleatória.
Tamanho da amostra: Número de linhas amostradas da tabela de origem.
Periódico: Colhe linhas intercaladas porPeríodo.
Período: o número de linhas a saltar periodicamente ao amostrar.
Exemplo
Os dados abaixo serão utilizados como exemplo de dados de origem para amostragem:
A |
B |
C |
|
1 |
11 |
21 |
31 |
2 |
12 |
22 |
32 |
3 |
13 |
23 |
33 |
4 |
14 |
24 |
34 |
5 |
15 |
25 |
35 |
6 |
16 |
26 |
36 |
7 |
17 |
27 |
37 |
8 |
18 |
28 |
38 |
9 |
19 |
29 |
39 |
A amostragem com período de 2 resultará na seguinte tabela:
12 |
22 |
32 |
14 |
24 |
34 |
16 |
26 |
36 |
18 |
28 |
38 |
Estatísticas descritivas
Preenche uma tabela na planilha com as principais propriedades estatísiticas do conjunto de dados.
A ferramenta de análise de Estatísitica descritiva produz um relatório das estatísiticas univariáveis para os dados no intervalo de entrada, fornecendo informação sobre tendência central e variação dos dados.

Para mais informações sobre estatística descritiva, consulte oartigo correspondente na Wikipédia.
A tabela a seguir exibe os resultados da estatística descritiva das amostras de dados acima.
Coluna 1 |
Coluna 2 |
Coluna 3 |
|
Média |
41.9090909091 |
59.7 |
44.7 |
Erro padrão |
3.5610380138 |
5.3583786934 |
4.7680650629 |
Modo |
47 |
49 |
60 |
Mediana |
40 |
64.5 |
43.5 |
Variância |
139.4909090909 |
287.1222222222 |
227.3444444444 |
Desvio padrão |
11.8106269559 |
16.944681237 |
15.0779456308 |
Curtose |
-1.4621677981 |
-0.9415988746 |
1.418052719 |
Inclinação |
0.0152409533 |
-0.2226426904 |
-0.9766803373 |
Intervalo |
31 |
51 |
50 |
Mínimo |
26 |
33 |
12 |
Máximo |
57 |
84 |
62 |
Soma |
461 |
597 |
447 |
Contagem |
11 |
10 |
10 |
Análise da variância (ANOVA)
Produz a análise de variância (ANOVA) de um conjunto de dados.
ANOVA é o acrônimo para ANalysis Of VAriance. Produz a análise da variância de um conjunto de dados.

Para mais informações sobre análise de variância (ANOVA), consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Tipo
Selecione caso a análise ANOVA seja para um fator único ou para dois fatores.
Parâmetros
Alfa: o nível da precisão do teste.
Linhas por amostra: Define quantas linhas a amostra tem.
A tabela seguinte exibe os resultados da análise de variância (ANOVA) dos dados acima.
ANOVA - Fator único |
|||||
Alfa |
0.05 |
||||
Grupos |
Contagem |
Soma |
Média |
Variância |
|
Coluna 1 |
11 |
461 |
41.9090909091 |
139.4909090909 |
|
Coluna 2 |
10 |
597 |
59.7 |
287.1222222222 |
|
Coluna 3 |
10 |
447 |
44.7 |
227.3444444444 |
|
Origem de variações |
SS |
df |
MS |
F |
Valor p |
Entre grupos |
1876.5683284457 |
2 |
938.2841642229 |
4.3604117704 |
0.0224614952 |
Dentro dos grupos |
6025.1090909091 |
28 |
215.1824675325 |
||
Total |
7901.6774193548 |
30 |
Correlação
Calcula a correlação de dois conjuntos de dados numéricos.
O coeficiente de correlação (um valor entre -1 e +1) significa como duas variáveis estão relacionadas entre si. Pode-se usar a função CORREL sobre as estatísticas de dados para encontrar o coeficiente de correlação entre duas variáveis.
Um coeficiente de correlação de +1 indica uma correlação positiva perfeita.
Um coeficiente de correlação de -1 indica uma correlação negativa perfeita.

Para mais informações sobre estatística descritiva, consulte oartigo correspondente na Wikipédia.
A tabela seguinte exibe os resultados da correlação das amostras acima.
Correlações |
Coluna 1 |
Coluna 2 |
Coluna 3 |
Coluna 1 |
1 |
||
Coluna 2 |
-0.4029254917 |
1 |
|
Coluna 3 |
-0.2107642836 |
0.2309714048 |
1 |
Covariância
Calcula a covariância de dois conjuntos de dados numéricos.
A covariância é uma medida de quanto duas variáveis aleatórias mudam em conjunto.

Para mais informações sobre covariância estatística, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
A tabela a seguir exibe os resultados da covariância das amostras de dados acima.
Covariâncias |
Coluna 1 |
Coluna 2 |
Coluna 3 |
Coluna 1 |
126.8099173554 |
||
Coluna 2 |
-61.4444444444 |
258.41 |
|
Coluna 3 |
-32 |
53.11 |
204.61 |
Suavização exponencial
Resulta numa série de dados suavizada.
A suavização exponencial é uma tecnica de filtragem que quando aplicada num conjunto de dados, produz resultados suavizados. É empregada em muitos domínios como mercado de ações, economia e em amostras de medidas físicas.

Para mais informações sobre suavização exponencial, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Parâmetros
Fator de suavização: um parãmetro entre 0 e 1 que representa o fator de amortecimento Alfa na equação de suavização.
A suavização resultante abaixo foi com fator de suavização de 0,5:
Alfa |
|
0.5 |
|
Coluna 1 |
Coluna 2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0.5 |
0 |
0.25 |
0.5 |
0.125 |
0.25 |
0.0625 |
0.125 |
0.03125 |
0.0625 |
0.015625 |
0.03125 |
0.0078125 |
0.015625 |
0.00390625 |
0.0078125 |
0.001953125 |
0.00390625 |
0.0009765625 |
0.001953125 |
0.0004882813 |
0.0009765625 |
0.0002441406 |
0.0004882813 |
Média móvel
Calcula a média móvel de uma série temporal.

Para mais informações sobre média móvel, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Parâmetros
Intervalo: o número de amostras usadas no cálculo da média móvel.
Resultados da média móvel:
Coluna 1 |
Coluna 2 |
#N/DISP |
#N/DISP |
0.3333333333 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
#N/DISP |
#N/DISP |
Teste-t pareado
Calcula o teste-t de dois conjuntos de dados.
Um teste-t é qualquer teste estatístico de hipóteses que segue uma distribuição t de Student.

Para mais informações sobre teste t, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Dados
Intervalo da 1ª variável: a referência para o intervalo da primeira série de dados a analisar.
Intervalo da 2ª variável: a referência para o intervalo da segunda série de dados a analisar.
Resultados para: A referência da célula superior esquerda do intervalo onde os testes serão exibidos.
Resultados para teste-t:
A seguinte tabela mostra o teste t para a série de dados acima:
teste-t |
||
Alfa |
0.05 |
|
Diferença média hipotética |
0 |
|
Variável 1 |
Variável 2 |
|
Média |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Variância |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Observações |
13 |
13 |
Correlação de Pearson |
-0.0617539772 |
|
Diferença média observada |
-3.5384615385 |
|
Variância das diferenças |
232.9358974359 |
|
df |
12 |
|
Estatística t |
-0.8359262137 |
|
P (T<=t) unicaudal |
0.2097651442 |
|
t Crítico unicaudal |
1.7822875556 |
|
P (T<=t) bicaudal |
0.4195302884 |
|
t Crítico bicaudal |
2.1788128297 |
Teste-F
Calcula o teste F de dois conjuntos de dados.
Um teste-F é qualquer teste estatístico baseado na distribuição F sob a hipótese de nulidade.

Para mais informações sobre teste F, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Dados
Intervalo da 1ª variável: a referência do intervalo da primeira série de dados a analisar.
Intervalo da 2ª variável: a referência do intervalo da segunda série de dados a analisar.
Resultados para: a referência da célula superior esquerda do intervalo onde os resultados serão exibidos.
Resultados para o teste F
A seguinte tabela mostra o teste F para a série de dados acima:
Teste-F |
||
Alfa |
0.05 |
|
Variável 1 |
Variável 2 |
|
Média |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Variância |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Observações |
13 |
13 |
df |
12 |
12 |
F |
1.3244637524 |
|
P (F<=f) cauda direita |
0.3170614146 |
|
F Crítico cauda direita |
2.6866371125 |
|
P (F<=f) cauda esquerda |
0.6829385854 |
|
F Crítico cauda esquerda |
0.3722125312 |
|
P bicaudal |
0.6341228293 |
|
F Crítico bicaudal |
0.3051313549 |
3.277277094 |
Teste Z
Calcula o teste z de dois conjuntos de dados.

Para mais informações sobre teste Z, consulte o artigo correspondente na Wikipédia.
Dados
Intervalo da 1ª variável: a referência do intervalo da primeira série a analisar.
Intervalo da 2ª variável: a referência do intervalo da segunda série a analisar.
Resultados para: a referência da célula superior esquerda do intervalo onde o teste será exibido.
Resultados para o teste z:
A tabela a seguir mostra o teste z para as séries de dados acima:
Teste Z |
||
Alfa |
0.05 |
|
Diferença média hipotética |
0 |
|
Variável 1 |
Variável 2 |
|
Variância conhecida |
0 |
0 |
Média |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Observações |
13 |
13 |
Diferença média observada |
-3.5384615385 |
|
z |
#DIV/0! |
|
P (Z<=z) unicaudal |
#DIV/0! |
|
z Crítico unicaudal |
1.644853627 |
|
P (Z<=z) bicaudal |
#DIV/0! |
|
z Crítico bicaudal |
1.9599639845 |
Teste de qui-quadrado
Calcula o teste de qui-quadrado de uma amostra de dados.

Para mais informações sobre testes qui-quadrado, consulte o artigo correspondente da Wikipedia
Dados
Intervalo de entrada: a referência do intervalo das séries de dados a analisar.
Resultados para: a referência da célula superior esquerda do intervalo onde o teste será exibido.
Resultados do teste de qui-quadrado:
Teste de independência (Qui-quadrado) |
|
Alfa |
0.05 |
df |
12 |
Valor p |
2.32567054678584E-014 |
Estatística do teste |
91.6870055842 |
Valor crítico |
21.0260698175 |