Trabalho Ciencia dos Dados

TÍTULO DO TRABALHO EM NEGRITO CENTRALIZADO FONTE 12 TIMES NEW ROMAN CAIXA ALTA1 Nome prenome e sobrenome por extenso sem abreviaturas do Primeiro Autor2 Autor 23 Autor 34 1 As referências do título e autor devem ser digitadas em Fonte Times New Roman 10 espaçamento simples Informar a referência do título do trabalho Por exemplo projeto de pesquisa desenvolvido na Unijuí trabalho da disciplina xxxx projeto de extensão realizado no xxxxxxxx Projetos com financiamento externo fazer referência à fonte do recurso 2 Referência que identifique o Primeiro Autor Bolsista estudante do curso xxx professor xxxxxxx Bolsistas de programas de fomento Capes CNPq devem fazer referência ao tipo de bolsafinanciamento 3 Referência que identifica o Autor 2 caso houver 4 Referência do Autor 3 caso houver INTRODUÇÃO Item obrigatório Entrada de parágrafo de 15 fonte Times New Roman tamanho 12 espaçamento entre linhas de 15 Sem espaçamento entre parágrafos Os títulos das seções e subseções devem ser separados do texto que os precede ou que os sucede por um espaço de 15 em tamanho 12 com a fonte Times New Roman É desejável mencionar neste tópico se o trabalho menciona os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável ODS ou Agenda 2030 da ONU METODOLOGIA Item obrigatório Entrada de parágrafo de 15 fonte Times New Roman tamanho 12 espaçamento entre linhas de 15 Sem espaçamento entre parágrafos Os títulos das seções e subseções devem ser separados do texto que os precede ou que os sucede por um espaço de 15 em tamanho 12 com a fonte Times New Roman RESULTADOS E DISCUSSÃO Item obrigatório 1 Entrada de parágrafo de 15 fonte Times New Roman tamanho 12 espaçamento entre linhas de 15 Sem espaçamento entre parágrafos Os títulos das seções e subseções devem ser separados do texto que os precede ou que os sucede por um espaço de 15 em tamanho 12 com a fonte Times New Roman CONSIDERAÇÕES FINAIS Item obrigatório Entrada de parágrafo de 15 fonte Times New Roman tamanho 12 espaçamento entre linhas de 15 Sem espaçamento entre parágrafos Os títulos das seções e subseções devem ser separados do texto que os precede ou que os sucede por um espaço de 15 em tamanho 12 com a fonte Times New Roman Palavraschave Item obrigatório palavras representativas do conteúdo do trabalho separadas por ponto de 3 a 5 palavraschave separadas por ponto REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Item obrigatório Conforme normas da ABNT 2 OBJETIVO Este trabalho tem como objetivo contribuir para a compreensão dos conceitos abordados especialmente da estatística descritiva por meio da coleta de dados em campo Busca relacionar os conteúdos estudados no componente curricular com a prática e sua área de atuação além de promover a discussão investigação e assimilação desses conceitos Orientações Gerais Para desenvolver a atividade o grupo deverá coletar dados quantitativos sobre temas de interesse dos cursos ou de sua escolha Após definir o assunto é fundamental considerar os seguintes pontos Como coletar esses dados A análise será feita com a população ou uma amostra Se for uma amostra como determinar seu tamanho Qual o período de análise Essa escolha é relevante Por quê Estrutura do Trabalho e Apresentação A atividade exige a coleta de no mínimo 40 dados o que implica a necessidade de trabalhar com distribuição de frequências O texto deve abordar os seguintes aspectos Coleta e Identificação dos Dados Descrição do conjunto de dados coletados incluindo informações sobre local período responsáveis pela coleta e variável analisada Classificação da Variável Definir se a variável da amostra é quantitativa contínua ou discreta Organização e Análise Estruturar a tabela de distribuição de frequência e demais tabelas necessárias para o cálculo das medidas de posição e variabilidade Cálculo das Medidas Estatísticas Apresentar as medidas de posição e variabilidade obtidas Representação Gráfica Construção de gráficos como histograma eou ogiva para visualização dos dados agrupados Com base nesses elementos o grupo deverá elaborar um texto conforme template e uma apresentação de no máximo 10 minutos O material deve conter explicações metodológicas os dados obtidos e uma discussão sobre os resultados incluindo tabelas gráficos e imagens relevantes Bom Trabalho Março de 2025 DOCENTE PETERSON CLEYTON Trabalho Ciência de Dados GABRIEL EDUARDO MACIEL LUCIANO EDUARDO DORFSCHMIDT Contextualização do estudo A análise de dados salariais é fundamental para compreender a distribuição de rendimentos dentro de uma empresa Neste trabalho serão analisados os salários de 120 funcionários da empresa Martins e Melo referentes ao mês de julho de 2019 A Martins Comércio e Serviços de Distribuição SA com sede em Uberlândia Minas Gerais é uma das maiores empresas de atacado e distribuição do Brasil Fundada em 1953 a empresa oferece uma ampla gama de produtos incluindo mercearia eletrodomésticos informática e produtos veterinários atendendo a diversos segmentos do mercado varejista Utilizaremos técnicas estatísticas para identificar padrões tendências e a dispersão dos salários contribuindo para uma análise mais precisa e informada Ademais também analisaremos o conjunto de dados calculando medidas de tendência central medidas de dispersão e medidas de forma para compreender a distribuição dos dados sua variabilidade e o grau de achatamento da curva Introdução 1100 1250 1400 1500 1750 1950 2250 2750 3200 3500 1000 1250 1450 1550 1800 1950 2300 2750 3200 3800 1000 1300 1500 1550 1800 2000 2450 2800 3200 4000 1100 1300 1500 1600 1800 2000 2500 2800 3300 4100 1100 1350 1500 1650 1800 2000 2500 2800 3300 4100 1100 1350 1500 1650 1800 2000 2500 2800 3400 4200 1200 1350 1500 1650 1800 2100 2600 2800 3400 4200 1200 1350 1500 1700 1800 2100 2600 3000 3500 4500 1200 1350 1500 1700 1850 2100 2700 3100 3500 4500 1200 1400 1500 1700 1850 2100 2750 3100 3500 4800 1200 1400 1500 1750 1850 2100 2750 3150 3500 4800 1200 1400 1500 1750 1950 2200 2750 3200 3500 5000 Aplicação Rol para ordenar os dados Resultados Classes Intervalos 1 11001658 2 16582216 3 22162774 4 27743332 5 33323890 6 38904448 7 44485006 Foram criadas 7 classes para os salários Classes A seguir temos a tabela de frequências Tabela de Frequências Classes Intervalos F FAC FAD FR FRC FRD F FAC FAD 1 11001658 43 43 120 036 036 1 3583 3583 100 2 16582216 29 72 77 024 06 064 2417 60 6417 3 22162774 14 86 48 012 072 04 1167 7167 40 4 27743332 15 101 34 0125 084 028 125 8417 2833 5 33323890 9 110 19 0075 092 016 75 9167 1583 6 38904448 5 115 10 004 096 008 417 9583 833 7 44485006 5 120 5 004 1 004 417 100 417 Total 120 1 100 Histogramas de frequência absoluta absoluta acumulada crescente e absoluta acumulada decrescente Histogramas Histogramas de frequência relativa relativa acumulada crescente e relativa acumulada decrescente Histogramas Histogramas de frequência percentual percentual acumulada crescente e percentual acumulada decrescente Histogramas Histograma Polígono de Frequência Histograma Polígono de Frequência Parametros Valor Média 227645 Moda 152095 Mediana 19851 Q1 14893 Q3 29228 P10 125572 P90 3766 Tabela com medidas de tendência Medidas de tendência ou posição Parametros Valor Variância 9382566 Desvio padrão 96864 Coeficiente de variação 4255 Tabela com medidas de dispersão Medidas de Dispersão Coeficiente de Curtose 029 Coeficiente de curtose Coeficiente de Curtose Considerações Finais Este trabalho nos permitiu mergulhar na análise dos salários de 120 funcionários da empresa Martins e Melo utilizando diversas ferramentas estatísticas que ajudaram a entender melhor 16 como esses salários se distribuem Ao organizar os dados através do ROL e da tabulação em 7 classes e construir gráficos e tabelas de frequência ficou evidente que a maioria dos funcionários recebe valores mais baixos enquanto poucos ganham salários muito altos Essa diferença é bem notada pelo fato de que a média acaba sendo puxada para cima superando a mediana e a moda o que indica uma distribuição assimétrica à direita Os gráficos especialmente o histograma poligonal nos deram uma visão clara de como os salários se agrupam reforçando a ideia de que há uma concentração em faixas mais baixas e uma queda acentuada na frequência à medida que os salários aumentam Além disso ao calcular medidas como variância desvio padrão e coeficiente de variação percebemos que existe uma dispersão significativa nos valores o que sugere uma grande variação entre os salários mais baixos e os mais altos Também exploramos os quartis e percentis que nos ajudaram a identificar pontos de corte importantes na distribuição O resultado do coeficiente de Curtose mostrou que há alguns valores extremos que influenciam a forma da distribuição evidenciando caudas mais longas Em resumo essa análise revelou detalhes importantes sobre a política salarial da empresa Este estudo ressalta o peso de aplicar técnicas estatísticas para monitorar e interpretar os dados o que pode contribuir para uma gestão mais consciente e humana dos recursos da empresa Referência Bibliográficas Referências 1 TRIOLA M Introdução à Estatística 11 ed São Paulo Pearson Prentice Hall 2008 2 MONTGOMERY D C RANGER G C Estatística Aplicada e Análise Experimental 6 ed Rio de Janeiro LTC 2010 3 BUSSAB W O MORETTIN P A Estatística Básica 9 ed São Paulo Saraiva 2006 4 GOUVEIA W S Análise de Dados Fundamentos e Aplicações Rio de Janeiro Elsevier 2012 UNIVERSIDADE REGIONAL DO NOROESTE DO ESTADO RIO GRANDE DO SUL Trabalho Ciência de Dados GABRIEL EDUARDO MACIEL LUCIANO EDUARDO DORFSCHMIDT Docente PETERSON CLEYTON SANTA ROSA RS 2025 Sumário Sumário 1 1 Introdução 2 2 Metodologia 2 21 ROL 2 22 Tabulação em Classes 2 23 Construção de Gráficos 3 24 Fórmulas Frequências 3 25 Média 4 26 Moda 4 27 Mediana 4 28 Quartis Q1 e Q3 5 29 Percentis P10 e P90 6 210 Variância S² 6 211 Desvio Padrão S 7 212 Coeficiente de Variação CV 7 213 Coeficiente de Curtose K 7 3 Resultados 7 31 Resultados I Parte 7 311 Rol Classes Histogramas e Histograma Poligonal 7 312 F FAC FAD FR FRC FRD F FAC e FAD 13 32 Resultados II Parte 14 321 Média Moda Mediana Q1 Q3 P10 e P90 14 322 Variância DesvioPadrão e Coeficiente de Variação 15 323 Coeficiente de Curtose 15 4 Considerações Finais 16 5 Referências Bibliográficas 17 Referências 17 1 1 Introdução A análise de dados salariais é fundamental para compreender a distribuição de rendimentos dentro de uma empresa Neste trabalho serão analisados os salários de 120 funcionários da empresa Martins e Melo referentes ao mês de julho de 2019 A Martins Comércio e Serviços de Distribuição SA com sede em Uberlândia Minas Gerais é uma das maiores empresas de atacado e distribuição do Brasil Fundada em 1953 a empresa oferece uma ampla gama de produtos incluindo mercearia eletrodomésticos informática e produtos veterinários atendendo a diversos segmentos do mercado varejista A escolha da amostra foi baseada na disponibilidade dos dados totalizando 120 salários de funcionários da empresa Martins e Melo Como os dados não representam toda a população do setor consideramos essa análise como sendo feita com uma amostra suficiente para aplicar os conceitos estudados O período de julho de 2019 foi selecionado por representar um momento de atividade regular da empresa sem variações sazonais o que torna os resultados mais consis tentes A definição do tamanho da amostra e do período analisado teve como objetivo garantir a coerência da análise e possibilitar uma aplicação prática das técnicas estatísticas respeitando as orientações da atividade Nesse vies para organizar e visualizar esses dados serão utilizadas técnicas estatísticas como a construção de um Rol a tabulação em classes e a elaboração de gráficos como his tograma polígono de frequência e ogiva Essas ferramentas permitirão identificar padrões tendências e a dispersão dos salários contribuindo para uma análise mais precisa e informada Ademais tambem analisaremos o conjunto de dados calculando medidas de tendência cen tral média mediana moda medidas de dispersão variância desvio padrão coeficiente de variação e medidas de forma curtose A análise desses indicadores permite compreender a distribuição dos dados sua variabilidade e o grau de achatamento da curva Essas métricas são essenciais para interpretar o comportamento dos dados e tomar decisões com base em evidên cias estatísticas 2 Metodologia 21 ROL O ROL é a organização dos dados brutos em ordem crescente ou decrescente Essa etapa é essencial para facilitar a visualização e a tabulação dos dados No caso dos salários os valores foram ordenados para permitir a criação de classes e a análise subsequente 22 Tabulação em Classes Para organizar os dados salariais foram criadas 7 classes de intervalos A tabulação envolve 2 Amplitude Total Diferença entre o maior e o menor valor Amplitude de Classe Divisão da amplitude total pelo número de classes Limites de Classe Definição dos intervalos que abrangem os salários 23 Construção de Gráficos Foram construídos os seguintes gráficos para visualizar as distribuições dos salários Histogramas de Frequência Histogramas de frequências abolutas absolutas acumu lada em ordem crescente absolutas acumulada em ordem decrescente frequências relati vas relativas acumulada em ordem crescente relativas acumulada em ordem decrescente frequências em percentual percentual acumulada em ordem crescente e percentual acu mulada em ordem decrescente nos respectivos intervalos Polígono de Frequência Conecta os pontos médios das classes mostrando a tendência da distribuição 24 Fórmulas Frequências Frequência Absoluta F Número de observações em cada classe Frequência Acumulada Crescente FAC Soma das frequências absolutas até a classe atual Frequência Acumulada Decrescente FAD Soma das frequências absolutas da classe atual até a última Frequência Relativa FR FR F N onde N é o total de observações Frequência Relativa Acumulada Crescente FRC Soma das frequências relativas até a classe atual Frequência Relativa Acumulada Decrescente FRD Soma das frequências relativas da classe atual até a última Frequência Percentual F F FR 100 3 Frequência Percentual Acumulada Crescente FAC Soma das frequências percentuais até a classe atual Frequência Percentual Acumulada Decrescente FAD Soma das frequências percentuais da classe atual até a última 25 Média Cálculo A média para dados agrupados é calculada multiplicando cada ponto médio pela sua frequência absoluta somando esses produtos e dividindo pelo total de observações Média ΣPonto Mdio Frequncia Absoluta Total de Observaes Interpretação A média representa o valor central dos dados 26 Moda A moda em dados agrupados é aproximada pela classe com maior frequência classe modal Para refinar essa estimativa utilizase a fórmula Moda L fm fm1 2fm fm1 fm1 h onde L é o limite inferior real da classe modal fm é a frequência da classe modal fm1 é a frequência da classe anterior à classe modal fm1 é a frequência da classe posterior à classe modal h é a amplitude da classe Interpretação A moda indica o valor mais comum no conjunto de dados 27 Mediana Cálculo A mediana é o valor que divide os dados em duas partes iguais Para dados agrupados ela pode ser encontrada usando a fórmula Mediana L N2 F f h Onde L é o limite inferior da classe mediana N é o total de observações F é a frequência acumulada antes da classe mediana f é a frequência absoluta da classe mediana h é a amplitude do intervalo Interpretação A mediana é o valor que separa a metade superior da metade inferior dos dados 28 Quartis Q1 e Q3 Os quartis dividem os dados em 4 partes de igual frequência Q1 é o valor que deixa 25 dos dados abaixo dele Q3 é o valor que deixa 75 dos dados abaixo dele Para dados agrupados as fórmulas são Q1 L N4 F fi h Q3 L 3N4 F fi h onde L é o limite inferior da classe onde o quartil se encontra N4 para Q1 ou 3N4 para Q3 indica a posição que buscamos na distribuição F é a frequência acumulada até a classe anterior à classe do quartil fi é a frequência da classe do quartil h é a amplitude da classe Interpretação Q1 representa o valor abaixo do qual 25 dos dados se encontram Q3 é o valor abaixo do qual estão 75 dos dados 29 Percentis P10 e P90 Os percentis dividem os dados em 100 partes de igual frequência P10 é o valor que deixa 10 dos dados abaixo dele P90 é o valor que deixa 90 dos dados abaixo dele A fórmula genérica para qualquer percentil Pk é Pk L kN100 Ffi h Aplicando especificamente Para P10 k10 P10 L 10N100 Ffi h Para P90 k90 P90 L 90N100 Ffi h onde L é o limite inferior da classe onde o percentil se encontra kN100 é a posição que buscamos na distribuição F é a frequência acumulada até a classe anterior à classe do percentil fi é a frequência da classe do percentil h é a amplitude da classe Interpretação O P10 indica que 10 dos dados estão abaixo deste valor O P90 revela que 90 dos dados estão abaixo deste valor 210 Variância S² Cálculo A variância mede a dispersão dos dados em relação à média Para dados agrupados S2 Σ Ponto Medio Media2 Frequencia Absoluta Total de Observaes Interpretação A variância indica o quão dispersos estão os dados em relação à média 211 Desvio Padrão S Cálculo O desvio padrão é a raiz quadrada da variância S S² Interpretação O desvio padrão fornece uma medida de dispersão na mesma unidade dos dados 212 Coeficiente de Variação CV Cálculo O coeficiente de variação é a razão entre o desvio padrão e a média expresso em porcentagem CV S Media 100 Interpretação O CV é útil para comparar a variabilidade de conjuntos de dados com unidades diferentes 213 Coeficiente de Curtose K Cálculo A curtose mede o achatamento da distribuição Para dados agrupados pode ser calculada usando fórmulas específicas K Q3 Q1 2P90 P10 Onde Q3 Q1 P90 e P10 foram explorados anteriormente Interpretação Uma curtose positiva indica uma distribuição mais pontiaguda enquanto uma curtose negativa indica uma distribuição mais achatada 3 Resultados 31 Resultados I Parte 311 Rol Classes Histogramas e Histograma Poligonal A tabela abaixo apresenta nossos dados ordenados Para aplicar o Rol apenas ordenamos nossos dados salariais no Excel A tabela abaixo apresenta nossas 7 classes e seus respectivos intervalos Tabela 1 Tabela Rol 1000 1250 1400 1500 1750 1950 2250 2750 1000 1250 1450 1550 1800 1950 2300 2750 1000 1250 1500 1600 1850 2000 2450 2800 1000 1300 1500 1600 2000 2500 2800 3200 1000 1300 1500 1600 2000 2500 2830 3300 1100 1300 1550 1650 1800 2000 2850 3400 1100 1350 1600 1700 1850 2000 2900 3500 1200 1350 1600 1700 2000 2500 3000 3500 1200 1350 1600 1700 2000 2600 3000 3500 1200 1350 1600 1700 2000 2700 3300 4200 1200 1350 1600 1700 2000 2700 3400 4200 1200 1350 1600 1700 2000 2800 3400 4500 1200 1350 1600 1700 1800 2100 2800 4500 1200 1350 1500 1700 1800 2100 2900 4800 1200 1350 1500 1700 1800 2100 3000 5000 1200 1400 1500 1700 1850 2100 3100 4800 1200 1400 1500 1700 1850 2100 3150 4800 1200 1400 1500 1750 1950 2200 2750 3150 1200 1400 1500 1750 1950 2200 2750 3200 1200 1400 1500 1750 1950 2200 2750 3500 1200 1400 1500 1750 1950 2200 2750 5000 Para a construção dos intervalos foi utilizado o conceito de criar 7 intervalos proposto pelo exercício com intervalos iguais para isso usamos a amplitude total e divimos entre a quantidade de intervalos ademais arrendondamos o valor pra cima encontrando um intervalo de R 55800 entre as classes Ademais abaixo encontrase os 9 histogramas das frequências solicitadas Figura 1 Histograma Frequência Absoluta 8 Tabela 2 Tabela Classes e Intervalos Classes Intervalos 1 11001658 2 16582216 3 22162774 4 27743332 5 33323890 6 38904448 7 44485006 Figura 2 Histograma Frequência Absoluta Acumulada Crescente Figura 3 Histograma Frequência Absoluta Acumulada Decrescente 9 Figura 4 Histograma Frequência Relativa Figura 5 Histograma Frequência Relativa Acumulada Crescente 10 Figura 6 Histograma Frequência Relativa Acumulada Decrescente Figura 7 Histograma Frequência Percentual 11 Figura 8 Histograma Frequência Percentual Acumulada Crescente Figura 9 Histograma Frequência Percentual Acumulada Decrescente Em seguida encontramos o Histograma Poligonal responsável por representar visualmente a distribuição do conjunto de salários mostrando como os valores estão agrupados e como variam em relação a cada frequência 12 Figura 10 Histograma Poligonal A partir do histograma verificase que a distribuição dos salários é assimétrica a direita isso indica que a maioria dos salários está concentrada em valores mais baixos ou seja a distribuição mostra uma concentração em salários mais baixos com uma queda gradual e uma cauda esten dida o que sugere que os salários mais altos são menos frequentes Aproximadamente 45 dos funcionários recebem em torno de R 137900 enquanto que apenas 10 dos funcionários recebem acima de R 400000 312 F FAC FAD FR FRC FRD F FAC e FAD Abaixo segue as tabelas referentes as frequências abolutas absolutas acumulada em ordem cres cente absolutas acumulada em ordem decrescente frequências relativas relativas acumulada em ordem crescente relativas acumulada em ordem decrescente frequências em percentual percentual acumulada em ordem crescente e percentual acumulada em ordem decrescente nos respectivos intervalos Tabela 3 Distribuição de Frequência dos Salários por Classe Classe Intervalos F FAC FAD FR FRC FRD F FAC FAD 1 11001658 43 43 120 036 036 100 3583 3583 100 2 16582216 29 72 77 024 060 064 2417 6000 6417 3 22162774 14 86 48 012 072 040 1167 7167 4000 4 27743332 15 101 34 0125 084 028 125 8417 2833 5 33323890 9 110 19 0075 092 016 75 9167 1583 6 38904448 5 115 10 004 096 008 417 9583 833 7 44485006 5 120 5 004 100 004 417 100 417 Total 120 1 100 A tabela apresenta as distribuições de salários em diferentes classes permitindo uma análise detalhada sobre o comportamento dos dados em termos de frequências 13 A maior frequência absoluta F ocorre no primeiro intervalo 11001658 com 43 ocorrên cias Isso indica que a maioria dos salários está concentrada em valores mais baixos nesse vies notase que a frequência absoluta acumulada decrescente FAD revela que após o intervalo 27743332 há uma queda significativa nas ocorrências mostrando que salários mais altos são menos frequentes A frequência percentual acumulada decrescente FAD mostra que apenas 833 dos sa lários estão acima de 38904448 implicando que salários elevados são casos excepcionais o que corrobora com a interpretação do paragrafo anterior 32 Resultados II Parte 321 Média Moda Mediana Q1 Q3 P10 e P90 Abaixo visualizamos a tabela com as medidas centrais solicitadas no exercicio Tabela 4 Tabela com parâmetros Parâmetros Valor Média 227645 Moda 152095 Mediana 198510 Q1 148930 Q3 292280 P10 125572 P90 376600 A análise dos resultados obtidos indica que a média dos salários de R 227645 encontra se acima tanto da mediana R 198510 quanto da moda R 152095 sugerindo a presença de uma distribuição assimétrica à direita Em outras palavras há uma concentração maior de salários em faixas mais baixas enquanto alguns valores mais elevados acabam puxando a mé dia para cima O fato de a moda ser a menor das três medidas de tendência central mostra que a maior parte dos salários se concentra em torno de R 152095 enquanto a mediana de R 198510 indica que metade dos funcionários recebe até esse valor A dispersão é eviden ciada pelos quartis pois 25 dos salários estão até R 148930 Q1 e 75 até R 292280 Q3 enquanto o 90º percentil P90 chega a R 376600 o que revela que 10 dos salários superam esse valor Assim concluise que existe uma parcela menor de funcionários com salá rios significativamente mais altos elevando a média global em comparação com a mediana e a moda 14 322 Variância DesvioPadrão e Coeficiente de Variação Abaixo podemos visualizar a tabela de medidas de dispersao Tabela 5 Parâmetros de Dispersão Parâmetros Valor Variância 93825660 Desvio padrão 96864 Coeficiente de variação 4255 A variância de aproximadamente R 93825660 e o desvio padrão em torno de R 96864 apontam para uma dispersão significativa dos salários em relação à média indicando que há valores consideravelmente distantes do centro da distribuição Esse cenário fica ainda mais claro quando observamos o coeficiente de variação de cerca de 4255 que revela que o desvio padrão corresponde a quase metade da média salarial Em outras palavras há uma variabilidade relativamente alta compatível com a assimetria à direita já identificada na qual poucos salários mais elevados aumentam tanto a média quanto a variância do conjunto de salários 323 Coeficiente de Curtose Abaixo temos nosso Coeficiente de Curtose dos dados salariais Tabela 6 Coeficiente de Curtose Coeficiente de Curtose 029 Esse resultado indica que a curva da distribuição é platicúrtica Embora haja uma concentra ção significativa dos salários em torno da mediana como já observado pela comparação entre média mediana e moda há também caudas um pouco mais pesadas do que em uma distri buição normal Em outras palavras a maioria dos salários tende a se agrupar em uma faixa relativamente central mas existem alguns valores mais extremos especialmente na cauda di reita dado que a média está acima da mediana suficientes para tornar o pico ligeiramente mais afunilado e as caudas mais alongadas 15 4 Considerações Finais Este trabalho nos permitiu mergulhar na análise dos salários de 120 funcionários da empresa Martins e Melo utilizando diversas ferramentas estatísticas que ajudaram a entender melhor como esses salários se distribuem Ao organizar os dados através do ROL e da tabulação em 7 classes e construir gráficos e tabelas de frequência ficou evidente que a maioria dos funcionários recebe valores mais baixos enquanto poucos ganham salários muito altos Essa diferença é bem notada pelo fato de que a média acaba sendo puxada para cima superando a mediana e a moda o que indica uma distribuição assimétrica à direita Os gráficos especialmente o histograma poligonal nos deram uma visão clara de como os salários se agrupam reforçando a ideia de que há uma concentração em faixas mais baixas e uma queda acentuada na frequência à medida que os salários aumentam Além disso ao calcular medidas como variância desvio padrão e coeficiente de variação percebemos que existe uma dispersão significativa nos valores o que sugere uma grande variação entre os salários mais baixos e os mais altos Também exploramos os quartis e percentis que nos ajudaram a identificar pontos de corte importantes na distribuição O resultado do coeficiente de Curtose mostrou que há alguns valores extremos que influenciam a forma da distribuição evidenciando caudas mais longas Em resumo essa análise revelou detalhes importantes sobre a política salarial da empresa Este estudo ressalta o peso de aplicar técnicas estatísticas para monitorar e interpretar os dados o que pode contribuir para uma gestão mais consciente e humana dos recursos da empresa Palavraschave análise de dados estatística descritiva distribuição salarial métodos quanti tativos gestão de recursos 16 5 Referências Bibliográficas Referências 1 TRIOLA M Introdução à Estatística 11 ed São Paulo Pearson Prentice Hall 2008 2 MONTGOMERY D C RANGER G C Estatística Aplicada e Análise Experimental 6 ed Rio de Janeiro LTC 2010 3 BUSSAB W O MORETTIN P A Estatística Básica 9 ed São Paulo Saraiva 2006 4 GOUVEIA W S Análise de Dados Fundamentos e Aplicações Rio de Janeiro Else vier 2012 17 REMUNERAÇÃO BRUTA PAGA COM O CONTRATO DE GESTÃO CG 022017 Martins e Melo Mês de Referência Departamento Cargo Nome Remuneração bruta Vínculo Julho 2019 Apoio Diretoria ESTAGIARIO A 1100 Estágio Julho 2019 Apoio Diretoria ESTAGIARIO A 1000 Estágio Julho 2019 Arquitetura ESTAGIARIO A 1000 Estágio Julho 2019 Arquitetura ESTAGIARIO A 1100 Estágio Julho 2019 Arquitetura ESTAGIARIO A 1100 Estágio Julho 2019 Arquitetura ESTAGIARIO A 1100 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1200 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1250 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1250 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1300 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1300 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1350 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1350 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1350 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1350 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1350 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1400 Estágio Julho 2019 Bilheteria ESTAGIARIO A 1400 Estágio Julho 2019 Captação ESTAGIARIO A 1400 Estágio Julho 2019 Diretoria ESTAGIARIO A 1400 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1450 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1550 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1550 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1600 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1650 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1650 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1650 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1700 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1700 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1700 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1750 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1750 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1750 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1800 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1850 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1850 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1850 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1950 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1950 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 1950 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2000 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2000 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2000 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2000 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2100 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2100 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2100 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2100 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2100 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2200 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2250 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2300 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2450 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2500 Estágio Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2500 Estágio Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE CAPTAÇÃO 2600 CLT Julho 2019 Educativo DIRETOR EXECUTIVO 2600 CLT Julho 2019 Educativo TÉCNICO DE AUDIOVISUAL 2700 CLT Julho 2019 Educativo MONITOR SÊNIOR 2750 CLT Julho 2019 Educativo ASSESSORA DO EDUCATIVO 2750 CLT Julho 2019 Educativo MONITOR SÊNIOR 2750 CLT Julho 2019 Educativo EDUCADOR JUNIOR 2750 CLT Julho 2019 Educativo ESTAGIARIO A 2750 CLT Julho 2019 Educativo MONITOR SÊNIOR 2800 CLT Julho 2019 Educativo INSTRUTOR DE ESPORTES 2800 CLT Julho 2019 Educativo ORIENTADOR DE SEÇÃO 2800 CLT Julho 2019 Educativo ORIENTADOR DE SEÇÃO 2800 CLT Julho 2019 Educativo INSTRUTOR DE ESPORTES 2800 CLT Julho 2019 Educativo ANALISTA DE DOCUMENTAÇÃO E ACERVO JR 3000 CLT Julho 2019 Educativo MUSEÓLOGO A 3100 CLT Julho 2019 Educativo ORIENTADOR DE SEÇÃO 3100 CLT Julho 2019 Educativo EDUCADOR JUNIOR 3150 CLT Julho 2019 Educativo EDUCADOR JUNIOR 3200 CLT Julho 2019 Educativo CLT 3200 CLT Julho 2019 Educativo CLT 3200 CLT Julho 2019 Educativo CLT 3200 CLT Julho 2019 Educativo TÉCNICO DE MANUTENÇÃO 3300 CLT Julho 2019 Educativo AUXILIAR DE MANUTENÇÃO II 3300 CLT Julho 2019 Educativo TÉCNICO DE MANUTENÇÃO 3400 CLT Julho 2019 Educativo AUXILIAR DE MANUTENÇÃO II 3400 CLT Julho 2019 Educativo MANUTENCISTA HIDRÁULICA 3500 CLT Julho 2019 Educativo TÉCNICO DE MANUTENÇÃO 3500 CLT Julho 2019 Educativo SUPERVISORA DE VISITAÇÃO 3500 CLT Julho 2019 Educativo SUPERVISORA DE VISITAÇÃO 3500 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 3500 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 3500 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO II 3800 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4000 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4100 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4100 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO II 4200 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4200 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4500 CLT Julho 2019 Educativo ASSISTENTE DE VISITAÇÃO I 4500 CLT Julho 2019 Educativo ORIENTADOR DE SEÇÃO 4800 CLT Julho 2019 Educativo MONITOR SÊNIOR 4800 CLT Julho 2019 Educativo MONITOR SÊNIOR 5000 Estatutário