# data[].attributes.body
É a acumulação da frequência relativa, só que em porcentagem.

# data[].attributes.body
É o quociente entre a frequência absoluta e o número total de vezes que apareceu na amostra.

# data[].attributes.body
É a soma das frequências absolutas, desde o primeiro ao último valor.

# data[].attributes.body
É o número de vezes em que determinado número aparece na amostragem.

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Relaciona categorias de valores, juntamente com contagem (ou frequências) do número de valores que se enquadram em cada categoria ou classe. Exemplo: Altura dos alunos de determinada turma:

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Uma das formas de organizar e resumir a informação contida em dados observados é por meio de tabela de frequências e gráficos.

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Esse tipo de amostragem é realizado em duas etapas. Nele, é separado a população em grupos e subgrupos, buscando assim, uma amostra mais representativa.

Passo 1: Dividir a população em grupos diferentes. Esses grupos devem ser subdivididos de acordo com as características da população que apoia o tema da pesquisa, podendo ser idade, sexo, trabalho, escolaridade, etc.

Passo 2: Utilizar outras formas para eleger os entrevistados dentro de cada grupo.
Portanto, para selecionar amostras de forma imparcial, pode-se usar a forma aleatórias simples ou sistemática.

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Nesse tipo, um “ponto de partida”, ou seja, um número, deve ser selecionado para que, a partir deste, os outros elementos da amostra possam ser definidos. Assim, faz-se necessário seguir os seguintes passos:

Passo 1:  Definir a amplitude do tamanho da amostra:

Para isso, utiliza-se a seguinte formula: a=N/n. Sendo a a amplitude, N o tamanho da população e n o tamanho da amostra

Passo 2:  Sortear um valor inicial no intervalo entre 1 e a, definido anteriormente.

Passo 3:  Completar a amostra, selecionando os elementos a partir da amplitude calculada e do valor inicial, logo:
(x, x+a, x+2a, x+3a, (x+n-1)a).

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Neste tipo de amostragem, todos os indivíduos têm a mesma possibilidade de serem selecionados para compor a amostra.
Desse modo, a seleção é feita por meio de sorteio. Assim, não há critérios nesse processo de amostragem.

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Existem várias formas de escolher ou definir a amostra da população que será analisada. São divididas em Probabilísticas quando todos os indivíduos da população têm uma chance igual de responder a pesquisa, ou seja, probabilidade fixa e maior que zero. Não probabilísticas que baseada em critérios definidos previamente, onde nem toda população tem a mesma chance de ser entrevistada, mas que no final da pesquisa o resultado seja representativo. As mais conhecidas e utilizadas são:

Probabilísticas:

Amostra Aleatória simples

Amostra Sistemática

Amostra Estratificada

Amostra por Conglomerado

Não Probabilísticas

Amostra por conveniência

Amostra por julgamento

Amostra por cotas

Amostra bola de neve

Amostra desproporcional

Durante as aulas presenciais, aprofundamos mais no tipo de amostragem probabilística, as quais serão definidas.

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São características de uma população que podem ser analisadas.
Parâmetro populacional: É o valor de toda a população, não varia. Valores desconhecidos pois é inviável analisar uma população inteira.
Parâmetro Amostral: É o valor da amostra analisada. Pode variar

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Podem ser do tipo qualitativa ou quantitativa:

•QUANTITATIVA: Quando envolve a representação numérica. Pode ser definida em discreta quando envolve situações limitadas, geralmente valores inteiros, ou contínuas quando envolve infinitos valores fracionais.

•QUALITATIVA:  Refere-se a características específicas de indivíduos quando não envolve números. Ex.: Sexo, cor dos olhos.

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São conclusões definidas sobre características de uma população a partir da análise da amostra.

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É um parte dos elementos da população que será utilizada coleta e análise dos dados.

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É um conjunto de elementos semelhantes que interessa para alguma questão ou experimento.

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• Ciência da análise dos dados
• O objetivo é coletar, organizar e analisar dados a fim de resultar conclusões de determinados assuntos.