Liderar a análise estatística geralmente começa com uma análise descritiva, também conhecida como análise analítica descritiva.
Ela ajuda a refletir sobre como utilizar seus dados, identificar exceções e erros, além de mostrar como as variáveis estão relacionadas, colocando você em uma posição para liderar futuras pesquisas estatísticas.
Manter os dados brutos em um formato que os torne fáceis de entender e analisar significa reorganizar, classificar e modificar os dados para que possam fornecer informações úteis sobre o que contêm.
A análise descritiva é uma das fases mais cruciais na análise estatística de dados. Ela oferece uma visão sobre a distribuição dos dados e auxilia na detecção de erros e outliers. Além disso, permite identificar padrões entre variáveis, preparando você para análises estatísticas mais avançadas.
Neste artigo, discutiremos a análise descritiva e as melhores dicas para pesquisadores.
O que é análise descritiva?
É um tipo de pesquisa de dados que auxilia na descrição, demonstração ou resumo útil de pontos de dados, permitindo que padrões se desenvolvam e atendam às condições dos dados.
É a técnica utilizada para identificar padrões e conexões, utilizando dados recentes e históricos. Por se concentrar em identificar padrões e associações sem aprofundar-se, é frequentemente considerada a forma mais básica de análise de dados.
Essa análise é especialmente benéfica quando descreve mudanças ao longo do tempo. Ela usa padrões como ponto de partida para pesquisas futuras, ajudando na tomada de decisões. Quando realizadas de forma sistemática, as análises descritivas não são complicadas nem cansativas.
Agregação e mineração de dados são dois métodos usados na análise descritiva para gerar dados históricos. A agregação de dados envolve a coleta e classificação de informações para simplificar grandes conjuntos de dados.
A mineração de dados é a etapa analítica seguinte, que busca identificar padrões e significados nos dados. A análise de dados e a mineração de dados são processos intimamente relacionados, ambos focados na extração de insights para tomar decisões informadas.
Tipos de análise descritiva
Uma variedade de metodologias empíricas dá suporte a análises descritivas práticas. As ferramentas de trabalho descritivas mais populares são estatísticas simples que representam as principais tendências e variações (como médias, medianas e modas), que podem ser extremamente úteis para explicar dados.
É responsabilidade do pesquisador descritivo condensar o corpo de dados em um formato que o público considere útil. Essa redução de dados não significa que uma situação ou fenômeno deva ser igualmente ponderado em todos os seus componentes.
Em vez disso, o foco recai sobre os aspectos mais críticos do fenômeno, como ele é, e, mais amplamente, no contexto da prática do mundo real em que um estudo de pesquisa deve ser analisado. Os quatro tipos de métodos de análise descritiva são:
01. Medidas de Frequência
Entender com que frequência um evento ou reação em particular provavelmente ocorrerá é crucial para a análise descritiva. O principal objetivo das medições de frequência é fornecer uma contagem ou porcentagem.
02. Medidas de Tendência Central
Encontrar a tendência ou resposta central (ou média) é essencial na análise descritiva. Três padrões — média, mediana e moda — são usados para calcular a tendência central.
03. Medidas de Dispersão
Às vezes, compreender como os dados são distribuídos por um intervalo é crucial. Esse tipo de distribuição pode ser medido utilizando métricas de dispersão, como intervalo ou desvio padrão.
04. Medidas de Posição
Encontrar a localização de um valor ou resposta em relação aos outros dados é outro aspecto da análise descritiva. Nessa área, métricas como quartis e percentis são bastante úteis.
Importância da análise descritiva
Geralmente, as pessoas evitam usar a análise descritiva ao revisar os estudos porque estão mais interessadas nas previsões que estão sendo testadas. No entanto, é um erro, pois esse método pode fornecer informações realmente importantes sobre a amostra que está sendo estudada.
A análise descritiva fornece conhecimento que pode ser uma base para análises quantitativas subsequentes. Se interpretados corretamente, os dados podem oferecer informações úteis que levam à criação de uma hipótese.
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Vantagens e desvantagens
As vantagens da análise descritiva são:
- O pesquisador tem um alto grau de objetividade e neutralidade.
- É considerado expansivo em comparação a outros métodos quantitativos e oferece uma visão ampla de um fenômeno.
- É o melhor método para coletar dados que descrevam relacionamentos e exibam o mundo real.
- O conhecimento da análise descritiva ajuda a entender um tópico e a interpretar os resultados de modelos estatísticos mais complexos para modelos simples.
- Esse tipo de estudo dá ao pesquisador a flexibilidade de usar tanto dados quantitativos quanto dados qualitativos para descobrir as características da população.
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As desvantagens da análise descritiva são:
- O sigilo e a falta de veracidade dos respondentes é uma das principais deficiências da análise descritiva.
- Se o questionário de pesquisa não for projetado de maneira apropriada e cuidadosa, poderão ocorrer erros no resultado geral da investigação.
- Caso o pesquisador escolhe apenas as informações que sustentam sua hipótese e ignora a parte dos dados que não se ajusta, pode levar a desvios e erros na pesquisa.
- Se o estudo de caso for usado para o projeto de pesquisa descritiva, é difícil generalizar com base em um único caso e tirar conclusões gerais.
- O prejulgamento do investigador pode impactar as ações tomadas durante a condução da investigação.
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Uso de pesquisas na análise descritiva
As pesquisas incluem a coleta de uma quantidade relativamente grande de dados. Eles são responsáveis por descrever, registrar e interpretar fenômenos sem interferir nas variáveis existentes.
Nesse método, os entrevistados respondem por meio de entrevistas ou questionários e; posteriormente, os pesquisadores analisam e descrevem as respostas oferecidas. É um método rápido para gerar dados quantitativos e ter um grande número de amostras, pois a porcentagem de respostas é baixa.
Uma pesquisa é a abordagem mais apropriada para a coleta de dados descritivos. Consiste em elementos estruturados e não estruturados, sendo estruturados aqueles que usam uma lista formal de perguntas para todos os entrevistados da mesma maneira. No caso de uma pesquisa não estruturada, a pesquisa é guiada com base nas respostas dos entrevistados.
A análise descritiva é um método científico que precede os estudos quantitativos. Quando o pesquisador consegue observar o comportamento de um sujeito sem influenciar e identificar suas limitações, essa ferramenta torna-se inestimável.
Como conduzir uma análise descritiva?
A análise descritiva é uma fase importante na exploração de dados, que envolve resumir e descrever as propriedades principais de um conjunto de dados.
Ela fornece insights essenciais sobre a distribuição de frequência dos dados, tendência central, dispersão e identificação de posição. Essa análise auxilia pesquisadores e analistas a entender melhor seus dados.
A realização de uma análise descritiva envolve diversas etapas críticas, que discutiremos a seguir.
Etapa 1: Coleta de dados
Antes de conduzir qualquer análise, é necessário coletar dados relevantes. Esse processo envolve identificar fontes de dados, selecionar métodos apropriados de coleta e garantir que os dados adquiridos representem com precisão a população ou o tópico de interesse.
Você pode coletar dados por meio de pesquisas, experimentos, observações, bancos de dados existentes ou outros métodos de coleta.
Etapa 2: Preparação de dados
A preparação de dados é crucial para garantir que o conjunto de dados esteja limpo, consistente e pronto para análise. Esta etapa envolve as seguintes tarefas:
- Limpeza de Dados: Lidar com valores ausentes, exceções e erros no conjunto de dados. Insira valores ausentes ou utilize técnicas estatísticas apropriadas para tratá-los.
- Transformação de Dados: Converta os dados para um formato apropriado. Exemplos incluem alterar tipos de dados, codificar variáveis categóricas ou dimensionar variáveis numéricas.
- Redução de Dados: Para grandes conjuntos de dados, tente reduzir seu tamanho por amostragem ou agregação para tornar a análise mais gerenciável.
Etapa 3: Aplicar métodos
Nesta etapa, você analisará e descreverá os dados utilizando uma variedade de metodologias e procedimentos. A seguir, estão alguns métodos comuns de análise descritiva:
- Análise de distribuição de frequência: Crie tabelas de frequência ou gráficos de barras para mostrar o número ou a proporção de ocorrências de cada categoria de variáveis categóricas.
- Medidas de tendência central: Calcule a média, a mediana e a moda de variáveis numéricas para determinar o centro ou valor típico.
- Medidas de dispersão: Calcule o intervalo, a variância e o desvio padrão para examinar a dispersão ou variabilidade dos dados.
- Medidas de posição: Identifique a posição de um único valor ou sua relação com outros dados.
Identifique as variáveis importantes para sua análise descritiva e questões de pesquisa.
Vários métodos são utilizados para variáveis numéricas e categóricas, por isso é essencial distingui-las corretamente.
Após o conjunto de dados ser analisado, os pesquisadores podem interpretar as descobertas à luz dos objetivos da pesquisa. A análise será considerada bem-sucedida se as conclusões forem as antecipadas. Caso contrário, os pesquisadores devem procurar fraquezas em sua estratégia e repetir os processos para obter melhores resultados.
Etapa 4: Estatísticas resumidas e visualização
A estatística descritiva refere-se a um conjunto de métodos usados para resumir e descrever as principais características de um conjunto de dados. Nessa etapa, as descobertas são resumidas por meio de estatísticas e visualização. As tarefas incluem:
- Estatísticas resumidas: Resuma suas descobertas de maneira clara e concisa.
- Visualização de dados: Utilize gráficos e diagramas para visualizar os dados. Crie histogramas, diagramas de caixa, diagramas de dispersão ou gráficos de linha para dados numéricos. Para dados categóricos, use gráficos de barras, gráficos de pizza ou gráficos de barras empilhadas.
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