Os cálculos matemáticos estão disponíveis para extrair dos dados uma tendência real positiva ou negativa dos resultados. É precisamente a estatística descritiva que nos ajuda a analisar e a descrever os dados para obter um resultado final.
Diz-se que a estatística descritiva é a base de qualquer análise de dados. Vamos aprender mais sobre as suas características e tipos.
O que é a estatística descritiva?
O termo estatística descritiva refere-se à análise, resumo e apresentação de resultados relacionados com um conjunto de dados derivados de uma amostra ou de toda a população.
As estatísticas descritivas incluem três categorias principais: distribuição de frequências, medidas de tendência central e medidas de variabilidade.
Por estatística descritiva entendemos, por exemplo, o cálculo da média e da mediana, dois indicadores muito importantes e sobretudo diferentes. A mediana é um indicador que “não tem em conta os valores extremos, por vezes pouco frequentes”, ao contrário da média, que é fortemente influenciada por esses valores extremos.
Objetivo da estatística descritiva
O objetivo da estatística descritiva é descrever os dados observados de uma forma sintética e significativa, a fim de os analisar melhor. Recolhe observações sobre indivíduos com uma determinada propriedade e traduz essas observações em números que fornecem informações sobre essa propriedade.
Em suma, pretende estruturar e representar a informação contida nos dados.
Importância das estatísticas descritivas
As estatísticas descritivas facilitam a visualização dos dados. Permitem que sejam apresentados de uma forma significativa e compreensível, o que, por sua vez, permite uma interpretação simplificada do conjunto de dados em questão.
Os dados em bruto seriam difíceis de analisar e a identificação de tendências e padrões pode ser um desafio. Além disso, os dados em bruto dificultam a visualização do que os dados mostram.
Além disso, a utilização de estatísticas descritivas permite resumir e apresentar um conjunto de dados através de uma combinação de descrições tabulares e gráficas. As estatísticas descritivas são utilizadas para resumir dados quantitativos complexos.
Tipos de estatísticas descritivas
As estatísticas descritivas ajudam a descrever e a compreender as características de um conjunto de dados específico, fornecendo breves resumos da amostra e medidas dos dados.
Estes são os tipos de estatísticas descritivas:
– Distribuição de frequências
Utilizado tanto para dados qualitativos e quantitativos. Representa a frequência ou a contagem de diferentes resultados num conjunto de dados ou numa amostra.
A distribuição de frequências é normalmente apresentada numa tabela ou num gráfico. Cada entrada na tabela ou gráfico é acompanhada pela contagem ou frequência de ocorrência dos valores, num intervalo, gama ou grupo específico.
A distribuição de frequências é basicamente uma apresentação ou resumo de dados agrupados que foram classificados de acordo com classes mutuamente exclusivas e o número de ocorrências em cada classe respectiva. Permite uma forma mais estruturada e organizada de apresentar dados brutos.
Os quadros e gráficos mais comuns utilizados na apresentação e visualização da distribuição de frequências incluem gráficos de barras, histogramas, gráficos de tartes e gráficos de linhas.
– Tendência central
A tendência central é outro tipo de estatística descritiva e refere-se ao resumo descritivo de um conjunto de dados utilizando um único valor que reflecte o centro da distribuição dos dados.
As medidas de tendência central também são conhecidas como medidas de localização central.
A média, a mediana e a moda são consideradas medidas de tendência central.
A média considerada a medida de tendência central mais popular, é a média ou o valor mais comum num conjunto de dados. A mediana refere-se à pontuação média de um conjunto de dados em ordem ascendente. A moda refere-se à pontuação ou valor mais frequente num conjunto de dados.
– Variabilidade
Uma medida de variabilidade é uma estatística resumida que reflecte o grau de dispersão de uma amostra. As medidas de variabilidade determinam a distância a que os pontos de dados parecem estar do centro.
A dispersão e a variabilidade referem-se e denotam o alcance e a amplitude da distribuição dos valores num conjunto de dados. O posto, o desvio padrão e a variância são utilizados, respetivamente, para representar diferentes componentes e aspectos da dispersão.
O intervalo representa o grau de dispersão ou um ideal da distância entre os valores mais altos e mais baixos de um conjunto de dados. O desvio padrão é utilizado para determinar a variância média de um conjunto de dados e dá uma ideia da distância ou diferença entre um valor num conjunto de dados e o valor médio do mesmo conjunto de dados.
A variância reflecte o grau de dispersão e é essencialmente uma média dos desvios ao quadrado.
Exemplos de investigação descritiva
Eis alguns exemplos de aplicação da investigação descritiva:
Exemplo 1:
As estatísticas descritivas de uma universidade referem-se à média das notas dos testes de matemática dos alunos que entram na universidade. Não diz nada sobre a razão pela qual os dados são como são ou quais as tendências que podemos ver e seguir.
As estatísticas descritivas ajudam a simplificar grandes quantidades de dados de uma forma significativa. Reduz uma grande quantidade de dados a um resumo.
Exemplo 2:
Realizaste um inquérito a 40 inquiridos sobre a sua cor de automóvel preferida. E agora tens uma folha de cálculo com os resultados.
No entanto, esta folha de cálculo não é muito informativa e tu queres resumir os dados com alguns gráficos e tabelas que te permitam tirar algumas conclusões simples (por exemplo, 24% das pessoas disseram que o branco é a sua cor preferida).
Certamente que isto seria muito mais representativo e claro do que uma folha de cálculo feia. E tens muitas opções para apresenta dados
como gráficos de pizza, gráficos de linhas, etc.
Este é o núcleo da estatística descritiva. Nota que não estás a tirar conclusões sobre toda a população.
Diferença entre estatística descritiva e estatística inferencial
As estatísticas descritivas fornecem um resumo conciso dos dados. Podes resumir os dados de forma numérica ou gráfica. Por exemplo, o gerente de um restaurante de fast food analisa o tempo de espera dos clientes à hora do almoço durante uma semana e resume os dados.
A estatística inferencial utiliza uma amostra aleatória de dados de uma população para descrever e fazer inferências sobre essa população. As estatísticas inferenciais são relevantes quando é difícil ou impossível examinar todos os membros de uma população inteira.
Por exemplo, não é prático medir o diâmetro de todos os pregos fabricados, mas é possível medir os diâmetros de uma amostra aleatória representativa de pregos e utilizar esta informação para tirar conclusões gerais sobre os diâmetros de todos os pregos fabricados..
Conclusão
A estatística descritiva é um ramo da estatística que se ocupa da descrição das características de dados conhecidos. As estatísticas descritivas fornecem resumos de dados populacionais ou dados de amostras. Para além da estatística descritiva, a estatística inferencial é outro ramo crucial da estatística que é utilizado para fazer inferências sobre dados populacionais.
Este tipo de estatística é utilizado para transformar informações quantitativas difíceis de compreender de um grande conjunto de dados em descrições curtas.
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