{"id":931879,"date":"2023-04-08T06:00:00","date_gmt":"2023-04-08T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/desvio-medio-o-que-e-formula-e-como-o-calculas\/"},"modified":"2024-07-03T11:00:40","modified_gmt":"2024-07-03T18:00:40","slug":"desvio-medio-o-que-e-formula-e-como-o-calculas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt\/desvio-medio-o-que-e-formula-e-como-o-calculas\/","title":{"rendered":"Desvio m\u00e9dio: o que \u00e9, f\u00f3rmula e como o calculas?"},"content":{"rendered":"\n

Em estat\u00edstica, o desvio m\u00e9dio<\/strong> \u00e9 uma medida importante de dispers\u00e3o que nos permite compreender em que medida os dados variam em rela\u00e7\u00e3o a um conjunto m\u00e9dio. <\/p>\n\n\n\n

A deviance \u00e9 uma ferramenta fundamental para analisar e compreender conjuntos de dados em v\u00e1rias disciplinas, como a economia, a psicologia, a medicina e muitas outras.<\/p>\n\n\n\n

Compreender como o calcular e utilizar \u00e9 crucial para fazer declara\u00e7\u00f5es exactas e tomar decis\u00f5es baseadas em dados. Neste artigo, vamos explicar o que \u00e9, como \u00e9 calculado e porque \u00e9 importante na an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n

Qual \u00e9 o desvio m\u00e9dio?<\/h2>\n\n\n\n

O desvio m\u00e9dio \u00e9 uma medida utilizada para compreender at\u00e9 que ponto os dados se desviam de um conjunto m\u00e9dio. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9 uma medida que nos ajuda a compreender em que medida os dados variam em rela\u00e7\u00e3o a um conjunto m\u00e9dio. Se o desvio for grande, significa que os dados est\u00e3o muito dispersos ou s\u00e3o variados, enquanto que se for pequeno, significa que os dados est\u00e3o muito pr\u00f3ximos uns dos outros.<\/p>\n\n\n\n

Utiliza o desvio m\u00e9dio<\/h2>\n\n\n\n

Eis alguns casos em que este desvio pode ser muito \u00fatil:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Compara\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: Se tiveres dois conjuntos de dados com m\u00e9dias diferentes, a vari\u00e2ncia pode ajudar-te a determinar qual dos dois conjuntos tem dados mais esparsos ou vari\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n
  2. Avalia\u00e7\u00e3o de resultados<\/strong>: Se estiveres a realizar uma experi\u00eancia ou um teste e tiveres um conjunto de resultados, o desvio pode ajudar-te a determinar a exatid\u00e3o dos teus resultados. Um desvio elevado indica que os resultados podem ser menos exactos.<\/li>\n\n\n\n
  3. Controlo de qualidade<\/strong>: No controlo de qualidade dos produtos, o desvio m\u00e9dio \u00e9 frequentemente utilizado para avaliar a variabilidade do produto. Um desvio elevado pode indicar problemas na produ\u00e7\u00e3o ou na qualidade do produto.<\/li>\n\n\n\n
  4. An\u00e1lise de risco<\/strong>: Na an\u00e1lise de risco financeiro, o desvio m\u00e9dio \u00e9 frequentemente utilizado para avaliar a volatilidade de um ativo financeiro. Quanto maior for o desvio, maior ser\u00e1 o risco associado ao ativo financeiro.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Em geral, o desvio m\u00e9dio \u00e9 uma medida \u00fatil para compreender a variabilidade dos dados num conjunto e pode ser utilizado em muitas situa\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n\n\n\n

    F\u00f3rmula para calcular o desvio m\u00e9dio <\/h2>\n\n\n\n

    A f\u00f3rmula simples para o calcular \u00e9 a seguinte:<\/p>\n\n\n\n

    Desvio m\u00e9dio = \u03a3 | Xi – X | \/ N<\/p>\n\n\n\n

    Onde:<\/p>\n\n\n\n

    \u03a3 = Soma dos termos<\/p>\n\n\n\n

    | Xi – X | = Valor absoluto da diferen\u00e7a entre cada ponto de dados e a m\u00e9dia<\/p>\n\n\n\n

    X = M\u00e9dia do conjunto de dados<\/p>\n\n\n\n

    N = N\u00famero de dados no conjunto<\/p>\n\n\n\n

    Em termos simples, para calcular a vari\u00e2ncia, as diferen\u00e7as absolutas entre cada valor no conjunto de dados e a sua m\u00e9dia s\u00e3o somadas e o resultado \u00e9 dividido pelo n\u00famero total de dados. Esta f\u00f3rmula d\u00e1-te uma medida da dispers\u00e3o m\u00e9dia dos dados do conjunto em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 sua m\u00e9dia.<\/p>\n\n\n

    \n
    \"F\u00f3rmula<\/figure><\/div>\n\n\n

    Exemplo de desvio m\u00e9dio<\/h2>\n\n\n\n

    Segue-se um exemplo simples de como calcular o desvio m\u00e9dio:<\/p>\n\n\n\n

    Sup\u00f5e que temos o seguinte conjunto de dados: 2, 4, 6, 8, 10.<\/p>\n\n\n\n

    Para a calcular, primeiro tens de calcular a m\u00e9dia dos dados:<\/p>\n\n\n\n

    X = (2 + 4 + 6 + 8 + 10) \/ 5 = 6<\/p>\n\n\n\n

    Agora, podemos calcular o desvio utilizando a f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n\n

    Desvio m\u00e9dio = \u03a3 | Xi – X | \/ N<\/p>\n\n\n\n

    DM = (|2 – 6| + |4 – 6| + |6 – 6| + |8 – 6| + |10 – 6|) \/ 5<\/p>\n\n\n\n

    DM = (4 + 2 + 0 + 2 + 2 + 4) \/ 5<\/p>\n\n\n\n

    DM = 2,4<\/p>\n\n\n\n

    Por conseguinte, o desvio deste conjunto de dados \u00e9 de 2,4. Isto significa que, em m\u00e9dia, os valores do conjunto diferem em 2,4 unidades da sua m\u00e9dia.
    <\/p>\n\n\n\n

    Diferen\u00e7a entre o desvio m\u00e9dio e o desvio padr\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

    Tanto a m\u00e9dia como o desvio padr\u00e3o<\/a> s\u00e3o medidas de dispers\u00e3o utilizadas para avaliar a variabilidade dos dados num conjunto. No entanto, existem algumas diferen\u00e7as fundamentais entre eles:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. F\u00f3rmula de c\u00e1lculo<\/strong>: A m\u00e9dia \u00e9 calculada tomando a m\u00e9dia aritm\u00e9tica das diferen\u00e7as absolutas entre cada valor e a m\u00e9dia do conjunto. Por outro lado, o desvio padr\u00e3o \u00e9 calculado tomando a raiz quadrada da vari\u00e2ncia<\/a>.<\/li>\n\n\n\n
    2. Sensibilidade a<\/strong> valores an\u00f3malos: A m\u00e9dia \u00e9 mais sens\u00edvel a valores extremos ou outliers no conjunto de dados, uma vez que \u00e9 calculada utilizando as diferen\u00e7as absolutas entre cada valor e a m\u00e9dia. Por outro lado, o desvio-padr\u00e3o \u00e9 menos sens\u00edvel aos valores at\u00edpicos, uma vez que se baseia nos quadrados m\u00e9dios das diferen\u00e7as, o que diminui o efeito dos valores at\u00edpicos.<\/li>\n\n\n\n
    3. Interpreta\u00e7\u00e3o<\/strong>: A m\u00e9dia \u00e9 interpretada como a medida m\u00e9dia da dist\u00e2ncia dos valores no conjunto de dados em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 m\u00e9dia. Por outro lado, o desvio-padr\u00e3o \u00e9 interpretado como a medida m\u00e9dia da dist\u00e2ncia entre os valores do conjunto de dados e a m\u00e9dia, em termos do seu desvio-padr\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Em suma, ambas s\u00e3o medidas de dispers\u00e3o que s\u00e3o utilizadas para avaliar a variabilidade dos dados num conjunto. O desvio m\u00e9dio \u00e9 mais sens\u00edvel a valores extremos, enquanto o desvio padr\u00e3o \u00e9 menos sens\u00edvel e fornece uma interpreta\u00e7\u00e3o mais clara em termos do seu desvio padr\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

      Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

      Em conclus\u00e3o, o desvio m\u00e9dio \u00e9 uma medida crucial de dispers\u00e3o na an\u00e1lise de dados que nos permite compreender em que medida os dados variam em rela\u00e7\u00e3o a um conjunto m\u00e9dio. <\/p>\n\n\n\n

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