A Estatística é o estudo da coleta, análise, interpretação, apresentação, organização e utilização de dados. É uma disciplina interdisciplinar que utiliza métodos matemáticos, computacionais e teóricos para resolver problemas relacionados a decisões baseadas em dados. A estatística é amplamente aplicada em muitas áreas, incluindo ciências sociais, ciências da saúde, economia, ciências da computação, ciências biológicas, entre outras.
Se você deseja dominar os conceitos de estatística descritivas simples e saber como aplicá-los no dia a dia, esse blog pode te ajudar!
O que é estatística descritiva?
O objetivo principal da estatística é ajudar as pessoas a tomar decisões informadas a partir de dados, fornecendo métodos para estimar incertezas e avaliar riscos. Em outras palavras, é aquela estatística que está preocupada em sintetizar os dados de maneira direta, preocupando-se menos com variações e intervalos de confiança dos dados. Exemplos de medidas de tendência central incluem média, mediana e moda, enquanto as medidas de variabilidade incluem desvio padrão, variância, variáveis mínimas e máximas, curtose e assimetria.
Além disso, a Estatística também é usada para descrever e compreender padrões e tendências nos dados, bem como para testar hipóteses e fazer previsões.
Compreendendo a estatística descritiva
As estatísticas descritivas ajudam a descrever e compreender as características de um conjunto de dados específico, fornecendo breves resumos sobre a amostra e as medidas dos dados.
Os tipos mais reconhecidos de estatística descritiva são medidas de centro. Por exemplo, a média , a mediana e a moda , que são usadas em quase todos os níveis de matemática e estatística, são usadas para definir e descrever um conjunto de dados. A média, ou média, é calculada somando todos os números do conjunto de dados e depois dividindo pelo número de números do conjunto.
Por exemplo, a soma do seguinte conjunto de dados é 20: (2, 3, 4, 5, 6). A média é 4 (20/5).
A moda de um conjunto de dados é o valor que aparece com mais frequência, e a mediana é o valor situado no meio do conjunto de dados. É o número que separa os valores mais altos dos valores mais baixos dentro de um conjunto de dados. No entanto, existem tipos menos comuns de estatísticas descritivas que ainda são muito importantes.
Quais são os tipos de estatísticas?
Existem vários tipos de estatísticas, mas alguns dos principais incluem:
- Estatística descritiva: é o ramo da estatística que se concentra na coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados.
- Estatística inferencial: é o ramo da estatística que se concentra na generalização a partir de amostras para inferir informações sobre uma população.
- Probabilidade: é a área da estatística que se concentra em estudar as probabilidades de eventos aleatórios.
- Análise de variância: é uma técnica estatística que compara duas ou mais médias de grupos para determinar se há diferenças significativas entre elas.
- Regressão: é uma técnica estatística que permite prever uma variável dependente a partir de uma ou mais variáveis independentes.
- Correlação: é uma medida da relação linear entre duas variáveis quantitativas.
- Estatísticas de tendência central: incluem média, mediana e moda, e são usadas para descrever o comportamento central de um conjunto de dados.
- Estatísticas de dispersão: incluem variância e desvio padrão, e são usadas para descrever a variabilidade de um conjunto de dados.
Para que a estatística descritiva é usada?
Sumarizar dados
Resumir e descrever dados em um formato compreensível. Por exemplo, ela pode ser usada para calcular médias, medianas, modas, desvios padrão e outras medidas resumidas para um conjunto de dados.
Comparar grupos
Comparar características importantes de grupos diferentes. Por exemplo, ela pode ser usada para comparar a média de idade de homens e mulheres em uma população.
Visualizar dados
Criar gráficos e visualizações que ajudam a entender os dados. Por exemplo, ela pode ser usada para criar um histograma para mostrar a distribuição de uma variável em um conjunto de dados.
Identificar padrões
Identificar padrões nos dados. Por exemplo, ela pode ser usada para identificar outliers ou valores atípicos em um conjunto de dados.
O que são as medidas de centralidade na estatística descritiva?
As medidas de centralidade são os procedimentos gráficos apresentados até agora no blog. Sua função é basicamente ajudar a visualizar a forma da distribuição das medidas, como é o caso do histograma. O próximo passo na análise é quantificar alguns aspectos importantes da distribuição. Duas medidas são amplamente utilizadas: uma para localizar a posição central e outra para quantificar a variabilidade ou dispersão da distribuição. Medir posição central é um valor representativo da distribuição em torno do qual as outras medidas se distribuem.
Como fazer cálculos estatísticos rápidos?
Softwares de análise estatística calculam percentis e outras estatísticas descritivas utilizando diferentes métodos, os quais envolvem algum tipo de interpolação. Por isso, é possível encontrar discrepâncias entre os valores calculados por diferentes programas. Mas essas discrepâncias em geral não afetam a análise.
Como interpretar os resultados estatísticos e fazer conclusões a partir dos dados?
Verifique se os dados foram coletados e processados corretamente
Antes de começar a analisar os dados, é importante garantir que eles tenham sido coletados e processados corretamente. Isso inclui verificar se os dados estão completos, se há erros de digitação ou outras inconsistências, e se foram aplicados os procedimentos adequados para lidar com valores ausentes ou discrepantes.
Faça uma análise descritiva dos dados
Antes de fazer qualquer inferência, é importante ter uma compreensão geral dos dados. Isso pode incluir a construção de tabelas de frequência, gráficos, cálculo de medidas de tendência central (média, mediana, moda) e medidas de dispersão (desvio padrão, intervalos interquartis). A análise descritiva pode ajudar a identificar padrões, tendências e valores atípicos nos dados.
Determine a distribuição dos dados
A distribuição dos dados pode ajudar a determinar qual técnica estatística é mais apropriada para analisar os dados. Algumas técnicas estatísticas, como o “teste t” e a análise de variância, requerem uma distribuição normal dos dados.
Faça inferências estatísticas
Com base na distribuição dos dados, pode-se realizar uma variedade de testes estatísticos para fazer inferências sobre a população a partir da amostra. Isso pode incluir testes de hipóteses, intervalos de confiança e análises de regressão.
Faça conclusões a partir dos resultados
Finalmente, as conclusões devem ser baseadas nos resultados das análises estatísticas. É importante lembrar que as conclusões são baseadas em evidências e não são garantidas. Portanto, as conclusões devem ser interpretadas com cautela, levando em consideração a precisão dos dados, as limitações do estudo e outras fontes de incerteza.
Como usar a estatística para tomar decisões e resolver problemas de negócios?
Análise de dados
A estatística pode ajudar a analisar grandes conjuntos de dados para identificar tendências, padrões e insights que podem ajudar a tomar decisões informadas de negócios. A análise de dados pode ser usada em várias áreas, como marketing, vendas, finanças e operações.
Se você deseja ampliar sua atuação estratégica, por meio da criação de visualizações é necessário entender a fundo como implementar procedimentos de análise de dados. Para isso, conheça nosso curso Fundamentos da Ciência de Dados de forma gratuita.
Ferramentas de estatística descritiva como gráficos de barra, histogramas e gráficos de dispersão são vitais para visualizar a variação nos processos. Essas visualizações ajudam profissionais, como Green Belts por exemplo, a compreenderem rapidamente as características dos dados, facilitando a comunicação de problemas e insights para as equipes e stakeholders.
Previsão
A estatística pode ser usada para prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso pode ajudar a tomar decisões informadas sobre orçamento, investimentos, estratégia de marketing e muito mais.
Controle de qualidade
A estatística pode ser usada para monitorar a qualidade dos produtos ou serviços de uma empresa. Isso pode envolver a análise de dados de teste para identificar problemas de qualidade e implementar melhorias no processo.
Pesquisa de mercado
A estatística pode ser usada para coletar e analisar dados de pesquisa de mercado. Isso pode ajudar a entender as necessidades dos clientes, identificar oportunidades de mercado e avaliar a eficácia de campanhas de marketing.
Análise de risco
A estatística pode ser usada para avaliar o risco de uma decisão de negócios. Isso pode envolver a análise de dados financeiros, histórico de desempenho da empresa e outros fatores relevantes para avaliar o risco associado a uma determinada decisão.
Como evitar erros comuns na análise estatística?
Entender os dados
Antes de começar a análise, é importante ter uma compreensão clara dos dados que serão analisados, incluindo o tipo de dados, a escala de medida e quaisquer limitações ou tendências nos dados.
Selecionar a técnica de análise apropriada
É importante selecionar a técnica de análise apropriada com base no tipo de dados e na pergunta de pesquisa. Usar a técnica errada pode levar a resultados imprecisos ou inválidos.
Verificar a normalidade dos dados
Antes de realizar a análise, é importante verificar se os dados estão normalmente distribuídos. Isso pode ser feito por meio de gráficos e testes estatísticos, como o teste de normalidade de Shapiro-Wilk.
Verificar a independência dos dados
É importante verificar se os dados são independentes uns dos outros. Isso é especialmente importante em análises de regressão, onde a violação da independência pode levar a resultados incorretos.
Verificar a homogeneidade das variâncias
Em análises que envolvem comparações entre grupos, é importante verificar se as variâncias dos grupos são homogêneas. A violação da homogeneidade pode levar a resultados incorretos ou imprecisos.
Realizar uma análise adequada de outliers
Outliers são valores extremos que podem afetar a análise. É importante determinar se esses valores são erros ou se representam uma parte real dos dados. Em caso de outliers verdadeiros, pode ser necessário usar técnicas de análise robustas para minimizar seu efeito.
Verificar a significância estatística
É importante verificar se os resultados são estatisticamente significativos. Isso pode ser feito por meio de testes estatísticos apropriados e determinação do intervalo de confiança.
Interpretação cuidadosa dos resultados
É importante interpretar cuidadosamente os resultados, levando em consideração a significância estatística, o tamanho do efeito e outras considerações relevantes. A interpretação deve ser baseada em uma compreensão sólida dos métodos estatísticos usados.
Como a estatística pode ser usada para identificar tendências, prever resultados e fazer previsões?
Análise de séries temporais
A análise de séries temporais envolve a análise de dados que variam ao longo do tempo para identificar padrões e tendências. As técnicas de análise de séries temporais incluem a decomposição da série em seus componentes de tendência, sazonalidade e aleatoriedade, a fim de modelar e prever o comportamento futuro dos dados.
Modelos de regressão
A regressão é uma técnica estatística que relaciona uma variável de interesse com outras variáveis que podem influenciá-la. Os modelos de regressão podem ser usados para prever resultados futuros com base em variáveis independentes conhecidas. Por exemplo, um modelo de regressão pode ser usado para prever as vendas futuras de um produto com base no histórico de vendas, preço, publicidade e outros fatores que afetam as vendas.
Análise de tendências
A análise de tendências envolve a identificação de padrões e tendências em dados ao longo do tempo. As técnicas de análise de tendências incluem a análise de regressão, a análise de correlação e a análise de séries temporais. A análise de tendências pode ser usada para prever o comportamento futuro dos dados e fazer previsões.
Modelagem estatística
A modelagem estatística envolve a criação de modelos matemáticos para descrever e prever o comportamento dos dados. Esses modelos podem ser usados para prever o comportamento futuro dos dados com base em variáveis independentes conhecidas. A modelagem estatística é frequentemente usada em campos como finanças, marketing e ciência dos dados para prever tendências e fazer previsões.
