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Por que as estatísticas descritivas são tão importantes para a análise de dados? Descubra os segredos por trás disso!
Na era atual orientada por dados, a análise de dados tornou-se uma pedra angular importante da tomada de decisões em todas as esferas da vida. No entanto, o primeiro passo para compreender e utilizar os dados é dominar a estatística descritiva. Esta ferramenta estatística não só nos ajuda a compreender rapidamente as características básicas dos dados, mas também abre caminho para uma maior exploração e análise dos dados.
Estatísticas descritivas são estatísticas resumidas que descrevem ou resumem quantitativamente características extraídas de um conjunto de informações.
Por meio de estatísticas descritivas, podemos resumir com eficácia os dados da amostra de forma qualitativa ou visual. Esses resumos geralmente fornecem informações úteis sem exigir fórmulas matemáticas complexas ou cálculos de probabilidade. A sua aplicação não se limita à investigação académica, mas também desempenha um papel importante no domínio comercial, auxiliando os decisores a fazerem escolhas informadas em resposta às tendências do mercado.
Conceitos básicos de estatística descritiva
A ênfase da estatística descritiva está na descrição de uma amostra, em vez de em fazer inferências sobre a população como um todo. Ao contrário da estatística inferencial, a estatística descritiva concentra-se mais em resumir e apresentar dados. Em aplicações práticas, a estatística descritiva costuma apresentar alguns indicadores-chave, como:
- Tendência central: média, mediana e moda.
- Variabilidade ou dispersão: desvio padrão, amplitude, valores mínimos e máximos.
- A forma dos dados: assimetria e curtose.
As estatísticas descritivas são uma ferramenta indispensável tanto na literatura que relata experiências humanas como no desenvolvimento empresarial.
Aplicação em análise de dados
As estatísticas descritivas fornecem um resumo simples das informações fornecidas pela amostra e pelas observações feitas. Em muitos casos, estes resumos são suficientes para uma investigação específica, sem a necessidade de análises inferenciais adicionais. Por exemplo, a porcentagem de arremessos de campo de um jogador de basquete é uma estatística resumida usada para descrever o desempenho do jogador.
Ao calcular a proporção de acertos em relação ao total de arremessos, os espectadores podem entender rapidamente o desempenho de arremessos de um jogador. Da mesma forma, o desempenho acadêmico médio dos alunos também é uma estatística descritiva que pode refletir de forma breve e abrangente o seu desempenho acadêmico.
No mundo dos negócios, as estatísticas descritivas fornecem resumos úteis de vários tipos de dados para ajudar os investidores a tomar melhores decisões de investimento.
Análise univariada e multivariada
A análise univariada concentra-se principalmente na descrição da distribuição de uma única variável, incluindo tendência central e dispersão. A análise multivariada envolve a descrição do relacionamento entre múltiplas variáveis. Nesta parte, ferramentas de estatística descritiva também podem ser usadas para visualização de dados e análise de tabela cruzada.
Por exemplo, ao realizar análises de correlação em duas variáveis, a estatística descritiva pode fornecer descrições de gráficos de dispersão e distribuições condicionais para mostrar a inter-relação entre as variáveis. Esta não é apenas uma descrição simples, mas também pode revelar as correlações complexas por trás dela, ajudando os analistas de dados a compreender o fenómeno de forma mais abrangente.
Importância na prática
O uso de estatísticas descritivas tem uma longa história, evoluindo desde a preparação das primeiras tabelas de dados económicos até à série actual de técnicas estatísticas abrangentes. Ele não apenas lançou as bases para a análise de dados, mas também formou uma técnica exploratória de análise de dados orientada a problemas, um exemplo disso é o box plot.
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais empresas estão começando a prestar atenção à análise de dados e a usar estatísticas descritivas como ponto de partida para a interpretação dos dados. Estas empresas entendem que os principais insights de negócios podem ser obtidos através de um resumo simples e claro dos dados, melhorando assim a qualidade da tomada de decisões.
As estatísticas descritivas estão presentes em cada etapa quando perguntamos quais fatores levam ao sucesso do negócio. Mas será suficiente apoiar todas as decisões difíceis ou ter em conta as influências externas nos resultados?
