Tipos de dados

Dados são itens individuais de informação obtidos de uma população ou amostra. Os dados podem ser classificados como qualitativos (categóricos), quantitativos contínuos ou quantitativos discretos. Como não é prático medir toda a população em um estudo, os pesquisadores usam amostras para representar a população. Uma amostra aleatória é um grupo representativo da população escolhido por meio de um método que dá a cada indivíduo da população uma chance igual de ser incluído na amostra. Os métodos de amostragem aleatória incluem amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem por conglomerados e amostragem sistemática. A amostragem por conveniência é um método não aleatório de escolha de uma amostra que geralmente produz dados tendenciosos.

Uma vez que os dados são coletados, eles podem ser descritos e apresentados em muitos formatos diferentes. Por exemplo, suponha que uma pessoa esteja interessada em comprar uma casa em uma determinada área. Não tendo muitas informações sobre os preços das casas, o comprador pode pedir ao corretor de imóveis para fornecer uma amostra de um conjunto de dados de preços. Ler todos os preços na amostra pode ser um pouco complicado. Uma maneira melhor pode ser olhar para o preço médio e a variação nos preços. A mediana e a variação são apenas duas maneiras que podem ser usadas para descrever os dados. O agente também pode fornecer um gráfico dos dados, que pode ser uma maneira mais conveniente de entender os preços das casas.

A área de estatísticas que detalha as formas numéricas e gráficas de descrever e exibir os dados de amostra é chamada de "Estatística Descritiva". Um gráfico estatístico é uma ferramenta que ajuda a aprender sobre a forma ou distribuição de uma amostra ou população. Um gráfico pode ser uma forma mais eficaz de apresentar dados do que uma pilha de números porque é fácil observar agrupamentos de dados e identificar posições onde há apenas alguns valores de dados. Jornais e a Internet usam gráficos para mostrar tendências e permitir que os leitores comparem fatos e números rapidamente. Alguns tipos de gráficos usados ​​para resumir e organizar dados são o gráfico de pontos, o gráfico de barras, o histograma, o diagrama de ramo e folha, o polígono de frequência (um tipo de gráfico de linha quebrada), o gráfico de pizza e o gráfico de caixa.

Uma variável, geralmente indicada por letras maiúsculas como X e Y, é uma característica ou medida que pode ser determinada para cada membro de uma população. Os dados são os valores reais das variáveis. Podem ser números ou podem ser palavras. Datum é um valor único.

Os dados são classificados com base em se eles são mensuráveis ​​ou não. Dados categóricos não podem ser medidos; em vez disso, pode ser dividido em categorias. Por exemplo, se Y denota a afiliação partidária de uma pessoa, alguns exemplos de Y incluem Republicano, Democrata e Independente. Y são dados categóricos. Categorizar uma população com base na cor do cabelo, idade, sexo, grupo sanguíneo são exemplos de dados categóricos.

Em alguns casos, os dados categóricos podem ser ordenados de uma maneira específica e se enquadram na categoria ordinal. Considere a lista dos cinco principais parques nacionais dos Estados Unidos. Os cinco principais parques nacionais podem ser classificados de um a cinco, mas as diferenças entre os dados não são mensuráveis. Outro exemplo é uma pesquisa de cruzeiro em que as respostas às perguntas sobre o cruzeiro são "excelente", "bom", "satisfatório" e "insatisfatório". Essas respostas são ordenadas da resposta mais desejada para a menos desejada. No entanto, as diferenças entre os dois dados não podem ser medidas.

A maneira como um conjunto de dados é medido é chamada de nível de medição. Os procedimentos estatísticos corretos dependem de um pesquisador estar familiarizado com os níveis de medição. Para análise, os dados são classificados em quatro níveis de medição — nominal, ordinal, intervalo e razão.

Os dados medidos usando uma escala ordinal são semelhantes aos dados da escala nominal, mas há uma grande diferença. Os dados da escala ordinal podem ser ordenados. Um exemplo de dados de escala ordinal é uma lista dos cinco principais parques nacionais dos Estados Unidos. Esses parques podem ser classificados de um a cinco com base no tamanho e na biodiversidade, mas as diferenças entre essas classificações não podem ser medidas. Outro exemplo de dados de escala ordinal é uma pesquisa de cruzeiro em que as respostas às perguntas sobre o cruzeiro são “excelente”, “bom”, “satisfatório” e “insatisfatório”. Essas respostas podem ser organizadas desde a resposta mais desejada até a menos desejada. No entanto, não é possível medir as diferenças entre quaisquer dois dados. Os dados de escala ordinal não podem ser usados em cálculos como os dados de escala nominal.

A maneira como um conjunto de dados é medido é chamada de nível de medição. Os procedimentos estatísticos corretos dependem de um pesquisador estar familiarizado com os níveis de medição. Nem toda operação estatística pode ser usada com todo conjunto de dados. Para análise, os dados são classificados em quatro níveis de medição — nominal, ordinal, intervalo e razão.

Os dados que não podem ser medidos, mas podem ser agrupados em categorias, enquadram-se no nível nominal de medição. Os dados medidos usando uma escala nominal são qualitativos (categóricos). Categorias, cores, nomes, rótulos, comidas favoritas e respostas “sim” ou “não” são exemplos de dados de nível nominal. Por exemplo, pode-se agrupar restaurantes com base no fato de servirem dietas vegetarianas, não vegetarianas ou veganas. Mas não dá para medir o quanto a alimentação de cada restaurante é mais saudável ou o quanto ela é mais vegetariana do que outros restaurantes.

Como os dados numéricos são classificados? Dados que são contáveis ​​ou mensuráveis ​​em unidades específicas são chamados dados numéricos ou quantitativos. Dados quantitativos são sempre números. Os dados quantitativos são o resultado da contagem ou medição dos atributos de uma população. Quantidade de dinheiro, pulsação, peso, número de pessoas que vivem em uma cidade e número de estudantes que optam por estatísticas são exemplos de dados quantitativos.

Os dados quantitativos podem ser discretos ou contínuos. Todos os dados quantitativos que assumem apenas valores numéricos específicos são chamados de dados discretos. Por exemplo, o número de telefonemas recebidos em cada dia da semana pode ser zero, um, dois ou três, um número inteiro.

Os dados que incluem frações, decimais ou números irracionais são chamados de dados quantitativos contínuos. Dados contínuos geralmente são resultados de medições como comprimento, peso ou tempo. Por exemplo, as chamadas telefônicas feitas em um dia podem ter qualquer valor numérico, como 2,4 minutos, 7,5 minutos ou 11,0 minutos. O número de livros que os alunos carregam nas mochilas é um exemplo de dado discreto, enquanto o peso das mochilas carregadas pelos alunos é um exemplo de dado contínuo.

A coleta de dados é um método sistemático de obter, observar, medir e analisar informações precisas. Um estudo experimental é um método padrão de coleta de dados que envolve a manipulação das amostras pela aplicação de alguma forma de tratamento antes da coleta de dados. Refere-se à manipulação de uma variável para determinar suas mudanças em outra variável. A amostra submetida ao tratamento é conhecida como “unidades experimentais”.

Um exemplo do método experimental é um ensaio clínico público de um medicamento. Por exemplo, para testar a eficácia de um novo medicamento eficaz no tratamento da pressão arterial, é preciso realizar uma coleta de dados experimental. A nova droga é administrada a um pequeno número de voluntários selecionados aleatoriamente que sofrem de pressão alta crônica. Um grupo de indivíduos é tratado com doses específicas de drogas ou métodos de tratamento, e um grupo de controle pode receber um placebo. Os sujeitos são monitorados por algumas semanas. Os sintomas do tratamento da doença e os efeitos posteriores da droga são observados e os dados são coletados. Como esse processo envolve a modificação dos sujeitos, ele é classificado sob o método experimental.

Outro exemplo é estudar o efeito de um determinado fertilizante no crescimento da planta. Para isso, algumas plantas são retiradas e submetidas a tratamento com o novo adubo. O crescimento das plantas é monitorado diariamente por algumas semanas, e os dados são coletados.