O que é Estatística Descritiva? Definição, Tipos Explicados

Estatísticas descritivas são características organizadas e resumidas do conjunto de dados. A coleta de observações de toda a população ou amostra é conhecida como conjunto de dados. O primeiro passo após a coleta de dados é descrever as respostas das características como a média de uma variável ou relação entre duas variáveis. Por exemplo, encontrar uma conexão entre idade e criatividade nos dá uma análise estatística.

O próximo passo é encontrar estatísticas inferenciais, que indicam se seus dados refutam ou confirmam a hipótese. Também nos ajuda a decidir se uma população generalizada o influencia. Atualmente, os pesquisadores dão muita importância à ciência de dados e big data, fazendo com que esses dados sejam processados ​​com o maior escrutínio. É aqui que entra a estatística descritiva.

Uma das etapas essenciais para analisar estatísticas descritivas é fornecer descrições, mostrar pontos de dados de forma construtiva e fornecer informações de dados perspicazes. Além disso, fornece uma conclusão da distribuição de dados, ajuda a detectar discrepâncias e permite identificar semelhanças entre as variáveis.

Tipos de Estatística Descritiva

• Distribuição de frequência

Uma distribuição de frequência mostra a contagem ou frequência dos diferentes resultados em uma amostra ou conjunto de dados. Ele é usado para dados qualitativos e quantitativos e normalmente é apresentado em formato de gráfico ou tabela. Cada entrada no gráfico ou tabela é acompanhada pela frequência ou contagem das ocorrências dos valores em um intervalo, intervalo ou grupo específico.

Para deixar claro, é um resumo ou apresentação de dados agrupados categorizados com base em classes exclusivas. Apresenta também o número de ocorrências em cada categoria respectiva. Assim, indica uma forma mais organizada e estruturada de apresentar os dados brutos.

Alguns dos exemplos de dados de distribuição de frequência são gráficos ou tabelas usados ​​na apresentação de frequência. Além disso, gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas e histogramas também são um indicador de distribuição de frequência.

• Tendencia central

A tendência central geralmente se refere ao resumo descritivo do conjunto de dados, usando um único valor que reflete o centro de distribuição dos dados. Assim, as medidas de tendência central são popularmente conhecidas como medidas de localização central. Os três aspectos centrais da tendência central são:

• • Quer dizer

A média é considerada a tendência central mais popular. É um valor médio ou mais comum do conjunto de dados. Para definir média, é a média matemática mais simples de dois ou mais números. A média é dada pelo conjunto de números nos dados, que podem ser calculados de mais de uma maneira. Existem dois tipos de média – média aritmética e média geométrica.

Por exemplo, para encontrar a média do seguinte conjunto de dados; 2,3,4,5,6. Então, a média desses dados é quatro simplesmente adicionando o conjunto de dados e dividindo-o pelo número de valores no conjunto de dados.

• • Mediana

A mediana é a pontuação média de qualquer conjunto de dados em ordem crescente ou decrescente. Assim, a lista de números é mais descritiva no conjunto de dados do que a média.

Por exemplo, no caso de um conjunto de dados ímpar que é {3, 13, 2, 34, 11, 26,47}, você precisa primeiro organizar os dados {2,3,11,13,26,34,47 }, aqui a mediana é 13 porque há números iguais em ambos os lados da série. Por outro lado, no caso de um conjunto de dados par que é {3, 13, 2, 34, 11, 17, 27, 47}, você precisa primeiro organizar os dados em uma ordem {2,3,11,13, 17,26,34,47}, aqui a Mediana seria a soma de dois dígitos que estão no meio da série dividida por 2. Portanto, a Mediana seria 13+17/2, que é igual a 15.

• • Modo

A moda refere-se ao valor de pontuação que é mais frequente nos dados. O conjunto de dados pode ter um modo, mais de um modo e nenhum modo.

Por exemplo, o conjunto de dados com números {3,5,6,6,6,8,9}, a moda seria 6, e caso o conjunto de dados não tenha os mesmos números, então esse dado é considerado sem moda .

• Variabilidade

A variabilidade é uma medida de estatísticas resumidas que reflete o grau de dispersão em uma amostra. Ele também mede a variabilidade que determina a distância entre os pontos de dados e o centro.

Espalhamento, dispersão e variabilidade referem-se à largura e ao intervalo de valores de distribuição em um dado. Desvio padrão, variação e intervalo são usados ​​para descrever diferentes aspectos e componentes do spread.

O intervalo no conjunto de valores representa o grau de dispersão ou uma distância ideal entre os valores mais baixos e mais altos em um dado. O desvio padrão é usado para estabelecer a variância média em um conjunto de dados. Ele também fornece uma visão sobre a diferença ou distância entre os valores no conjunto de dados. Ele também descreve o valor médio dos dados. Por fim, reflete o grau de spread.

Importância da Estatística Descritiva

• Dados vigilantes

Os dados coletados para estatística descritiva devem possuir um alto grau de objetividade. Portanto, é preciso estar mais atento, porque se as estatísticas mostrarem características diferentes dos dados extraídos e não corresponderem às tendências, de nada servirá.

• Abordagem mais ampla

A estatística descritiva é medida para ser mais vasta do que o método quantitativo. Destina-se a fornecer uma imagem mais ampla do fenômeno ou evento. Isso pode usar um único número de variáveis ​​ou qualquer número de variáveis ​​para fazer pesquisa.

• Relação Natural

Esses dados estatísticos são considerados um método melhor para coletar informações porque são naturais e exibem o mundo como ele existe. Ele pesquisa o comportamento real dos dados para garantir a precisão das tendências extraídas.

• Flexível

A estatística descritiva dá ao estudo uma nova maneira de aprender as coisas. Por exemplo, os pesquisadores podem usar um estudo de caso que seja tanto de correlação quanto qualitativo para descrever os fenômenos da estatística descritiva. Pode-se usar estudos de caso para descrever eventos, pessoas e instituições. Isso permitirá que os pesquisadores entendam os padrões e o comportamento dos dados.

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• Identificar variáveis ​​e hipóteses

A estatística descritiva é útil para identificar novas hipóteses e variáveis ​​que podem ser analisadas posteriormente por meio de estudos experimentais e inferenciais. Além disso, é muito útil, pois a margem de erro é relativamente pequena e as tendências são originadas diretamente das propriedades dos dados.

Concluir

A estatística descritiva é crucial para a visualização de dados, pois permite que especialistas em dados apresentem suas descobertas de forma significativa, para que as partes interessadas técnicas e não técnicas possam entendê-las. Ao resumir dados quantitativos complexos por meio de representações gráficas adequadas, a estatística descritiva simplifica o processo de interpretação de dados, tornando mais fácil para as empresas tomarem decisões baseadas em dados.

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