LADA - Aula 2

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Levantamento e 
Análise de Dados 
Ambientais
Aula 2. Exploração de 
dados brutos e 
apresentação de 
resultados
Professora Fernanda A. Casares
Email: fcasares00@hotmail.com 
UERJ – ZO | 2023.1
Tópicos de Hoje
Exploração de dados brutos e apresentação de resultados: gráficos e 
tabelas (tipos, formatos, descrição e interpretação). 
Prática: Organização de planilhas excel. Elaboração de gráficos e 
tabelas usando excel e word. Identificação e interpretação de 
resultados apresentados em artigos selecionados.
Depois da fase de 
levantamento de dados:
Organização e 
Análise de dados
• Estatística descritiva: análise 
exploratória – inserção e 
organização dos dados em planilhas 
(excel), cálculo de descritores e 
elaboração de gráficos e tabelas 
descritivos
• Teste de Hipóteses
Inserção dos dados em planilhas
• Planilhas mais simples ou complexas 
dependendo do tipo de estudo e do tipo de 
dado coletado
• Forma de organizar depende do tipo de pacote 
estatístico
• Exemplo do ouriço e algas filamentosas
✓Variável resposta: quantitativa contínua
✓Variável preditora (fator): categórica com 2 
níveis
Ouriço
% cobertura 
de algas
Com 10
Com 5
Com 7.5
Com 6
Com 5
Sem 75
Sem 84
Sem 90
Sem 71
Sem 80
Outra forma de organizar
Ouriço
UE Com Sem
1 10 75
2 5 84
3 7.5 90
4 6 71
5 5 80
UE Ouriço
% 
cobertura 
de algas
1 Com 10
2 Com 5
3 Com 7.5
4 Com 6
5 Com 5
6 Sem 75
7 Sem 84
8 Sem 90
9 Sem 71
10 Sem 80
Porcentagem de cobertura de 
algas em função da presença ou 
ausência de ouriços
UE = Unidade Experimental
Inserção dos dados em planilhas
• Estudo para avaliar fatores associados à mortalidade de bebês neonatos
Ind Ig_parto crib Fio2_max Peso nasc óbito
1 232 2 NA 1185 Não
3 235 NA NA 1500 Não
4 200 1 NA 1100 Não
5 218 NA 21 1315 Não
6 248 NA 21 1390 Não
7 205 10 100 980 Não
9 219 NA 30 1060 Não
10 221 1 60 1095 Sim
11 186 16 100 500 Sim
12 211 1 60 1255 Sim
Variável 
resposta: 
categórica 
binária 
Variáveis 
preditoras: 
quantitativas
Variáveis: idade gestacional, crib (Clinical Risk Index for Babies), fração inspirada de O2 máxima (fiO2_maximo), peso ao nascimento e óbito de 10 recém-nascidos tratados em uma UTI neonatal
Estatística descritiva
Categórica (ou 
qualitativa)
VARIÁVEL RESPOSTA
Numérica (ou 
quantitativa)
Medidas de 
ocorrência:
- FREQUÊNCIA OU 
PORCENTAGEM
• Prevalência
• Incidência
• Odds (razão de 
chances)
Medidas de 
tendência central:
- MODA
- MÉDIA
- MEDIANA
Medidas de 
dispersão:
- AMPLITUDE
- VARIÂNCIA
- DESVIO PADRÃO
- ERRO PADRÃO
Para variáveis categóricas
• Cálculo de frequências (absoluta e relativa)
• 𝐹𝑎𝑏𝑠 = número de vezes que a resposta
ocorreu
• 𝐹𝑟𝑒𝑙 = 
𝐹
𝑎𝑏𝑠
𝑛
• Exemplo: Teste de covid-19 
(positivo/negativo)
Em 100 pessoas, 20 testaram positivo : 20/100 
= 0,20 ou 20%
Covid-19 Fabs Frel
Positivo 20 20/100 = 20%
Negativo 80 80/100 = 80%
Total 100
Paciente Covid-19
1 Positivo
2 Negativo
3 Negativo
4 Negativo
5 Positivo
6 Negativo
7 Negativo
... ...
Para variáveis quantitativas
Distribuição de frequências
Paciente Idade
1 23
5 33
7 36
10 18
22 54
25 29
26 66
... ...
Distribuição etária dos pacientes que testaram positivo para Covid-19 em 
um determinado hospital
Idade Frequência
< 7 0,5 %
7-12 2 %
13-18 5%
19-30 40 %
... ...
Cálculo de 
frequências 
por 
intervalos de 
idades
Para variáveis quantitativas
Medidas de tendência central
• As medidas de tendência central são aquelas que buscam 
refletir o ponto de equilíbrio dos dados:
▪Média
▪Mediana
▪Moda
Média
• Média populacional: 𝜇
• Média amostral: 𝓍
• Fórmula da média amostral (aritmética): 𝑥 = 
σ𝑖=1
𝑛 𝑥
𝑖
𝑛
* A média é muito sensível a valores extremos
Exemplo média
10, 9, 8, 12, 11, 7, 10, 8.5, 9.5, 6, 14, 13, 11, 12 e 9
1) Conjunto de dados: 
Média = 150/15 = 10
100, 9, 8, 12, 11, 7, 10, 8.5, 9.5, 6, 14, 13, 11, 12 e 9
2) Conjunto de dados: 
Média = 240/15 = 16
Mediana
• A mediana é definida como o valor tal que 50% dos valores da 
variável estão acima da mediana e 50% estão abaixo. A obtenção da 
mediana é feita ordenando-se os dados e escolhendo-se o valor do 
meio. 
• No caso de o número N de dados ser par, computamos a média dos 
dois valores “centrais” (com 10 valores, a mediana será a média do 
5o e 6o valor).
* A mediana não é sensível a valores extremos
Exemplo mediana
Moda
• A moda é a medida de maior frequência em um conjunto de dados. 
• Os passos para se obter a moda são:
1) encontrar todos os valores distintos da variável;
2) obter a frequência de cada valor distinto;
3) selecionar o valor (ou valores) com a maior frequência para obter a 
moda.
Exemplo: Idade de participantes de uma turma de natação para crianças pequenas 
(pais e filhos) 
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 31, 31, 32, 32, 32, 32, 33, 33, 33
Resposta: 2 modas - 2 e 32
Influência da 
dispersão dos dados
• 3 distribuições com médias, modas e 
medianas iguais e diferentes amplitudes 
de dispersão
Cálculo de medidas de 
dispersão
• Amplitude: valor menor e valor 
maior
• Amplitude interquartil : percentil 
25 e 75
Amplitude
Amplitude 
interquartil
Cálculo de medidas de dispersão
• Variância populacional: 𝜎2
• Variância amostral: 𝑠2= 
σ𝑖=1
𝑛 𝑥𝑖−𝑥
2
𝑛−1
• Desvio padrão populacional: 𝜎
• Desvio padrão amostral: s = 
σ𝑖=1
𝑛 𝑥𝑖−𝑥
2
𝑛−1
Tipos de 
gráficos –
Colunas ou 
Barras
- Variável dependente: quantitativa 
- Variável independente (preditora, fator): categórica
Tipos de 
gráficos –
Colunas ou 
Barras
Tipos de 
gráficos –
Colunas ou 
Barras
0 20 40 60 80 100
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2000
2016
2
-3
m
1
-2
m
0
-1
m
2
-3
m
1
-2
m
0
-1
m
2
-3
m
1
-2
m
2
-3
m
1
-2
m
2
-3
m
1
-2
m
0
-1
m
2
-3
m
1
-2
m
2
-3
m
1
-2
m
0
-1
m
1
-2
m
0
-1
m
1
-2
m
0
-1
m
1
-2
m
0
-1
m
C
A
JF
I
TL
JF
A
Z
O
R
TC
O
L
IC
TR
Cover (%)
R
ee
f 
/ 
D
ep
th
 /
 Y
ea
r
Tipos de 
gráficos –
Boxplots
• Variável dependente: quantitativa 
• Variável independente (preditora, fator): categórica
Valores 
discrepantes
(outliers)
Tipos de 
gráficos –
Box plots
Tipos de 
gráficos –
Violinplots
Tipos de 
gráficos –
Dispersão
Fig 5. Multilevel evolution of plasticity in response to environmental predictability.
The degree of plasticity of populations, as measured by the Euclidean distance between low and high salinities for 
(A) DNA methylation patterns at CpG context, (B) gene expression levels, and (C) cell morphology, is plotted 
against the predictability ρ2 of the environmental fluctuations that these populations have experienced during 
experimental evolution. The dashed line is the regression slope, and the gray area represents the 95% confidence 
interval of the linear regression.
* Podem ter uma reta ou uma curva associada
Tipos de 
gráficos –
Linhas
* Dados seguem uma sequência
Tipos de 
gráficos –
Histogramas
- Distribuição de frequência de uma variável quantitativa 
em intervalos determinados
Tipos de 
gráficos -
Histogramas
Tipos de gráficos - Pizzas
- Frequências relativas de classes de uma variável discreta
Tipos de 
gráficos -
Pizzas
Tipos de 
gráficos -
representações 
de dados 
multivariados
PRÁTICA
1- Dados ouriços e algas
• Ver organização da planilha (2 formas)
• Calcular média e desvio padrão para cada nível do fator (com e sem 
ouriço) a mão e depois comparar com a fórmula no excel.
• Fazer gráfico no excel:
a) Caixa (boxplot)
b) Barras (com média e desvio padrão)
• Fazer gráfico no Past
• Observar resultados
• Organizar a planilha
• Fazer gráfico no excel: dispersão
• Fazer gráfico no Past
• Observar resultados
2- Dados tamanho e biomassa de uma 
espécie de peixe de água doce
• Fazer histogramaspara distância de dispersão para cada espécie de 
planta
• Observar resultados
3- Dados distância de dispersão de sementes para 
duas espécies com diferentes dispersores
4 – Dados de densidade populacional de 2 
espécies de insetos ao longo do tempo
• Organizar dados
• Fazer um gráfico de linhas com as 2 espécies representadas
• Observar resultados
	Slide 1
	Slide 2: Tópicos de Hoje
	Slide 3
	Slide 4: Inserção dos dados em planilhas
	Slide 5: Outra forma de organizar
	Slide 6: Inserção dos dados em planilhas
	Slide 7: Estatística descritiva
	Slide 8: Para variáveis categóricas
	Slide 9: Para variáveis quantitativas Distribuição de frequências
	Slide 10: Para variáveis quantitativas Medidas de tendência central
	Slide 11: Média
	Slide 12: Exemplo média
	Slide 13: Mediana
	Slide 14: Exemplo mediana
	Slide 15: Moda
	Slide 16: Influência da dispersão dos dados
	Slide 17: Cálculo de medidas de dispersão
	Slide 18: Cálculo de medidas de dispersão
	Slide 19: Tipos de gráficos – Colunas ou Barras
	Slide 20: Tipos de gráficos – Colunas ou Barras
	Slide 21: Tipos de gráficos – Colunas ou Barras
	Slide 22: Tipos de gráficos – Boxplots
	Slide 23: Tipos de gráficos – Box plots
	Slide 24: Tipos de gráficos – Violinplots
	Slide 25: Tipos de gráficos – Dispersão
	Slide 26: Tipos de gráficos – Linhas
	Slide 27: Tipos de gráficos – Histogramas
	Slide 28: Tipos de gráficos - Histogramas
	Slide 29: Tipos de gráficos - Pizzas
	Slide 30: Tipos de gráficos - Pizzas
	Slide 31: Tipos de gráficos - representações de dados multivariados
	Slide 32: PRÁTICA
	Slide 33: 1- Dados ouriços e algas
	Slide 34: 2- Dados tamanho e biomassa de uma espécie de peixe de água doce
	Slide 35: 3- Dados distância de dispersão de sementes para duas espécies com diferentes dispersores
	Slide 36: 4 – Dados de densidade populacional de 2 espécies de insetos ao longo do tempo