Unidade 4- seção 2 não pode faltar

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NÃO PODE FALTAR
QUAIS FATORES PODEM INTERFERIR EM UMA ANÁLISE
Amanda Soares de Melo
PRATICAR PARA APRENDER
Caro estudante,
Você já deve ter notado que muitas vezes tratamos dados como sinônimo de
informação e informação como sinônimo de conhecimento, mas essas são
associações enganosas. Os dados necessitam da interpretação e, portanto, da
informação para que tenham signi�cado. A informação, por sua vez, é construída
por um arranjo de dados visando um objetivo especí�co. Não há realmente
informação desinteressada, desconectada de um sujeito que realiza a organização
dos dados. Por essa razão, como os dados precisam ser interpretados e
analisados, é bem possível – na verdade, muito provável – que sejam interpretados
incorretamente, em algum momento.
No desenvolvimento de uma pesquisa cientí�ca, é crucial que o pesquisador tenha
noção de seus próprios vieses cognitivos a �m de minimizar a interpretação
incorreta dos dados. Muitas vezes, nós �camos cegos dos nossos próprios vieses e
apenas um observador externo consegue nos indicar esses problemas. Nesta
seção, convido você a compreender a dimensão de responsabilidade e cuidado
exigidas no tratamento de qualquer tipo de dados. Reconhecer o papel do sujeito
na interpretação e no tratamento de dados é fundamental ao desenvolvimento de
um pensamento mais criterioso na busca pela informação e pelo conhecimento.
Uma indústria automobilística está preocupada com os defeitos que um de seus
produtos vem apresentando. A �m de sanar o problema na escala de produção, a
empresa contrata você, pesquisador da área, para a composição de um
Fonte: Shutterstock.
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levantamento detalhado da produção desse item. Ao iniciar a investigação, você
elabora uma tabela com os tipos de problemas encontrados e a frequência com
que eles têm ocorrido após cada item produzido ser analisado.
Tabela | Problemas e frequência na produção
Problemas  Frequência Problemas  Frequência
A   10
B 15
C 25
A. Defeito na tampa plástica.
B. Defeito na placa de processamento.
C. Soldas soltas.
Considerando o contexto apresentado, indique se os dados apresentados com a
variável “Problemas” são nominais, ordinais, contínuos ou discretos. Além disso,
justi�que sua resposta.
Os números não falam por si próprios. Nós falamos por eles. Nós os imbuímos de
signi�cado. – Nate Silver. 
CONCEITO-CHAVE
INFORMAÇÕES, DADOS E CONHECIMENTO
Nos dias atuais, temos um grande volume de informação disponível a nós apenas
por um clique. Antigamente, reis e rainhas eram privilegiados por possuírem uma,
duas ou três centenas de livros. Atualmente, qualquer pessoa pode ter facilmente
essa quantidade de livros, principalmente em formatos digitais. Com tanta
informação disponível, é comum nós assimilarmos inteligência com quantidade de
informação, mas essa conexão pode ser bastante enganosa.
Tratar a informação e o conhecimento como sinônimos é uma crença bastante
comum nos nossos tempos. Nós lidamos com dados, informações e conhecimento
diariamente, todavia muitas vezes os tomamos como sinônimos e cabe saber
diferenciá-los.
Dados podem ser de�nidos como a matéria-prima da informação, eles
representam signi�cados que isoladamente não transmite nenhuma mensagem ou
conhecimento. Em uma pesquisa de opinião sobre a qualidade de um produto, por
exemplo, a coleta da opinião de cada pessoa só poderá produzir alguma
informação signi�cativa sobre a satisfação com o produto depois de ser tratada e
agregada às demais.
As informações, por sua vez, são os dados tratados. A informação é resultado do
processamento dos dados coletados que interessam ao pesquisador. Como elas
possuem signi�cado, auxiliam no processo de tomadas de decisão.
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No exemplo anterior, a informação expressaria os níveis de satisfação das pessoas
entrevistadas com o produto, revelando se a imagem que elas possuem é positiva
ou negativa. Frequentemente, se utiliza ferramentas estatísticas como indicadores
para tratar os dados e obter alguma informação que antes não poderia ser vista.
O conhecimento está além da informação porque tem tanto signi�cado como
aplicação. O conhecimento envolve nossa faculdade de abstração, em que se é
capaz de produzir novas ideias a partir das informações que temos em dado
momento. Ele exige que um sujeito seja capaz de processar as informações
identi�cando o que ali é importante e as direcione para algum �m. Nesse sentido,
a informação é como se fosse a matéria-prima do conhecimento.
ASSIMILE
Os dados são observações simples sobre do mundo, facilmente
estruturados e que podem ser obtidos por meio de maquinários. São
quanti�cáveis e transferíveis.
As informações são dados tratados em termos de relevância e propósito.
Necessariamente, exige a intervenção humana, pois também exige um
consenso acerca de seu signi�cado.
O conhecimento é a informação tratada em termos de re�exão, síntese e
contexto. Sua estruturação é difícil, também não é fácil de ser construído
por máquinas e frequentemente é difícil de ser transferível.
Há ainda uma quarta diferenciação possível: a diferença entre sabedoria e
conhecimento. Segundo Acko� (1999), sabedoria é um processo extrapolativo e
não determinístico que invoca os outros níveis de conhecimento, informação,
dados e também princípios valorativos como códigos morais, éticos, etc. Ao
contrário dos níveis anteriores, a sabedoria é essencialmente �losó�ca, pois coloca
perguntas para as quais não há uma resposta fácil, em alguns casos, pode não
haver uma resposta. Sabedoria envolve um processo pelo qual discernimos o que
é o certo e o errado, o bom e o mau. Por ser um estado exclusivamente humano,
os computadores ainda não têm (e talvez nunca tenham) a capacidade de possuir a
sabedoria.
Para que você consiga compreender plenamente, o Quadro 4.1 demonstra com
exemplos as diferenças que podemos encontrar entre os assuntos trabalhados
anteriormente.
Quadro 4.1 | Diferenças entre dados, informação, conhecimento e sabedoria
Dados
Os dados representam um fato ou uma declaração de
evento sem relação com outras coisas.
Exemplo: Está chovendo.
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Informação
A informação incorpora a compreensão de uma relação de
algum tipo, possivelmente causa e efeito.
Exemplo: A temperatura caiu 15 graus e começou a chover.
Conhecimento
O conhecimento representa um padrão que conecta e
geralmente fornece um alto nível de previsibilidade, como o
que é descrito ou o que vai acontecer a seguir.
Exemplo: Se a umidade for muito alta e a temperatura cair
substancialmente, é improvável que a atmosfera seja capaz
de reter a umidade, então chove.
Sabedoria
A sabedoria incorpora mais uma compreensão dos
princípios fundamentais incorporados no conhecimento
que são essencialmente a base para o conhecimento ser o
que é. A sabedoria é essencialmente sistêmica.
Exemplo: O fenômeno chuva ocorre porque engloba uma
compreensão de todas as interações que acontecem entre
chuva, evaporação, correntesde ar, mudanças de
temperatura, etc.
Fonte: Elaborado pela autora.
DADOS ISOLADOS
Os dados, como vimos, constituem a matéria-prima da informação. Dados isolados são dados que não têm
nenhum signi�cado ou nenhum sentido objetivo. Por exemplo, queremos saber se uma empresa está sendo
bem sucedida em determinado ramo. Sabe-se que a empresa teve um faturamento no 2° semestre do ano
passado de meio milhão de reais. O que isso signi�ca? O que se diz da empresa a partir disso? É possível dizer
que é uma empresa de sucesso ou não? Provavelmente você acha que não, porque não podemos aferir essa
informação apenas com esse dado isolado. Para fazer avaliações como essas é necessário cruzar, organizar e
alinhar dados isolados. Esse tratamento pode ser feito por meio de ferramentas estatísticas, grá�cos, tabelas,
�guras. Quando fazemos isso, nós transformamos os dados em informações que serão úteis para qualquer
análise que se almeje fazer.
Quando temos um histórico de faturamento crescente no semestre, informação
que obtemos a partir do alinhamento dos dados isolados de faturamento de cada
mês, podemos a�rmar o que está ocorrendo com a empresa, por exemplo.
Somente por meio do processamento desses dados, obtemos respostas para a
nossa investigação. Os dados podem ser classi�cados em duas grandes categorias:
Dados qualitativos: esses dados são considerados não numéricos, por exemplo,
a cor dos olhos, a cor da pele, a textura do cabelo etc.
Dados quantitativos: esses dados são especi�camente numéricos e através dos
números são apresentados. Tais dados estão ligados a perguntas como
“quanto?”, “qual valor de?”, etc.
Há, ainda, uma classi�cação mais especí�ca. Os dados qualitativos apresentam
sempre uma característica de atributo ou qualidade do objeto de pesquisa. Tais
dados podem ser divididos em dois tipos gerais: nominal e ordinal. O dado
nominal é o dado que não exige nenhuma ordenação para a interpretação de seus
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resultados. Exemplos podem ser: tipo sanguíneo, sexo etc. Já o dado ordinal, ao
contrário, exige uma ordem para a interpretação de seus resultados, como de
pequeno a grande, bom a mau etc. Exemplos podem ser: grau de instrução
(fundamental, médio, superior), ordem de chegada (primeiro, segundo, terceiro).
Os dados quantitativos, por sua vez, podem ser divididos em contínuos e discretos.
Dados contínuos são medidos e não contados, são dados em que todos os valores
são possíveis. Por exemplo, a medição da altura de uma pessoa é um dado
contínuo e pode ser dada em metros, centímetros, milímetros etc. Assim como a
de�nição da idade de uma pessoa em anos, meses ou dias. Já os dados discretos
são utilizados com números que contam e não medem. São utilizados números
inteiros apenas. Por exemplo, a quantidade de alunos em uma sala sempre será
um número inteiro.
INFORMAÇÕES CONTEXTUALIZADAS
A informação é uma espécie de conjunto de dados contextualizados. Isto é, os
dados brutos ou isolados só ganham signi�cado ou se transformam em
informações a partir da experiência do pesquisador e do que ele almeja obter
nesse processo. Sendo assim, a partir dos objetivos da pesquisa de�nidos pelo
pesquisador, os dados são organizados de forma a constituírem informações.
A informação, por exemplo, é fabricada a partir da experiência dos indivíduos e de
acordo com suas preferências. Muitas vezes ela aparece atrelada a um contexto de
aplicação. Nesse sentido, o olhar do pesquisador sobre os dados de�nirá a
aplicabilidade das informações. Por exemplo, pode ser que em uma pesquisa
sobre a obesidade, a coleta de dados sobre a cor dos olhos do público analisado
não seja relevante, assim, para essa pesquisa o dado “cor dos olhos” não terá
nenhuma signi�cação e será descartado. Por outro lado, os dados sobre as idades
ou gênero do público podem ser úteis quando cruzados com outras informações.
Já o conhecimento provém de uma sábia utilização das informações. Essa tarefa
também é in�uenciada da experiência e perspectiva do pesquisador, muitas vezes
pessoas diferentes produzem conhecimentos diferentes. Dado, informação e
conhecimento são muito valiosos para nossa compreensão de mundo.
REFLITA 
Você já se deparou com a percepção de que quanto mais nos
aprofundamos em um assunto, muitas vezes as coisas se tornam cada vez
mais abstratas e deslocadas da realidade? Ao re�etirmos sobre o papel do
pesquisador e as metodologias cientí�cas, vemos, entretanto, que por mais
abstrata que a pesquisa possa parecer, ela tem a função de interpretar a
realidade que vivemos a partir de nossas necessidades. Além disso, a todo
momento o pesquisador é convocado a tomar decisões que re�etem sua
experiência e bagagem pro�ssional. Em sua visão, a investigação cientí�ca
pode ser considerada uma prática social de conhecimento?
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INDICADORES PONDERADOS
Frequentemente, os dados coletados de pesquisas não são exatamente
representativos da população-alvo. A ponderação é uma técnica estatística que
pode ser usada para corrigir quaisquer desequilíbrios nos per�s de amostra após a
coleta de dados. Imagine que temos uma população-alvo dividida igualmente por
gênero. Se entrevistarmos uma amostra de 400 pessoas nessa população, dos
quais 300 são homens e 100 mulheres, saberemos que nossa amostra representa
mais homens. Ponderar os dados resultantes pode nos ajudar a corrigir esse
desequilíbrio.
As proporções desejadas para homens e mulheres são 50%. A proporção de
homens, portanto, precisaria ser “reduzida” de 75% (300 em 400 entrevistas) para
50%, enquanto a proporção de mulheres precisaria ser “ponderada” de 25% para
50%. Nesse caso, a ponderação multiplicaria as entrevistas com as mulheres por 2,
de modo que a resposta feminina fosse ampliada nos dados. Por exemplo, na
questão de gênero, temos 100 pessoas respondendo do sexo feminino, mas após
a ponderação, isso se torna 200, pois os dados "feminino" são contados duas
vezes.
As entrevistas com homens precisam ser correspondentemente reduzidas. Nesse
caso, precisamos obter 300 respostas para contar efetivamente como 200,
portanto, multiplicamos as respostas masculinas por dois terços. Antes de
ponderar, tínhamos 300 homens codi�cados na questão de gênero. A
multiplicação por dois terços nos dá 200 homens, igualando o número de
respostas femininas após a ponderação.
Os números usados para multiplicar as respostas de cada proporção da amostra
são chamados de fatores de ponderação. Normalmente, a ponderação é usada
para combinar o per�l da população em mais de uma variável para obter uma
amostra mais representativa possível. Por exemplo, para obter uma amostra
representativa da população de um país, podemos ponderar uma série de
variáveis demográ�cas, como sexo, idade, região e nível social.
A ponderação pode alterar a estrutura de seus dados de maneira negativa,
portanto, é necessário cautela ao aplicá-la. Não é aconselhável, por exemplo,
aumentar o peso de pequenos grupos de entrevistados para que representem
uma proporção signi�cativa da amostra total, pois isso signi�ca que os resultados
da pesquisa são desproporcionalmente afetados por uma pequena minoria de
entrevistados.
Há inúmeros recursos estatísticos de ponderação. A média ponderada é um dos
indicadores de ponderação. Nos cálculos em que se utiliza a média aritmética
simples, todos os valores têm o mesmo peso ou importância. Ponderar signi�ca
pesar, então, na média ponderada, multiplicamos cada valor por um peso que
expressa sua importância relativa.Em geral, calcula-se a média aritmética
ponderada da seguinte maneira: soma-se os produtos dos valores  pelos seus
pesos  e depois divide-se esse resultado pela soma dos pesos.(p1, p2, p3, ..., pn)
xp =
p1⋅x1+p2⋅x2+p3⋅x3+....+pn⋅xn
p1+p2+p3+....+pn̄
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EXEMPLIFICANDO
Suponha que você tenha prestado um concurso em que as disciplinas da
prova detinham pesos diferentes. As disciplinas eram Português,
Matemática, Informática e Direito Administrativo, cada disciplina tinha o
respectivo peso 3, 3, 2 e 2. Ao olhar o resultado preliminar, você constata
que acertou 8 em Português, 7 em Matemática, 5 em Informática e 4 em
Direito Administrativo.
Dessa maneira, o cálculo da sua nota é a média ponderada desses valores.
Sendo assim, no numerador temos: . No denominador temos os pesos: 3 +
3 + 2 + 2 = 10. Assim, a divisão de 63/10 dá 6,3 como sua média ponderada
e nota �nal.
Nesta seção, você aprendeu a diferenciar informação, dados e conhecimento.
Aprendeu também as diferentes classi�cações dos dados e soube da importância
de saber aplicá-los à sua pesquisa. O tratamento dos dados é uma das partes mais
importantes na apresentação dos resultados da pesquisa, pois ainda que sua
pesquisa possa trazer avanços signi�cativos, um tratamento de�ciente dos dados
pode colocar tudo a perder. 
FAÇA A VALER A PENA
Questão 1
Existe uma diferença entre dados e informações. Dados são os fatos ou detalhes
dos quais as informações são derivadas. Dados individuais raramente são úteis
sozinhos.
Para que os dados se mostrem úteis, eles precisam passar pelo processo de:
a.  Contextualização.
b.  Pressurização.
c.  Experimentação.
d.  Apropriação.
e.  Automatização. 
Questão 2
Dados são fatos brutos e desorganizados que precisam ser processados. Os dados
podem ser algo simples, aparentemente aleatório e inútil até que sejam
organizados.
Os dados podem ser classi�cados de diferentes maneiras. Assinale a alternativa
que apresenta uma forma correta de classi�cação de dados qualitativos.
a.  Contínuo.
b.  Discreto
c.  Nominal.
d.  Organizacional.
e.  Cardinal.  
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REFERÊNCIAS
ACKOFF, R. L. Acko�’s Best. John Wiley & Sons, New York, 1999, p. 170-172.
BURCH, S. Sociedade da informação/sociedade do conhecimento. In: AMBROSI, A.;
PEUGEOT, V.; PIMENTA, D. Desa�os das palavras. Paris: C&F Editions, 2005.
Disponível em: https://bit.ly/3kJgJXr. Acesso em: 28 jan. 2021.
BUSSAB, W. O.; MORETIN, P. A. Estatística básica. 4. ed. São Paulo: Atual Editora,
1987.. Acesso em: 28 jan. 2021.
MAGALHÃES, M. N.; LIMA, C. P. Noções de probabilidade e estatística. 3. ed. São
Paulo: EDUSP, 2001.
Questão 3
Esses dados assumem valores em um intervalo constante de números. Em geral,
este tipo de dado é proveniente de medições de uma característica da qualidade
de uma peça ou produto. Os possíveis valores incluem "todos" os números do
intervalo de variação da característica medida.
Assinale a alternativa que apresenta o tipo correto de dado que o texto se refere.
a.  Dados contínuos.
b.  Dados discretos.
c.  Dados nominais.
d.  Dados ordinais.
e.  Dados intercalares.  
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https://vecam.org/archives/article519.html