PPT - estatística aplicada à pesquisa quantitativa

Prévia do material em texto

ESTATÍSTICA 
APLICADA À PESQUISA 
QUANTITATIVA
JULIANA REKSUA
Especialista em Análise de Dados
SE APRESENTE
● Estatística e a sua relevância na pesquisa
● Inferência Estatística
● Estatística Descritiva 
● Significância estatística no teste A/B
 
AGENDA
Estatística e a sua 
relevância na pesquisa
Contexto hipotético
Lançamento de um novo produto no App -
Clube iFood (permite compras de cupons de 
descontos por preços mais baixos)
Problema
O time de MKT recebeu o desafio de criar uma 
campanha com o objetivo de alavancar a adesão 
deste novo produto.
Pergunta a ser respondida: quem deve ser nosso 
público alvo na campanha?
Objetivo
Conhecer a persona que compraria o novo produto.
Hipótese
Público jovem, já cliente do App, ativo e com alta 
sensibilidade de preço.
Metodologia
Teste amostral.
Inferência estatística
A partir de um conjunto de dados amostral, infere-se a uma população
Atenção para a seleção da 
amostra para representação 
da população
● Amostra aleatória simples: cada 
membro tem a mesma chance 
de ser incluído na amostra.
● Amostra aleatória estratificada: 
a população é dividida em 
grupos. A amostra geral 
consiste em alguns membros de 
cada grupo.
ANÁLISE
AMOSTRAL
Amostragem
Representa uma parte de 
determinada população, 
ao qual podemos fazer 
inferências como um 
todo.
APLICAÇÃO DO
MÉTODO 
AMOSTRAL
Como definimos a 
amostra para a 
análise?
Definir tipo de amostra
Aleatória simples
Definir volumetria de 
indivíduos para compor a 
amostra*
385 participantes
 Atenção! 
O tamanho amostral interfere na 
confiabilidade da pesquisa.
* [α (nível de significância estatística) = 95% e 
margem de erro de 5%] - calculadora online
https://pt.surveymonkey.com/mp/sample-size-calculator/
Ou seja, é uma forma de 
medir a probabilidade de 
que a amostra 
represente com precisão 
as atitudes da população 
em questão. O padrão 
usual é de 95%
SIGNIFICÂNCIA
ESTATÍSTICA
nos ajuda a determinar o 
nível de risco que 
podemos aceitar, 
equilibrando a 
necessidade de precisão e 
os recursos disponíveis.
Estatística descritiva
“O que aconteceu? Quando aconteceu? Onde aconteceu? Quanto foi?” 
Medidas de 
tendência central
Aprender algo em comum entre os dados 
observados
Ex:
● Média (simples e ponderada)
● Mediana
● Moda
● Percentil/Quartil
Medidas de 
Dispersão
Quantificar o quanto os dados de um conjunto 
diferem entre si
Ex:
● Amplitude
● Desvio-padrão
MÉDIA simples ou ponderada
Análise descritiva dos dados
Idade
Divulgação em mídias com 
maior usabilidade do público
Variável Média dos que 
aderiram
Média dos que 
não aderiram
Hipótese de 
adesão Insight
Tempo de 
casa
Freq. 
mensal
Ticket 
Médio
28 anos
231 dias
24 compras
R$ 42,20
42 anos
198 dias
8 compras
R$ 68,50
Público mais 
jovem
Usuários há 
mais tempo
Já com alta 
freq de pdds
Gastam 
menos/pdd
Já conhecem a ferramenta
São clientes recorrentes 
(fidelização)
Clientes mais sensíveis à 
preços
MEDIANA
Indicada para conjunto de dados que não seguem uma distribuição normal
Considerando esse conjunto de dados hipotéticos de frequência mensal de pedidos:
1 1 1 2 3 3 4 6 9 + 11 16 22 28 30 38 41 42 83
Nesse cenário, a mediana é de 10 pedidos mensais (média inflada de ~19)
Outlier
2
MÉDIA
● Indicada para um conjunto de dados que se 
distribui de forma normal, ou seja, sem 
conter dados discrepantes.
Usabilidade: conjunto de dados homogêneos 
MEDIANA
● Geralmente utilizada para retornar à 
tendência central para distribuições de 
dados distorcidos/discrepantes.
Usabilidade: conjuntos de dados com outliers
MODA
Revela valores que se repetem em um conjunto de dados
Exemplo
Considerando esse conjunto de dados hipotéticos da idade dos usuários do App:
18 18 19 20 21 22 27 27 28 28 28 28 29 31 32 32 34 36 37 40 41 44 
“Majoritariamente, os usuários do meu App tem 28 anos”
DESVIO PADRÃO
Indica a dispersão dos dados dentro da base analisada em relação à 
média
Idade
A idade dos usuários que 
aderiram à compra é 
bastante uniforme
Variável Média dos que 
aderiram
Desvio-padrão 
em relação a 
média
Hipótese 
Freq. 
mensal
Ticket 
Médio
28 anos
24 compras
R$ 42,20
5,5 anos
35 compras
R$ 62,30
Pode ser indicativo de 
comportamento 
fraudador de algum 
cliente
Não homogeneidade de 
preferência de preço 
entre os clientes
AMPLITUDE E QUARTIS
Amplitude
Diferença entre a mínima e a máxima de uma série de dados ordenados 
(variação entre limites do conjunto).
Quartis
Segmentam o conjunto de dados em quatro partes iguais (25%).
O boxplot (diagrama de caixa) permite a visualização dessas duas métricas
Outliers
Mediana
“25% levaram até ~2min”
levaram até ~4 minutos de navegação antes da conversão.
75% dos usuários que aderiram à compra do novo produto 
Significância Estatística 
no Teste A/B
Como calculamos?
Usabilidade de testes A/B
O teste A/B é quando criamos duas versões de design diferentes de um mesmo produto e 
desejamos medir qual delas apresenta os melhores resultados
Qual estilo de botão faz com que as pessoas comprem mais na loja 
online?
Qual o tamanho do botão faz com que as pessoas cliquem mais em 
“saber mais” sobre aquele produto ofertado na página?
 Qual tipo de formulário consegue mais inscritos em sua newsletter?
O teste A/B te ajuda a entender!
?
?
?
Aplicação de Teste A/B
Ao comparar duas propostas de design do novo 
produto percebidas por duas amostra de pessoas, 
com o objetivo de maximizar a chance de conversão de 
determinado produto, as diferenças observadas entre 
esses dois grupos são estatisticamente 
significativas?
[α (nível de significância estatística) = 95%] - calculadora
https://pt.surveymonkey.com/mp/ab-testing-significance-calculator/
Teste de hipótese
Possibilita testar um valor populacional com base em uma amostra dessa população
1. Selecionamos uma amostra;
2. Fazemos algum tipo de inferência sobre ela
“Não há diferenças observadas entre os dois grupos”
3. Via teste estatístico, averiguamos se a população tem aquele comportamento para 
determinado parâmetro.
Estado atual das coisas (ponto de partida)
Mudança/inovação
Teste de hipótese
Teste T de Student
Interpretação: quando p < 0,05, há diferenças estatisticamente significativas na comparação entre as 
amostras, ou seja, rejeitamos a hipótese nula.
O
b
je
ti
vo
C
o
n
d
iç
ã
o
Compara duas métricas [média, variância, proporção, conversão etc]
● Distribuição normal dos dados em ambos os grupos
Para duas amostras:
● Independentes (baixa correlação)
● Dependentes (mesmos sujeitos em diferentes momentos do tempo, alta correlação)
● Para uma só amostra (compara a média de uma amostra com a média de uma pop. 
conhecida)
Pergunta de 
negócio
Hipótese 
formulada
Descrição 
do teste
Variável 1
Variável 2
Resultado 
do teste
Hipótese 
validada
Interpretação 
para o negócio
Hipótese 
refutada
Possível acionável
ACOMPANHANDO TESTES
Documente as hipóteses e os resultados do teste, sempre relacionando-o a 
pergunta de negócio correspondente.
Problema a 
ser resolvido
Insight
Resumo
TA
KE
A
W
AY
ATENTE-SE PARA SUA SELEÇÃO 
AMOSTRAL. É ESSA QUE VAI TE 
PERMITIR INFERIR 
COMPORTAMENTOS POPULACIONAIS.
RESUMO #1
AS MÉTRICAS DE ANÁLISE 
ESTATÍSTICA DEVEM SER 
INTERPRETADAS EM CONJUNTO.
RESUMO #2
TA
KE
A
W
AY
NÃO USE A TORTURA DE DADOS PARA 
FAZÊ-LOS TE CONTAR O QUE VOCÊ 
QUER “OUVIR”.
RESUMO #3
TA
KE
A
W
AY