2 Tipos de Dados

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Tipos de Dados
• Definição:
– Coleção de observações oriundas de uma pesquisa ou de um experimento (Witte & Witte, 2005).
– Fatos e números coletados, analisados e sintetizados para apresentação e interpretação (Anderson ET AL., 2007).
• Quantitativos
– Definição: quando, entre um conjunto de observações, qualquer observação individual corresponde a um número que representa uma quantidade ou uma contagem. Apresentam uma quantidade.
Ex: número de filhos, salário, idade, altura etc.
• Qualitativos
– Definição: quando, entre um conjunto de observações, qualquer observação individual corresponde a uma palavra ou a um código que representa uma classe ou categoria. Apresentam
uma qualidade.
Ex: educação, sexo, estado civil
• Qualitativos
– Análise estatística bastante limitada
– Os dados qualitativos podem também ser numéricos, contanto que esses números sejam códigos que indiquem qualidade.
Ex: Quando a opção (1) for masculino e a opção (2) feminino.
Variáveis Qualitativas
• Dentre as variáveis qualitativas, ainda podemos fazer distinção entre dois tipos:
– Nominal: para a qual não existe nenhuma ordenação nas possíveis
realizações.
Ex: Estado de procedência;
– Ordinal: para a qual existe uma certa ordem nos possíveis resultados.
Exs: Grau de escolariadade (fundamental, médio ou superior)
Classe social, (baixa, média e alta)
Variáveis Quantitativas
• Dentre as variáveis quantitativas, ainda podemos fazer distinção entre dois tipos:
– Discretas: aquelas cujos possíveis valores formam um conjunto finito ou enumerável de números e que resultam, frequentemente, de uma contagem.
Ex: Número de filhos (0, 1, 2, 3 ...).
– Contínuas: aquelas cujos possíveis valores formam um intervalo de números reais e que resultam, normalmente, de uma mensuração.
Ex: Salário familiar.
Dados Intervalares
• Variáveis intervalares: permitem não apenas ordenar os itens que estão sendo medidos, mas também quantificar e comparar o tamanho das diferenças entre eles.
– Possuem unidade de medida
– Inexistência do zero absoluto
Ex: Temperatura
Arredondamento
• Na teoria, valores que correspondem a variáveis contínuas podem ser conduzidos infinitamente. Ex: Peso de 80, 1423... Kg
• Na prática, valores de variáveis contínuas devem ser arredondados.
• Valores arredondados produz resultados numéricos aproximados, nunca exatos.
• Regra 1: Frações de 0,000... a 0,4999... são simplesmente eliminadas (arredondadas para baixo);
Exs: 3,49 ≈ 3
2,43 ≈ 2,4
1,734999 ≈ 1,73
• Regra 2: Frações maiores de 0,500... a 0,999... são eliminadas, mas o algarismo a ser arredondado aumenta 1 unidade (arredondadas para cima);
Exs: 3,688 ≈ 3,69
5,6501 ≈ 5,7
• Regra 3: Segundo a resolução nº 886/66 da Fundação IBGE, se a fração a ser eliminada é exatamente 0,50000..., então o algarismo a ser arredondado, só aumentará de 1 unidade caso torne-se um algarismo par.
Exs: 3,5 ≈ 4
6,5 ≈ 6
5,6500 ≈ 5,6
5,7500 ≈ 5,8
9,475 ≈ 9,48
3,325 ≈ 3,32
Distribuição de Frequências
• Dados Brutos: não foram numericamente organizados.
Os dados coletados estão originalmente na forma bruta, ou seja, são DADOS BRUTOS, que necessitam ser “lapidados” para que se possa obter conclusões sobre eles.
• Representar os dados obtidos em um levantamento através de uma distribuição de frequência é o passo inicial para que se possa efetuar as análises necessárias dos dados.
• Exemplo:
Notas de Trabalhos de Estatística Aplicada:
X: 2; 3; 2; 1; 2; 1; 2; 3; 2; 2; 2; 3; 1; 1; 1; 3; 3; 2; 3; 1.
– Rol: Arranjo dos dados brutos em ordem de grandeza crescente
ou decrescente.
Ordenação:
X: 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 3; 3.
• O número de classes ou intervalos pode ser determinado por diversos métodos, entre os quais se destaca o método de Sturges
i = 1 + 3,3.log n
n: quantidade de elementos