Estatística 2 - Variáveis

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Estatística 2 – Variáveis
INTRODUÇÃO
As variáveis (ou dados), são as características associadas ao objeto de estudo investigado ou do  experimento realizado, podendo serem coletados de forma primária em que as informações são recolhidas  diretamente nas fontes que as geram por vivência própria ou por testemunhos diretos, e secundária, que são  feitas a partir de informações conseguidas pela composição de levantamentos de dados existentes por outras  instituições.
As variáveis são divididas de duas formas: qualitativas e quantitativas, assim:
VARIÁVEIS QUALITATIVAS
• Qualitativas (ou categorizadas): São caraterísticas que exprimem qualidade do elemento  investigado, sendo dividido em:
- Nominal: Quando o dado se apresenta sob o aspecto qualitativo e não importa a ordem de  disposição delas, ou seja, não há uma hierarquia embutida. Exemplos: Gênero de clientes de  uma determinada marca, Raça, Tipo de espécie de uma planta, Tipo de adubo utilizado, Cor  do cabelo de modelos de uma agência de publicidade, dentre outros.
- Ordinal: Quando há uma hierarquia embutida, ou seja, um grau de relevância de um  indivíduo para outro mediante suas características. Exemplos: Classe social, Grau de  instrução, Desempenho (ótimo, bom, regular, ruim e péssimo), Cargo dos funcionários na  empresa, Grau de dor (forte, moderada ou leve), dentre outros.
Análise Estatística de Variáveis Qualitativas
Os métodos de análise qualitativos são usados em muitos campos acadêmicos, como sociologia,  psicologia, ciência política, medicina e ciências da educação, entre outros, para conduzir pesquisas científicas. Saber como analisar dados qualitativos também é importante em contextos menos acadêmicos, como  gerenciamento de negócios e pesquisa de mercado, usando dados qualitativos coletados de uma variedade de  métodos de trabalho de escritório ou de campo.
O principal objetivo da análise qualitativa de dados é sempre obter alguma forma de explicação,  compreensão ou interpretação dos fenômenos sociais. A análise qualitativa de dados enfatiza as experiências,  opiniões, comportamentos e contextos sociais dos participantes da pesquisa. Em suma, a análise qualitativa  dos dados é usada para responder a perguntas sobre o “como” e “porquê” de uma situação, em vez de  “quantos”.
A análise qualitativa de dados pode ser conduzida usando uma ampla gama de métodos, estruturas  teóricas e análises conceituais. Algumas abordagens comumente usadas incluem: análise de conteúdo  qualitativa, Teoria Fundamentada nos Dados e análise de discurso.
Escolher sua metodologia de análise dependerá de sua(s) pergunta(s) de pesquisa, objetivos  (encontrar padrões ou comparação de grupos), o tipo de dados que você está usando (entrevistas ou tweets),  como seus dados foram coletados (entrevistas estruturadas versus não estruturadas, por exemplo), e que tipo  de sistema de categorização (também chamado de sistema de codificação) você precisa desenvolver (por  exemplo, abordagens dedutiva versus indutiva).
A estratégia utilizada neste tipo de análise é criar subcategorias para segmentos de seus dados que  têm qualidades específicas em comum. Essas categorias e subcategorias se tornarão seus “códigos” – códigos  que você pode atribuir a outros segmentos em seus dados que tenham as qualidades relevantes – e esses  códigos podem ser usados para identificar padrões, temas ou relacionamentos em seus dados.
A maioria dos pesquisadores codifica seus conjuntos de dados várias vezes (chamados de “rounds”)  para refinar seu sistema de código, portanto não desanime se você precisar de algumas tentativas! Você pode  então examinar os dados atribuídos aos códigos em relação às suas perguntas de pesquisa e hipóteses para  começar a formular o que você acha que os resultados de sua investigação podem ser.
 VARIÁVEIS QUANTITATIVAS
• Quantitativas (ou numéricas): São atributos resultantes de uma contagem ou mensuração, podendo ser:
- Discreta: São todas as variáveis numéricas cujos valores se obtém a partir de procedimento  de contagem originado de um conjunto amostral finito ou enumerável. As variáveis discretas  assumem valores inteiros. Exemplos: Número de alunos de um curso específico, Número de  pacientes vacinados contra a covid-19, dentre outros.
- Contínua: São variáveis numéricas cujos valores são obtidos por procedimento de  mensuração (ou não enumerável), de sorte que ao menos teoricamente, os resultados das  medidas são capazes de variações insensíveis ou contínuas. As variáveis contínuas podem  assumir qualquer valor num intervalo contínuo e são quantificadas em uma escala infinita de  valores, por isso, diz-se que as variáveis contínuas são muito informativas. Exemplos: Peso,  Altura, Temperatura, Espessura, Velocidade, Idade, Renda (em Reais), dentre outros.
 Análise Estatística de Variáveis Quantitativas
Nos métodos de análises de dados quantitativos as informações coletadas são tabuladas e agrupadas  mediante o número de respostas com o intuito de observar a frequência ocorrida e determinar assim a ordem  de importância dos valores encontrados.
Nas pesquisas quantitativas, é muito comum o uso de questionário, com a maioria das questões  fechadas. Existem diversos tipos de perguntas que podem ser utilizadas, como múltipla escolha, dicotomia,  ranking, matriz e abertas. É importante observar que o foco é testar uma teoria e obter resultados concisos e  limitados. Por isso, não há abertura para interpretações diversificadas.
Com o auxílio de uma boa análise de dados quantitativos e qualitativos, as empresas contam com  uma base de informações mais sólidas para nortear suas decisões. Vale ressaltar que esses dois dados podem  ser utilizados complementando um ao outro, com a finalidade de obter melhores resultados e otimizar ainda  mais as ações de negócios das organizações.