Introdução à Probabilidade e Estatística/Tipos de dados
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Como estatística é a ciência que estuda dados e informações, é importante antes de mais nada compreendermos quais os tipos de dados existentes. Isso é importante, pois existem algumas ferramentas estatísticas que só podem ser usadas em certos tipos de dados. Nem sempre o fato de um dado se apresentar na forma numérica indica que podemos realizar operações como encontrar a média entre os valores, por exemplo.
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[editar] Dados em escala nominal (ou categórica)
São dados que representam um elemento do qual o dado foi coletado. Por exemplo, suponha que comecemos a coletar informações sobre carros, como o seu número de placa, velocidade máxima, ano de fabricação, quilômetros rodados, número de portas e a sua cor. Neste caso, o seu número de placa seria um dado em escala nominal. O fato de um carro ter como placa o número 3456 só tem utilidade para representá-lo e identificá-lo em meio à outros carros. Um carro com placa 2344 não possui necessariamente nenhuma diferença entre um com placa 2147. Dados apresentados em escala nominal são todos aqueles que apresentam esta característica. XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[editar] Dados em escala ordinal
São dados que indicam características que podem ser ordenadas. Por exemplo, suponha que perguntemos aos donos dos carros o que eles acham sobre seus carros. As possíveis respostas seriam "Péssimo"=0, "Ruim"=1, "Médio"=2, "Bom"=3 e "Muito bom"=4. Se um carro tiver um conceito 3, pode-se dizer que ele possui um maior valor em escala de qualidade que um carro com conceito 2. Logo: 0<1<2<3<4. Entretanto, não podemos dizer que um carro com conceito 2 é duas vezes melhor que um carro com conceito 1. Isso faz desta variável um dado em escala ordinal.
[editar] Dados de medidas
Dados de medidas são aqueles que além de possuir a característica de poderem ser ordenados, também pode-se verificar relações entre eles. Por exemplo, a idade de carros. Um carro com 4 anos é duas vezes mais velho que um carro de 2 anos. Dados de medidas podem ser Discretos ou Contínuos.
- Dados Discretos: O número de portas de um carro, por exemplo, é uma variável discreta. Não faz sentido dizer que um carro tem 2,34 portas. Por esta razão, o número de portas possível em um carro não abrange todo o conjunto de números reais. Isso torna esta uma variável discreta.
- Dados Contínuos: Um exemplo de variável contínua seria o volume máximo do porta-malas. Para esta variável, podemos assumir qualquer valor no conjunto dos números reais. Logo, é uma variável contínua.
Os dados de medidas também podem ser intervalares, proporcionais ou circulares:
- Dados intervalares: São aqueles nos quais a diferença entre os valores é uniforme, mas a razão entre eles não é. Um exemplo deste tipo de dado é a temperatura medida em Celsius. A diferença entre uma temperatura X e X+1 é sempre a mesma, não importando o valor de X. Entretanto, uma temperatura de 15 graus celsius não é três vezes maior que uma de 5 graus celsius.
- Dados proporcionais: São aqueles em qua não só a diferença, mas a proporção entre os valores é uniforme. Por exemplo, a temperatura medida em Kelvin. Uma temperatura de 15K é três vezes maior que uma temperatura de 5K.
- Dados circulares: São aqueles nos quais os valores alternam-se entre si formando um ciclo. Exemplo: o mês de fabricação de um carro. O dia da semana na qual um carro foi comprado.
Todos os tipos de dados vistos acima também podem ser classificados em:
[editar] Dados Primários e Secundários
Os dados primários são todos aqueles que são coletados diretamente em uma pesquisa de campo. Por exemplo, um questionário. Os dados secundários são todos aqueles que foram obtidos após o uso de operações estatísticas nos dados primários. Por exemplo: os dados de um livro.
[editar] Dados Quantitativos e Qualitativos
Os dados qualitativos são aqueles que não precisam ser expressos necessariamente na forma de números. Eles podem ser descritos com substantivos e adjetivos. Por exemplo, cores como "azul" e "vermelho". Caso eles possam ser ordenados, eles são variáveis ordinais. Caso contrário, são variáveis nominais.
Os dados quantitativos são aqueles que só podem ser expressos na forma de números ou numerais. Nem todas as variáveis quantitativas são contínuas e mensuráveis. O RG de um indivíduo, por exemplo, embora não seja uma medida, é uma variável quantitativa.
