No vasto universo da análise de dados, entender as etapas da análise de dados é essencial para extrair insights relevantes e tomar decisões informadas. Nesse contexto, duas abordagens principais ganham destaque: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Embora com funções distintas, ambas desempenham papéis fundamentais na organização e na interpretação dos dados.
Neste post, exploraremos as etapas da análise de dados, a fim de fornecer dicas para aprimorar suas habilidades nessa importante competência acadêmica. No entanto, antes de começarmos, vamos diferenciar estatísticas descritivas e de estatísticas inferenciais.
Estatísticas descritivas e inferenciais
As estatísticas descritivas representam o primeiro passo para compreender um conjunto de dados. Desse modo, elas servem para resumir e apresentar características importantes de nossos dados, como medidas de centralidade (e.g., média, mediana e moda) e medidas de dispersão (e.g., desvio-padrão e amplitude).
Por outro lado, as estatísticas inferenciais nos levam além dos dados observados, permitindo inferir características de populações maiores a partir de amostras. Com ferramentas como intervalos de confiança, valores de p e testes de hipóteses, essa abordagem possibilita conclusões e previsões com base em evidências estatísticas.
A fim de facilitar a compreensão dessas duas abordagens, apresentamos, na Tabela 1, as diferenças entre as estatísticas descritivas e as inferenciais de acordo com cada aspecto da pesquisa.
| Aspecto | Estatísticas Descritivas | Estatísticas Inferenciais |
|---|---|---|
| Objetivo | Descrever dados que já estão disponíveis e observados. | Inferir ou prever características de uma população maior a partir de uma amostra. |
| Propósito | Sumarizar e exibir dados dentro da amostra ou conjunto de dados. | Tirar conclusões sobre uma população além dos dados coletados. |
| Exemplo | A altura média dos alunos em sua turma (medida para todos os alunos). | Altura média dos alunos em sua escola (estimada a partir de uma amostra). |
| Requisito de Dados | Utiliza dados de todo o conjunto de dados ou amostra de interesse. | Depende de dados de um subconjunto (amostra) da população. |
| Cálculo de Parâmetros | Calcula medidas como média, mediana, moda, desvio-padrão etc. | Envolve testes de hipóteses, intervalos de confiança e valores de p. |
| Apresentação de Dados | Apresenta estatísticas resumidas, gráficos e tabelas para os dados observados. | Fornece resultados em termos de intervalos de confiança, valores de p etc. |
Etapas da análise de dados
A análise estatística representa um processo estruturado e sistemático, empregado para coletar, organizar, explorar, analisar e interpretar dados com o intuito de responder a uma questão de pesquisa ou solucionar um problema específico.
Essas etapas são fundamentais para compreender e extrair insights relevantes dos dados disponíveis, independentemente de sua natureza, complexidade ou escopo. Em seguida, detalhamos cada etapa da análise de dados.
Definir a questão ou problema de pesquisa
Embora tenhamos listado esta etapa aqui, é importante mencionar que se trata de uma etapa anterior à própria recolha dos dados. No entanto, julgamos relevante incluí-la em nossa lista, pois a questão de pesquisa norteará o delineamento necessário para obtenção dos dados relevantes.
Sendo assim, o primeiro passo, crucial em qualquer projeto de pesquisa, consiste em definir claramente a questão ou problema de pesquisa. Isso envolve identificar os objetivos do projeto, as variáveis relevantes, os atributos que devem ser medidos e as hipóteses de relações que antecipamos observar.
Além disso, é essencial especificar o nível de medição das variáveis envolvidas, o tipo de dados a serem coletados e quaisquer suposições ou limitações associadas às análises.
Coletar os dados
Após definir a questão de pesquisa, o próximo passo é coletar os dados necessários para realizar as análises. Podemos obter os dados a partir de uma variedade de fontes, tais como experimentos, pesquisas de levantamento e observações diretas.
Além disso, podemos obter dados relevantes a partir de fontes secundárias, como bancos de dados publicamente disponíveis, registros governamentais ou conteúdos de sites obtidos por meio de web scraping.
Independentemente da fonte, é fundamental garantir que os dados sejam precisos, relevantes e representativos da população ou do fenômeno de interesse.
Organizar os dados
Uma vez que coletamos os dados relevantes, precisamos organizá-los, a fim de facilitar a realização das etapas subsequentes.
Isso envolver verificar se o banco de dados contém erros, inconsistências ou valores ausentes, bem como a correção ou exclusão de observações, conforme necessário.
Devemos estruturar nossos dados em um formato adequado, como tabelas, matrizes ou planilhas. Além disso, é importante rotularmos as variáveis, linhas e colunas com nomes informativos, visando facilitar a compreensão e o manuseio subsequente do arquivo contendo os dados.
Veja também: Como montar e organizar o banco de dados no SPSS?
Explorar os dados
A etapa de exploração de dados envolve a aplicação de técnicas estatísticas descritivas e métodos de visualização para examinar os padrões, tendências e características dos dados.
Isso pode incluir a utilização de histogramas, boxplots, gráficos de dispersão, entre outros, para visualizar as distribuições das variáveis e identificar possíveis outliers ou padrões interessantes.
A exploração dos dados permite uma compreensão inicial do conjunto de dados e ajuda a informar a análise estatística subsequente.
Saiba mais: Como escolher o gráfico certo para seus dados?
Analisar os dados
Em seguida, devemos realizar as análises estatísticas propriamente ditas. Isso pode envolver a aplicação de uma variedade de técnicas estatísticas, como análises de regressão, análises de variância, entre outras, a depender da natureza dos dados e das questões de pesquisa.
O objetivo da análise é extrair insights relevantes dos dados e responder às questões de pesquisa de forma objetiva e fundamentada na teoria estatística.
Interpretar os resultados
Por fim, devemos interpretar e comunicar os resultados das análises estatísticas. A comunicação dos achados deve ser feita de uma forma clara e eficaz, incluindo a descrição dos principais resultados e conclusões da análise, bem como a discussão de suas implicações e limitações.
Devemos relacionar os resultados não apenas com a questão de pesquisa original, mas também com a literatura mais ampla interessada no mesmo fenômeno. Além disso, é importante sugerirmos direções para pesquisas futuras ou ações com base nos resultados que encontramos.
Dicas para aprimorar suas habilidades em análise de dados
Desenvolver habilidades em análise de dados é essencial em uma variedade de campos, desde a pesquisa científica até a tomada de decisões em políticas públicas. Em seguida, apresentamos algumas dicas para aprimorar seus conhecimentos sobre análise de dados.
Explore, crie e compartilhe
Aventure-se na vastidão de informações disponíveis em livros, artigos, blogs e redes sociais. A leitura ampla expõe você a diversas perspectivas e estilos estatísticos, enquanto interagir com especialistas e colegas proporciona valiosas trocas de ideias.
Além disso, escrever sobre suas descobertas e insights não apenas consolida seu entendimento, mas também o ajuda a expressar suas próprias análises de forma clara e envolvente.
Pratique com propósito
Desafie-se com exercícios, projetos e competições para reforçar suas habilidades estatísticas, pois nada supera a aprendizagem na prática. Por exemplo, você pode baixar dados disponíveis em sites como o Kaggle e implementar as técnicas analíticas que vem estudando.
Ao aplicar esses conceitos em situações do mundo real, você não apenas solidifica sua aprendizagem, mas também desenvolve a capacidade de resolver problemas complexos e impactantes.
Por fim, recomendamos que você experimente diferentes ferramentas e técnicas, avaliando cuidadosamente seus resultados, de modo a aprimorar continuamente sua abordagem analítica.
Mergulhe na aprendizagem contínua
Aprofunde-se em cursos, vídeos, podcasts e livros para expandir seu conhecimento estatístico. Explore novos conceitos e técnicas, e utilize estratégias eficazes de aprendizagem, como a prática espaçada e a evocação ativa das informações (i.e., prática de lembrar), pois há sólidas evidências de que elas contribuem para o fortalecimento e a retenção de memórias (Carpenter, 2017; Yang et al., 2021).
Além disso, revise regularmente seus dados, habilidades e conhecimentos para identificar áreas de melhoria e consolidar seu progresso.
Conclusão
Neste post, você conheceu as principais etapas da análise de dados de um projeto de pesquisa quantitativa. Além disso, demos dicas valiosas para que você aprimore suas habilidades em análise de dados.
Para concluir, daremos uma dica final para se aprimorar nesse tema: se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da Psicometria Online Academy, a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).
Referência
Carpenter, S. K. (2017). Spacing effects in learning and memory. In J. T. Wixted (Ed.), Cognitive psychology of memory, Vol. 2 Learning and memory: A comprehensive reference (2nd ed., J. H. Byrne, Ed.; pp. 465-485). Academic Press.
Yang, C., Luo, L., Vadillo, M. A., Yu, R., & Shanks, D. R. (2021). Testing (quizzing) boosts classroom learning: A systematic and meta-analytic review. Psychological Bulletin, 147(4), 399–435. https://doi.org/10.1037/bul0000309
Como citar este post
França, A. (2024, 4 de fevereiro). Explorando as etapas da análise de dados. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/explorando-as-etapas-da-analise-de-dados/
