A estatística descritiva é uma disciplina responsável por coletar, armazenar, ordenar, fazer tabelas ou gráficos e calcular os parâmetros básicos do conjunto de dados.
A estatística descritiva é, junto com a inferência estatística ou estatística inferencial, um dos dois grandes ramos da estatística. Seu próprio nome o indica, ele tenta descrever algo. Mas não descreva de forma alguma, mas de forma quantitativa. Considere o peso de uma caixa de vegetais, a altura de uma pessoa ou a quantidade de dinheiro que uma empresa ganha. Poderíamos dizer muitas coisas sobre essas variáveis. Por exemplo, poderíamos indicar que esta ou aquela caixa de tomates pesa muito ou pesa menos que outras. Continuando com outro exemplo, poderíamos dizer que a receita de uma empresa varia muito ao longo do tempo ou que uma pessoa tem uma altura média.
Para ditar as afirmações acima, sobre muito, pouco, alto, baixo, muito variável ou pouca variável, precisamos de variáveis de medição. Ou seja, precisamos quantificá-los, oferecer um número. Com isso em mente, poderíamos usar gramas ou quilogramas como unidade de medida para calcular o peso de quantas caixas de tomate consideramos. Depois de pesar trinta caixas, saberemos quais pesam mais, quais pesam menos, quanto se repete mais ou se há muita disparidade entre os pesos das diferentes caixas.
A estatística descritiva nasceu com essa ideia, a fim de coletar dados, armazená-los, fazer tabelas ou mesmo gráficos que nos ofereçam informações sobre um determinado assunto. Além disso, eles nos oferecem medidas que resumem a informação de uma grande quantidade de dados.
Tipos de variáveis estatísticas
Dentro da estatística descritiva, podemos descrever os dados qualitativa ou quantitativamente.
- Variável qualitativa: Refere-se a uma qualidade. Exemplos: a cor dos olhos ou do cabelo de uma pessoa.
- Variável quantitativa: Refere-se a uma medida quantitativa. Exemplos: a altura de uma pessoa em centímetros ou o peso de uma pessoa em quilogramas.
Assim, sobre essas variáveis, certos parâmetros podem ser calculados. Principalmente em variáveis quantitativas. Já que, por exemplo, qual é o valor médio da cor dos olhos? Se houver cinco pessoas com olhos azuis e cinco com olhos verdes, a média não será que eles tenham uma cor de olhos azul-esverdeada média. Portanto, nesse caso não seria possível calcular alguns dos parâmetros que veremos a seguir.
Variável estatísticaParâmetros estatísticos básicos
Para resumir as informações, foram elaboradas várias fórmulas que ofereciam medidas de um determinado tipo. Assim, há aqueles que nos oferecem informações sobre o centro, outros sobre a dispersão ou variabilidade e outros sobre a posição de um valor.
- Medidas de tendência central: Assim chamados porque fornecem informações sobre o centro do conjunto de dados. Por exemplo, a média é uma medida de tendência ou posição central, pois a média nos dá um valor centralizado do conjunto de dados. Onde poderíamos dizer que o ponto médio está localizado? No centro, aproximadamente no meio. Outro exemplo de medida de tendência central é a mediana.
- Medidas de dispersão: Eles também são conhecidos como medidas de variabilidade. Por exemplo, o desvio padrão é uma medida de variabilidade, pois nos diz se os valores de um conjunto de dados são muito díspares ou não. Mais dois exemplos de medidas de dispersão podem ser a variância e o intervalo estatístico.
- Medições de posição: Eles não são os mais conhecidos, mas são usados com freqüência. Um exemplo disso é encontrado nos percentis ou decis. Quando um dado específico está no 90º percentil, significa que 90% dos dados estão abaixo desses dados. Existem outras medidas de posição, como quartis, ou algumas variantes, como o primeiro quartil.
Distribuição de frequência
Também é interessante ver como as frequências são distribuídas. Para isso, existem alguns conceitos que devemos conhecer:
- Freqüência absoluta: é o número total de vezes que uma observação é repetida. Às vezes, as observações podem ser apresentadas em intervalos.
- Frequência relativa: É o número em porcentagem que uma observação ou um conjunto delas se repete.
- Frequência acumulada: Pode ser relativa acumulada ou absoluta acumulada. Indica a quantidade acumulada até uma determinada observação.
Tabelas e gráficos em estatísticas descritivas
Embora as tabelas e gráficos não sejam exclusivos da estatística descritiva, eles a caracterizam. Em relatórios, estudos e pesquisas, o uso de gráficos é muito comum. Eles nos ajudam a mostrar as informações de forma mais simples e limitada.
Claro, dentro das tabelas e gráficos há uma imensa quantidade de tipos. Aqui estão alguns exemplos de gráficos e tabelas usados com frequência.
- Histograma.
- Gráfico de barras.
- Gráfico de pizza.
- Tabelas de probabilidade.
- Tabelas bidimensionais.
- Gráfico de caixa.
Exemplos de estatísticas descritivas
Um exemplo de estatística descritiva seria quando desejamos calcular a média de gols por jogo de um jogador de futebol. É estatística descritiva, uma vez que tentamos descrever uma variável (número de gols). Nesse caso, calculando uma métrica.
Portanto, dizer que Ronaldo marcou 1,05 gols por jogo durante os últimos 30 jogos é uma frase estatística descritiva adequada.
Também poderíamos dizer, por exemplo, que 30% dos colegas de classe de Juan têm olhos azuis, 60% castanhos e os restantes 10% pretos. Seria uma variável qualitativa (cor dos olhos), mas estamos descrevendo a frequência com que aparece.