A ANÁLISE DESCRITIVA

A análise descritiva de dados quantitativos desempenha um papel fundamental na pesquisa científica, fornecendo uma compreensão detalhada das características e padrões presentes nos dados coletados. Ela permite resumir e descrever as informações relevantes de uma maneira clara e concisa, utilizando medidas estatísticas e técnicas de visualização gráfica. Neste contexto, a análise descritiva visa identificar tendências, distribuições, variações e relacionamentos entre as variáveis estudadas.

Uma das principais etapas da análise descritiva é o cálculo das medidas de tendência central, que incluem a média, a mediana e a moda. A média é a soma de todos os valores dividida pelo número de observações e fornece uma medida de centralidade dos dados. A mediana é o valor que divide os dados em duas partes iguais, sendo menos suscetível a valores extremos. A moda representa o valor mais frequente no conjunto de dados. (Andrade & Ogliari,201: 793).

Além disso, a análise descritiva compreende a avaliação da dispersão dos dados, que indica a variabilidade ou a homogeneidade dos valores observados. O desvio padrão é uma medida comum de dispersão e fornece uma estimativa da variação em torno da média. Quanto maior o desvio padrão, maior é a dispersão dos dados. Outra medida importante é a amplitude, que representa a diferença entre o valor máximo e o valor mínimo no conjunto de dados.

Para visualizar os dados, gráficos são frequentemente utilizados na análise descritiva. Histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersão e gráficos de linha são exemplos comuns de representações visuais que ajudam a compreender a distribuição e os padrões dos dados. Esses gráficos podem revelar tendências, padrões sazonais, assimetria ou outsiders nos dados. Além das medidas de tendência central, dispersão e visualização gráfica, a análise descritiva também pode envolver a análise de frequência, que conta o número de ocorrências em cada categoria, e a tabulação cruzada, que permite a comparação de frequências entre diferentes grupos ou categorias.

Ao realizar uma análise descritiva, é importante considerar o contexto em que os dados foram coletados e as limitações associadas ao conjunto de dados. É recomendável verificar a qualidade dos dados, identificar e tratar valores ausentes ou discrepantes e considerar quaisquer vieses potenciais que possam influenciar os resultados. (Bussab, & Morettin,2006:89).  

A análise descritiva é uma etapa essencial na exploração e compreensão dos dados quantitativos coletados em um estudo. Ela fornece informações valiosas sobre as características dos dados, permitindo uma interpretação mais profunda e uma base sólida para análises posteriores, como a análise inferencial. Ao resumir e descrever os dados, a análise descritiva contribui para a geração de conhecimento e a tomada de decisões informadas em diversas áreas de pesquisa.

A ANÁLISE INFERENCIAL

Segundo Magalhães, & Lima, (2008).  A análise inferencial de dados quantitativos é uma etapa crucial na pesquisa científica, pois permite fazer generalizações e inferências sobre uma população maior com base em uma amostra limitada de dados. Ao contrário da análise descritiva, que se concentra na descrição e resumo dos dados coletados, a análise inferencial busca tirar conclusões mais amplas e responder a perguntas de pesquisa específicas.

A análise inferencial envolve a aplicação de testes estatísticos para verificar se as diferenças ou relações observadas nos dados são estatisticamente significativas ou se são resultado do acaso. Esses testes permitem avaliar se as diferenças ou associações observadas são representativas da população como um todo, ou se são apenas características da amostra específica estudada. Existem diferentes tipos de testes estatísticos utilizados na análise inferencial, dependendo das características dos dados e dos objetivos da pesquisa. Alguns dos testes mais comumente utilizados incluem:

Testes de hipóteses: Esses testes são usados para testar uma hipótese nula, que afirma que não há diferença ou associação entre as variáveis de interesse. Com base nos resultados do teste, a hipótese nula pode ser rejeitada ou não rejeitada, fornecendo evidências estatísticas sobre a existência ou ausência de uma relação significativa.

Testes de comparação de médias: Esses testes são usados para comparar as médias de duas ou mais amostras. O teste t de Student é comumente usados para comparar as médias de duas amostras independentes, enquanto a análise de variância (ANOVA) é utilizada para comparar as médias de três ou mais amostras independentes. Os testes de comparação de médias permitem identificar diferenças estatisticamente significativas entre os grupos estudados.

Testes de correlação: Esses testes são usados para avaliar a relação entre duas variáveis contínuas. O coeficiente de correlação de Pearson é frequentemente utilizado para medir a força e a direção da relação linear entre as variáveis. Um valor de correlação próximo a +1 indica uma correlação positiva forte, um valor próximo a -1 indica uma correlação negativa forte, e um valor próximo a 0 indica uma correlação fraca ou inexistente.

Testes de regressão: Esses testes são utilizados para examinar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. A análise de regressão permite estimar os efeitos das variáveis independentes sobre a variável dependente e fazer previsões com base nesses efeitos. A regressão linear é um exemplo comum de análise de regressão, em que a relação entre as variáveis é modelada por uma linha reta.

Além dos testes estatísticos mencionados acima, existem várias outras técnicas de análise inferencial, como análise de covariância, análise de sobrevivência, análise de séries temporais, entre outras. A escolha do teste estatístico adequado depende da natureza dos dados, do design da pesquisa e dos objetivos específicos da análise.

A análise inferencial não prova causalidade, mas fornece evidências estatísticas para suportar ou refutar uma relação hipotética. Além disso, é fundamental considerar as limitações dos testes estatísticos e interpretar os resultados com cautela, levando em conta o contexto da pesquisa e a possibilidade de outros fatores influenciarem os resultados (Dantas, 2008:123).

A análise inferencial é uma etapa essencial na pesquisa científica, permitindo fazer generalizações e inferências sobre uma população maior com base em uma amostra limitada de dados. Por meio de testes estatísticos e técnicas adequadas, a análise inferencial fornece evidências estatísticas para responder a perguntas de pesquisa, identificar relações significativas e contribuir para o avanço do conhecimento em diferentes áreas de estudo.

RELAÇÃO

A análise descritiva é uma etapa inicial da análise de dados, na qual são utilizadas técnicas e métodos para descrever e resumir as características principais de um conjunto de dados. Ela visa fornecer uma visão geral dos dados, identificando padrões, tendências e distribuições. Alguns dos principais métodos utilizados na análise descritiva incluem medidas de tendência central (como média, mediana e moda), medidas de dispersão (como desvio padrão e variância) e gráficos descritivos (como histogramas e gráficos de barras).

Já a análise inferencial é uma etapa posterior, na qual são feitas inferências e conclusões sobre uma população maior com base em uma amostra dos dados. Ela envolve a aplicação de técnicas estatísticas para tirar conclusões e fazer previsões sobre a população com base nos dados amostrais. A análise inferencial utiliza a teoria das probabilidades e a teoria estatística para estimar parâmetros desconhecidos, testar hipóteses e fazer generalizações. (Montgomery & Runger, 2012).

A análise inferencial usa métodos como testes de hipóteses, intervalos de confiança e regressão estatística para fazer inferências sobre a população. Essas técnicas permitem que se faça afirmações sobre a relação entre variáveis, a diferença entre grupos e a previsão de valores futuros. (Costa, 2005:90).

A análise descritiva é utilizada para descrever e resumir os dados observados, enquanto a análise inferencial é usada para fazer inferências e generalizações sobre a população com base nos dados amostrais. Ambas as análises são importantes e complementares na análise de dados.

MÉTODOS UTILIZADOS NA ANÁLISE INFERENCIAL.

Para Morettin, (2010).  Existe muitos métodos Como:

Testes de hipóteses: Os testes de hipóteses são usados para avaliar se uma determinada afirmação sobre uma população é estatisticamente significativa ou não. Esse método envolve a formulação de uma hipótese nula (que assume a ausência de efeito ou relação) e uma hipótese alternativa (que assume a presença de efeito ou relação). Com base nos dados amostrais, são calculadas estatísticas de teste e valores-p para tomar uma decisão sobre a hipótese nula.

Intervalos de confiança: Os intervalos de confiança são usados para estimar um intervalo de valores prováveis para um parâmetro populacional desconhecido. Esses intervalos fornecem uma faixa de valores dentro da qual o parâmetro é esperado com uma determinada probabilidade de confiança. Geralmente, são calculados intervalos de confiança para a média, proporção ou diferença de médias.

Regressão: A análise de regressão é usada para estudar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. A regressão linear é o método mais comum, no qual se busca ajustar uma linha reta aos dados para modelar a relação entre as variáveis. A regressão pode ser utilizada para fazer previsões, identificar variáveis significativas e avaliar o efeito de cada variável sobre a variável dependente.

Anova (Análise de Variância): A Anova é usada para comparar a média de três ou mais grupos e determinar se há diferenças estatisticamente significativas entre eles. A Anova desempenha um papel importante quando se deseja comparar médias de diferentes grupos e controlar o efeito de variáveis ​​de confusão.

Análise de correlação: A análise de correlação é usada para medir a força e direção da relação entre duas variáveis contínuas. O coeficiente de correlação mais comum é o coeficiente de correlação de Pearson, que varia de -1 a 1. Um valor próximo de 1 indica uma correlação positiva forte, um valor próximo de -1 indica uma correlação negativa forte e um valor próximo de 0 indica uma correlação fraca.

MÉTODOS UTILIZADOS NA ANÁLISE DESCRITIVA

Na análise descritiva, são utilizados diversos métodos para descrever e resumir os dados Navidi, 2012). Alguns dos principais métodos utilizados são:

Medidas de tendência central: São utilizadas para descrever o valor central ou típico de um conjunto de dados. As medidas de tendência central mais comuns são a média, a mediana e a moda. A média aritmética é a soma de todos os valores dividida pelo número de observações. A mediana é o valor central quando os dados são ordenados. A moda é o valor mais frequente no conjunto de dados.

Medidas de dispersão: São utilizadas para avaliar a variabilidade ou dispersão dos dados. O desvio padrão é uma medida comum de dispersão que indica o quanto os valores estão afastados da média. A variância também é uma medida de dispersão que representa a média dos quadrados dos desvios em relação à média. Outras medidas de dispersão incluem a amplitude (diferença entre o valor máximo e mínimo) e o intervalo interquartil (diferença entre o primeiro quartil e o terceiro quartil).

Gráficos descritivos: Os gráficos são uma forma visual de representar os dados. Alguns dos gráficos descritivos mais comuns incluem histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersão e gráficos de linha. Histogramas são usados para representar a distribuição dos dados em intervalos. Gráficos de barras são adequados para representar dados categóricos. Gráficos de dispersão mostram a relação entre duas variáveis em um plano cartesiano. Gráficos de linha são usados para mostrar a tendência ao longo do tempo ou de uma variável independente.

Tabelas de frequência: Tabelas de frequência são usadas para resumir dados categóricos, mostrando a contagem ou a proporção de cada categoria. Elas são especialmente úteis para variáveis categóricas ou para agrupar dados em intervalos.

Medidas de assimetria e curtose: A assimetria mede o grau de desvio dos dados em relação à simetria. Ela indica se a distribuição dos dados é inclinada para a esquerda (assimetria negativa) ou para a direita (assimetria positiva). A curtose mede o grau de concentração dos dados em relação à curva normal. Ela indica se a distribuição tem uma forma mais achatada (curtose negativa) ou mais pontuda (curtose positiva) em comparação com a curva normal.