Técnicas de Análise de Dados
Definição e Conceitos
As técnicas de análise de dados permitem que os pesquisadores revisem os dados coletados e façam inferências ou determinações a partir das informações. A maioria das técnicas se concentra na aplicação de técnicas quantitativas para revisar os dados. Algumas das técnicas mais populares de análise quantitativa de dados incluem estatística descritiva, análise exploratória de dados e análise confirmatória de dados. Os dois últimos envolvem o uso de apoiar ou não apoiar uma hipótese predeterminada. Grupos que podem usar essas técnicas incluem pesquisadores individuais, estudantes, empresas, agências governamentais e atuários, entre outras partes que precisam de informações e dados.A análise quantitativa de dados tenta remover o viés do pesquisador dos dados coletados. O uso pesado de estatísticas, probabilidades ou outras técnicas matemáticas permite que os indivíduos usem métodos padrão para interpretar dados. Quando os pesquisadores tentam usar técnicas qualitativas de análise de dados - geralmente baseadas no histórico pessoal do indivíduo, suas preferências ou princípios básicos de pesquisa e raciocínio - os dados coletados podem ser mal interpretados ou interpretados incorretamente. Portanto, as técnicas matemáticas são menos suscetíveis a esses erros e, muitas vezes, mais aceitas por outros indivíduos ou pesquisadores.
A análise estatística descritiva separa ou resume os dados em grupos específicos. Os dados demográficos são um conjunto comum de estatísticas descritivas. Os pesquisadores coletarão informações relativas à idade, sexo, tamanho da família, renda, tipo de emprego e outras informações da população. Outro tipo de análise estatística descritiva é o percentual de conclusão de um quarterback ao jogar em um jogo de futebol. Se o quarterback concluir seis das oito tentativas de aprovação, ele terá uma porcentagem de conclusão de 75%. Uma falha nessa técnica é a incapacidade de as estatísticas fornecerem informações adicionais, como o comprimento de cada passagem.
Técnicas exploratórias de análise de dados geralmente envolvem o uso de gráficos de caixa, histogramas, gráficos de Pareto, diagramas de dispersão ou um gráfico de folhas e caules. O principal objetivo dessa técnica é apoiar uma hipótese declarada de um pesquisador. Por exemplo, um pesquisador pode desejar provar uma hipótese sobre a faixa etária dos proprietários que dirigem um tipo específico de carro, como uma minivan. Para testar e apoiar essa hipótese, o pesquisador coletará informações e criará uma caixa para determinar o número de proprietários dentro de sua faixa declarada. As estatísticas fornecerão informações para apoiar ou não a hipótese e mostrar quantos outliers estão nos dados reunidos.Técnicas confirmatórias de análise de dados são o oposto das técnicas exploratórias. Nesses testes, o pesquisador está procurando refutar a hipótese nula, que é uma afirmação geralmente aceita como verdadeira pela maioria dos indivíduos. Para refutar a hipótese nula, o pesquisador reunirá informações específicas relacionadas à hipótese e testará a média, a variância, os valores de p e os intervalos de confiança. O intervalo de confiança comprovado pela análise confirmatória dos dados fornecerá informações sobre quão confiante o pesquisador deve estar sobre se a hipótese nula é verdadeira ou falsa.