Quais são as diferentes técnicas de análise de dados?
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 concentra-se na aplicação de técnicas quantitativas para revisar os dados. Algumas das técnicas quantitativas mais populares de análise 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. Os 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 dos dados tenta remover o viés do pesquisador dos dados coletados. O uso intenso 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 nos antecedentes pessoais, preferências ou princípios básicos de pesquisa e raciocínio do indivíduo - os dados coletados podem ser mal interpretados ou interpretados incorretamente. Portanto, as técnicas matemáticas são menos suscetíveis a esses erros e geralmente mais aceitas por outros indivíduos ou pesquisadores.
A análise estatística descritiva separa ou resume os dados em grupos específicos. Dados demográficos são um conjunto comum de estatísticas descritivas. Os pesquisadores coletarão informações relacionadas à idade, sexo, tamanho da família, renda, tipo de emprego e outras informações da população. Outro tipo de análise estatística descritiva é a porcentagem de finalização de um quarterback ao jogar em um jogo de futebol. Se o quarterback concluir seis das oito tentativas de passe, ele terá uma porcentagem de conclusão de 75%. Uma falha nessa técnica é a incapacidade das estatísticas fornecerem informações adicionais, como o comprimento de cada passagem.
As técnicas de análise exploratória de dados geralmente envolvem o uso de gráficos de caixas, histogramas, gráficos de Pareto, gráficos de dispersão ou gráficos de caule e folhas. 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 um gráfico de caixas para determinar o número de proprietários dentro do intervalo declarado. As estatísticas fornecerão informações para apoiar ou não a hipótese e mostrarão quantos discrepantes existem nos dados coletados.
Técnicas de análise confirmatória de dados são o oposto de técnicas exploratórias. Nesses testes, o pesquisador procura refutar a hipótese nula, que é uma afirmação geralmente aceita como verdadeira pela maioria dos indivíduos. Para refutar a hipótese nula, o pesquisador coletará informações específicas relacionadas à hipótese e testará a média, variância, valores de p e intervalos de confiança. O intervalo de confiança comprovado pela análise confirmatória dos dados fornecerá informações sobre a confiança do pesquisador sobre se a hipótese nula é verdadeira ou falsa.