Guinguette Marais Poitevin

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Conteúdo:

1. Definição de uma variável quantitativa
2. Qual é a Condição dos Dados Quantitativos?

Definição

Gráfico de variáveis categóricas no eixo y e dados quantitativos/numéricos no eixo x. Crédito: Thupper|Wikimedia Commons

Dois tipos de variáveis são utilizados nas estatísticas: Quantitativas (também chamadas variáveis de medição ou variáveis numéricas) e categóricas (também chamadas qualitativas):

• Variáveis quantitativas são variáveis numéricas: contagens, porcentagens, ou números.
• Variáveis categóricas são descrições de grupos ou coisas, como “raças de cão” ou “preferência de voto”.

Exemplos de Variáveis Quantitativas / Variáveis Numéricas:

• Média de Pontos de Escolaridade (por exemplo 4,0, 3,2, 2,1).

Número de animais de estimação (ex. 1, 2, 4).Saldo da conta bancária (ex. $100, $987, $-42.

• Número de estrelas numa galáxia (ex. 100, 2301, 1 trilião).
• Número médio de bilhetes de lotaria vendidos (por exemplo 25, 2.789, 2 milhões).
• Quantos primos tem (por exemplo 0, 12, 22).
• O montante no seu salário (por exemplo $200, $1,457, $2,222).

Regra geral: se o puder adicionar, é quantitativo. Por exemplo, um G.P.A. de 3,3 e um G.P.A. de 4,0 podem ser somados (3,3 + 4,0 = 7,3), o que significa que é quantitativo. Por outro lado, as notas de A, B, ou C não podem ser somadas a menos que as converta em números, pelo que A, B, e C, não são quantitativas.

Exemplos de Variáveis Categóricas:

• Classe na faculdade (e.g. caloiro, segundanista, júnior, sénior).

Afiliação a partidos (e.g. Republicano, Democrata, Independente).Tipo de animais de estimação (e.g. cão, gato, roedor, peixe).Autor favorito (ex. Stephen King, James Patterson, Charles Dickens).Aérea preferida (ex. Sudoeste, Virgem, Quantas).Cor do cabelo (ex. loiro, moreno, preto).

• Sua raça (e.g. asiática, latina, preta).
• Tipos de chapéus (e.g. sombrero, feijão, fedora).

Como regra geral, se não se pode adicionar algo, então é categórico. Por exemplo, não se pode adicionar gato + cão, ou republicano + democrata.

Categorica vs. Quantitativa

Veja este vídeo sobre a diferença entre variáveis categóricas(qualitativas) e quantitativas.

O que é uma Condição de Dados Quantitativa?

Quando fizer gráficos ou traçar dados estatísticos, certifique-se de que tem dados quantitativos de unidades conhecidas. Se não tiver unidades conhecidas, então não será capaz de fazer o gráfico. Por exemplo, a primeira lista acima declara que “G.P.A.” são dados quantitativos. No entanto, não será capaz de fazer gráficos G.P.A. versus outra variável (por exemplo, raça ou sexo), a menos que tenha realmente uma unidade, como 3.1 ou 2.9. Isto parece óbvio, mas com dados mais complexos deverá sempre verificar a condição dos dados quantitativos para informação em falta ou sem sentido antes de iniciar um gráfico.

Histogramas, boxplots e gráficos de dispersão, todos requerem que tenha dados quantitativos (dados numéricos). Se tentar fazer gráficos de dados categóricos com um histograma, boxplot ou gráfico de dispersão, deparar-se-á com o mesmo tipo de problema como se tentasse fazer gráficos de dados numéricos com gráficos de pizza: os seus gráficos não farão qualquer sentido. O seguinte gráfico de dispersão ilustra este ponto. Fiz um gráfico de dispersão em Microsoft Excel de dados categóricos (nomes) juntamente com as suas idades em Excel. O Excel não reconheceu os dados categóricos e os números atribuídos em seu lugar. O gráfico de dispersão não faz sentido; ninguém saberá que “1”, “2”, “3”, “4” e “5” se referem a nomes e mesmo que o façam…o gráfico será uma confusão se tiver 100 nomes!:

br> Uma solução para este problema poderia ser atribuir números a nomes (por exemplo, John = 1, Jan = 2…), e incluir uma chave no gráfico. Contudo, neste exemplo particular, um gráfico de dispersão não é realmente a melhor escolha para um gráfico – escolha antes o gráfico de barras. Um gráfico de barras permite traçar categorias num eixo, pelo que a condição de dados quantitativos não tem de ser satisfeita para um eixo.

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Beyer, W. H. CRC Standard Mathematical Tables, 31st ed. Boca Raton, FL: CRC Press, pp. 536 e 571, 2002.
Agresti A. (1990) Análise de Dados Categóricos. John Wiley and Sons, New York.
Kotz, S.; et al., eds. (2006), Encyclopedia of Statistical Sciences, Wiley.
Lindstrom, D. (2010). Schaum’s Easy Outline of Statistics, Segunda Edição (Schaum’s Easy Outlines), 2ª Edição. McGraw-Hill Education

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