Neste artigo, exploraremos algumas das principais medidas estatísticas utilizadas para analisar conjuntos de dados. Essas medidas são essenciais para compreender a distribuição e a dispersão dos dados, fornecendo insights importantes sobre sua natureza e variabilidade.
Medidas de Centralidade
As medidas de centralidade descrevem onde os dados tendem a se agrupar. As principais medidas incluem:
- Média: É a soma de todos os valores dividida pelo número total de valores.
- Mediana: É o valor que divide o conjunto de dados ao meio quando ordenado.
- Moda: É o valor mais frequente no conjunto de dados.
Medidas de Variabilidade
As medidas de variabilidade descrevem a dispersão dos dados em torno das medidas de centralidade. As principais medidas incluem:
- Amplitude: A diferença entre o maior e o menor valor no conjunto de dados.
- Variância: A média dos quadrados das diferenças entre cada valor e a média.
- Desvio padrão: A raiz quadrada da variância.
- Intervalo interquartil (IQR): A diferença entre o terceiro quartil (Q3) e o primeiro quartil (Q1).
Exemplo e Cálculos
Suponha que temos o seguinte conjunto de dados: 10, 15, 20, 25, 30.
Média: Média = (10 + 15 + 20 + 25 + 30)/5 = 20
Mediana: Como o número total de observações é ímpar (5), a mediana é o valor na terceira posição quando os dados são ordenados. Neste caso, a mediana é 20.
Moda: Não há uma moda clara neste conjunto de dados, já que todos os valores são diferentes.
Desvio padrão: Utilizando a fórmula, calculamos que o desvio padrão é aproximadamente 7.91.
IQR: Como os quartis são Q1 = 15 e Q3 = 30, o IQR é 15.
Essas medidas estatísticas nos ajudam a entender a distribuição e a variabilidade dos dados, fornecendo uma base sólida para análises mais aprofundadas.
