Confira o que é uma análise estatística e como realizá-la em seus projetos!

Saiba mais sobre a importância da análise estatística para a interpretação de dados e para a tomada de decisões nas empresas!

Alícia Soares 13/05/2022 - 8 mins de leitura

A análise de dados é um assunto muito relevante dentro do Big Data e da Indústria 4.0, e a análise estatística pode ser utilizada para definir as melhores escolhas para o seu negócio e gerenciar os seus riscos. 

A análise estatística é responsável pela coleta, exploração e análise de dados. Essa ciência busca a determinação de padrões e de tendências para o futuro por meio de análises estatísticas descritivas e conclusivas. 

Continue neste artigo e saiba como tomar decisões mais assertivas em sua empresa por meio da análise estatística. Separamos para você os seguintes tópicos: 

  • O que é uma análise estatística?
  • Quais são os tipos de análise estatística?
  • Quais são os componentes básicos de uma análise estatística?
  • Como escrever uma análise estatística?
  • Aprenda a analisar dados!

Vamos lá! 


O que é uma análise estatística? 


A análise estatística é a ciência responsável por coletar, explorar e apresentar os dados em busca da descoberta de padrões e de tendências futuras.

Essas informações estatísticas coletadas podem ser usadas por pesquisadores a fim de tornar a tomada de decisão um processo mais assertivo.

A cada dia que passa, as tecnologias para essa análise evoluem mais e os softwares utilizados tornam-se mais acessíveis. 

Algumas das aplicações do uso de computadores são:

  • Programação estatística: componentes estatísticos são analisados para a tomada de decisões em qualquer área de atuação. 
  • Econometria: são realizadas simulações para previsão de futuras tendências.
  • Pesquisa de operações: são identificadas as melhores ações em busca dos melhores resultados por meio de diferentes testes simulativos.  
  • Geomarketing: a coleta de dados é responsável por encontrar padrões espaciais e geodemográficos relacionados ao desempenho de vendas, além da construção de dados sobre cada mercado. 
  • Programação matriz: a computação é utilizada para implementação de métodos estatísticos e análises de dados exploratórios.  
  • Visualização estatística: uso da interface visual para análise de dados e construção de modelos. 
  • Melhoria de qualidade estatística: utilização de dados para melhoria de qualidade e de segurança na produção industrial. 

Por que realizar uma análise estatística?

Realizar uma análise estatística é importante para avaliar as melhores oportunidades de um negócio. Além de interpretar resultados passados, a análise de dados pode prever resultados futuros. 

Por meio dela, é possível avaliar dados em sua totalidade, em um panorama geral, e em amostras individuais específicas. Isso permite melhor interpretação dessas informações buscando uma tomada de decisão assertiva.  

Vale lembrar que existem possibilidades de realizar uma análise estatística por meio de uma amostra precisa. Isso possibilita menor esforço dos pesquisadores na hora da coleta dos dados e, consequentemente, maior produtividade.

Porém, isso só pode ser realizado em um grande conjunto de dados e deve-se tomar bastante cuidado nos cálculos de proporção e de pressupostos, para que estes não interfiram em sua análise. 


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Quais são os tipos de análise estatística?


A análise estatística é dividida em análise descritiva e análise inferente. Confira a seguir as suas características:


Análise descritiva

A análise descritiva é responsável pela apresentação de dados por meio de mapas, gráficos e tabelas, porém sem apresentar conclusões sobre o fenômeno. 

Esses dados geralmente são dispostos e resumidos de maneira bruta, favorecendo a sua visualização e interpretação posterior. 


Análise inferente (modelagem)

A análise inferente ou modelagem é responsável pelo estudo dos dados coletados na análise descritiva. 

Buscando ainda mais objetividade, são realizadas perguntas direcionadas às respostas que se deseja obter com aquelas informações. 

Dessa forma, hipóteses são definidas e testadas em busca de conclusões sobre as causas dos fenômenos analisados.

A partir dessas duas classificações, há alguns componentes básicos para a análise estatística. Confira a seguir! 


Quais são os componentes básicos de uma análise estatística?


Análise descritiva


1. Média Aritmética


A média aritmética é a principal medida de tendência central. Ela é calculada com a soma de todos os seus valores dividida pelo número de dados desse conjunto. 


2. Média Aritmética Simples x Média Aritmética Ponderada

Enquanto a média aritmética simples possui os valores com a mesma importância no cálculo, o mesmo peso, na média aritmética ponderada, alguns valores possuem mais importância que outros e, por isso, recebem um valor a mais sendo multiplicado em sua soma. 


3. Moda


A moda é considerada o valor mais frequente em um conjunto de dados. Dessa forma, ela é o valor que mais aparece nessa lista. 

Um conjunto pode ser bimodal caso ele apresente duas modas, ou seja, dois números que aparecem mais do que outros da lista. 


4. Mediana


A mediana é representada pelo valor do meio de um conjunto de dados. 

Para encontrar esse valor, é necessário listar os valores em ordem crescente ou decrescente. 

Caso o número de elementos de um conjunto seja par, a mediana é a média aritmética dos dois valores centrais. 


5. Desvio Padrão


O desvio padrão é a medida de um conjunto de dados em relação a uma média aritmética. 

Ele é responsável por medir o quanto um número está próximo ou distante em relação a média dessa lista de dados.


6. Variância


A variância está relacionada também à dispersão de dados, sendo mais específica com esses valores em relação ao valor médio do conjunto. 

O desvio padrão é calculado a partir da variância. 

7. Amplitude


A amplitude é a diferença entre o maior elemento e o menor elemento de um conjunto de dados. 

Para encontrá-la, colocar os elementos em ordem crescente ou decrescente, e subtrair o menor elemento do maior.


8. Regressão 


A regressão é definida por relações entre variáveis dependentes e explicativas traçadas em um diagrama de dispersão. A linha de regressão demonstra se esses relacionamentos são fortes ou fracos. 


Análise Inferente

1. Estimativas


As estimativas são um valor aproximado em relação aos parâmetros de interesse na análise. 


2. Intervalo de confiança: 


O intervalo de confiança é um subconjunto retirada de um conjunto de dados, em que apresentaria o valor do parâmetro verdadeiro. 


3. Intervalo de predição


O intervalo de predição é um conjunto de valores que busca identificar um valor desconhecido em uma amostra.

Depois de conhecer alguns componentes da análise, é hora de acompanhar os passos que devem ser realizados em uma análise estatística. Confira no próximo tópico! 


Como escrever uma análise estatística?   


A análise estatística pode ser realizada com métodos tradicionais ou mais tecnológicos. Quanto mais volume de dados é apresentado, maior é a necessidade de um software para amostragem e interpretação dos resultados.

Confira a seguir cinco passos para escrever uma análise estatística: 


1. Calcule a média aritmética e o desvio padrão


A definição dessas duas variáveis é importante para interpretar e comparar um conjunto de valores dentro dos dados coletados. 

A média aritmética é responsável por determinar uma tendência geral relativa a esse grupo de dados. 

Por outro lado, o desvio padrão contribui para interpretar uma dispersão dos dados. Se o valor é alto, significa que esses dados estão mais dispersos em relação à média aritmética. Caso contrário, significa que os valores estão alinhados com a mesma. 


2. Aplique a regressão 


A aplicação da regressão realiza a modelagem das associações entre variáveis dependentes e explicativas. A linha de regressão é determinante para definir se as associações são fortes ou são fracas. 

Isso pode ser realizado por meio do diagrama de dispersão, que facilita a interpretação dos dados coletados no primeiro passo. 


3. Teste uma hipótese


O Teste de Hipótese - ou Teste T - é responsável por analisar a veracidade de uma associação do conjunto de dados selecionado. 

Para alcançar o sucesso, o resultado do teste não pode ser adquirido com pesquisas aleatórias. 

Esses testes estão presentes em pesquisas, em estudos científicos e no gerenciamento de negócios. 


4. Aplique a descrição e a modelagem 


Os dados são descritos por meio de gráficos e de tabelas de contingência, permitindo sua melhor visualização e interpretação. 

Já a modelagem é responsável por proposições estatísticas, que indicam estimativas, intervalos de confiança e intervalos de predição. 


5. Abuse da tecnologia


Como dito anteriormente, os avanços tecnológicos permitem maior exatidão na coleta, na interpretação e na análise de dados. 

Dessa forma, a utilização de softwares para esse trabalho é algo que busca agilizar, facilitar e permitir tomadas de decisão mais minuciosas. Além disso, também previne grande parte dos erros de cálculo. 

O cientista de dados é uma profissão do presente e do futuro, e que está possibilitando grandes oportunidades no mercado de trabalho. 


Aprenda a analisar dados!


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