A atividade de interpretar dados (Data Science) é o estudo e a coleta de dados e informações de diversas fontes acerca de um determinado assunto, visando analisar e subsidiar a tomada de decisões em grandes quantidades para gerar melhorias.
A seguir, confira as etapas que precisam ser seguidas e veja como a classe de Solange lidou com elas.
5 dicas para fazer uma boa análise estatística
As informações estatísticas podem ser apresentadas em texto, tabelas e / ou figuras, seguindo as seguintes recomendações: se três ou menos números forem apresentados, uma frase deve ser usada; no caso de apresentar mais de 4 a 20 números, tente usar uma tabela; e com mais de 20 números, é preferível usar gráficos.
Logo, a análise e interpretação de dados refere-se à implementação de uma série de processos, na qual as informações são revisadas para se chegar a uma conclusão. As etapas do gerenciamento de dados têm como objetivo ajudar as pessoas a entender os dados numéricos que foram coletados, organizados e disponibilizados.
A importância das tabelas e dos gráficos está ligada, sobretudo, à facilidade e agilidade na absorção e conhecimento dos dados por parte do leitor e também às diversas maneiras de ilustrar e resumir as informações apresentadas.
Uma boa escala de Likert deve ser simétrica, ou seja, conter o mesmo número de categorias positivas e negativas. Recomenda-se que a escala tenha um ponto central, de modo que os entrevistados possam selecionar essa opção em caso de indecisão ou neutralidade.
A organização dos dados em estatística dá-se em etapas, como em todo processo de organização. Inicialmente é escolhido o tema a ser pesquisado, em seguida, é pensado o método para a coleta dos dados da pesquisa, e o terceiro passo é a execução da coleta.
A análise dos dados levará você às respostas das questões iniciais que motivaram a realização do seu estudo. Portanto, nada mais justo do que começar a se dedicar a ela já na construção do seu formulário. Você verá que a forma com que você organiza e estrutura este instrumento, fará uma grande diferença na hora de analisar os dados coletados.
Se o valor mínimo for muito baixo, mesmo quando se considerar o centro, a dispersão e o formato dos dados, investigue a causa do valor extremo. Quartis são os três valores — o 1 o quartil a 25% (Q1), o segundo quartil a 50% (Q2 ou mediana) e o terceiro quartil a 75% (Q3)— que dividem uma amostra de dados ordenados em quatro partes iguais.
Mas, por outro lado, o grande volume de dados também tornou as tomadas de decisões mais complexas. Afinal, ter somente o acesso aos dados já não é mais suficiente. É preciso ser ágil para agrupar e transformar a grande massa de dados que se colocam à nossa disposição em informações úteis e com chances mínimas de erro.
Outra parte importante da análise e interpretação dos resultados de uma pesquisa é começar fazendo uma descrição geral.
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