5.1. ORGANIZAÇÃO DOS DADOS
Antes de começar a analisar os dados coletados, é importante organizá-los de modo a evitar ao máximo a ocorrência de erros durante a análise estatística. Além disso, a organização dos dados é útil para facilitar a visualização dos resultados quando você quiser apresentá-los.
Algumas opções para organizar os seus dados são tabelas e gráficos.
5.1.1. TABELAS – É um método estatístico sistemático, de apresentar os dados em colunas verticais ou fileiras horizontais, que obedece à classificação dos objetos ou materiais da pesquisa. Quanto mais simples for a tabela ou o quadro, concentrando-se sobre limitado número de idéias, melhor; ficam mais claras, mais objetivas. Quando se têm muitos dados, é preferível utilizar um número maior de tabelas para não reduzir o seu valor interpretativo.
Regras para a utilização das tabelas: No texto, a tabela deve identificar-se pela palavra escrita com letra maiúscula, seguida de um algarismo romano, correspondente. O título se coloca a dois espaços abaixo da palavra TABELA e se ordena em forma de pirâmide invertida, não se usando pontuação terminal. O título principal deve ser curto, indicando claramente a natureza dos dados apresentados; esporadicamente, pode aparecer um subtítulo. As fontes dos dados, representados na ilustração, devem ser colocadas abaixo da tabela, com nome do autor, se houver, e a data.
5.1.2. GRÁFICOS – São figuras que servem para a representação dos dados. O termo é usado para grande variedade de ilustrações: gráficos, esquemas, mapas, diagramas, desenhos etc. Os gráficos, utilizados com habilidade, podem evidenciar aspectos visuais dos dados, de forma clara e de fácil compreensão. Em geral, são empregados para dar destaque a certas relações significativas. A representação dos resultados estatísticos com elementos geométricos permite uma descrição imediata do fenômeno.
5.2. ANÁLISE ESTATÍSTICA:
A matemática se destaca como a linguagem científica. É por meio dela que se consegue admitir uma maior exatidão e, consequentemente, maior confiabilidade aos dados recolhidos no processo experimental. Na linguagem matemática utilizada em pesquisas científicas, a estatística se destaca.
Então, para analisar com segurança os nossos dados, é importante ter em mente alguns conceitos básicos:
- Média: Somatório de todos os elementos da série divididos pelo número de elementos.
- Desvio Padrão: Raiz da variância. Medida do grau de dispersão em relação à média.
- Variância: Somatória do quadrado do desvio em relação à média, dividida pela quantidade de elementos da série menos 1. (Soma do quadrado dos desvios/n-1)
- p
Dependendo da quantidade de dados e do tipo de desenho experimental, podemos desenvolver a análise estatística com os seguintes instrumentos:
Calculadora: para cálculos simples
Softwares: para cálculos mais complexos e envolvendo um número grande de dados. Seguem algumas opções de softwares:
- Excel (editor de planilhas produzido pela Microsoft): ele, você poderá, além de construir as tabelas e gráficos para a organização dos dados, realizar cálculos simples e testes estatísticos paramétricos.
- DataMelt: também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. http://jwork.org/dmelt/
- KNIME Analytics Platform: essa plataforma foi projetada para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados com o auxílio de machine learning. https://www.knime.com/knime-analytics-platform
- R: As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento. https://www.r-project.org/
Literatura Recomendada
- Conceitos Básicos de Estatística Descritiva – https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/3475000/mod_resource/content/1/10%20Conceitos%20Estat%C3%ADstica%20Descritiva.pdf