A análise descritiva é uma técnica estatística que permite descrever e resumir dados numéricos em termos de tendência central, dispersão e distribuição. É uma das técnicas mais básicas e úteis em análise de dados e pesquisa de mercado.
O Microsoft Excel é uma das ferramentas mais populares para análise de dados e permite a criação de gráficos, tabelas e resumos estatísticos com facilidade. Neste artigo, vamos mostrar como fazer uma análise descritiva simples no Excel.
Passo 1: Organizando os dados
Antes de fazer qualquer tipo de análise, é necessário organizar e limpar os dados. Certifique-se de que cada coluna representa uma variável e que cada linha representa uma observação.
Por exemplo, imagine que você deseja fazer uma análise descritiva da altura de uma amostra de 50 pessoas. Os dados devem ser organizados em uma planilha do Excel da seguinte forma:
Passo 2: Calcular a média, mediana e moda
A média, mediana e moda são medidas de tendência central que ajudam a resumir os dados e entender a distribuição dos valores. No Excel, essas medidas podem ser calculadas usando as seguintes fórmulas:
Onde A2:A51 é o intervalo de dados da coluna A. Note que, em alguns casos, pode haver mais de uma moda ou nenhuma moda.
Passo 3: Calcular o desvio padrão e a variância
O desvio padrão e a variância são medidas de dispersão que ajudam a entender o quão dispersos os dados estão em relação à média. No Excel, essas medidas podem ser calculadas usando as seguintes fórmulas:
Onde A2:A51 é o intervalo de dados da coluna A.
Passo 4: Criar um histograma
Um histograma é uma representação gráfica da distribuição dos dados e pode ajudar a visualizar a forma da distribuição, o número de observações em cada intervalo e se há valores extremos. Para criar um histograma no Excel, siga os seguintes passos:
O Excel criará um gráfico de histograma com base nos seus dados.
Passo 5: Analisar os resultados
Após calcular as medidas de tendência central e dispersão e criar um histograma, é hora de analisar os resultados. Algumas perguntas a serem respondidas incluem:
Essas análises podem ajudar a entender melhor os dados e identificar tendências e padrões.