Conceitos básicos em estatística descritiva

Uma população é um conjunto bem definido de pessoas sobre as quais podemos observar uma determinada característica. Essa característica pode ser finita ou infinita.

Escrito e verificado por a psicóloga Paula Villasante.

Última atualização: 29 dezembro, 2022

Como já vimos anteriormente em nosso site, a estatística é um ramo da matemática que estuda a variabilidade, assim como o processo que a gera, a partir de leis e modelos de probabilidade. Sabemos que é necessário usar a estatística tanto para fazer pesquisa quanto para entender como estamos pesquisando na atualidade, além da sua utilidade para o entendimento das conclusões de qualquer estudo. No entanto, que conceitos básicos temos dentro da estatística descritiva?

Para aprendermos um pouco sobre a estatística, vamos nos concentrar na estatística descritiva. Essa parte da disciplina se ocupa da descrição dos dados experimentais, mais especificamente da coleta, organização e análise dos dados sobre algumas ou uma característica de certos indivíduos pertencentes a uma população ou universo (1).

Principais conceitos em estatística descritiva

Segundo o professor Ignacio Cascos, da Universidade Carlos III de Madrid, esses são alguns dos conceitos básicos em estatística descritiva que devemos saber.

1. População

A população é um conjunto bem definido dentro do qual podemos observar uma determinada característica.

Essa característica pode ser finita ou infinita. Dessa forma, o tamanho da população é o número de indivíduos que ela tem, e é representado por N (1).

Se a população é muito grande, é muito caro e muitas vezes até mesmo impossível considerar e analisar cada indivíduo. Dessa forma, é comum que seja realizada uma seleção denominada amostra.

2. Sujeito

Chama-se sujeito cada um dos elementos da população. Esses elementos não precisam ser necessariamente pessoas, ainda que dentro da psicologia isso seja o mais comum.

3. Amostra, tamanho

Uma amostra é um conjunto de indivíduos da população que reflete as características dela como um todo da melhor forma possível. Se as características refletem bem a realidade, diz-se que a amostra é representativa da população. O tamanho da amostra é o número de indivíduos que ela possui, também indicado por N.

4. Variável, dado

Uma variável (X) é um símbolo que representa uma característica que é estudada dentro daquela população. Chamamos de dado (R) o valor, numérico ou não, que a variável tem em relação a um sujeito específico da amostra.

Tipos de variáveis em estatística descritiva

Algo importante a ter em mente quando falamos de estatísticas descritivas é que existem vários tipos de variáveis.

Variável qualitativa

Esse tipo de variável apresenta valores que correspondem a características não quantificáveis dos sujeitos. Não se pode dizer que uma característica seja melhor do que a outra.

Um exemplo desse tipo de variável é o sexo. São chamadas de qualitativas porque as diferenças entre as categorias são apenas qualitativas.

Variável ordinal

São variáveis que são propensas a serem divididas em categorias. Diferentemente de uma variável puramente qualitativa, esse tipo de variável ordinal pode ser ordenada em categorias.

Podemos pensar, por exemplo, nas notas de uma prova. Uma pessoa que tirou uma nota superior foi comparativamente melhor do que uma pessoa que tirou uma nota inferior. Elas podem ser ordenadas em ordem de grandeza.

Variável quantitativa

A variável quantitativa aceita valores de um conjunto de valores numéricos fixado anteriormente. Isso significa que podemos medir e colocar em escala. Dentro da variável quantitativa encontramos dois tipos:

• Discreta: O conjunto é finito ou de números inteiros. Por exemplo, o número de filhos de uma família.
• Contínua: O conjunto é infinito ou de número contínuos. Isso significa que é possível assumir números infinitos dentro de um intervalo. Um exemplo poderia ser o tempo cronometrado.

Medidas de posição em estatística descritiva

Em estatística, podemos determinar a posição de nossos dados a partir das medidas de posição. Apresentamos a seguir algumas delas:

Medidas de tendência central

As medidas de tendência central são valores típicos ou representativos de um conjunto de dados. Dessa forma, elas pretendem resumir todos os dados em um valor único.

Trata-se de um conceito básico e também importante para a estatística descritiva. São três as medidas de tendência central mais utilizadas: a moda (para variáveis qualitativas), a mediana (para variáveis categóricas) e a média (para variáveis quantitativas).

• A moda. É o valor de maior frequência, o que mais se repete. Se há mais de um desses valores, a variável se chama multimodal. Pode ser calculada para qualquer tipo de variável.
• A mediana. Calculamos a mediana para variáveis categóricas. Trata-se de um número a partir do qual podemos fazer um corte e 50% dos dados serão menores e 50% dos dados serão maiores que ele. Dessa forma, se há mais de uma mediana, precisamos calcular o ponto médio entre a mediana maior e a mediana menor. Essas duas medianas serão os dados que aparecem na amostra e servem como base para calcular a mediana em si.
• A média. É o conceito estatístico mais utilizado normalmente. Calcula-se para variáveis quantitativas. É, por assim dizer, o centro geométrico ou de gravidade dos dados. É curioso porque se pensarmos bem, não é como a moda que aparece muitas vezes na amostra. Pode ser até mesmo que não represente nenhuma pessoa da amostra: ainda que represente a amostra como um todo, pode ser que ninguém assuma esse valor na variável.

Há muitos outros conceitos que podem ser utilizados dentro da estatística descritiva, mas esses talvez sejam os mais básicos. Assim, com a ajuda desses conceitos, a estatística se encarrega de organizar, entender e calcular estatisticamente as representações dos dados para oferecer ao pesquisador – e por extensão à comunidade científica – um mapa completo do que aconteceu dentro do estudo.