5 dicas para fazer uma boa análise estatística
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As estatísticas são de grande importância para qualquer empresa. Uma análise estatística consiste na coleta e na avaliação dos dados corporativos, bem como dos relatórios de tendências. Essa análise efetiva a avaliação dos dados na totalidade e também em amostras individuais.

Existem basicamente dois tipos de análise de dados estatísticos: a descritiva e a modelagem. A primeira é usada para resumir os dados, descrevendo-os, enquanto a outra é utilizada para testar uma hipótese e tirar conclusões acerca dos dados.

Já que se interessa pelo assunto, que tal ver 5 dicas para fazer uma análise estatística eficaz? Confira a seguir.

1. Calcule a média e o desvio padrão

A média aritmética, ou seja, é o total de uma lista de números dividido pela quantidade de itens na lista. Ela é útil para a determinação de uma tendência geral em relação a um grupo de dados ou para oferecer um rápido instantâneo dos dados. Além disso, é fácil de calcular, o que representa uma vantagem para o gestor.

Já o desvio de padrão é a medida de um conjunto de dados em relação a uma média. Costuma-se representar essa medida com a letra sigma. Um desvio padrão muito alto significa que os dados estão mais dispersos da média aritmética. Um desvio padrão muito baixo significa que uma quantidade maior de dados estão alinhados com a média aritmética.

Na análise estatística de dados, vale dizer, o desvio padrão revela com rapidez a dispersão dos pontos de dados.

2. Compreenda e aplique a regressão

A regressão é uma ação que faz a modelagem das associações entre variáveis dependentes e explicativas. Geralmente, as variáveis são traçadas em um diagrama de dispersão. A linha de regressão determina se tais associações são fracas ou são fortes.

O conceito de regressão é ensinado em cursos de análise estatística de universidades ou de escolas, servindo para calcular tendências ao longo de um período, o que o torna muito útil no mundo dos negócios.

3. Teste uma hipótese

Esse teste, conhecido também como Teste T, analisa se uma premissa é verdadeira para o conjunto de dados do grupo selecionado. Quando se avaliam as estatísticas, deve-se determinar que o resultado de um teste de hipóteses é relevante somente quando ele não poderia ter acontecido aleatoriamente.

Os testes de hipóteses são muito requeridos em pesquisas, estudos científicos, negócios e economia.

4. Aplique a análise estatística descritiva e a modelagem

Como já foi dito, essa análise descreve os dados através de gráficos e tabelas de contingência, mas não chegam a tirar conclusões sobre os dados analisados. As estatísticas descritivas tornam mais fácil visualizar e interpretar dados brutos.

A análise modelagem chega a proposições estatísticas, as quais indicam geralmente:

  • estimativas (um valor particular que mais se aproxima de um parâmetro);
  • intervalo de confiança (usa um conjunto de dados extraído de um conjunto de amostras e contendo um parâmetro efetivo, com nível de confiança elevado);
  • intervalos de predição (conjunto de valores que contêm um elevado valor relacionado ao parâmetro efetivo, como 95%).

5. Use a tecnologia para fazer análise estatística

Existem softwares específicos cuja função é realizar a análise minuciosa de dados, incluindo a análise estatística. Nesse grupo, existem o Data Analytics, o Data Analytics integrado ao Big Data, o Data Science, o Business Intelligence e assim por diante.

Uma solução específica de Estatística para esse processo altamente estratégico é o Minitab 19. Convém indicar que um bom software pode efetivar todas as operações descritas acima de forma eficaz, com mais agilidade e precisão.

A avaliação estatística requer uma grande quantidade de cálculos exatos. Os softwares evitam erros comuns referentes, não somente aos cálculos, mas à própria coleta de dados.

A análise estatística tem como importante diferencial sua capacidade de avaliar dados atuais e também de fazer predições precisas baseadas em números.

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