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Formato dos gráficos das distribuições estatísticas

O foco deste artigo é sintetizar os conhecimentos desenvolvidos no percurso da lição em relação ao formato dos gráficos estatísticos. Basicamente espera-se que os estudantes compreendam que os gráficos podem ser simétricos ou assimétricos. No último caso pode ocorrer que os dados da série que gerou o gráfico tenha uma cauda para a esquerda ou para a direita mostrando, assim, como os dados estão dispersos na série.
Saber interpretar gráficos é uma tarefa essencial, pois eles estão muito presentes em nosso cotidiano por serem representações visuais para exibir dados. Dessa forma, o uso de gráficos torna a interpretação e a análise mais rápida e objetiva.
Neste artigo, serão apresentadas algumas características que podem ser notadas em gráficos estatísticos pela simples análise de seu formato.
Uma informação a ser extraída ao analisar um gráfico estatístico é identificar se ele é simétrico ou assimétrico. Para isso, basta identificar a posição da mediana dos dados, isso porque esta é uma medida de
e divide o conjunto de dados em duas partes de mesmo tamanho, em que os valores da série se encontram 50% inferiores à mediana, e os outros, 50% superiores à ela.
Outra característica a ser observada é a concentração dos elementos (pontos, barras, caixas etc.). Caso essa concentração não seja simétrica em relação à mediana, pode-se notar em qual das regiões do plano há maior quantidade de elementos. Tal característica indica se a
se encontra para a esquerda ou para a direita.
Veja abaixo alguns gráficos com diferentes simetrias.
Imagem 1: Gráfico de dispersão.
No gráfico de dispersão (scatter plot) acima, é possível verificar que a assimetria com cauda para a direita indica maior concentração de pontos à esquerda.
Imagem 2: Histograma.
O histograma acima, por sua vez, possui caráter simétrico, em que a maior parte dos dados está concentrada próximo à medida central.
Imagem 3: Gráfico de caixa ou box plot.
No box plot acima, notamos uma assimetria com cauda para baixo, pois a maior parte dos dados está concentrada no primeiro
.
Além da simetria, há outras características facilmente observáveis em gráficos estatísticos, como picos, vales e pontos discrepantes (outliers). As figuras a seguir mostram alguns exemplos dessas características em diferentes gráficos estatísticos.
Imagem 4: Gráfico de pontos.
O gráfico de pontos mostrado acima apresenta um pico no número 41 para a variável "idade em anos", ou seja, a maior parte dos professores da escola apresenta tal idade. Também é possível observar, na imagem, que não há professores com idade entre 45 e 46 anos; ou seja, há um intervalo de idade apresentado por esses professores.
Em suma, podemos dizer que, em um gráfico de dispersão ou em um histograma, o pico se refere à região de maior agrupamento de dados.
Imagem 5: Gráfico de dispersão.
Nesse outro gráfico de dispersão, é possível verificar que há maior concentração dos dados no intervalo de 9 a 15 e que existem poucos dados no intervalo de 5 a 6. Nesse caso, os dados do intervalo 5 a 6 não serão significativos em relação ao restante dos dados observados. Em outras palavras, os valores do intervalo 5 e 6 representam um outlier, isto é, um dado que se diferencia muito drasticamente dos demais.
Os gráficos são ótimos aliados para demostrar padrões, tendências e, ainda, comparar informações qualitativas e quantitativas num determinado espaço de tempo, facilitando a visualização de alguns dados, bem como para tornar os dados mais claros e informativos.

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