recolha, tratamento e apresentação de...

RECOLHA, TRATAMENTO E

APRESENTAÇÃO DE DADOS: elementos chave

Carla Patrocínio

Núcleo de Estatística e Prospectiva

INTRODUÇÃO À TEMÁTICA

… apenas discutir alguns aspetos essenciais sobre

recolha e apresentação de dados

… sensibilizar para a interpretação do universo de

números que nos rodeia diariamente

… com exemplos práticos

… em nada substitui a aprendizagem académica e

cientifica sobre a estatística

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O nosso mundo é repleto de números, estatísticas, dados…

“As estatísticas são um instrumento poderoso de conhecimento da sociedade, essenciais à tomada de decisão, à definição e avaliação de estratégias e até ao próprio debate político“

Aníbal Cavaco Silva, Presidente da República, 2007

… mas podem ser (in)devidamente usadas

“A fronteira para o terreno da manipulação é mínima e, pior, na maioria dos casos é, também, invisível.“

António Gomes Mota, Artigo de Opinião no Diário Económico de 28/05/2009

Exemplo (banal):

uma família tem um frango, outra não tem nenhum … em média cada uma tem meio frango e 50% tem 1 frango…

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Sensibilizar para a necessidade do

conhecimento do assunto sobre o qual

vamos falar, estudar,

apresentar…

Discutir a razão pela qual a recolha e o tratamento de dados é essencial e tipicamente uma das partes de um

trabalho que demora tanto tempo

a realizar!

Genericamente perceber que tipos de dados com que usualmente nos confrontamos e

alternativas para os tratar…

Por fim, debater um pouco alternativas para apresentação de resultados e a forma como elas influenciam a mensagem a transmitir…

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Neste workshop vamos:

No fim deste workshop, vamos tentar ser mais críticos sobre

o “tsunami” de números que fazem parte da nossa vida

A IMPORTÂNCIA DA DEFINIÇÃO DO OBJETO DE ESTUDO E DOS

OBJETIVOS A ALCANÇAR

Quando o nosso trabalho (profissional/académico)

envolve a análise, tratamento e apresentação de

resultados é essencial … o conhecimento do

assunto que vamos tratar

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Porque razão é tão importante este conhecimento?



Exemplo 1: Taxa de desemprego por sexo (%)

6

8

Fonte: PORDATA (http://www.pordata.pt/)

Análise prévia da forma como são calculadas e as mudanças ocorridas no tempo na forma de apuramento, permite explicar descontinuidades das series em análise…

http://www.pordata.pt/

http://www.pordata.pt/


OBJETIVOS A ALCANÇAR Exemplo 2: ainda o desemprego…. Dados sobre a taxa de desemprego e o nº de desempregados…vêm todas da mesma fonte? São comparaveis?

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Aprofundamento dos vários conceitos sobre a mesma temática

é essencial …



Exemplo 3:

10

?



Exemplo 4: A (cor)relação entre variáveis

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Nº

Pu

bli

caçõ

es C

ien

tífi

cas

Nº Casamentos

Indicador Fontes de Dados: Fonte: Última

atualização:

Publicações

científicas

DGEEC/MEC a partir de

Thomson Reuters - InCitesTM,

Thomson Reuters (2013) PORDATA 21-02-2014

Casamentos INE - Estatísticas de

Casamentos PORDATA 30-04-2013



Exemplo 5: A (cor)relação entre variáveis (cont.)

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Nº

Casam

en

tos

Indicador Fontes de Dados: Fonte: Última

atualização:

Gasolina Super com

Chumbo ou Aditiva

(Euro/litro) DGEG/MEE PORDATA 11-03-2014

Casamentos INE - Estatísticas de

Casamentos PORDATA 30-04-2013

Preço Gasolina Super com

Chumbo ou Aditiva (Euro/litro)

Nem todas as variáveis aparentemente

“correlacionadas” estão de facto relacionadas,

e só com um conhecimento efetivo do tema e

dos eventos subjacentes se podem selecionar

as variáveis adequadas (e explicáveis ) e

perceber o que faz ou sentido….


OBJETIVOS A ALCANÇAR Exemplo 6: Nº Alunos do IST 2012/13

13

?

10143

10689

11232

11778

Nº Alunos do IST de 1º e 2º ciclo com

vista à obtenção de um grau

Nº Alunos do IST

de 1º-3º ciclo

(incluindo alunos

em programas de

intercâmbio)

Nº Alunos do IST de 1º, 2º e 3º ciclo

com vista à obtenção de um grau

Nº Alunos do IST de

1º e 2º ciclo (incluindo

alunos em programas

de intercâmbio)



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Em suma, é necessário (ESSENCIAL)

conhecermos bem o assunto sobre o qual vamos

nos vamos debruçar, não só para podermos

explicar as descontinuidades e justificarmos as

inflexões (ou a estabilidade das séries), como

também para pedirmos os dados que

efetivamente precisamos e chegarmos à

confirmação ou infirmação da nossa hipótese de

trabalho

(ou meramente para ganharmos uma discussão entre amigos !)

MECANISMOS DE RECOLHA DE DADOS E FONTES DE

INFORMAÇÃO

Hoje em dia vivemos na era da informação e com o acesso facilitado a dados, a informação…

A internet permite rapidamente aceder a um conjunto vasto de informação, a bases de dados bastante completas…

A grande questão hoje em dia consiste em selecionar a informação que se pretende (se já existe), estabelecer mecanismos de relacionar as várias fontes de informação, e como complementar, se possível, os elementos que dispomos

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INFORMAÇÃO

Fontes de informação devem ser oficiais e fidedignas. Exemplos mais genéricos:

INE – Instituto Nacional Estatística

DGEEC - Direcção-Geral de Estatísticas da Educação e Ciência

DGES - Direção-Geral de Ensino Superior

PORDATA

…

Eurostat

Eurydice Network

OECD - Organisation for Economic Co-operation and Development

….

Podemos usar outras Fontes de informação (e.g. dados recolhidos nos websites das instituições), mas apenas para controle da nossa informação “oficial” e perceber as variações possíveis…

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INFORMAÇÃO

Relação entre as várias fontes de informação:

idealmente ter um identificador único que permita estabelecer essa ligação (numérico

ou alfanumérico e sem espaços)

Por exemplo:

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Dados Exames Português por

Concelho (JNE)

Densidade Populacional e Nº

Escolas por Concelho (INE)

Existe um identificador do concelho (código)?????

É o mesmo em ambas as fontes????

E se não for ou não existir??

Podemos relacionar através do nome?

Então e os acentos? Espaços? Mais que um concelho com o mesmo nome…

Não tendo….conforme a dimensão das bases de dados e tempo/recursos disponíveis

relacionar manualmente!

(…particular atenção com o volume de erros de imputação associado…)


INFORMAÇÃO

Forma complementar de recolher informação: inquérito

Existem vários tipos de inquérito, várias formas de conduzir os inquéritos, as quais não são objeto deste workshop, mas em qualquer formato adotado existem aspetos chave:

Definir o público-alvo e a viabilidade de obtenção da base de dados dos contactos (e, por conseguinte, a viabilidade de aplicabilidade do inquérito)

Definir muito claramente os objetivos do inquérito e se o seu conteúdo responde na integra às hipóteses de trabalho em análise (se nos esquecermos de uma pergunta, não vamos voltar a aplicar um inquérito só com essa questão)

Caso existam outras fontes de informação, avaliar se poderemos posteriormente relacionar com a informação que estamos a recolher via inquérito, ou se esta pode servir de base para reduzir o tamanho do inquérito (anonimato, aumento taxa de resposta)

Independentemente do mecanismo de aplicação do inquérito (online, papel, entrevistas), é importante salvaguardar a correta imputação dos dados recolhidos…

mas sobre isto falaremos mais adiante…!

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TIPOS DE DADOS E METODOLOGIAS DE TRATAMENTO DA

INFORMAÇÃO

Tipos de dados e tratamento a fazer….

Tipos mais comummente usados: Quantitativas: discretas, contínuas

Qualitativas: nominais/categóricas e ordinais

O tipo de dados deve determinar o tratamento e os indicadores a construir:

As variáveis discretas deve ter-se algum cuidado com os indicadores a construir (vamos ver um exemplo mais adiante)

As variáveis contínuas têm um leque maior de indicadores possíveis, podendo inclusive ser agregadas para facilitar a apresentação do seu conteúdo (embora se perca a riqueza da informação disponível)

Se as variáveis foram nominais/categóricas, mesmo codificadas com um código numérico, não se devem calcular algumas medidas

No caso das ordinais e tratando-se de uma escala de likert com vários pontos por vezes usa-se a média como apoio à interpretação, mas requer algum cuidado (especialmente em trabalhos de investigação)

Em qualquer uma das situações é extremamente importante saber a escala de cada variável, não só para perceber potenciais erros na análise ou na prévia imputação dos dados, como também um melhor entendimento dos resultados

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INFORMAÇÃO

Vários softwares tratamento dados (SPSS, R,

SAS, STATA, Excel, etc.), consoante as

necessidades, alguns podem ser mais uteis ou

potentes

Em qualquer um dos softwares existem alguns

aspetos a ter cuidado: sort’s (sem incluir todas as

colunas), filtros, imputação de dados, find/replace’s

Um ponto que é independente do software usado é

a importância de uma análise exploratória de todas

as variáveis envolvidas na análise …. Deteção de

erros imputação de dados, “outliers”, compreensão

e explicação do fenómeno em estudo

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INFORMAÇÃO

Exemplo 1: Estudar os resultados das aprovações em 3

exames da mesma disciplina

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Escala dos

resultados:

[10;20]

Indicadores Exame 1 Exame 2 Exame 3

Minimo 10 10 10

Máximo 20 20 20

Média 16 16 16

Mediana 17 15 16

Desvio padrão 2,0 1,9 2,7

Exame 1 Exame 2 Exame 3


INFORMAÇÃO

Exemplo 2: Analisar a distribuição da variável (fictícia)

“Tempo (em minutos) demorado no trajeto entre salas de

aula”

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Curso A Curso B

Tem

po

(em

min

uto

s)

dem

ora

do

no

tra

jeto

en

tre s

ala

s d

e a

ula


INFORMAÇÃO

Exemplo 3: Analisar os resultados de um questionário com 3

perguntas

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Escala dos Resultados em cada

pergunta:

1 - Pouco Satisfeito

2 – Satisfeito

3 - Muito satisfeito

Indivíduo Pergunta 1 Pergunta 2 Pergunta 3

A1 1 1 3

A2 1 1 2

A3 2 2 1

A4 2 2 1

A5 2 2 1

A6 5 2 1

A7 3 2 3

A8 3 3 1

A9 3 3 1

A10 3 3 3

N 10 10 10

Minimo 1 1 1

Máximo 5 3 3

Média 2,5 2,1 1,7

Mediana 2,5 2 1

Desvio Padrão 1,1 0,7 0,9

Moda 3 2 1

% Pouco Satisfeito 20% 20% 60%

% Satisfeito 30% 50% 10%

% Muito Satisfeito 40% 30% 30%


INFORMAÇÃO

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Os cuidados a ter com os dados com os quais vamos trabalhar revelam-se de elevada importância, assim como o tratamento que lhe fazemos

APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS

Existem muitas formas de apresentar os resultados

As mais comuns: gráficos e tabelas!

As tabelas tipicamente são mais “monótonas” do ponto

de vista do grafismo, e não permitem facilmente

analisar tendências

Os gráficos, quando bem construídos, podem ser

importantes para apresentar uma tendência, ou

evidenciar um resultado, ou simplesmente uma forma

mais atrativa de apresentar resultados

Qualquer uma destas formas pode influenciar/manipular

a interpretação dos resultados

25


26

Exemplo 1: Analisar a % mulheres praticantes em cada desporto

Modalidade Total Praticantes Nº Mulheres % Mulheres

Desporto 1 15 5 33%

Desporto 2 3 0 0%

Desporto 3 150 120 80%

Desporto 4 30 2 7%

Desporto 5 50 50 100%

Desporto 6 1 1 100%

Tamanho bolha

=

Nº Mulheres

Modalidade % Mulheres

Desporto 1 33%

Desporto 2 0%

Desporto 3 80%

Desporto 4 7%

Desporto 5 100%

Desporto 6 100%


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Exemplo 2: Análise Satisfação Utentes de um serviço com base em 6 perguntas, ao qual responderam 180 participantes


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Exemplo 3: Inquérito sobre o Algarve, com 250 respondentes

Pergunta 7 - Escolha de entre as seguintes opções as razões para fazer férias no Algarve Nº respostas

7.1 - Tempo 15

7.2 - infraestruturas hoteleiras 60

7.3 - Acessos 150

7.4 - Praias 250

7.5 - Hospitalidade 100


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Exemplo 4: População média anual residente entre os 15 e 24 anos


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A forma como apresentamos os conteúdos do nosso trabalho influencia significativamente a mensagem a transmitir

RECOLHA, TRATAMENTO E

APRESENTAÇÃO DE DADOS: elementos chave

Carla Patrocínio: [email protected]

Núcleo de Estatística e Prospectiva: http://nep.tecnico.ulisboa.pt/

MUITO OBRIGADA PELA

VOSSA ATENÇÃO

mailto:[email protected]

http://nep.tecnico.ulisboa.pt/

recolha, tratamento e apresentação de...

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