Quais duas importantes diretrizes uma análise descritiva prévia pode fornecer para o planejamento de uma análise indutiva?

Passo 1

O enunciado pergunta quais são duas orientações-chave que uma análise descritiva preliminar (ou exploratória) oferece para planejar corretamente uma análise indutiva (inferencial). O conteúdo é Estatística, mais especificamente a transição de análise exploratória para testes e modelos estatísticos. Para responder, vamos ver como a exploração inicial dos dados ajuda na escolha de métodos e no preparo dos dados.

Passo 2

A primeira diretriz é sobre a escolha adequada dos métodos estatísticos. Ao examinar medidas como média, mediana, desvio-padrão, assimetria e curtose, além de histogramas e boxplots, você passa a entender:
  • a distribuição dos seus dados (por exemplo, se ela se aproxima de uma Normal ou é muito distorcida),
  • a escala de medida de cada variável (nominal, ordinal, intervalar, razão),
  • e a presença de agrupamentos ou categorias predominantes.
    Com isso você sabe quais testes ou modelos inferenciais são apropriados (por exemplo, usar t-test se houver normalidade ou testes não-paramétricos caso contrário).

Passo 3

A segunda diretriz é sobre o preparo e a qualidade dos dados. Usando a análise descritiva você consegue:
  • identificar outliers ou valores faltantes que possam distorcer resultados,
  • verificar homogeneidade de variâncias quando for comparar grupos,
  • detectar padrões que sugerem transformações (como escala logarítmica em dados muito enviesados),
  • e estimar se o tamanho da amostra é suficiente para o poder estatístico desejado.
    Isso evita que, lá na frente, seu teste seja inválido por violar suposições ou por falta de observações.

Resposta

  • Diretriz 1: orientar a escolha de técnicas inferenciais e testes estatísticos com base na distribuição e na escala dos dados.
  • Diretriz 2: guiar o tratamento de dados (remoção de outliers, imputação, transformações) e avaliar a adequação do tamanho amostral e das suposições dos testes.

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