A matéria bruta da Estatística são os dados. Dados hoje em dia são abundantes e estão presentes em diversos contextos. Mas, para que eles realmente tragam uma informação relevante, é preciso tomar alguns cuidados. Explique a importância da qualidade dos dados na realização de estudos estatísticos, apontando também ao menos 3 (três) características

Passo 1

O enunciado pede para explicar por que a qualidade dos dados é fundamental em estudos estatísticos e apontar pelo menos três características que definam essa qualidade. Para resolver, vamos recorrer à teoria de controle e validação de dados, mostrando como defeitos nos dados comprometem a análise e indicando atributos essenciais para garantir resultados confiáveis.

Passo 2

A qualidade dos dados é decisiva porque toda técnica estatística — desde os cálculos de média e variância até modelos de regressão ou testes de hipótese — presume que os dados reflitam corretamente a realidade estudada. Dados de má qualidade podem gerar conclusões enviesadas, aumentar a incerteza das estimativas e levar a decisões equivocadas em aplicações práticas (negócios, políticas públicas, pesquisas científicas etc.).

Passo 3

Três características principais da qualidade dos dados são:
  • Acurácia: mede o quanto os valores registrados se aproximam dos valores reais ou de referência. Se a temperatura ou o índice de satisfação estão incorretos, todas as estatísticas derivadas serão imprecisas.
  • Completude: refere-se à proporção de dados que está realmente disponível e preenchida. Campos em branco ou registros faltantes podem distorcer médias, gerar viés de seleção e comprometer a representatividade da amostra.
  • Consistência: avalia se os dados são compatíveis entre si e seguem regras de negócio definidas. Por exemplo, datas fora de ordem ou categorias conflitantes indicam falta de consistência, o que dificulta agregações e comparações válidas.
    Outras características relevantes incluem pontualidade (dados atualizados no tempo certo), validade (conformidade com formatos e domínios esperados) e representatividade (grau em que a amostra reflete a população).

Passo 4

Garantir essas características envolve processos de data cleaning, padronização, validação cruzada e monitoramento contínuo. Investir em qualidade de dados desde a coleta até o armazenamento reduz retrabalho, diminui custos de correção e assegura que as análises estatísticas forneçam insights sólidos.

Resposta

A qualidade dos dados é essencial para que análises estatísticas sejam confiáveis e válidas. Entre as principais características dessa qualidade estão:
  • Acurácia
  • Completude
  • Consistência

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