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