Para quais tipos de dados um gráfico de pontos é mais adequado?

Passo 1

O enunciado pergunta para quais tipos de dados faz mais sentido usar um gráfico de pontos. O conteúdo envolve visualização de dados estatísticos, em que precisamos escolher o tipo de gráfico adequado conforme a natureza e o tamanho do conjunto de dados.

Passo 2

Um gráfico de pontos (dot plot) representa cada observação por um marcador posicionado sobre uma escala numérica. Isso permite ver exatamente cada valor e a sua frequência quando há sobreposição.
Esse gráfico é ideal para dados quantitativos discretos ou contínuos em que:
  • a amostra é de pequeno a moderado porte, pois cada ponto ficará visível;
  • queremos mostrar valores repetidos (frequências) sem precisar agrupar em classes.
    Também funciona bem para dados categóricos ordinais, quando há poucas categorias, porque podemos empilhar pontos em cada categoria e comparar alturas (frequências) sem recorrer a barras.

Passo 3

Em contraste com histogramas ou gráficos de barras, o gráfico de pontos não exige divisões arbitrárias de classes nem grandes volumes de dados para ter sentido estatístico: cada observação aparece destacada.
Em conjuntos muito grandes (por exemplo, milhares de observações), o gráfico de pontos pode ficar poluído e perder clareza — aí faz mais sentido usar histograma ou densidade.

Passo 4

Resumindo, use gráfico de pontos quando:
\bullet Os dados são quantitativos (discretos ou contínuos) e o número de observações é moderado;
\bullet Os dados são categóricos ordinais com poucas categorias;
\bullet Você quer mostrar cada valor individual e suas repetições.

Resposta

O gráfico de pontos é mais adequado para conjuntos de dados de pequeno a médio porte, com variáveis quantitativas (discretas ou contínuas) em que se deseja ver cada observação e suas repetições, bem como para dados categóricos ordinais com poucas categorias.

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