O Que So Variaçes Qualitativas E Quantitativas?

Iniciar uma nova análise de dados é quase sempre como caminhar no deserto: é difícil saber exatamente onde você vai chegar no final da jornada. No entanto, logo nas primeiras etapas do ciclo de análise de dados, especialmente após coletar os dados, já fica claro uma coisa muito importante: as variáveis com as quais lidamos no dia a dia de análise de dados podem ser de diversos tipos.

As variáveis quantitativas são mensuradas em valores numéricos e tem a ver com estatística, com pesquisa quantitativa. Os números podem ser fracionados ou inteiros. 

Quais tipos de dados são mais adequados para uma análise?

Variáveis numéricas, categóricas, binárias, contínuas, discretas são apenas alguns dos termos que são utilizados para distinguir o tipo do dado. Como são muitos termos, além de serem termos técnicos, é normal que ocorra confusão quando se fala em tipos de variáveis em ciência de dados.

As variáveis qualitativas são aquelas que não podem ser medidas numericamente, mas sim descritas ou categorizadas de acordo com suas características. Elas podem ser de dois tipos: nominais, quando não existe uma ordem natural entre as categorias (por exemplo: profissão, sexo), ou ordinais, quando existe uma ordem natural entre as categorias (por exemplo: escolaridade, ranking). As variáveis qualitativas são importantes na análise de dados, pois permitem identificar padrões e tendências entre as diferentes categorias.

O que é uma variável quantitativa?

Tenha em mente que as variáveis quantitativas podem ser classificadas como discretas e contínuas. Clique abaixo para ver qual é a diferença entre esses dois tipos de variáveis:

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E para obter os códigos completos deste exercício e de vários outros, dê uma olhada no Clube AM da Análise Macro, onde publicamos exercícios de ciência de dados toda semana em R e Python.

A teoria econômica convencional sugere a presença de um trade-off entre inflação e desemprego no curto prazo, comumente conhecido como a Curva de Phillips. Em termos simples, reduções na taxa de desemprego podem resultar em um aumento temporário na inflação. Nesse contexto, a inflação de serviços emerge como uma categoria particularmente relevante devido às suas características distintivas. Para explorar e visualizar a relação entre inflação de serviços e desemprego, conduzimos uma análise utilizando a linguagem de programação Python. Além disso, empregamos o procedimento de Toda-Yamamoto para avaliar a existência de uma relação de causalidade no sentido Granger entre essas variáveis.

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O que são variáveis?

O próximo passo é criar um questionário quantitativo com a pergunta: “seria melhor se o horário de abertura fosse estendido em uma hora?” Pelo número de respostas afirmativas, você vai entender se esse é o desejo da maior parte de seu público-alvo ou de apenas alguns clientes. Se for o segundo caso, não faz sentido acrescentar essa hora extra.

A pesquisa quantitativa pode ajudar a empresa a resolver diversas questões, como determinar o tamanho potencial e real de um mercado, o market share da sua empresa e de competidores, identificar as principais características de um determinado produto ou serviço, definir como diversos fatores influenciam o comportamento dos consumidores etc.

A análise de dados é um mecanismo complexo. Se tentarmos simplificá-lo, veremos que ele se sustenta por dois pilares: dados qualitativos e quantitativos. Os dois não se excluem mutuamente, pelo contrário, se complementam. Juntos, compreendem todos os conjuntos de dados usados em análises. Veja aqui como os dois tipos se diferenciam, quais informações podem conter e como utilizá-los corretamente.

Variáveis Quantitativas

Quem está iniciando na área de pesquisa precisa entender que existem dois grandes grupos de variáveis: Qualitativas e Quantitativas. E dentro de cada grupo existem outras classificações, que vamos estudar melhor adiante.

Em geral, quando os dados representam contagens, eles são classificados como variáveis quantitativas discretas. No caso de medições, são do tipo contínuas. Entenda melhor os tipos e veja exemplos:

Como utilizar os dados quantitativos e qualitativos

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Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

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O que são dados qualitativos?

Contínuos: podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo contínuo. Esses valores geralmente são números reais e podem ser medidos em uma escala. Exemplos: peso, altura etc.

Discretos: representam valores numéricos que são contáveis e distintos, ou seja, estão em unidades separadas. Esses valores geralmente são números inteiros ou valores que não podem ser divididos em partes menores. Exemplos: idade, quantidade de alunos em uma classe, a quantidade de planetas, entre outros.

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