As medidas separatrizes podem ser usadas em conjunto com outras medidas estatísticas para fornecer uma visão mais completa da distribuição de um conjunto de dados. Aqui estão algumas maneiras de como elas podem ser usadas juntas:
1. Medidas de Tendência Central e Medidas Separatrizes
As medidas de tendência central, como a média e a moda, podem ser usadas junto com a mediana (uma medida separatrix) para entender o “centro” dos dados. Por exemplo, se a média e a mediana são próximas, os dados são provavelmente simétricos. Se eles são diferentes, os dados podem ser assimétricos.
2. Medidas de Dispersão e Medidas Separatrizes
As medidas de dispersão, como o desvio padrão e a variância, podem ser usadas junto com os quartis (medidas separatrizes) para entender a dispersão dos dados. Por exemplo, o intervalo interquartil (IQR), que é a diferença entre o terceiro quartil (Q3) e o primeiro quartil (Q1), pode ser usado para entender a dispersão dos valores centrais dos dados.
3. Gráficos de Caixa e Medidas Separatrizes
Os gráficos de caixa, também conhecidos como box plots, usam medidas separatrizes para visualizar a distribuição dos dados. O retângulo no meio do gráfico representa o IQR e a linha dentro do retângulo representa a mediana. As linhas que se estendem para fora do retângulo, conhecidas como “bigodes”, representam os valores dentro de 1.5*IQR dos quartis. Os pontos fora dos bigodes representam outliers.
4. Medidas de Forma e Medidas Separatrizes
As medidas de forma, como a curtose e a assimetria, podem ser usadas junto com as medidas separatrizes para entender a forma da distribuição dos dados. Por exemplo, a assimetria pode ser inferida comparando a mediana com a média. Se a média for maior que a mediana, a distribuição é assimétrica positiva. Se a média for menor que a mediana, a distribuição é assimétrica negativa.
Ou Seja:
As medidas separatrizes, como quartis, deciles e percentis, podem ser usadas em conjunto com outras medidas estatísticas para fornecer uma análise mais completa e abrangente de um conjunto de dados. Algumas das combinações mais comuns e úteis incluem:
1. Medidas de tendência central:
- Mediana e média: A comparação da mediana e da média pode indicar a assimetria da distribuição dos dados.
- Percentis e média: Os percentis podem ser usados para comparar a posição da média em relação à distribuição dos dados.
2. Medidas de dispersão:
- Quartis e desvio padrão: O desvio padrão fornece informações sobre a dispersão dos dados em torno da média, enquanto os quartis dividem os dados em quartis, mostrando a distribuição da variabilidade.
- Percentil 90 – Percentil 10: A diferença entre o percentil 90 e o percentil 10 (IQR) fornece uma medida da amplitude da distribuição dos dados.
3. Visualizações:
- Boxplot: Combina quartis, mediana e outliers em uma única visualização, permitindo uma análise completa da distribuição dos dados.
- Histograma: Visualiza a distribuição dos dados em conjunto com quartis ou percentis, facilitando a identificação de padrões e assimetrias.
4. Exemplos:
- Análise de renda: A mediana da renda pode ser utilizada para comparar a renda “central” de diferentes grupos, enquanto o desvio padrão da renda pode indicar a desigualdade de renda dentro de cada grupo.
- Análise de desempenho em testes: Os percentis podem ser usados para comparar o desempenho de alunos em um teste, enquanto a média pode fornecer uma medida geral do desempenho da turma.
5. Considerações finais:
As medidas separatrizes, quando usadas em conjunto com outras medidas estatísticas, podem fornecer uma visão mais completa e profunda da distribuição dos dados. A escolha das medidas a serem utilizadas dependerá dos objetivos da análise e do contexto dos dados.
Dicas:
- Considere o contexto dos dados antes de escolher as medidas estatísticas a serem utilizadas.
- Utilize visualizações para facilitar a interpretação das medidas estatísticas.
- Utilize softwares estatísticos para facilitar o cálculo e a análise das medidas estatísticas.