Dados quantitativos, ou dados que podem ser medidos, são informações que muitas empresas analisam para avaliar o desempenho de seus produtos ou departamentos.
Para isso, as empresas podem medir dados discretos e contínuos, ambos tipos de dados quantitativos.
Conhecendo as diferenças entre eles e como são usados, você pode coletar e analisar informações com mais precisão para ajudar as empresas a tomar decisões mais assertivas.
Por conta da importância desse tema, neste artigo, você vai entender o que são dados discretos e contínuos, quais as diferenças entre eles e alguns exemplos de cada um desses tipos.
O que são dados discretos?
Os dados que podem assumir apenas determinados valores são chamados de dados discretos ou valores discretos. Em outras palavras, trata-se de dados que podem ser contados e têm um número limitado de valores.
Geralmente, eles são apresentados na forma de números inteiros, sendo que seus valores devem se encaixar em determinadas categorias e não podem ser divididos em partes menores.
Confira abaixo alguns exemplos de dados discretos:
- O tamanho da força de trabalho do seu departamento;
- O número de novos clientes você conquistou no trimestre anterior;
- O número de itens mantidos atualmente em estoque.
No entanto, seu total diário é um valor único e distinto. Isso significa que ele não pode ser adotado como uma regra e que você deve avaliar como esses valores se comportam ao longo do tempo.
Até porque a relação entre o número registrado diariamente e o seu impacto no desempenho do negócio ainda é desconhecida. Nesse contexto, quanto mais dados você coletar ao longo do tempo, mais conclusões e insights poderá obter.
Leia também: Qual a diferença entre pesquisa qualitativa e quantitativa?
O que são dados contínuos?
Os dados contínuos são aqueles que podem ser medidos. Estes tipos de dados podem assumir um número ilimitado de valores diferentes, já que seus valores não são fixos. Neste caso, suas métricas também podem ser compostas por partes menores e individuais, o que aumenta o número de possibilidades.
Para entender melhor este conceito, confira a seguir alguns exemplos de dados contínuos:
- A altura ou o peso de um indivíduo;
- A temperatura diária da sua cidade;
- O tempo é necessário para concluir uma atividade ou projeto.
Lembre-se de que a exatidão dos dados contínuos é fundamental. Afinal, esses conjuntos de dados frequentemente contêm variáveis com pontos decimais, sendo o número mais à direita o mais longo possível.
Nesses casos, cada valor e componente menor pode fazer a diferença na sua avaliação. Esse nível de informação é exigido, por exemplo, por cientistas, médicos e fabricantes.
Veja também: Guia da análise comparativa de dados
Diferença entre dados discretos e dados contínuos
Tanto os dados discretos quanto os formulários de dados contínuos são cruciais para a realização de análises estatísticas.
No entanto, antes de fazer quaisquer inferências ou suposições sobre cada um desses tipos de dados, é importante entender as principais diferenças entre eles.
Por isso, confira abaixo uma tabela comparativa que explica as diferenças entre dados discretos e contínuos:
| Dados discretos | Dados contínuos |
| Assume valores contáveis específicos. | Adota qualquer valor medido em um determinado intervalo. |
| São informações que possuem lacunas significativas entre os valores. | São informações registradas numa série contínua. |
| São compostos de valores discretos ou distintos. | Incluem qualquer valor que se encontre dentro de um intervalo. |
| Podem ser contados. | São quantificáveis. |
| Os gráficos de barras são uma representação visual de dados discretos. | Os dados contínuos são representados graficamente por meio de um histograma. |
| A distribuição de frequência não agrupada refere-se à tabulação de dados discretos em relação a um único valor. | A tabulação de dados contínuos realizada contra um conjunto de valores é chamada de distribuição de frequência agrupada. |
| Para dados discretos, uma classificação como 10-19, 20-29, entre outros exemplos, não se sobrepõe ou é mutuamente inclusiva. | Para dados contínuos, classificações como 10-20, 20-30, entre outros exemplos, se sobrepõem ou são mutuamente exclusivas. |
| O gráfico da função discreta exibe um ponto distinto que, no entanto, está desconectado. | Uma linha quebrada conecta os pontos em um gráfico de função contínua. |
| Exemplos de dados discretos frequentes incluem o número de alunos, crianças, tamanho do sapato, entre outros. | Alguns tipos de dados contínuos comuns são altura, peso, tempo, temperatura, idade, entre outros exemplos. |
Como elaborar perguntas quantitativas para uma pesquisa?
Para criar perguntas quantitativas para uma pesquisa, é importante seguir algumas diretrizes:
- Defina a variável: determine qual é a variável que você deseja medir e selecione um método de coleta de dados adequado, como questionários ou entrevistas estruturadas
- Elabore as perguntas: crie perguntas objetivas e fechadas, que permitam respostas numéricas ou categorizadas. Certifique-se de que as opções de resposta sejam mutuamente exclusivas e abranjam todas as possibilidades.
- Realize testes: faça testes pilotos com um pequeno grupo de participantes para validar a clareza e relevância das questões antes de aplicá-las na pesquisa completa.
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Conclusão
Dados discretos e contínuos são muito importantes quando se trata de explorar e analisar dados. Embora seja fácil olhar para definições e exemplos simples, os dados que você deve encontrar no seu dia a dia são muitas vezes uma mistura de diferentes tipos.
Por esse motivo, é fundamental entender as diferenças entre eles. Para isso, você pode começar compreendendo as diferenças apresentadas nas explicações e exemplos anteriores.
Lembre-se de que um número específico de valores isolados é antecipado em dados discretos, enquanto os dados contínuos estão ligados à medição física e se referem a qualquer valor de um determinado intervalo.
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