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.
Quando usar dados discretos em pesquisas?
Dados discretos em pesquisas são usados quando se busca medir ou contar variáveis que têm valores específicos e finitos. Em outras palavras, eles são ideais para situações em que as respostas podem ser classificadas em categorias ou quando se precisa contar itens ou eventos específicos.
Aqui estão algumas situações em que você pode usar dados discretos em pesquisas:
- Contagem de respostas: Quando você deseja contar quantas pessoas responderam de uma certa forma a uma pergunta. Por exemplo, em uma pesquisa de satisfação, se você perguntar “Quantos produtos você comprou nos últimos 6 meses?” a resposta será um número discreto de produtos (ex: 1, 2, 3…).
- Perguntas de múltipla escolha: Quando você oferece opções limitadas e mutuamente exclusivas para os participantes escolherem, como “Qual a sua faixa etária?” com opções como “18-24”, “25-34”, “35-44”, etc. Essas categorias são discretas.
- Escolha entre categorias definidas: Quando você deseja classificar ou categorizar respostas, como em pesquisas que perguntam sobre a quantidade de vezes que algo acontece. Exemplo: “Quantas vezes você usa nosso produto por semana?” As respostas podem ser números discretos (ex: 0, 1, 2, 3).
- Número de respostas em categorias: Quando se pede para os entrevistados escolherem quantos itens de uma lista utilizam, como “Quantos dispositivos você possui? (Celular, tablet, laptop, etc.)”. A resposta será um número discreto de dispositivos.
- Classificação de opiniões ou satisfação: Algumas pesquisas podem pedir para os participantes classificarem algo em uma escala numérica, como de 1 a 5 ou 1 a 10. Embora essa seja uma escala ordinal, ela gera dados discretos, pois os números são limitados e inteiros.
- Contagem de eventos ou incidências: Como “Quantas vezes você visitou a nossa loja no último mês?” ou “Quantas vezes você interagiu com a nossa marca nas redes sociais?” Os dados coletados são discretos porque as respostas são números inteiros e finitos.
Vantagens do dados discretos
Aqui estão algumas das principais vantagens de usar dados discretos:
1. Facilidade de coleta e interpretação:
- Contagem direta: Como os dados discretos são contáveis, eles são simples de coletar e analisar. Por exemplo, contar o número de respostas corretas em um quiz ou o número de produtos vendidos é direto e fácil de entender.
- Claridade: Os dados discretos geralmente são mais fáceis de interpretar para os pesquisadores e para o público-alvo, já que representam quantidades específicas e inteiras.
2. Simplicidade nas análises estatísticas:
- Análise simples: Métodos estatísticos básicos, como média, moda, e mediana, podem ser facilmente aplicados a dados discretos, tornando a análise mais acessível.
- Facilidade em representar visualmente: Os dados discretos são mais fáceis de visualizar em gráficos simples, como gráficos de barras, tabelas e diagramas de dispersão.
3. Menor chance de erros de precisão:
- Menos precisão necessária: Ao lidar com dados discretos, não é necessário se preocupar com a precisão de valores fracionados (como decimais), o que reduz a chance de erros causados por arredondamento ou medições imprecisas.
4. Adequados para categorias e classificações:
- Categorização simples: Os dados discretos são ideais para pesquisas que envolvem categorizações, como classificar respostas em faixas etárias ou níveis de satisfação (por exemplo, 1, 2, 3, 4, 5).
- Facilidade de agrupamento: Como os dados discretos se limitam a valores específicos, é fácil agrupar os participantes ou dados em diferentes categorias para análise.
5. Eficiência em estudos quantitativos:
- Facilidade em estudos de mercado: Para pesquisas de mercado, dados discretos podem ser ideais quando se busca contar respostas ou eventos, como o número de consumidores que compraram um produto ou o número de participantes em uma pesquisa.
- Comparações diretas: Comparar grupos baseados em números discretos é direto, por exemplo, ao comparar a quantidade de votos entre diferentes opções ou categorias.
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.
Vantagens dos dados contínuos
Aqui estão as principais vantagens de usar dados contínuos:
1. Maior precisão e detalhamento:
- Valores fracionados: Os dados contínuos permitem uma representação mais precisa e detalhada, pois podem incluir decimais, oferecendo uma granularidade maior. Por exemplo, ao medir a temperatura, você pode registrar 22,4°C em vez de apenas 22°C.
- Captura de nuances: Permite capturar variações sutis entre os dados, o que é especialmente útil em pesquisas que exigem precisão, como estudos científicos ou médicos.
2. Análise estatística avançada:
- Métodos estatísticos sofisticados: Dados contínuos permitem a aplicação de uma variedade de técnicas analíticas mais avançadas, como correlação, regressão e modelos de predição. Esses métodos são mais eficazes quando se trabalha com dados que podem assumir infinitos valores dentro de um intervalo.
- Distribuições estatísticas mais detalhadas: Permitem análise de distribuições contínuas (como distribuição normal), que é crucial em estudos que envolvem variáveis como altura, peso, tempo e idade.
3. Capacidade de representar fenômenos complexos:
- Medidas de variáveis complexas: Em muitas áreas, como economia, saúde e física, os dados contínuos são essenciais para modelar fenômenos naturais e sociais, onde as variáveis podem variar infinitamente em um intervalo. Por exemplo, a pressão arterial ou o índice de massa corporal (IMC) podem ser registrados em valores contínuos, permitindo análises mais precisas.
- Escalas detalhadas: Oferecem escalas de medição mais ricas e detalhadas, como a medição de níveis de concentração de uma substância química ou a análise de fluxo de dados em sistemas complexos.
4. Análise de tendências e padrões:
- Detecção de tendências finas: Com dados contínuos, é mais fácil identificar tendências e padrões ao longo do tempo, pois os dados não estão limitados a valores inteiros. Isso é crucial em análises financeiras, de marketing e de saúde, onde os dados são frequentemente coletados em intervalos contínuos.
- Modelagem e previsões: Quando se tem dados contínuos, é possível aplicar técnicas de modelagem preditiva para prever futuros comportamentos ou eventos com maior precisão.
Quando usar dados contínuos em pesquisas?
Esse tipo de dado é ideal para medir variáveis que não possuem um número fixo ou limitado de possibilidades e onde as respostas podem ser expressas com precisão, usando valores decimais.
Aqui estão algumas situações em que você pode usar dados contínuos em pesquisas:
- Medidas de tempo: Quando você está medindo algo que pode ocorrer em qualquer momento dentro de um intervalo, como a duração de uma atividade. Exemplo: “Quanto tempo, em minutos, você gasta em média no trajeto para o trabalho?”
- Temperaturas: Quando você coleta dados sobre variações de temperatura, como a temperatura média mensal em uma região, onde o valor pode ser qualquer número dentro de uma faixa (ex: 21,3°C, 21,45°C).
- Pesos e alturas: Em pesquisas sobre características físicas, como medir o peso ou a altura de uma pessoa. Exemplo: “Qual é o seu peso em quilogramas?” ou “Qual é a sua altura em centímetros?”
- Salários e rendimentos: Quando você coleta dados financeiros, como o salário de uma pessoa, que pode ser expresso em qualquer valor, como R$ 2.350,50, R$ 5.000,75, etc.
- Idades: Quando a idade das pessoas é medida com precisão, incluindo valores decimais, como “Idade atual” em anos (ex: 25,5 anos), especialmente em pesquisas sobre demografia ou saúde.
- Distâncias e tamanhos: Para medir distâncias, como o comprimento de algo ou a distância percorrida. Exemplo: “Quantos quilômetros você percorre por dia para o trabalho?” A resposta pode ser qualquer número contínuo de quilômetros.
- Classificações numéricas detalhadas: Quando a pesquisa pede uma avaliação mais precisa, como “Qual a sua avaliação, de 0 a 100, para a qualidade do nosso serviço?” Nesse caso, o respondente pode escolher qualquer valor entre 0 e 100, incluindo números fracionados.
- Pesquisas de opinião com escala contínua: Em vez de usar uma escala discreta, você pode usar uma escala contínua para medir opiniões ou sentimentos. Exemplo: “Em uma escala de 1 a 10, qual sua satisfação com nosso produto?” Em uma versão mais contínua, a resposta poderia ser qualquer valor entre 1 e 10 (como 7,4 ou 8,2).
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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