Neste artigo, falaremos sobre os tipos de dados quantitativos existentes e a melhor forma de coletar informações para o seu próximo estudo.
Os dados quantitativos são medidos com valores numéricos que geralmente respondem a perguntas como “Quantos?” ou “Com que frequência?”.
Esse tipo de dado também pode ser definido como um conjunto de informações quantificáveis que podem ser utilizadas para cálculos matemáticos e análises estatísticas, que, por sua vez, informam decisões na vida real.
Características dos dados quantitativos
As características mais importantes são as seguintes:
- Representação numérica: eles assumem valores numéricos com propriedades numéricas. Ao contrário dos dados categóricos, que podem assumir valores numéricos com características descritivas, os dados quantitativos possuem características exclusivamente numéricas.
- Ordem: Existe uma escala ou ordem nos dados quantitativos. Por exemplo, os números de 1 a 3 podem ser organizados como 1, 2, 3 ou 3, 2, 1, quando classificados em ordem crescente ou decrescente, respectivamente.
- Operação aritmética: Operações aritméticas, como adição e subtração, podem ser realizadas com dados quantitativos. Quase todos os métodos de análise estatística podem ser aplicados utilizando esses dados.
- Escala padronizada: Os dados quantitativos possuem uma escala de medição padronizada.
- Análise: podem ser analisados por meio de métodos estatísticos descritivos e inferenciais, dependendo do objetivo da pesquisa.
- Visualização de dados: Algumas das técnicas de visualização de dados adotadas para dados quantitativos incluem gráfico de dispersão, gráfico de pontos, gráfico de pontos empilhados, histogramas, entre outros.
Tipos de dados quantitativos
Os tipos de dados quantitativos podem ser divididos em dados discretos e dados contínuos. Abaixo, definimos cada um deles:
Dados discretos
Também conhecidos como dados de atributos, os dados discretos não podem ser divididos em unidades menores. Geralmente, são contados em números inteiros, sem a existência de valores fracionários.
Os dados discretos consistem apenas em contagem e, portanto, não podem ser medidos. Exemplos incluem o número de alunos em uma turma, o número de dias em um ano, a idade de um indivíduo, etc.
Para identificar dados discretos, fazemos as seguintes perguntas: Pode ser contado? Pode ser dividido em partes menores?
Os dados discretos podem ser considerados contáveis finitos ou contáveis infinitos. Um exemplo de dados contáveis finitos é um conjunto arbitrário A={1,2,3,…,n}A = \{1, 2, 3,…, n\}A={1,2,3,…,n} onde nnn é menor que infinito, enquanto um exemplo de dados infinitamente contáveis é um conjunto arbitrário B={1,2,3,…}B = \{1, 2, 3,…\}B={1,2,3,…}.
Dados contínuos
Outro tipo de dado quantitativo são os dados contínuos, que consistem em valores numéricos que podem ser divididos em unidades menores.
Ao contrário dos dados discretos, que não podem ser medidos, os dados contínuos podem ser colocados em uma escala de medição, como peso, comprimento, tempo, etc.
Os dados contínuos podem ser considerados infinitamente finitos ou infinitamente infinitos. Por exemplo, considere a nota cumulativa dos alunos em uma turma, medida em uma escala de 5 pontos. Um aluno pode receber qualquer nota entre 0 e 5, incluindo valores como 1,573, 4,5, 2,6981, etc. Isso é classificado como dados contínuos infinitamente numeráveis, pois possui um limite superior (5) e um limite inferior (0).
Um exemplo de dados infinitamente infinitos é o conjunto de números reais, R={…,−1,0,1,…}R = \{…, -1, 0, 1,…\}R={…,−1,0,1,…}. Nesse caso, os dados não têm limite superior ou inferior.
Os dados contínuos também podem ser divididos em dois tipos:
- Dados de intervalo: Definidos como o tipo de dado medido ao longo de uma escala, onde cada ponto está à mesma distância do outro. É uma extensão dos dados ordinais, com uma escala padronizada.
- Dados de proporção: São uma extensão dos dados de intervalo. Esse tipo de dado nos informa sobre a ordem, a distância exata entre as unidades da escala e possui um zero absoluto.
Exemplos de tipos de dados quantitativos em pesquisa
Agora que você conhece os tipos de dados quantitativos, aqui estão alguns exemplos de como aplicá-los em pesquisas:
Projeção de dados
Pesquisadores projetam dados futuros usando algoritmos e ferramentas de análise matemática. Por exemplo, uma empresa prestes a lançar um novo produto no mercado analisará dados quantitativos de pesquisas anteriores para prever um aumento ou diminuição nas vendas.
Censo
Usado para adquirir e registrar informações sobre os membros de uma determinada população. Um exemplo disso é a aplicação de censos pelo governo para identificar quais setores da economia precisam de recursos e quanto necessitam.
Renda anual
Ao definir o preço de venda de um produto, as empresas utilizam dados quantitativos sobre a renda anual de uma pessoa ou família para determinar seu poder de compra. Esse exercício faz parte do processo de pesquisa empresarial e pode ser realizado antes do lançamento de um novo produto ou do aumento do preço de um produto existente.
Contador
Muitas empresas de comércio eletrônico usam contadores para determinar o número de visitas ao site, o número de downloads de produtos na loja de aplicativos, o número de usuários, etc. Esses números geralmente são gerados automaticamente por meio de códigos pré-programados.
Pesquisa de satisfação do cliente
Trata-se de um exemplo de quantificação de entidades qualitativas, utilizado pelas empresas para melhorar o atendimento ao cliente. Por exemplo, pedir a um cliente para dar uma nota de 0 a 10 para avaliar sua experiência ajuda o restaurante a decidir se deve ou não fazer alterações.
Etapas para realizar análise e interpretação quantitativa de dados
Conhecer os tipos de dados é importante, mas saber analisá-los e interpretá-los é essencial para tomar melhores decisões. Aqui estão as duas etapas principais para realizar esse processo:
1. Preparação
Esta é a primeira etapa da análise e interpretação quantitativa dos dados, onde a informação bruta é convertida em algo significativo e legível. Existem quatro subetapas na preparação de dados:
- Validação de dados: Feita para garantir que a coleta de dados foi realizada sem viés. Os pesquisadores realizam essa etapa selecionando uma amostra aleatória de uma grande população.
- Edição de dados: Grandes conjuntos de dados podem, inevitavelmente, conter erros, por isso precisam ser editados. Durante esse processo, os dados são inspecionados quanto à integridade e consistência.
- Codificação e entrada de dados: Este é o processo de quantificação de dados qualitativos para facilitar a análise. Envolve agrupar e atribuir valores às respostas da pesquisa.
- Transformação de dados: Consiste em alterar os dados para um novo formato, adequado para análise.
2. Métodos
Após concluir a primeira etapa, estamos prontos para a análise dos dados. Existem dois métodos quantitativos principais: estatística descritiva e estatística inferencial.
- Método estatístico descritivo: Os pesquisadores utilizam a estatística descritiva para resumir dados quantitativos. Esse método é frequentemente usado ao analisar uma única variável e, por isso, também é chamado de análise univariada. Alguns métodos estatísticos descritivos comuns incluem a média, mediana, moda e intervalo.
- Método estatístico inferencial: Este método mede a relação entre múltiplas variáveis para gerar resultados e inferir conclusões. Exemplos de estatísticas inferenciais incluem correlação, regressão, ANOVA, entre outros. Além desses, existem outras abordagens para análise inferencial que são usadas em dados ou pesquisas da vida real, incluindo:
- Tabulação cruzada: Utiliza tabelas básicas para fazer inferências entre diferentes conjuntos de dados, organizando-os na mesma linha ou coluna. As inferências são feitas estudando as semelhanças e diferenças entre os dados em cada linha ou coluna.
- Análise MaxDiff: Usada para medir a preferência do respondente por um conjunto específico de opções. Os participantes selecionam o que mais e o que menos preferem, e esses dados são comparados em várias amostras para inferir conclusões.
- Análise TURF: Principalmente utilizada por empresas para determinar a eficácia de suas estratégias de marketing. Por exemplo, uma empresa pode publicar o mesmo anúncio em diferentes plataformas de redes sociais e analisar o número de clientes alcançados para identificar o melhor local para veicular anúncios.
- Análise de lacunas: Mede o desempenho e identifica maneiras de superar lacunas. Usa uma matriz lado a lado para comparar as diferenças entre os desempenhos.
- Análise de texto: Utilizada para extrair informações úteis de documentos de texto. Os computadores aplicam esse método para desintegrar documentos de texto não estruturados e convertê-los em dados estruturados.
Vantagens dos dados quantitativos
As principais vantagens dos dados quantitativos são as seguintes:
- Compatibilidade com Métodos Estatísticos: Os dados quantitativos são compatíveis com a maioria dos métodos de análise estatística, permitindo a realização de estudos mais abrangentes e a aplicação de diferentes técnicas estatísticas.
- Resumem e Racionalizam Dados: Eles ajudam a resumir e racionalizar os dados coletados, transformando informações qualitativas em números para facilitar a análise.
- Facilitam a Coleta de Dados: A pesquisa quantitativa utiliza procedimentos padronizados, o que facilita a coleta de dados e permite comparações entre categorias e ao longo do tempo.
- Reduzem Preconceitos Pessoais: Ao converter dados qualitativos em números, os pesquisadores podem minimizar preconceitos pessoais e garantir uma análise mais objetiva e imparcial.
Desvantagens dos dados quantitativos
Algumas das desvantagens dos dados quantitativos são:
- Perda de Informações Relevantes: Ao focar em um conjunto numérico de dados, pode-se acabar perdendo informações contextuais e nuances importantes.
- Falta de Explicação sobre Sentimentos: Os resultados não fornecem uma explicação detalhada dos sentimentos e percepções humanas, limitando a compreensão profunda das experiências dos indivíduos.
- Aplicabilidade Limitada: A pesquisa é realizada com regras padronizadas que podem não refletir com precisão o cenário do mundo real, tornando os resultados menos aplicáveis a contextos específicos.
- Respostas Pré-estabelecidas: As respostas pré-estabelecidas podem não capturar adequadamente detalhes e emoções humanas, limitando a profundidade da análise.
- Reflexo do Ponto de Vista do Pesquisador: As opções de resposta definidas pelo pesquisador podem refletir sua própria perspectiva, e não necessariamente a do entrevistado.
Apesar dessas desvantagens, os dados quantitativos são amplamente utilizados em pesquisa devido à sua facilidade de cálculo e compatibilidade com a maioria dos métodos analíticos.
Conhecer os tipos de dados quantitativos disponíveis ajudará a escolher o método mais adequado para coletar as informações necessárias e realizar uma análise eficaz, possibilitando melhores decisões.
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