Ao coletar dados para pesquisa, é importante entender a natureza dos dados para interpretá-los e analisá-los adequadamente. Vamos explorar os dados categóricos e aprender tudo o que você precisa saber para o seu projeto de pesquisa.
A pesquisa possui dois tipos principais de dados:
- Dados categóricos
- Dados numéricos
Neste artigo, exploraremos o que são esses dados, seus diferentes tipos e algumas de suas características mais importantes.
O que são dados categóricos?
Referem-se a informações que podem ser armazenadas e identificadas com base em nomes ou rótulos. Eles são um tipo de dado qualitativo que pode ser agrupado em categorias em vez de medido numericamente.
Esse tipo de dado é composto por variáveis categóricas que descrevem características como o sexo de uma pessoa, sua cidade de origem, etc. As medidas categóricas não são expressas em números, mas em descrições em linguagem natural.
Às vezes, eles podem ser representados por números, mas esses números não têm significado matemático. Aqui estão alguns exemplos de dados categóricos:
- Data de nascimento
- Esporte favorito
- Cor do cabelo
- Código postal
No exemplo acima, tanto a data de nascimento quanto o código postal são compostos por números, mas são considerados dados categóricos porque não representam valores numéricos com significado matemático.
Uma maneira simples de determinar se os dados são categóricos ou numéricos é calcular a média. Se você puder calcular a média, os dados serão considerados numéricos. Se não for possível calcular a média, os dados são categóricos.
Tipos de dados categóricos
Eles geralmente incluem valores e observações que podem ser classificados ou agrupados. Gráficos de barras e gráficos de pizza são as melhores maneiras de exibir esses dados. Mais especificamente, existem dois tipos principais de dados categóricos:
Dados nominais
São compostos por categorias que não podem ser ordenadas ou classificadas. Também conhecidos como dados de escala nominal, esses dados não têm uma ordem natural e não podem ser medidos de forma quantitativa.
Apesar disso, os dados nominais podem ser qualitativos e, em alguns casos, quantitativos. Exemplos de dados nominais incluem símbolos, palavras, letras e o sexo de uma pessoa.
Dados ordinais
São uma categoria de dados que possuem uma ordem natural. São frequentemente usados em pesquisas, questionários e em áreas como finanças e economia.
Embora os dados ordinais apresentem uma ordem, a diferença entre os valores não é necessariamente mensurável. Por exemplo, tamanhos de roupas (pequeno, médio e grande) são dados ordinais, pois indicam uma ordem clara, mas as diferenças entre esses tamanhos não são quantificáveis de maneira precisa.
Características dos dados categóricos
Eles podem ter apenas alguns valores, cada um representando uma categoria ou grupo diferente. Algumas características principais são:
Categorias
Existem dois tipos principais: dados nominais e dados ordinais. Os dados nominais são usados para nomear variáveis sem uma ordem específica, enquanto os dados ordinais têm uma escala ou ordem definida.
Qualitativo
São qualitativos, o que significa que utilizam uma série de palavras em vez de números para descrever eventos ou características.
Natureza
Com base na sua natureza, os dados categóricos podem ser divididos em categorias binárias e não binárias. Uma pergunta binária tem duas respostas possíveis, como “sim” ou “não”, enquanto uma pergunta não binária pode ter mais de duas respostas, como “talvez”.
Valores numéricos
Embora eles sejam qualitativos, eles frequentemente incluem valores numéricos. No entanto, esses valores não têm características quantitativas e não podem ser usados em funções aritméticas.
Análise gráfica
- Gráficos de barras e gráficos de pizza são ferramentas eficazes para a análise visual de dados categóricos. Um gráfico de barras é útil para determinar a frequência com que algo ocorre, enquanto um gráfico de pizza ajuda a visualizar porcentagens. Esses gráficos são criados após a organização dos dados em uma tabela.
Análise
- Moda e mediana são ferramentas usadas para analisar dados categóricos. A moda é especialmente útil para dados nominais, enquanto a mediana pode ser aplicada tanto a dados nominais quanto ordinais.
- Dados ordinais podem ser analisados usando estatísticas univariadas, bivariadas, aplicações de regressão, tendências lineares e métodos de classificação. Esses métodos ajudam a identificar padrões e relações dentro dos dados ordinais.
Exemplos de dados categóricos
Digamos que você esteja dando uma festa e queira garantir que todos tenham café para beber. Então você envia uma pesquisa perguntando às pessoas qual é o seu café favorito e coloca as respostas em uma tabela como esta:
| Café favorito | Frequência |
| Café com leite | 04 |
| Café expresso | quinze |
| Capuccino | 02 |
| Café americano | 10 |
Os dados da tabela são categóricos?
Sim, são dados categóricos porque estão divididos em grupos, como o café preferido.
Conclusão
Dados categóricos são frequentemente utilizados em testes não paramétricos. Qualquer pessoa que trabalhe com dados ou conduza pesquisas deve ser capaz de compreender e utilizar suas características e exemplos.
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