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Como escolher o gráfico certo para seus dados

Como escolher o gráfico certos para seus dados? Quando se trata de escolher o gráfico certo para representar um conjunto de dados, é importante considerar não apenas a estética e a preferência pessoal, mas também a natureza dos dados e o objetivo da análise.

Neste post, vamos discutir a importância da escolha do gráfico certo para diferentes tipos de dados, os principais tipos de gráficos e exemplos de uso.

Fonte: Free vector

A importância da escolha do gráfico certo

A escolha do gráfico certo é importante porque diferentes tipos de dados requerem diferentes tipos de gráficos para que sejam efetivamente analisados e comunicados. O uso de um gráfico inadequado pode levar a interpretações errôneas dos dados e a tomadas de decisão equivocadas.

Por exemplo, a representação de dados categóricos por meio de um gráfico de dispersão pode não ser a melhor escolha, pois a natureza dos dados não é contínua e não há relação de ordem entre as categorias.

Além disso, a escolha do gráfico certo pode ajudar a destacar tendências, padrões e anomalias nos dados. Por exemplo, um gráfico de linhas pode ajudar a identificar tendências ao longo do tempo, enquanto um gráfico de barras pode ajudar a comparar quantidades entre categorias.

Quais são os principais tipos de gráficos

A escolha do gráfico certo depende da natureza dos dados e do objetivo da análise. A seguir, apresentamos os principais tipos de gráficos e para quais tipos de dados eles são indicados.

Gráfico de barras

O gráfico de barras é ideal para representar dados categóricos. Ele consiste em barras horizontais ou verticais que representam a frequência ou a proporção de cada categoria. Por exemplo, um gráfico de barras pode ser utilizado para representar a frequência de diagnósticos de diferentes tipos de câncer em uma população.

Gráfico de linhas

O gráfico de linhas é ideal para representar dados que variam continuamente ao longo do tempo ou de uma escala. Ele consiste em uma linha que conecta os pontos correspondentes aos valores dos dados em um intervalo. Por exemplo, um gráfico de linhas pode ser utilizado para representar a evolução do número de casos de uma doença infecciosa em uma região ao longo do tempo.

Gráfico de dispersão

O gráfico de dispersão é ideal para representar dados que possuem duas variáveis contínuas. Ele consiste em um conjunto de pontos que representam as coordenadas dos valores das duas variáveis. Por exemplo, um gráfico de dispersão pode ser utilizado para representar a relação entre a idade e a pressão arterial sistólica em uma amostra de pacientes.

Histograma

O histograma é ideal para representar a distribuição de frequência de um conjunto de dados contínuo. Ele consiste em uma série de barras verticais que representam a frequência ou a densidade de probabilidade dos dados em cada intervalo. Por exemplo, um histograma pode ser utilizado para representar a distribuição dos níveis de glicose em jejum em uma população.

Boxplot

O boxplot é ideal para representar a distribuição de um conjunto de dados contínuo e identificar outliers e valores extremos. Ele consiste em uma caixa que representa o intervalo interquartil (Q1-Q3), uma linha vertical que representa a mediana (Q2) e “bigodes” que se estendem para fora da caixa para mostrar o intervalo de valores que não são outliers. Por exemplo, um boxplot pode ser utilizado para representar a distribuição dos tempos de internação em um hospital.

Conclusão

A escolha adequada do gráfico pode destacar tendências, padrões e anomalias nos dados e, assim, ajudar na tomada de decisões baseadas em dados. Para você aprimorar a apresentação dos seus dados por meio de gráficos, na Psicometria Online Academy temos um módulo sobre o GGPlot.

GGPlot é uma função da linguagem R, do package ggplot2 , usado para a construção de gráficos e lidar com dados estatísticos. Nele, é possíve criar diferentes tipos de gráficos, com diferentes configurações, para diferentes tipos de demandas.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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