Aestatística descritiva é um ramo daestatística que aplica várias técnicas para descrever e resumir um conjunto de dados. Diferencia-se da estatística inferencial, ou estatística indutiva, pelo objectivo: organizar, resumir dados ao invés de usar os dados em aprendizado sobre a população. Esse princípio torna a estatística descritiva uma disciplina livre.
Algumas medidas que são normalmente usadas para descrever um conjunto de dados são medidas de tendência central e medidas de variabilidade oudispersão. Medidas de tendência central incluemmédia,mediana emoda. Medidas de variabilidade incluemdesvio padrão,variância, o valor máximo e mínimo, medidas separatrizes,obliquidade,curtose.
A estatística descritiva fornece resumos simples sobre a amostra e sobre as observações que foram feitas. Tal resumo pode ser quantitativo ou visual. Esses resumos tanto podem formar a base da descrição inicial dos dados, como parte de uma análise estatística mais extensa, ou eles podem ser suficientes por si mesmos.
Por exemplo, aporcentagem de arremessos nobasquetebol é uma descrição estatística que resume a performance de um jogador ou time. Esse número é a quantidade de arremessos bem sucedidos dividido pelo número de arremessos. Por exemplo, um jogador que consegue porcentagem de 33% faz aproximadamente um arremesso bem sucedido em cada três arremessos. A porcentagem descreve ou resume múltiplos eventos discretos. Considere também a média da [nota escolar]. Esse número descreve a performance geral de um estudante em um curso.
O uso de descrição e resumo estatísticos tem uma história intensiva e, de fato, a simples tabulação de populações e dados económicos foram a primeira forma em que a estatística apareceu. Mais recentemente, uma colecção de técnicas de resumos apareceram com o título deanálise exploratória de dados. Um exemplo dessas técnicas é odiagrama de caixa.
No mundo dos negócios, estatística descritiva fornece um resumo útil de muitos tipos de dados.
A análise univariada envolve descrever adistribuição de uma única variável, incluindo sua medida central (incluindo amédia, amediana, e aModa (estatística)) e dispersão (incluindo a diferença entre o maior e menor valor da amostragem equantil do conjunto de dados, além davariância e dodesvio padrão). A forma da distribuição pode também ser descrita comobliquidade ecurtose. Características da distribuição da variável podem também ser representadas em gráficos ou tabulas, incluindoHistograma.
Quando uma amostra consiste de mais de uma variável, a estatística descritiva pode ser usada para descrever o relacionamento entre os pares de variáveis. Nesse caso, estatística descritiva inclui:
A razão principal para diferenciar análise univariada e bivariada é que a bivariada não é só análise descritiva simples, mas também o relacionamento entre duas variáveis diferentes.[1] Medidas quantitativas de dependência incluem correlação (como ocoeficiente de correlação de Pearson, quando ambas variáveis são contínuas, oucoeficiente de correlação de postos de Spearman, quando as variáveis são descontínuas) ecovariância.
As técnicas usadas costumam classificar-se como:
São medidas que indicam a localização dos dados. Costumamos responder ao primeiro desafio com o uso damédia aritmética, amediana_(estatística), ou amoda. Por vezes escolhemos valores específicos dafunção distribuição acumulada chamadosquantis comoquartis,decis, oupercentis.
