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Análise Descritiva de Dados

1. É importante verificar os tipos de variáveis disponíveis antes de iniciar uma análise descritiva adequada.

2. A organização dos dados coletados é fundamental para evitar erros de processamento e perda de informações.

3. A análise de dados sempre deve começar com uma planilha de dados brutos.

4. Existem três etapas que envolvem o uso de programas estatísticos: coleta de dados, armazenamento e análise.

5. As variáveis de um conjunto de dados podem ser classificadas como categóricas ou numéricas.

6. A análise univariada consiste em analisar cada variável individualmente.

7. As distribuições de frequência são utilizadas para resumir uma única variável.

8. O gráfico de barras e o gráfico de setores são adequados para representar variáveis qualitativas.

9. A moda de uma variável qualitativa é a categoria com maior frequência.

10. As tabelas de frequência são obtidas de forma semelhante para variáveis qualitativas e ordinais.

11. As frequências acumuladas são úteis para variáveis com ordenação natural.

12. Para variáveis contínuas, é preciso agrupar os dados em classes pré-estabelecidas antes de fazer uma tabela de frequências.Resumo de Análise Exploratória de Dados

13. A análise exploratória de dados é uma etapa importante na compreensão de um conjunto de dados.

14. Uma das primeiras etapas é a construção da tabela de distribuição de frequência.

15. A amplitude de classe pode ser calculada usando a fórmula (h = \frac{AT}{k}).

16. A quebra de classe pode ser arredondada para facilitar a interpretação da tabela.

17. É importante definir se os extremos de classe serão abertos ou fechados.

18. O gráfico de dispersão unidimensional é uma forma de visualizar a variável de interesse.

19. O histograma é uma forma mais eficiente de resumir variáveis contínuas.

20. A densidade de frequência é uma medida importante no histograma.

21. O gráfico de ramo-e-folhas é outra forma de visualizar a distribuição de uma variável.

22. O gráfico de ramo-e-folhas mantém mais informação sobre os dados.

23. A forma da distribuição é tão importante quanto as medidas de resumo.

24. A análise exploratória de dados ajuda a compreender os dados e a tomar decisões informadas.