Em análises descritivas, matemáticos e estatísticos costumam utilizar testes paramétricos e não-paramétricos, a depender do conjunto de dados que precisam tratar. Esses termos podem parecer estranhos, mas a análise de dados não-paramétricos já é utilizada em diferentes setores.
Criada pelo matemático Jacob Wolfowitz, na década de 40, o conceito não-paramétrico e a aplicação de testes nesse modelo é bastante complexa, mas pode levar a resultados muito úteis. Vejamos, então, o que é e como é feita a análise de dados não-paramétricos.
Baixe o guia completo sobre
Data Analysis
O que é análise de dados não-paramétricos
A análise de dados não-paramétricos é um tipo de análise ou teste utilizado na estatística. Ela é realizada quando tem-se uma distribuição de dados que é considerada “anormal”, ou quando há uma amostra muito pequena de dados.
Dados anormais, simplificando o conceito estatístico, são aqueles que não estão distribuídos no formato clássico de um gráfico, expresso pela curva de Gauss. São dados, portanto, que não têm uma distribuição inferior nos seus extremos, e superior no centro, desenhando uma linha semelhante ao desenho de um sino.
Assim, os dados não-paramétricos são aqueles que têm uma distribuição diferente dessa curva gaussiana. Tal comportamento da população de dados é chamado também de “sem distribuição” ou de “distribuição gratuita”.
Por isso, quando estamos diante de dados não-paramétricos, obter média e desvio-padrão torna-se mais difícil. Os testes desenvolvidos nessa área tentam suprir tal lacuna, permitindo que dados desse tipo sejam interpretados de forma confiável.
Qual a diferença entre análise de dados paramétricos e não paramétricos?
Esses dois modelos, como o próprio nome já sugere, são opostos. Isso porque cada um deles só pode ser utilizado para certos conjuntos de dados:
- análise de dados paramétricos: se aplica exclusivamente a dados considerados normais, isto é, aqueles que em um gráfico formam uma curva em formato de sino (curva de Gauss);
- análise de dados não-paramétricos: só pode ser utilizada em dados considerados “anormais”, isto é, cuja distribuição em um gráfico não segue a curva de Gauss;
Além disso, enquanto os dados paramétricos permitem cálculos de média e desvio padrão, para a análise de dados não-paramétricos são utilizadas medições como a mediana e o intervalo quartil.
Como fazer análise de dados não-paramétricos
Para fazer a análise de dados não-paramétricos, a primeira providência do analista é identificar se os dados disponíveis apresentam anormalidade. Se tal condição for comprovada, é sinal que eles se prestam a esse tipo de análise.
Em seguida, o analista de dados ou estatístico costuma fazer a aplicação de testes não paramétricos. Existem vários testes bastante conhecidos nessa área, como por exemplo:
- Teste de Friedman;
- Teste de Wilcoxon;
- Teste de Mann-Whitney;
- Teste de Kruskal-Wallis;
- Teste de Mood ou teste de humor para mediada;
Tais testes, na maior parte dos casos, são aplicados para comprovar ou rejeitar uma hipótese ou suposição. Por isso, após a aplicação dos testes, a análise de dados não-paramétricos envolve a interpretação dos resultados a partir das hipóteses.
Qual é a importância análise de dados não-paramétricos
Como não exigem populações distribuídas normalmente, esse tipo de análise é bastante versátil e pode ser aplicado em uma infinidade de áreas. Profissionais que precisam analisar dados de comportamento, por exemplo, costumam utilizar essa abordagem.
Além disso, a análise de dados não-paramétricos costuma ser a melhor alternativa para amostras de dados muito pequenas. Isso porque, em conjuntos de dados pequenos, é mais difícil para os profissionais da estatística determinar a “normalidade” dos dados.
Um exemplo prático da aplicação desse tipo de análise é encontrado em um estudo de 2016. Na ocasião, os pesquisadores analisaram duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias, e por meio de testes não-paramétricos, buscaram determinar se a estratégia de negócio adotada por uma empresa era fator determinante para sua competitividade.
Conclusão
Como você viu, a análise de dados não-paramétricos é uma operação complexa, mas fundamental para interpretar certos tipos de dados. Por isso, o conhecimento nessa área pode ser um diferencial para certos profissionais.
Se você deseja se especializar na área de análise de dados, a boa notícia é que já é possível fazê-lo de modo completamente online. A graduação em Engenharia de Dados do Infnet, por exemplo, é 100% online. Para formações mais práticas, o Bootcamp de Data Science, Data AnalytIcs e Machine Learning é uma opção. Bons estudos!
