Estatísticas descritivas e inferenciais: O que são e funções

Pessoas tocando na tela de um notebook.

As estatísticas descritivas e inferenciais são muito importantes para a análise de dados. 

Contudo, ainda há inúmeras dúvidas sobre o que são e a importância dessas estatísticas. 

Pensando na dificuldade em achar conteúdos com uma linguagem simplificada, criamos este artigo para você. 

Com ele você irá entender de uma vez por todas o que são estatísticas inferenciais e descritivas e como elas atuam na análise de dados. Vamos começar? 

Estatísticas descritivas: O que é?

As estatísticas descritivas possuem a função de resumir e descrever os dados de uma maneira mais simplificada. 

Desse modo, a estatística descritiva fornece informações claras sobre os dados analisados, para que possam ser facilmente compreendidos. 

Portanto, uma maneira de utilizar a estatística descritiva é usando cálculos como média, moda e mediana para medir a variabilidade de algo. 

Assim como também é possível usar gráficos e muito mais. 

Um exemplo que pode te ajudar a entender melhor é: imagine que temos um conjunto de dados que fornece a idade de dez pessoas.

Então, poderíamos usar estatísticas descritivas para calcular a idade média, o que nos daria um resumo da tendência central dos dados.

Além disso, também poderíamos calcular o desvio padrão, o que nos daria um resumo da variabilidade dos dados.

Estatísticas inferenciais: O que é? 

As estatísticas inferenciais envolvem o processo de fazer inferências sobre uma população maior com base na análise de dados. 

Isso é feito por meio de técnicas de estatísticas que servem, por exemplo, para estimar parâmetros e para testar hipóteses.

Além disso, as estatísticas inferenciais servem também para tirar conclusões sobre um grupo populacional, de objetos, etc. 

Dessa forma, é válido informar que isso é feito por meio dos testes com as técnicas disponíveis.

Por exemplo, digamos que queremos saber a idade média das pessoas em uma determinada cidade.

Porém, não é possível perguntar sobre a idade de cada morador da cidade de um por um. 

Então, neste caso, usa-se as estatísticas inferenciais para fazer uma estimativa sobre toda a população. 

Isso envolve formular uma hipótese sobre a população, coletar uma amostra de dados e usar testes estatísticos para determinar a probabilidade de a hipótese ser verídica.

No entanto, o teste de hipótese é usado para determinar se um efeito observado em uma amostra específica provavelmente é real ou se é simplesmente devido ao acaso.

Intervalos de confiança são usados para estimar o intervalo de valores em que um parâmetro populacional provavelmente se enquadra.

Assim sendo, após fazer a estimativa, podemos usar hipóteses para determinar se a idade média da amostra é muito diferente em relação a idade média da população.

Principais diferenças entre estatísticas descritivas e inferenciais

Há algumas diferenças entre as estatísticas descritivas e inferenciais que é importante saber. 

Por conta disso, listamos abaixo as principais para que você saiba exatamente quais são. 

Tipo de conclusão

Uma das principais diferenças entre estatísticas descritivas e inferenciais é o tipo de conclusões que podem ser tiradas a partir de cada uma. 

Primeiramente, as estatísticas descritivas geralmente são usadas para descrever e resumir os dados observados. 

Enquanto isso, as estatísticas inferenciais são mais usadas para fazer previsões, testar hipóteses e identificar padrões nos dados analisados.

Objetivos

Inicialmente, é importante ressaltar que as estatísticas descritivas e inferenciais respondem a questionamentos diferentes e possuem objetivos diferentes. 

Por conta disso, o objetivo da estatística descritiva é – como já citado anteriormente – fornecer informações claras e específicas sobre os dados analisados.

Isso para que um grupo maior de pessoas possa entender os resultados. 

Em contrapartida, a estatística inferencial é realizar inferências sobre uma população, por exemplo.

Assim, é possível fazer isso por meio de uma amostra de dados e testes de hipóteses. 

Métodos usados

Além disso, os métodos usados nas estatísticas descritivas e inferenciais são diferentes.

Os métodos usados para a estatística descritiva envolvem gráficos e cálculos resumidos. 

Mas as estatísticas inferenciais geralmente envolvem muitos testes para estimar parâmetros. 

Tipos de dados usados

Uma outra diferença entre as estatísticas descritivas e inferenciais são os tipos de dados usados em cada uma. 

As estatísticas descritivas podem ser usadas com quaisquer tipos de dados, incluindo dados categóricos, dados numéricos e dados ordinais. 

Todavia, a estatística inferencial, por outro lado, é normalmente usada com dados numéricos.

Qual a importância das estatísticas descritivas e inferenciais para a análise de dados?

Estatísticas inferenciais e descritivas são essenciais para alguns casos da análise de dados.

No caso da análise descritiva, eles são usados para analisar, interpretar e extrair insights significativos dos dados obtidos.

Assim sendo, as estatísticas descritivas fornecem um resumo dos dados que estão sendo avaliados.

Esse processo ajuda a encontrar relacionamentos entre variáveis nos dados.

Além disso, as estatísticas descritivas também ajudam a identificar outliers, que são pontos de dados que estão fora do intervalo normal de valores.

Neste caso, isso pode ajudar na detecção de erros ou anomalias nos dados, que podem ser corrigidos para obter uma representação mais precisa dos dados.

Outro ponto importante é o resumo objetivo que pode ser feito a partir da estatística descritiva. 

Com esses resumos é possível criar gráficos, por exemplo, para facilitar o entendimento das informações obtidas. 

Dessa forma, os dados se tornarão mais acessíveis aos analistas e as pessoas que se interessam pelo assunto. 

Portanto, as estatísticas descritivas possuem um papel fundamental para a análise de dados, tendo em vista todas as funções e objetivos delas.

Contudo, as estatísticas inferenciais normalmente são usadas para tirar conclusões ou prever algo com base em uma pequena amostra de dados. 

Entretanto, a prática da estatística inferencial geralmente é feita quando não é possível coletar os dados um a um. 

Todavia, isso envolve a formulação de uma hipótese sobre a população e o uso de testes estatísticos para determinar a possibilidade de a hipótese ser verdadeira. 

Isso pode ajudar na tomada de decisões informadas com base nos dados, como lançar um novo produto ou alterar uma estratégia de negócios.

Assim, utilizando-as será viável estimar parâmetros, construir e testar hipóteses, etc. 

Além disso, outro ponto que merece destaque sobre as estatísticas inferenciais é a capacidade de controlar as variáveis de confusão. 

Variáveis de confusão são variáveis que podem afetar o resultado de um estudo, mas não são variáveis de interesse. 

Porém, estatísticas descritivas e inferenciais desempenham um papel vital no controle de qualidade. 

Enquanto isso, as estatísticas descritivas podem ser usadas para monitorar o desempenho de um processo ou produto ao longo do tempo. 

Por exemplo, um fabricante pode usar estatísticas descritivas para monitorar a variabilidade de um produto e identificar quaisquer tendências ou padrões nos dados. 

Por outro lado, as estatísticas inferenciais podem ser usadas para detectar quaisquer mudanças na média ou variabilidade dos dados e tomar ações corretivas, se necessário.

Logo, tendo em vista todas as funções e as diferenças entre as estatísticas descritivas e inferenciais, é nítido que ambas são cruciais para uma boa análise de dados. 

Dessa maneira, é inevitável não usá-las para avaliar os dados, identificar padrões, perceber e corrigir discrepâncias, etc.

Então, o que mais te chamou a atenção sobre as estatísticas descritivas e inferenciais?

Tendo em vista todos os benefícios de ambas as estatísticas, é nítido que elas são essenciais para a análise de dados. 

Bem como, os objetivos e os resultados que elas geram. 

Portanto, é possível afirmar que se usadas da maneira correta elas podem auxiliar a tomar decisões sólidas e pouco arriscadas. 

Assim, os resultados obtidos por meio da aplicação dessas duas estatísticas serão benéficos e já esperados. 

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