Medidas para variáveis numéricas: medidas de dispersão II
Na aula de hoje, teremos dois objetivos:
A amplitude indica, basicamente, o espectro dentro do qual as observações variam. Para calculá-la basta identificar o valor máximo do conjunto, bem como o seu valor mínimo. A diferença entre os dois números é a amplitude.
\[A = max - min\]
A amplitude é uma medida simples de ser calculada, entretanto, é importante saber que ela tem um problema potencial que é a sua alta suscetibilidade a valores extremos, ou seja, ela é pouco robusta, assim como a média.
A última medida de dispersão que temos é a amplitude inter-quartil (que vem do inglês interquartile range, de onde originou a sigla IQR). Para compreendermos o IQR, devemos compreender o que é um quantil empírico.
Os quantis empíricos são medidas de posição (e não medidas de dispersão).
Eles são valores que dividem um conjunto de dados em uma determinada proporção.
Já vimos um exemplo de um quantil empírico anteriormente: a mediana. A mediana é o quantil de 50%, pois ela divide os dados em uma proporção de 50%. Podemos pensar em muitos outros quantis empíricos, tais como o quantil de 10%, que divide os dados em 10% e 90%.
Dos vários quantis empíricos que existem, há um grupo especial de quantis, que são os quartis.
Existem três quantis empíricos que, juntos, formam um subconjunto especial dos quantis, que são os quartis. Os três quartis empíricos dividem os dados em 4 grupos de igual tamanho. São eles:
Esses três quartis dividem os dados em quatro conjuntos:
Com os quantis empíricos, podemo pensar o que seria o IQR. O IQR é simplesmente a amplitude entre os quartis inferior e superior, isto é, \(q(0,75)−q(0,25)\).
Podemos comparar o IQR com a Amplitude, pois podemos definir a Amplitude como \(q(1,00)−q(0,00)\). A diferença do IQR para a amplitude então seria que o IQR é uma medida robusta, enquanto a amplitude é uma medida extremamente suscetível aos extremos. Isso acontece porque, justamente, o IQR exclui do seu cálculo os 25% iniciais e finais.
Introdução à Pesquisa Jurimétrica.