ESE

Análise Quantitativa

O que é?

• É a fase na qual os dados obtidos na fase de operação serão analisados e interpretados. Assim, será possível chegar a conclusões válidas baseados nos dados.

• Para interpretar dados quantitativos, realiza-se 3 passos: Estatística descritiva; Redução do conjunto de dados; Teste de hipótese.

Estatística Descritiva

Objetivos

• Descrever algumas características relevantes das medidas. É um resumo dos dados observados.

• Junto com a análise gráfica, apoia a análise inicial dos dados. Permite apresentar os dados de forma mais significativa, permitindo uma interpretação mais simples dos dados.

Escala

• Conjunto ordenado de valores, contínuo ou discreto, ou um conjunto de categorias para o qual o atributo é mapeado.

• Define a faixa de valores possíveis que podem ser produzidos com a execução do método de medição.

• Tipos de escala:

– Nominal: categorias sem implicação de ordem. Ex: classificação de um defeito por tipo

– Ordinal: categorias com pontuações ordenadas (ranking). Os números representam apenas a ordem (operações aritméticas não tem significado). Ex: nível de criticidade de um defeito (alto, médio, baixo).

– Escala Likert: Os participantes são solicitados a indicar seu nível de concordância ou discordância com cada afirmação em uma escala de resposta. As opções de resposta geralmente variam de "discordo totalmente" a "concordo totalmente", com pontos intermediários, como "discordo parcialmente" e "concordo parcialmente".

– Intervalar: dados numéricos que possuem equidade de intervalo (a distância entre 1 e 2 é igual entre 3 e 4). Adição e subtração fazem sentido, mas não a multiplicação e divisão. Ex: complexidade ciclomática (número de caminhos em um componente).

– Proporcional ou razão: possui equidade de intervalo e possui o zero absoluto. Operações aritméticas fazem sentido. Ex: número de linhas de código.

Medidas de tendência central

• Indicam o meio do conjunto de valores observados.

• Algumas medidas: Média; Mediana; Moda; Valor mínimo e valor máximo; Percentil; Quartil.

Média

• Considerada como o "centro de gravidade" dos dados coletados. É útil para determinar a tendência geral de um conjunto de dados. A média aritmética é a mais conhecida.

• Quando utilizar? – Medidas com escala intervalar ou razão; Conjunto de valores não são muito discrepantes.