TADI – Tratamento e Análise de Dados/Informações Prof ... · Hamlet é a história de um...

Aula 7 – Estatística Descritiva, tabelas e gráficos

- Tabelas de freqüência (absoluta ou relativa,

cumulativa ou não)

- Gráficos de Setores

- Gráfico de barras: freqüência absoluta ou relativa

- Histogramas: freqüência absoluta ou relativa de dados quantitativos

- Ogiva: freqüência cumulativa

- Diagrama de Dispersão: a relação entre duas variáveis quantitativas

- Gráfico temporal: evolução de uma dada quantidade ao longo do tempo

TADI – Tratamento e Análise de Dados/Informações Prof. Camilo Rodrigues Neto

Vídeos

• 200 países, 200 anos, 4 minutos • http://www.youtube.com/watch?gl=BR&v=Qe9Lw_nlFQU

• Hans Rosling: New insights on poverty and

life around the world • http://www.youtube.com/watch?v=YpKbO6O3O3M&feature=related

Bibliografia para a segunda parte do curso

Seguiremos os seguintes livros:

• MAGALHÃES, Marcos N. e LIMA, Antonio C. P. Noções de probabilidade e estatística. São Paulo: Edusp, 2005, 391 p.

• BUSSAB, Wilton O. e MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. São Paulo: Ed. Saraiva, 2004, 526 p.

• GOULD, Stephen Jay. A mediana não é a mensagem.

Disponível em www.each.usp.br/camiloneto

• cópia das transparências;

• texto do Gould, A mediana não é a mensagem.

Problema

Vamos supor que você deseja determinar:

• se a prática de exercícios pela mãe durante a

gravidez é benéfica ao bebê e;

• se quanto mais exercício a mãe fizer, melhor

para o bebê.

Como medida da saúde do recém-nascido, você

está utiliza o peso do bebê ao nascer.

Coleta e registro dos dados

Você registrou o peso de 462 crianças e o quanto a mãe praticou exercícios durante a gravidez (os primeiros 16 dados estão na tabela ao lado).

Você precisa interpretar e obter alguma conclusão destes dados.

02/06/2014 Aula 9 – Representação gráfica da informação Prof. Camilo Rodrigues Neto 10

Perguntas que se quer responder

Existem muitas perguntas que você pode querer responder a partir

dos dados.

Por exemplo: que pesos são comuns para recém-nascidos? quanto uma

grávida costuma se exercitar? o grau de exercício influencia no

peso do bebê? ... etc.

Algumas perguntas são fundamentais:

• Estamos interessados apenas no grupo observado ou o grupo deve fornecer informações sobre um conjunto maior de indivíduos (amostra)?

• Que tipos de variáveis estão presentes e o que pode ser feito com elas?

• Quais perguntas queremos responder? De que forma os dados podem ajudar (ou não) a responder estas perguntas?

Resumos

A simples visualização de todos os dados, ainda que contenha toda a informação, muitas vezes, não diz nada. Existe mais ali do que nosso cérebro consegue processar.

É imprescindível ter técnicas de resumo que passem informações de uma forma clara e fácil de entender para podermos resolver problemas de forma eficiente.

Resumos sempre escondem algo

Hamlet é a história de um príncipe atormentado que morre no final, assim como todos os personagens principais.

O Senhor dos Anéis é a história de um grupo de pessoas que viajam de um lado para o outro.

• O resumo pode estar correto, mas ainda assim não responder

à pergunta de interesse. • Há um balanço delicado entre a concisão (e clareza) e a

quantidade de informação transmitida. • A decisão sobre quais informações são importantes e quais

não são é fundamental.

Estatística descritiva: resumindo dados

A Estatística Descritiva lida com as formas de

obter informações úteis a partir de um

conjunto de dados, de forma a facilitar a

resolução de problemas.

Ela o faz a partir de medidas resumo, gráficos e

tabelas.

Tipos de Variáveis

Antes de resumir algo, precisamos saber sobre o que

estamos falando, ou seja, qual o tipo de variável

estamos interessados. As variáveis podem ser:

• Qualitativas: uma variável é qualitativa quando

seus possíveis valores são categorias;

• Quantitativas: são as que podem ser medidas

em uma escala numérica que faz sentido

(possuem valores quantitativos).

Variáveis Qualitativas

Medem uma qualidade, podendo ser

• ordinais: possuem uma ordem natural, como o

índice de aprovação de um político (péssimo,

ruim, regular, bom ou ótimo), o grau de

instrução e o nível socioeconômico;

• nominais: não possuem uma ordem natural,

como o sexo de uma pessoa, a carreira e a

região onde mora.


Tanto às variáveis de tipo nominal como as de tipo ordinal

podem, por razões de conveniência, ser associados

valores numéricos às diferentes categorias.

Note que estes valores numéricos não tem significado como

tal, nem mesmo no caso de variáveis de tipo ordinal.

Por exemplo, poderíamos associar os valores 1 e 2 às categorias masculino

e feminino da variável sexo.

Ou os valores 1, 2 e 3 às categorias baixo, médio e alto do nível

socioeconômico.

Mas os números 1 e 2 no primeiro caso e 1, 2 e 3 no segundo não são nada

mais que símbolos para representar as categorias.

Variáveis Quantitativas

Medem uma quantidade, podendo ser:

• discretas: quando os possíveis valores são contáveis, como

o número de alunos em uma sala, o número de partículas em

um caixa, o número de filhos, o número de acidentes em um

mês, o número de bactérias por litro de leite e o número de

cigarros fumados por dia;

• contínuas: quando os possíveis valores são números reais

dentro de um intervalo, como peso (balança), altura

(régua), tempo (relógio), pressão sistólica, nível de açúcar

no sangue e pressão arterial.

Mudança do tipo de variável

Eventualmente, podemos mudar o tipo de algumas variáveis,

redefinindo os seus valores.

Por exemplo, poderíamos transformar a variável altura

(quantitativa contínua) em categorias ordenadas (baixo, médio

e alto), ou em categorias não ordenadas (altura padrão e

altura fora do padrão).

Podemos também facilmente passar de uma variável contínua a

uma variável discreta simplesmente por uma mudança de

escala de medida.

O peso medido em quilogramas, por exemplo, passa a ser uma

variável discreta.

A variável idade, medida em anos completos, é quantitativa

(discreta); mas, se for informada apenas a faixa etária (0 a 5

anos, 6 a 10 anos, etc...), é qualitativa (ordinal).

O peso dos lutadores de boxe, uma variável quantitativa

(contínua) se trabalhamos com o valor obtido na balança, mas

qualitativa (ordinal) se o classificarmos nas categorias do boxe

(peso-pena, peso-leve, peso-pesado, etc.).

Outro ponto importante é que nem sempre uma variável

representada por números é quantitativa: o número do

telefone de uma pessoa, o número da casa e o número de sua

identidade.

Mudança do tipo de variável

Classificação de uma variável


Variáveis Qualitativas podem ser resumidos na forma de gráficos de barras e tabelas, mas por não serem quantidades de algo, existem várias operações que não fariam sentido se aplicadas (como somar), mesmo se as variáveis se apresentarem na forma de um número (o número do RG de uma pessoa, por exemplo).

Tabela de Frequência

Mostra a freqüência com que cada observação

aparece nos dados (também pode se referir a

classes de observações).

• Freqüência absoluta: número de eventos

observados de um tipo

• Freqüência relativa: dada em porcentagem

(ou como fração).

Tabela de Freqüência

Indica a freqüência observada (relativa ou absoluta).

No exemplo, se queremos saber, dentre as mulheres estudadas, quantas se encontram em cada categoria de exercício, obtemos a tabela:

Exercício

frequência

absoluta

nenhum 185

mudando 213

baixo/ moderado 49

alto 15

Total 462


Indica a freqüência observada (relativa ou absoluta).

No exemplo, se queremos saber, dentre as mulheres estudadas, quantas se encontram em cada categoria de exercício, obtemos a tabela:

Exercício

frequência

absoluta

frequência

relativa

nenhum 185 40,04%

mudando 213 46,10%

baixo/ moderado 49 10,61%

alto 15 3,25%

Total 462 100%


Indica a freqüência observada (relativa ou absoluta). No exemplo, se queremos saber, dentre as mulheres estudadas, quantas se encontram em cada categoria de exercício, obtemos a tabela:

Exercício

frequência

absoluta

frequência

relativa

nenhum 185 40,04%

mudando 213 46,10%


alto 15 3,25%

total 462 100,00%

Gráficos de Barras

0%

10%

20%

30%

40%

50%

nenhum mudando baixo/ moderado alto

Fre

qüên

cia

rela

tiva

(%

)

Nível de Exercício

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%


Fre

qüên

cia

rela

tiva

(%

)

Nível de Exercício

Gráficos de Barras

De volta ao problema inicial

Com base no que discutimos, podemos ter, como primeira análise,

um gráfico que mostre o peso médio dos bebês em cada

situação diferente para as mães.

Teríamos então:

3200

3300

3400

3500

3600

3700

3800


Peso

Exercício

Qual a conclusão?

3200

3300

3400

3500

3600

3700

3800


Peso

Exercício

Será que o ordem das classes está correta?

3200

3300

3400

3500

3600

3700

3800

nenhum baixo/ moderado mudando alto

Pe

so

Exercício

Ou será que ajustando a escala a conclusão

seria a mesma?

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000


Pe

so

Exercício

• Barras sempre da mesma

altura, independentemente

da fração representada.

Gráfico de Setores (Pizza)

nenhum

mudando

baixo/ moderado

alto

Embora muito utilizado, pesquisas sistemáticas sobre a capacidade de interpretação dos resultados mostrados em gráficos de setores mostram que se trata de uma das piores formas de representação gráfica.

Construindo um gráfico de setores

1. As áreas do gráfico devem ser diferenciadas por cores e/ou hachuras;

2. Ao apresentar vários gráficos de setores em datas diferentes ou em formas equivalentes, modifique a área dos círculos para que seja preservada a proporcionalidade entre os valores.

O valor é representado pelo “raio” ou pela “área”?

- o raio dobra da direita para a esquerda

- a área quadruplica da direita para a esquerda

400 100 25

área = pi.r^2

Dados Quantitativos

Variáveis quantitativas podem ser resumidos na

forma de gráficos (histogramas) e tabelas ou a

partir de medidas resumo (Média, Moda,

Mediana, Desvio Padrão, etc.)

Métodos Gráficos: Histograma

Uma forma de apresentar dados quantitativos é o

histograma, com os dados classificados por classes.

O histograma se parece com um gráfico de barras, mas

possui algumas diferenças.

O objetivo é visualizar de que forma os dados se

distribuem pelos diversos valores observados (onde é

mais comum, onde é mais raro).

Tabela de Freqüências

Bloco Freqüência % cumulativo

2000 a 2100 0 0,00%

2100 a 2200 1 0,22%

2200 a 2300 2 0,65%

2300 a 2400 1 0,87%

2400 a 2500 5 1,95%

2500 a 2600 3 2,60%

2600 a 2700 10 4,76%

2700 a 2800 7 6,28%

2800 a 2900 16 9,74%

2900 a 3000 13 12,55%

3000 a 3100 21 17,10%

3100 a 3200 31 23,81%

3200 a 3300 25 29,22%

3300 a 3400 29 35,50%

3400 a 3500 30 41,99%

3500 a 3600 40 50,65%

3600 a 3700 35 58,23%

3700 a 3800 36 66,02%

3500 a 3600 40 50,65%

3600 a 3700 35 58,23%

3700 a 3800 36 66,02%

3800 a 3900 39 74,46%

3900 a 4000 28 80,52%

4000 a 4100 23 85,50%

4100 a 4200 24 90,69%

4200 a 4300 11 93,07%

4300 a 4400 14 96,10%

4400 a 4500 9 98,05%

4500 a 4600 4 98,92%

4600 a 4700 2 99,35%

4700 a 4800 2 99,78%

4800 a 4900 1 100,00%

4900 a 5000 0 100,00%

5000 a 5100 0 100,00%

Total 462 100,00%

Histograma do Peso dos bebês

Peso dos Bebês

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

2000

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

3600

3800

4000

4200

4400

4600

4800

5000

Bloco

Fre

qü

ên

cia

Ogiva

Por vezes, queremos saber quantos resultados

existem abaixo de um certo número (frequência

cumulativa).

Este resultado pode ser apresentado na forma

gráfica através de um gráfico conhecido por

Ogiva.

A partir da tabela de freqüência cumulativa (absoluta ou relativa)

Ogiva (distribuição cumulativa) do peso dos bebês

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%2000

2200

2400

2600

2800

3000

3200

3400

3600

3800

4000

4200

4400

4600

4800

5000

Bloco

Fre

qü

ên

cia

A quantidade de petróleo coletada está aumentando diariamente, como também está a de petróleo derramado!

O total coletado sempre

aumentará, o importante é o

valor coletado diariamente.

Assassinatos das 10 maiores

cidades dos EUA em 1998

Chicago 703

Nova York 633

Detroit 430

Los Angeles 426

Filadelfia 338

Houston 254

Dallas 252

Fênix 185

San Antônio 89

San Diego 42

Qual o número de habitantes em cada uma das cidades?

Tabelas: mais um exemplo

Forma mais indicada

1995 1998 Net Change

Detroit 47,6 43,0 - 4,6

Chicago 30,0 25,6 - 4,4

Filadelphia 28,2 23,3 - 4,9

Dalas 26,5 23,1 - 3,3

Los Angeles 24,5 11,8 -12,7

Fênix 19,7 15,1 - 4,6

Houston 18,2 14,1 - 4,1

New York 16,1 8,6 - 7,5

San Antonio 14,2 8,1 - 6,1

San Diego 7,9 3,5 - 4,4

Taxas de Assassinatos nas 10 maiores cidades dos

EUA, 1995-98

fontes: Statistical Abstract 2000, CD-Rom, tabela 332; e

Bureau of Justice Statistics:

http://w w w .ojp.usdoj.gov/bjs/data/cities92.w k1

*Assassinatos por 100,000 habitantes

Chicago 703

Nova York 633

Detroit 430

Los Angeles 426

Filadelfia 338

Houston 254

Dallas 252

Fênix 185

San Antônio 89

San Diego 42

Frequência Cumulativa

Mede freqüência absoluta ou relativa até um

certo ponto e não apenas em um valor.

Por exemplo, número de pessoas que tem

escolaridade igual ou menor que ensino médio

(não apenas igual a).

Frequência Cumulativa

Basta somar as freqüências das diversas classes

dadas na tabela de freqüências temos:

Exercício

frequência

absoluta

frequência

relativa

nenhum 185 40,04%

mudando 398 86,15%


alto 462 100,00%

Total 462 100%

Diagrama de Dispersão

Mostra a relação entre duas variáveis

quantitativas.

Cada par observado de duas variáveis (x,y) é

marcado como um ponto a partir de suas

coordenadas.

Não una os pontos!

-50000

0

50000

100000

150000

200000

250000

-50000 0 50000 100000 150000 200000 250000

Salá

rio

da E

sp

osa (

reais

)

Salário do Marido (reais)

Correlação não significa causalidade http://matizes.escondidos.zip.net/arch2007-01-14_2007-01-20.html

(em 29/5/2010)

Gráfico Temporal ou Seqüencial

Mostra a evolução de uma variável ao longo do

tempo.

É criado da mesma forma que o diagrama de

dispersão, afinal é um diagrama de dispersão

onde a variável x é o tempo.

Neste caso, pode-se unir pontos consecutivos.


Juros Americanos

0,00%

4,00%

8,00%

12,00%

16,00%

20,00%

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995

Ano

Ta

xa

A coleta de dados, a tabela de freqüências e os gráficos são apenas os passos iniciais da análise estatística.

O trabalho começa agora, ao apresentar e testar hipóteses explicativas para os padrões observados.

Gráfico Temporal ou Seqüencial International Journal of Bifurcation and Chaos

Volume: 21, Issue: 2 (February 2011)

PREDICTING CLIMATE TIPPING AS A NOISY BIFURCATION: A REVIEW,

J. MICHAEL T. THOMPSON and JAN SIEBER Page: 399-423

Sarampo

Explique o que pode estar escondido nessa afirmação

Faculdade A afirma que, em média, o aluno

formado ali em 95, recebe, no total,

R$21.123,45 por mês.


Um estudo recente revelou que os casais

europeus escovam os dentes, em média, 0,97

vezes por dia. O mesmo estudo realizado no

Brasil apresentou um resultado médio de 3,21

vezes por dia.


As estatísticas mostram claramente que os

aviões estão se tornando cada vez menos

seguros. Mais pessoas morreram em acidentes

aéreos na última década do que na década de

20!


O consumo de uísque escocês faz bem a saúde.

Foi verificado em uma pesquisa realizada no

Brasil que pessoas que bebem uísque escocês

regularmente vivem, em média, mais do que o

restante da população.


No ano passado, o grupo onde a doença X

cresceu mais foi o de adolescentes entre 12

e 14 anos.


A propaganda de uma determinada marca de

espremedor de sucos afirma que o seu

espremedor espreme 26% a mais de suco,

resultado comprovado por testes de

laboratório.


A taxa de mortalidade da marinha americana durante a

guerra hispano-americana foi de 9 a cada 1.000.

Durante o mesmo período da guerra, a taxa de

mortalidade entre civis na cidade de Nova Iorque foi

de 15 a cada 1.000. Portanto, entrar para a marinha,

mesmo durante uma guerra, tornaria a vida de uma

pessoa mais segura.


Um novo programa para reabilitação de prisioneiros antes de eles

serem soltos está sendo testado na Califórnia. O objetivo é

reduzir a taxa de reincidência – a percentagem daqueles que

retornam à prisão até dois anos depois de serem postos em

liberdade. O programa envolve vários meses de treinamento em

um acampamento no estilo militar, com uma disciplina bastante

rígida. A admissão ao programa é voluntária. De acordo com o

porta-voz da prisão: “Aqueles que fazem o treinamento militar

tem menor chance de retornar à prisão do que os outros

detentos”.


Um pai preocupado leu em uma revista que, em

média, os bebês começam a andar por volta

de 12 meses. Como o seu filho já completou

13 meses e ainda não anda, ele conclui que a

criança deve ter algum tipo de problema de

desenvolvimento.

Nome dos eixos

Informações devem ser úteis para quem as for usar

7,14 - 1,89 = 5,25

É R$1,89

Para simplificar, eu vou te dar R$7,14.

Eu sinto uma obrigação profissional de tornar as coisas fáceis para as pessoas.

Desce

o 3

Quando não se entende

de estatística ...

E aqui está um gráfico que mostra como você veria uma cadeia de montanhas se a olhasse através de uma raquete de tênis.

Não some porcentagens

21% dos rapazes e 30% das garotas me apóiam, portanto eu devo conseguir 51% dos votos.

Vote em mim para presidente do clube de Matemática

Ler para a próxima aula

• Disponível no Grupo

• Texto sobre estatística:

• A mediana não é a mensagem, Stephen Jay Gould

Aula 9 – Representação gráfica da informação Prof. Camilo Rodrigues Neto 90

Bibliografia

• MAGALHÃES, Marcos N. e LIMA, Antonio C. P. Noções de probabilidade e

estatística. São Paulo: Edusp, 2005, 391 p.

• BUSSAB, Wilton O. e MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. São Paulo:

Ed. Saraiva, 2004, 526 p.

• GOULD, Stephen Jay. A mediana não é a mensagem. In: CASTRO, Ricardo.

SIMPLESMENTE, Disponível em: http://simplesmente.com/ Acesso em: 20

set. 2007.

• TUFTE, Edward R., The visual display of quantitative information,

Connecticut: Graphics Press, 2001, 196 p.

• DORIN, Alan. Information Design. In: Multimedia Programming in Java,

Disponível em: http://www.csse.monash.edu.au/~cema/courses/CSE5910/

lectureFiles/lecture3b.htm, Acesso em: 11 jan.2008.

• LUO, Yan. Information and Presentation Styles. In: User Interface Design and

Programming. Disponível em: http://www.evl.uic.edu/aej/422/week02.html,

Acesso em: 5 dez. 2007.

02/06/2014

TADI – Tratamento e Análise de

Dados/Informações

Prof. Camilo R. Neto

Aula 10 - Representação gráfica da informação (parte 2)

- Gráficos, uma visão ampla

- O que são gráficos?

- Evolução da representação gráfica

- Quais são seus propósitos?

Hieronymus Bosch (1450 - 1516)

02/06/2014

Programa TADI

Tratamento e análise de dados/informações / Prof. Camilo 92

1. Conhecimento confiável e Crenças duvidosas: vendo o que se espera ver

2. Conhecimento confiável e Crenças duvidosas: algo a partir de nada

3. Conhecimento confiável e Crenças duvidosas: a) muito a partir de pouco; b) determinantes motivacionais e sociais

4. Lógica: dedução e indução

5. Falácias

6. Método científico

7. Ciência e pseudociência

8. Formas de aquisição de conhecimento e Comunicação científica

9. P1: primeira prova

10. Redação Projetos e Relatórios de Pesquisa

11. Representação gráfica de informação quantitativa

12. Estatística descritiva – medidas de tendência central

13. Estatística descritiva – medidas de dispersão

14. Estatística descritiva – exercícios

15. P2: segunda prova

16. SUB: prova substitutiva


Gráficos, uma visão ampla O que são gráficos? Quais são seus propósitos?

• Gráficos mostram medidas através do uso combinado

de pontos, linhas, um sistema de coordenadas,

números, palavras, cor e sombreamento.

• Como apresentar grandes quantidades de informação

de uma maneira compacta, precisa, adequada ao

propósito (público e situação) e de maneira

compreensível?

• Como explicitar as relações de causa e efeito,

salientando as comparações apropriadas sem criar

ilusões ou induzir ao erro?

02/06/2014


O poder explicativo dos gráficos

• A mensagem é o importante, não a metodologia

ou o meio utilizado

• Mostre as relações de causa e efeito

• Informação clara e precisa

• Encoraje a compreensão

02/06/2014


O poder explicativo dos gráficos

(dados com mesma média e variância)

02/06/2014


Relevância

• Vivemos em uma época de rápida transformação e

aumento vertiginoso da informação e do

conhecimento.

100 M anos

100 k anos

300 anos

02/06/2014


Este gráfico é um bom exemplo?

100 M anos

100 k anos

300 anos

Theodore Modis e Ray Kurzweil

02/06/2014


Relevância

• Estamos cada vez mais imersos em informação gráfica,

em todas a áreas do conhecimento e da atividade

humana.

• O que veremos na aula de hoje aplica-se não somente à

visualização de informação estatística, mas também a

qualquer tipo de informação gráfica, mesmo que

envolva texto.

• Desenvolveremos uma abordagem consistente para

visualização de informação gráfica que facilitará a

divulgação, a acurácia e que seja de fácil compreensão.

02/06/2014


O primeiro gráfico conhecido data do século 10, mais ou

menos à mesma época em que Guido de Arezzo desenvolveu

uma notação musical em duas dimensões, semelhante à que

usamos hoje.

O origem dos gráficos

02/06/2014


• No século 15, Nicolas de Cusa desenvolveu gráficos da distância contra a velocidade.

• No século 17, Rene Descartes estabeleceu a geometria analítica, que era utilizada apenas para funções matemáticas.

• O grande referencial foi William Playfair (1759-1823) que desenvolveu os gráficos de linha, de barras e de pizza, muito utilizados hoje.

• O uso de gráficos, i.e., comprimento e área para representar quantidades e séries temporais, surgiu depois de outras conquistas matemáticas importantes, tais como logaritmos, coordenadas cartesianas, o cálculo e a teoria da probabilidade.

O origem dos gráficos

02/06/2014


O cólera

• O médico John Snow

(1813-1858) interessado

no combate à epidemia de

cólera em Londres em

1854, compilou a seguinte

tabela, com 500 mortes.

• Alguém discerne algum

padrão?

02/06/2014


Gráficos mostram medidas

• Pontos

• Linhas

• Números

• Palavras

• Sombreamento

• Cor

02/06/2014


Eficácia

• Pontos

• Linhas

• Números

• Palavras

• Sombreamento

• Cor

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Quantas páginas de tabelas são necessárias para colocar toda a

informação referente a esses 3056 distritos, representados

neste gráfico?

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Poliomelite

VIROLOGY:

Poliomyelitis Eradication--a Dangerous

EndgameNeal Nathanson and Paul Fine (12 April

2002)

Science 296 (5566), 269.

[DOI: 10.1126/science.1071207]

A digital object identifier (DOI) is a character string used to uniquely identify an

electronic document or other object. Metadata about the object is stored in

association with the DOI name and this metadata may include a location, such

as a URL, where the object can be found. The DOI for a document is

permanent, whereas its location and other metadata may change. Referring to

an online document by its DOI provides more stable linking than simply

referring to it by its URL, as if its URL changes, the publisher need only

update the metadata for the DOI to link to the new URL

Aula 9 – Representação gráfica da informação Prof. Camilo Rodrigues Neto 106 02/06/2014

Map of where toursists flock

de Nathan Yau

VIROLOGY:

Poliomyelitis Eradication--a Dangerous

EndgameNeal Nathanson and Paul Fine (12 April

2002)

Science 296 (5566), 269.

[DOI: 10.1126/science.1071207]

A digital object identifier (DOI) is a character string used to uniquely identify an

electronic document or other object. Metadata about the object is stored in

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Iraq and Afghanistan casualities, home and away http://edition.cnn.com/SPECIALS/war.casualties/index.html (em 29/5/2010)


Gráficos podem mostrar muita informação, de diferentes

perspectivas: causa e efeito, relações, paralelas …

Campanha de Napoleão na Rússia em 1812

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Escala de trens de Paris a Lion



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Bons gráficos devem permitir

a comparação, ser

multivariados, ter alta

densidade, revelar interações.

Neste gráfico, pode-se obter

os horários de partida e

chegadas, tempo parado, as

cidades do trajeto,

transferências e velocidades.




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Nesta versão, utiliza-se uma

grade mais clara e os nomes das

cidades aparecem nos dois lados

do gráfico.

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Além de “mentiras, malditas mentiras, e estatística”

os gráficos também podem enganar!

Comparação de períodos completos com períodos

menores, como neste caso do número de prêmios

Nobel em intervalos de 10 e 5 anos.

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Formas NÃO recomendadas

Irrelevante ! Para que a perspectiva ?

Nomes dos países repetidos 3 vezes

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Formas NÃO recomendadas

O perímetro da circunferência cresce linearmente com o raio.

A área de um círculo cresce com o quadrado do raio.

O volume da esfera cresce com o cubo do raio.

• Como a área cresce mais rápido do que a altura, o gráfico dá a impressão de que a diferença é muito maior do que realmente é.

• Espaçamento horizontal incorreto. Los Angeles Times, 5/8/1979, p.3

02/06/2014


Confuso e fora de escala, induz ao erro

18 milhas por galão em 1978 (15 mm)

27.5 milhas por galão em 1985 (130 mm)

Aumento no consumo = 100 . (27.5 - 18)/18 = 53%

Aumento na barra = 100 . (130 - 15)/15 = 767 %

New York Times, 9/8/1978. p. D-2

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Gráficos podem

esconder (pré) conceitos

• As palavras no topo,

acima e sobre são

freqüentemente

associadas a “superior”.

Turnabout map, by Jesse

Levine, San Jose,

California, 1982

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Created by Matthew Campbell and Prof. Greg Plumb

of East Central University in Oklahoma.

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• http://cavern.com/cave-science/


http://cavern.com/cave-science/







Nutritional facts redesigned

de Nathan Yau

• Nutrition facts labels are uniform across

products, but let's imagine for a second

that you could do whatever you want, just

as long they showed certain bits of

information. FFunction takes a stab

at redesigning the standard milk

carton under this premise. No cows, no

fields of green, and no dairies. Just

nutritional facts and full transparency on

what's going into your body.

• This wouldn't work with a mass market,

but hey, they've got my purchase. After

all, data does a body good.


http://ffctn.com//

http://ffunction.posterous.com/dataviz-enhanced-packaging










Cartography

02/06/2014


Watch and Clock Design

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Bibliografia

• MAGALHÃES, Marcos N. e LIMA, Antonio C. P. Noções de probabilidade e

estatística. São Paulo: Edusp, 2005, 391 p.

• BUSSAB, Wilton O. e MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. São Paulo:

Ed. Saraiva, 2004, 526 p.

• GOULD, Stephen Jay. A mediana não é a mensagem. In: CASTRO, Ricardo.

SIMPLESMENTE, Disponível em: http://simplesmente.com/ Acesso em: 20

set. 2007.

• TUFTE, Edward R., The visual display of quantitative information,

Connecticut: Graphics Press, 2001, 196 p.

• DORIN, Alan. Information Design. In: Multimedia Programming in Java,

Disponível em: http://www.csse.monash.edu.au/~cema/courses/CSE5910/

lectureFiles/lecture3b.htm, Acesso em: 11 jan.2008.

• LUO, Yan. Information and Presentation Styles. In: User Interface Design and

Programming. Disponível em: http://www.evl.uic.edu/aej/422/week02.html,

Acesso em: 5 dez. 2007.

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TADI – Tratamento e Análise de Dados/Informações Prof ... · Hamlet é a história de um...

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