Capítulo 19 Análise exploratória de dados

19.1 Análise exploratória de dados

19.1.1 O que é análise exploratória de dados?

• Análise exploratória de dados consiste em um processo iterativo de elaboração e interpretação da síntese de dados, tabelas e gráficos, considerando os aspectos teóricos do estudo.¹⁷⁰

• Análise exploratória deve ser separada da análise inferencial de testes de hipóteses; a decisão sobre os modelos a testar deve ser feita a priori.¹⁷⁸

19.1.2 Por que conduzir a análise exploratória de dados?

• A condução de análise exploratória de dados pode ajudar a identificar padrões e pode orientar trabalhos futuros, mas os resultados não devem ser interpretados como inferências sobre uma população.¹⁷⁸

• A análise exploratória não deve ser usada para definir as questões e hipóteses científicas do estudo.¹⁷⁸

O pacote explore¹⁷³ fornece a função explore para análise exploratória de um banco de dados.

O pacote dataMaid¹⁷⁴ fornece a função makeDataReport para criar um relatório de análise exploratória de um banco de dados.

O pacote DataExplorer¹⁷⁵ fornece a função create_report para criar um relatório de análise exploratória de um banco de dados.

O pacote SmartEDA¹⁷⁶ fornece a função ExpReport para criar um relatório de análise exploratória de um banco de dados.

O pacote gtExtras¹⁷⁹ fornece a função gt_plt_summary para criar uma tabela descritiva síntese com histogramas ou gráficos de barra a partir de um banco de dados.

O pacote radiant¹⁸⁰ fornece a função radiant para executar uma interface interativa para análise exploratória de dados.

19.1.3 Quais etapas constituem a análise exploratória de dados?

• Cada combinação de problema de pesquisa e delineamento de estudo pode demandar um plano de análise exploratório distinto.¹⁷⁸

• Verifique a existência e/ou influência de valores discrepantes (“fora da curva” ou outliers):^169,170,178

  • Boxplots

  • Gráficos quantil-quantil (Q-Q)

O pacote ggplot2¹⁸¹ fornece a função geom_boxplot para construção de gráficos boxplot.

• Verifique a homocedasticidade (homogeneidade da variância):¹⁷⁸

  • Boxplots condicionais (por fator de análise)

  • Análise dos resíduos do modelo de regressão

  • Gráfico resíduos vs. valores ajustados

• Verifique a normalidade da distribuição dos dados:^169,178

  • Histograma das variáveis (por fator de análise)

  • Histograma dos resíduos da regressão

• Verifique a existência de grande quantidade de valores nulos (=0):¹⁷⁸

  • Histograma das variáveis (por fator de análise)

• Verifique a existência de colinearidade entre variáveis independentes de um modelo de regressão:¹⁷⁸

  • Fator de inflação de variância (variance inflation factor, VIF)

  • Coeficiente de correlação de Pearson (\(r\))

  • Gráfico de dispersão entre variáveis

• Verifique possíveis relações entre as variáveis dependente(s) e independente(s) de um modelo de regressão:¹⁷⁸

  • Gráfico de dispersão entre variáveis independente e dependente

• Verifique possíveis interações entre as variáveis dependente(s) de um modelo de regressão:¹⁷⁸

  • Gráfico coplot de dispersão entre variáveis dependentes

O pacote ggcleveland¹⁸² fornece a função gg_coplot para construção de gráficos boxplot condicionais.

• Verifique por dependência entre variáveis de um modelo de regressão:¹⁷⁸

  • Gráfico de série temporal das variáveis

  • Gráfico de autocorrelação entre as variáveis

Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,

Referências

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