Capítulo 18 Análise inicial de dados

18.1 Análise inicial de dados

18.1.1 O que é análise inicial de dados?

• Análise inicial de dados²²¹ é uma sequência de procedimentos que visam principalmente a transparência e integridade das pré-condições do estudo para conduzir a análise estatística apropriada de modo responsável para responder aos problemas da pesquisa.¹⁵⁹

• O objetivo da análise inicial de dados é propiciar dados prontos para análise estatística, incluindo informações confiáveis sobre as propriedades dos dados.¹⁵⁹

• A análise inicial de dados pode ser dividida nas seguintes etapas: Configuração dos metadados; Limpeza dos dados; Verificação dos dados; Relatório inicial dos dados; Refinamento e atualização do plano de análise estatística; Documentação e relatório da análise inicial de dados.¹⁵⁹

• A análise inicial de dados não deve ser confundida com análise exploratória,²²² nem deve ser utilizada para hipotetizar após os dados serem coletados (conhecido como Hypothesizing After Results are Known, HARKing).¹⁰⁸

18.1.2 Como conduzir uma análise inicial de dados?

• Desenvolva um plano de análise inicial de dados consistente com os objetivos da pesquisa. Por exemplo, verifique a distribuição e escala das variáveis, procure por observações não-usuais ou improváveis, avalie possíveis padrões de dados perdidos.¹⁵⁹

• Não altere diretamente os dados de uma tabela obtida de uma fonte. Use scripts para implementar eventuais alterações, de modo a manter o registro de todas as modificações realizadas no banco de dados.¹⁵⁹

• Use os metadados do estudo para guiar a análise inicial dos dados e compartilhe com os dados para maior transparência e reprodutibilidade.¹⁵⁹

• Representação gráfica dos dados pode ajudar a identificar características e padrões no banco de dados, tais como suposições e tendências.¹⁵⁹

• Verifique a frequência e proporção de dados perdidos em cada variável, e depois examine por padrões de dados perdidos simultaneamente por duas ou mais variáveis.¹⁵⁹

• Verifique a frequência e proporção de dados perdidos em cada variável, e depois examine por padrões de dados perdidos simultaneamente por duas ou mais variáveis.¹⁵⁹

• Exclusão de dados ad hoc baseada no desfecho pode influenciar os resultados do estudo, portanto os critérios de exclusão de dados antes da análise estatística (descritiva e/ou inferencial) devem ser reportados.²²³

O pacote stats¹⁵⁶ fornece a função na.omit para retornar os dados sem os dados perdidos.

O pacote stats¹⁵⁶ fornece a função complete.cases para identificar os casos completos — isto é, sem dados perdidos — em um banco de dados.

• Registros duplicados, que devem ser excluídos para não inflar a amostra.²²⁴

O pacote base⁶⁴ fornece a função duplicated para identificar elementos duplcados de um banco de dados.

• Codificação 0 ou 1 para variáveis dicotômicas para representar a direção esperada da associação entre elas.²²⁴

• Ordenação cronológica de variáveis com registros temporais (retrospectivos ou prospectivos).²²⁴

• A distribuição das variáveis para verificação das suposições das análises planejadas.²²⁴

• Ocorrência de efeitos teto e piso nas variáveis.²²⁴

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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