Capítulo 11 Dados e metadados


11.1 Dados


11.1.1 O que são dados?

  • “Tudo são dados”.135

  • Dados coletados em um estudo geralmente contêm erros de mensuração e/ou classificação, dados perdidos e são agrupados por alguma unidade de análise.136


11.1.2 O que são dados estruturados?

  • Dados estruturados são dados organizados em um formato tabular, como planilhas eletrônicas ou bancos de dados relacionais, onde cada linha representa uma observação e cada coluna representa uma variável ou atributo.REF?


11.1.3 O que são dados não estruturados?

  • Dados não estruturados são dados que não possuem um formato ou organização predefinidos, como textos, imagens, vídeos, áudios e sinais biomédicos, tornando sua análise mais complexa em comparação com dados estruturados.REF?


11.2 Big data


11.2.1 O que são grandes dados (big data)?

  • Grandes dados (big data) refere-se a bancos de dados muito grandes com um mecanismo “R” — aleatório (Random), auto-reportado (self-Reported), reportado administrativamente (administratively Reported), seletivamente respondido (selectively Responded) — descontrolado ou desconhecido.74


11.2.2 Quais são as fontes de dados?


11.2.3 O que são dados primários e secundários?

  • Dados primários são dados originais coletados intencionalmente para uma determinada análise exploratória ou inferencial planejada a priori.111

  • Dados secundários compreendem dados coletados inicialmente para análises de um estudo, e são subsequentemente utilizados para outras análises.111


11.2.4 O que são dados quantitativos e qualitativos?


11.3 Metadados


11.3.1 O que são metadados?

  • Metadados são informações técnicas relacionadas às variáveis do estudo, tais como rótulos, limites de valores plausíveis, códigos para dados perdidos e unidades de medida.137

  • Metadados também são informações relacionadas ao delineamento e/ou protocolo do estudo, recrutamento dos participantes, e métodos para realização das medidas.137


11.3.2 Quais são as recomendações para os metadados de um banco de dados?

  • Utilize rótulos padronizados para variáveis e fatores para facilitar o reuso (reprodutibilidade) do conjuntos de dados e scripts de análise.138

  • Crie rótulos de variáveis concisos, claros e mutuamente exclusivos.138

  • Evite muitas letras maiúsculas ou outros caracteres especiais que usam a shift.138

  • Na existência de versões de instrumentos publicadas em diferentes anos, use o ano de publicação das escalas no rótulo.138

  • Divida o rótulo da variável ou fator em partes e ordene-as do mais geral para o mais particular geral (ex.: experimento -> repetição -> escala -> item).138








11.4 Armazenamento de dados


11.4.1 Como armazenar dados?

  • Dados devem ser armazenados em três partes: dados brutos, codebooks e metadados ISO.142

  • Os dados brutos são organizados em colunas com um identificador único — o cabeçalho da coluna.142

  • Codebooks são documentos que descrevem os dados brutos, incluindo seus cabeçalhos, e respectivos rótulos, tipos de variável, formatos, unidades de medida, códigos para dados categóricos e dados perdidos e limites de valores plausíveis.142

  • Metadados são informações sobre o estudo, como título, palavras-chave e outras informações relevantes, tais como delineamento, protocolo, recrutamento dos participantes e métodos de medição142



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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