5 exemplos de dados bivariados na vida real

Dados bivariados referem-se a um conjunto de dados contendo exatamente duas variáveis.

Esse tipo de dados aparece o tempo todo em situações do mundo real e normalmente usamos os seguintes métodos para analisar esse tipo de dados:

• Nuvens de pontos
• Coeficientes de correlação
• Regressão linear simples

Os exemplos a seguir mostram diferentes cenários em que dados bivariados aparecem na vida real.

Exemplo 1: Negócios

As empresas frequentemente coletam dados bivariados sobre o dinheiro total gasto em publicidade e a receita total.

Por exemplo, uma empresa pode coletar os seguintes dados durante 12 trimestres de vendas consecutivos:

Este é um exemplo de dados bivariados porque contém informações sobre exatamente duas variáveis: gastos com publicidade e receita total.

A empresa pode decidir ajustar um modelo de regressão linear simples a este conjunto de dados e encontrar o seguinte modelo ajustado:

Receita total = 14.942,75 + 2,70* (despesas com publicidade)

Isso indica à empresa que, para cada dólar adicional gasto em publicidade, a receita total aumenta em média US$ 2,70.

Exemplo 2: Médico

Os pesquisadores médicos geralmente coletam dados bivariados para compreender melhor a relação entre as variáveis relacionadas à saúde.

Por exemplo, um pesquisador pode coletar os seguintes dados de idade e frequência cardíaca restantes de 15 pessoas:

O pesquisador pode então decidir calcular a correlação entre as duas variáveis e encontrá-la igual a 0,812 .

Isso indica que existe uma forte correlação positiva entre as duas variáveis. Ou seja, à medida que a idade aumenta, a frequência cardíaca remanescente também tende a aumentar de forma previsível.

Relacionado: O que é considerado uma correlação “forte”?

Exemplo 3: acadêmicos

Os pesquisadores costumam coletar dados bivariados para entender quais variáveis afetam o desempenho dos estudantes universitários.

Por exemplo, um pesquisador pode coletar dados sobre o número de horas estudadas por semana e o GPA correspondente para os alunos de uma determinada turma:

Ela pode então criar um gráfico de dispersão simples para visualizar a relação entre essas duas variáveis:

Há claramente uma associação positiva entre as duas variáveis: à medida que aumenta o número de horas estudadas por semana, o GPA do aluno também tende a aumentar.

Exemplo 4: Economia

Os economistas recolhem frequentemente dados bivariados para compreender a relação entre duas variáveis socioeconómicas.

Por exemplo, um economista pode recolher dados sobre o total de anos de escolaridade e o rendimento anual total dos indivíduos numa determinada cidade:

Ele pode então decidir adaptar o seguinte modelo de regressão linear simples:

Renda anual = -45.353 + 7.120*(Anos de escolaridade)

Isto diz ao economista que por cada ano adicional de escolaridade, o rendimento anual aumenta em média 7.120 dólares.

Exemplo 5: Biologia

Os biólogos frequentemente coletam dados bivariados para entender como duas variáveis estão relacionadas entre plantas ou animais.

Por exemplo, um biólogo pode recolher dados sobre a precipitação total e o número total de plantas em diferentes regiões:

O biólogo pode então decidir calcular a correlação entre as duas variáveis e encontrá-la igual a 0,926 .

Isso indica que existe uma forte correlação positiva entre as duas variáveis.

Ou seja, uma maior precipitação está intimamente associada a um maior número de plantas numa região.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir fornecem informações adicionais sobre dados bivariados e como analisá-los.

Introdução à Análise Bivariada
Introdução à Análise Univariada
Introdução ao Coeficiente de Correlação de Pearson
Introdução à regressão linear simples