Em qual das situações abaixo o uso de um gráfico de barras seria mais adequado para representar os dados?

(A) - 
 quantidade de pessoas que visitaram um museu em diferentes dias da semana
(B) - 
 notas dos alunos em uma prova de matemática
(C) - 
 itens favoritos em um cardápio de restaurante
(D) - 
 preços de diferentes marcas de carros
(E) - 
 nomes dos funcionários de uma empresa

Dica

  • considere o tipo de dados que você possui: categórico ou numérico.
  • identifique se o objetivo é comparar valores entre grupos ou mostrar uma tendência ao longo do tempo.
  • escolha o tipo de gráfico que melhor se adequa a esses fatores para representar seus dados de forma eficaz.

Explicação

Um gráfico de barras é mais adequado quando os dados envolvem categorias ou grupos distintos, e quando o objetivo é comparar os valores desses grupos. no caso da quantidade de pessoas que visitaram um museu em diferentes dias da semana, as categorias são os dias da semana (segunda-feira, terça-feira, etc.) e os valores são as quantidades de pessoas que os visitaram.

Análise das alternativas

As demais alternativas não são tão adequadas para serem representadas em um gráfico de barras:

  • (b): as notas dos alunos em uma prova de matemática são dados numéricos contínuos, mais adequados para serem representados em um histograma ou gráfico de linha.
  • (c): os itens favoritos em um cardápio de restaurante também são dados categóricos, mas não envolvem comparação de valores, podendo ser representados em um gráfico de pizza.
  • (d): os preços de diferentes marcas de carros também são dados numéricos contínuos, mais adequados para serem representados em um gráfico de dispersão ou linha.
  • (e): os nomes dos funcionários de uma empresa não são dados quantitativos ou categóricos, e não podem ser representados em um gráfico de barras.

Conclusão

Os gráficos de barras são ferramentas úteis para representar dados categóricos e comparar valores entre diferentes grupos. entender quando usar um gráfico de barras é essencial para uma comunicação de dados clara e eficaz.