Qual dos seguintes critérios não deve ser considerado ao estabelecer o número de classes para organizar dados contínuos?

• para conjuntos de dados pequenos (menos de 100 observações), use 5 a 10 classes.
• para conjuntos de dados médios (100 a 500 observações), use 10 a 20 classes.
• para conjuntos de dados grandes (mais de 500 observações), use 20 ou mais classes.
• use a "regra de sturges": k = 1 + 3,3 log(n), onde k é o número de classes e n é o número de observações.

A discrepância entre os valores dos dados não é um critério relevante para determinar o número de classes. os critérios relevantes são o número de observações, a amplitude dos dados e o valor mínimo e máximo, que ajudam a garantir uma distribuição equilibrada dos dados entre as classes.

• (a): o número de observações é um critério importante, pois afeta o número de dados em cada classe.
• (b): a amplitude dos dados é crucial para determinar o tamanho das classes.
• (c): o valor mínimo e máximo define os limites das classes.
• (d): a discrepância entre os valores dos dados não é relevante para determinar o número de classes.
• (e): o objetivo da análise deve ser considerado para escolher o número de classes que melhor atende às necessidades do estudo.

Ao determinar o número de classes para organizar dados contínuos, é essencial considerar o número de observações, a amplitude dos dados e o valor mínimo e máximo, mas não a discrepância entre os valores dos dados.