Em qual das seguintes apresentações de dados estatísticos é mais provável que ocorra um erro de interpretação devido ao uso de uma escala inadequada?
(A) -
um gráfico de barras que representa o número de alunos aprovados por turma em uma escola.
(B) -
um gráfico de pizza que mostra a porcentagem de pessoas que votaram em diferentes candidatos em uma eleição.
(C) -
um gráfico de linhas que mostra a evolução do preço de uma ação no mercado de ações ao longo do tempo.
(D) -
um gráfico de dispersão que representa a relação entre a altura e o peso de um grupo de pessoas.
(E) -
uma tabela que lista o número de gols marcados por cada jogador em uma temporada de futebol.
Dica
- escolha uma escala que represente com precisão os dados e evite distorções.
- use escalas proporcionais quando os dados são proporcionais (por exemplo, porcentagens).
- considere a faixa de valores dos dados e escolha uma escala que mostre claramente as diferenças.
- rotule os eixos de forma clara e precisa para evitar confusão.
Explicação
No gráfico de barras, o eixo vertical (y) representa o número de alunos aprovados. se a escala do eixo y não for escolhida adequadamente, pode levar a uma distorção na representação dos dados. por exemplo, se a escala do eixo y for muito pequena, as diferenças entre o número de alunos aprovados em diferentes turmas podem parecer maiores do que realmente são. por outro lado, se a escala for muito grande, as diferenças podem parecer menores.
Análise das alternativas
As demais alternativas apresentam menos probabilidade de resultar em erros de interpretação devido à escala:
- (b): o gráfico de pizza mostra porcentagens, que são proporcionais e, portanto, menos propensas a distorções de escala.
- (c): o gráfico de linhas mostra alterações ao longo do tempo, que não são afetadas pela escala do eixo y.
- (d): o gráfico de dispersão mostra uma relação entre duas variáveis, e a escala do eixo y é geralmente proporcional à escala do eixo x.
- (e): a tabela lista valores exatos, que não são afetados pela escala.
Conclusão
A escolha de uma escala adequada é crucial para a representação precisa de dados estatísticos. o uso de uma escala inadequada pode levar a erros de interpretação e conclusões incorretas.