Dados em falta — Dados, 14–17 anos
As respostas em branco fazem parte de um conjunto de dados; não são um pormenor invisível. Perceber por que faltam valores ajuda a avaliar se uma conclusão é fiável.
Ideia
Dados em falta significam que se esperava um valor, mas ele não foi registado, foi recusado ou não pôde ser medido. O próprio espaço em branco transmite informação: pode indicar uma pergunta ignorada, um sensor avariado ou uma pessoa que não foi contactada. Os valores em falta devem ser contados e descritos, não simplesmente ignorados.
Porquê
Os analistas começaram a tratar os valores em falta como um problema sério porque removê-los pode alterar o grupo estudado. Se as pessoas com rendimentos mais baixos responderem menos a uma pergunta sobre dinheiro, as respostas restantes podem parecer demasiado favoráveis. A questão não é apenas quanto falta, mas por que falta.
Exemplo resolvido
Um inquérito pergunta a 100 pessoas se vão de bicicleta para a escola. Oitenta respondem e 48 dizem que sim. Entre os que responderam, a taxa é 48 ÷ 80 = 60%. Não devemos apresentar 48% de todos os alunos sem saber se os 20 que não responderam são semelhantes aos restantes; caso contrário, a estimativa pode ser enviesada.
Armadilha comum
Uma escolha comum é substituir todos os espaços em branco por zero. Parece arrumado, porque um espaço vazio pode parecer significar «nenhum», mas transforma «desconhecido» num valor medido. Uma temperatura em falta não é 0 °C e um rendimento em falta não é ausência de rendimento; a substituição precisa de uma justificação.
Utilização
As verificações de dados em falta são usadas em registos de saúde, inquéritos escolares, sensores climáticos e formulários online. Um hospital pode descobrir que uma clínica deixa um campo em branco muito mais vezes do que outras, revelando um problema de formação ou de software. Indicar a quantidade e o padrão dos dados em falta torna as decisões mais seguras.
Continua a explorar
Outras línguas
A carregar o MyLeoNes™…