Você está analisando dados estatísticos. Como usar o raciocínio lógico para identificar correlações?

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O raciocínio lógico é o processo de usar fatos, regras e princípios para tirar conclusões válidas ou fazer inferências. Ao analisar dados estatísticos, você pode usar o raciocínio lógico para identificar correlações, que são relações entre duas ou mais variáveis. As correlações podem ajudá-lo a explorar padrões, testar hipóteses e fazer previsões com base em dados. No entanto, as correlações não implicam causalidade, ou seja, não provam que uma variável causa outra. Portanto, você precisa aplicar o raciocínio lógico para avaliar a força, a direção e o significado das correlações, bem como para evitar falácias e vieses comuns. Neste artigo, você aprenderá a usar o raciocínio lógico para identificar correlações em dados estatísticos.

Principais especialistas neste artigo

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1 Fontes de dados

Antes de usar o raciocínio lógico para identificar correlações, você precisa ter fontes de dados confiáveis e relevantes. As fontes de dados são as origens das informações que você usa para analisar dados estatísticos. Eles podem ser primários, o que significa que você mesmo os coleta, ou secundários, o que significa que você os obtém de outras fontes. Você precisa usar o raciocínio lógico para avaliar a qualidade, validade e confiabilidade de suas fontes de dados, bem como para verificar se há erros, inconsistências ou vieses. Você também precisa usar o raciocínio lógico para selecionar as fontes de dados mais apropriadas para sua pergunta de pesquisa, finalidade e contexto.

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Ayush Yajnik

Data and AI professional.
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Rigorously evaluating the quality, validity, reliability of data sources is crucial before analysis/reasoning. Check for errors, biases, flaws in data collection. Understand if sources are primary (self-collected) or secondary - impacts recency, completeness, bias. Use logical reasoning to select sources well-suited to specific research objectives and context - essential for meaningful results. Where possible, triangulate findings across high-quality sources to increase confidence. Faulty, incomplete, mismatched data inputs undermine even rigorous analysis. Devoting efforts upfront to curating fitting, trustworthy data sources lays the critical foundation for valid insights separating knowledge from conjecture.

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2 Tipos de dados

Outra etapa no uso do raciocínio lógico para identificar correlações é entender os tipos de dados com os quais você está trabalhando. Os tipos de dados são as categorias de informações que você pode medir, classificar ou descrever. Eles podem ser numéricos, o que significa que representam quantidades ou valores, ou categóricos, o que significa que representam grupos ou categorias. Você precisa usar o raciocínio lógico para determinar os tipos de dados de suas variáveis, bem como escolher os métodos e ferramentas mais adequados para analisá-las. Por exemplo, se você quiser identificar correlações entre variáveis numéricas, poderá usar gráficos de dispersão, coeficientes de correlação ou modelos de regressão. Se você quiser identificar correlações entre variáveis categóricas, poderá usar tabelas de contingência, testes de qui-quadrado ou modelos de regressão logística.

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3 Análise de dados

O próximo passo no uso do raciocínio lógico para identificar correlações é realizar a análise dos dados. A análise de dados é o processo de aplicação de métodos e ferramentas para transformar, organizar e interpretar dados. Você precisa usar o raciocínio lógico para selecionar e aplicar as técnicas de análise de dados mais apropriadas para seus tipos de dados, pergunta de pesquisa e finalidade. Você também precisa usar o raciocínio lógico para interpretar os resultados de sua análise de dados, bem como para verificar se há suposições, limitações ou erros. Por exemplo, se você usar um coeficiente de correlação para medir a força e a direção de uma relação linear entre duas variáveis numéricas, precisará usar o raciocínio lógico para avaliar se a correlação é positiva ou negativa, forte ou fraca e significativa ou não.

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Ayush Yajnik

Data and AI professional.
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Rigorous data analysis techniques are vital when using logical reasoning to identify correlations/patterns. Carefully select and apply appropriate analytical methods/tools for the specific data types, research questions, objectives - different techniques suited for different scenarios. Use logical reasoning to correctly interpret analysis results - evaluate strength, direction, statistical significance of any identified relationships. Logically assess assumptions, constraints, potential errors/biases to appropriately scope and qualify conclusions. Contextualize findings through reasoned judgment - strong correlation doesn't necessarily imply causation. Interpret aspects like correlation coefficients' magnitude, sign, p-value holistically.

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Lars Lau Raket

Medical Statistician and Neurodegeneration Researcher 🧠
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Various correlation coefficients offer different insights. Pearson correlation measures linear relationships between numerical variables, indicating the strength and direction. Spearman correlation assesses monotonic relationships, and are useful when data doesn't follow a linear pattern. Kendall correlation focuses on rank concordance, providing robustness against outliers. Consider exploring partial correlation analysis which isolates direct association between variables when adjusting for other variables. This can help disentangling complex relationships. Partial correlations are closely related to Gaussian graphical models that visually represent conditional independence, aiding in identifying connections within multivariate datasets.

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4 Visualização de dados

Outra maneira de usar o raciocínio lógico para identificar correlações é usar a visualização de dados. A visualização de dados é o processo de apresentação de dados em formas gráficas ou pictóricas. Você precisa usar o raciocínio lógico para escolher e criar as visualizações de dados mais eficazes e precisas para seus tipos de dados, pergunta de pesquisa e finalidade. Você também precisa usar o raciocínio lógico para interpretar e comunicar as visualizações de dados, bem como para verificar se há distorções, deturpações ou vieses. Por exemplo, se você usar um gráfico de dispersão para mostrar a relação entre duas variáveis numéricas, precisará usar o raciocínio lógico para identificar a forma, a inclinação e o padrão dos pontos de dados, bem como para rotular os eixos, o título e a legenda.

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Krishane Patel, PhD

Behavioural Scientist | Thought Leader
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To visualise correlations its good practice to plot exploratory visualisation of your data. Depending on the types of data this will influence what would be appropriate. Ideally you want to check for outliers, skews, fat tails Anything that would effectively create a correlation where one would not exist.

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5 Inferência de dados

O passo final no uso do raciocínio lógico para identificar correlações é fazer a inferência dos dados. A inferência de dados é o processo de tirar conclusões ou fazer previsões com base em dados. Você precisa usar o raciocínio lógico para fazer inferência de dados válida e sólida, bem como para apoiar sua inferência de dados com evidências, argumentos e explicações. Você também precisa usar o raciocínio lógico para evitar falácias e vieses comuns que podem afetar sua inferência de dados, como confundir correlação com causalidade, ignorar variáveis de confusão ou escolher dados a dedo. Por exemplo, se você encontrar uma correlação positiva entre as vendas de sorvete e os índices de criminalidade, você precisa usar o raciocínio lógico para evitar inferir que o sorvete causa crime, ou que o crime causa sorvete. Em vez disso, você precisa usar o raciocínio lógico para considerar outros fatores possíveis, como temperatura, estação ou local, que podem influenciar ambas as variáveis.

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1 Fontes de dados

2 Tipos de dados

3 Análise de dados

4 Visualização de dados

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