Histograma: Representação Visual de Dados Contínuos

O histograma é um dos gráficos mais utilizados em estatística para representar a distribuição de variáveis quantitativas contínuas. Ele utiliza barras retangulares para mostrar como os dados estão distribuídos em intervalos de classe, permitindo identificar padrões e tendências de forma visual.


1. O Que é um Histograma?

Um histograma é um gráfico de barras onde:

  • O eixo horizontal (x) representa os intervalos de classe (faixas de valores).
  • O eixo vertical (y) mostra as frequências absolutas, relativas ou percentuais de cada intervalo.
  • As barras são contínuas, sem espaçamento entre elas, refletindo a continuidade dos dados.

2. Características do Histograma

  1. Representação de Dados Contínuos: Ideal para variáveis mensuráveis, como altura, peso e tempo.
  2. Intervalos de Classe: Os dados são agrupados em faixas (intervalos), cada uma com a mesma amplitude.
  3. Altura das Barras: Proporcional à frequência dos dados no intervalo correspondente.
  4. Identificação de Padrões: Permite observar a forma da distribuição (simétrica, assimétrica, unimodal, multimodal, etc.).
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3. Quando Usar um Histograma?

  • Para representar dados contínuos agrupados em intervalos de classe.
  • Quando se deseja visualizar a distribuição dos dados.
  • Para identificar concentrações e tendências em grandes conjuntos de dados.

4. Qual a Diferença entre o Histograma e o Gráfico de Barras?

Embora o histograma e o gráfico de barras sejam visualmente semelhantes, eles possuem diferenças significativas:

CritérioHistogramaGráfico de Barras
Orientação das BarrasContínuas (sem espaçamento entre as barras)Espaçadas (há um intervalo entre as barras)
Dados RepresentadosDados contínuos (agrupados em intervalos de classe)Dados qualitativos ou quantitativos discretos
ObjetivoMostrar a distribuição de uma variávelComparar categorias ou valores individuais
Eixo Horizontal (x)Intervalos de classeCategorias ou valores

Exemplo:

  • Um histograma pode ser usado para representar a distribuição das alturas de uma população.
  • Um gráfico de barras seria mais apropriado para comparar a frequência de preferências de cores.

5. Construção de um Histograma

Exemplo Prático 1: Tempo de Lazer Diário

Cenário:
Uma pesquisa foi realizada com 50 pessoas para medir o tempo diário gasto em atividades de lazer (em minutos). Os dados e passos para a construção do histograma foram apresentados anteriormente.

Dados Brutos (em minutos):
45, 30, 50, 65, 40, 35, 60, 55, 70, 80, 75, 50, 45, 90, 85, 95, 100, 110, 115, 120, 50, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 60, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 50, 55, 60, 45, 30, 25, 20, 15, 10, 5, 100, 105, 110, 115.


Passo 1: Organizar o Rol

Os dados em ordem crescente:
5, 10, 15, 15, 20, 20, 25, 25, 30, 30, 30, 35, 35, 40, 40, 45, 45, 45, 50, 50, 50, 50, 55, 55, 55, 60, 60, 60, 65, 65, 70, 70, 75, 75, 75, 80, 80, 85, 85, 85, 90, 90, 95, 95, 100, 100, 105, 110, 110, 115.


Passo 2: Calcular a Amplitude Total e o Número de Classes

Amplitude Total (AT):

AT = Maior valor − Menor valor = 115 − 5 = 110 minutos

Número de Classes (k): Usando a regra de Sturges:

k = 1 + 3.3⋅log⁡10(50) ≈ 6.6

Arredondamos para 7 classes.

Amplitude de Cada Classe (AC):

AC = AT/k = 110/7 ≈ 15,7 minutos

Arredondamos para 16 minutos.


Passo 3: Definir os Intervalos de Classe

Os intervalos são definidos a partir do menor valor (5 minutos) e incrementam pela amplitude de 16 minutos:

  • [5, 21)
  • [21, 37)
  • [37, 53)
  • [53, 69)
  • [69, 85)
  • [85, 101)
  • [101, 117)

Passo 4: Calcular as Frequências

Contamos os dados dentro de cada intervalo:

Intervalo (min)Frequência Absoluta (ni)Frequência Relativa (%)
[5, 21)8(8/50)⋅100 = 16,0%
[21, 37)7(7/50)⋅100 = 14,0%
[37, 53)9(9/50)⋅100 = 18,0%
[53, 69)10(10/50)⋅100 = 20,0%
[69, 85)8(8/50)⋅100 = 16,0%
[85, 101)5(5/50)⋅100 = 10,0%
[101, 117)3(3/50)⋅100 = 6,0%

Exemplo Adicional: Idade de Funcionários em uma Empresa

Cenário

Uma empresa realizou um levantamento das idades de 50 funcionários. Os dados coletados (em anos) são:

Dados Brutos (em anos):
23, 25, 27, 30, 32, 35, 28, 26, 34, 29, 31, 33, 25, 24, 26, 27, 30, 32, 35, 36, 29, 28, 34, 33, 31, 37, 39, 38, 40, 41, 42, 35, 33, 32, 28, 27, 30, 29, 40, 38, 37, 36, 34, 35, 25, 31, 39, 42, 41, 40.


Passo 1: Organizar o Rol

Os dados em ordem crescente:
23, 24, 25, 25, 25, 26, 26, 27, 27, 27, 28, 28, 28, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 32, 32, 32, 33, 33, 33, 34, 34, 34, 35, 35, 35, 35, 35, 36, 36, 37, 37, 38, 38, 39, 39, 40, 40, 40, 41, 41, 42.


Passo 2: Calcular a Amplitude Total e o Número de Classes

Amplitude Total (AT):

AT = Maior valor − Menor valor = 42 − 23 = 19 anos

Número de Classes (k): Usando a regra de Sturges:

k = 1 + 3.3⋅log⁡10(50) ≈ 6.6

Arredondamos para 7 classes.

Amplitude de Cada Classe (AC):

AC = AT/k =19/7 ≈ 2.71 anos

Arredondamos para 3 anos para simplificar.


Passo 3: Definir os Intervalos de Classe

Os intervalos de classe são definidos a partir do menor valor (23 anos), incrementando a amplitude de 3 anos:

  • [23, 26)
  • [26, 29)
  • [29, 32)
  • [32, 35)
  • [35, 38)
  • [38, 41)
  • [41, 44)

Passo 4: Calcular as Frequências

Contamos os dados dentro de cada intervalo:

Intervalo (anos)Frequência Absoluta (ni)Frequência Relativa (%)
[23, 26)6(6/50)⋅100 = 12,0%
[26, 29)12(12/50)⋅100 = 24,0%
[29, 32)10(10/50)⋅100 = 20,0%
[32, 35)8(8/50)⋅100 = 16,0%
[35, 38)7(7/50)⋅100 = 14,0%
[38, 41)5(5/50)⋅100 = 10,0%
[41, 44)2(2/50)⋅100 = 4,0%


Interpretação do Histograma

  • Distribuição: A maior concentração de idades está no intervalo [26, 29), que corresponde a 24% dos funcionários.
  • Forma: A distribuição é levemente assimétrica à esquerda, indicando que há uma leve concentração em idades menores.
  • Tendências: Apenas 4% dos funcionários têm idade acima de 41 anos.

6. Conclusão

O histograma é uma ferramenta essencial para análise estatística descritiva, permitindo a visualização da distribuição de variáveis contínuas. Com passos simples, como organização do rol, definição de intervalos e contagem de frequências, é possível construir um gráfico claro e informativo. Use o histograma para explorar e compreender melhor os dados antes de avançar para análises mais complexas.

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