Questão de Estatística — Estatística descritiva (análise exploratória de dados) — CESPE / CEBRASPE 2024
Estatística›Estatística descritiva (análise exploratória de dados)
Código
ce175481
Banca
CESPE / CEBRASPE
Órgão
ITAIPU BINACIONAL
Ano
2024
Nível
Superior
Cargo
Profissional de Nível Universitário Júnior - Função: Geógrafo
Com relação a medidas de posição e a medidas de dispersão, conceitos da estatística descritiva, assinale a opção correta.
AMedidas de posição descrevem o centro de um conjunto de dados, enquanto as medidas de dispersão indicam a variação ou distribuição dos dados em torno do centro.
BMedidas de dispersão são calculadas para determinar o ponto central dos dados, enquanto as medidas de posição são utilizadas para identificar outliers e anomalias nos dados.
CMedidas de posição e dispersão são utilizadas exclusivamente em estatísticas avançadas e não têm aplicação em análises estatísticas básicas ou em pesquisas cotidianas.
DMedidas de posição são irrelevantes para a interpretação de dados, enquanto as medidas de dispersão são as únicas que fornecem insights significativos sobre um conjunto de dados.
EMedidas de posição são usadas apenas para dados qualitativos, e as medidas de dispersão são aplicáveis somente a dados quantitativos.
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GabaritoA — Medidas de posição descrevem o centro de um conjunto de dados, enquanto as medidas de dispersão indicam a variação ou distribuição dos dados em torno do centro.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Medidas de posição e medidas de dispersão na estatística descritiva
Gabarito: letra A. Medidas de posição (ou de tendência central) descrevem o centro de um conjunto de dados, enquanto as medidas de dispersão (ou de variabilidade) indicam o quanto os dados variam ou se distribuem em torno desse centro. Essa é a definição clássica que fundamenta a alternativa correta.
Na estatística descritiva, as medidas-resumo são divididas em dois grandes grupos: as medidas de posição e as medidas de dispersão. As medidas de posição têm como objetivo localizar o centro da distribuição dos dados — as principais são a média, a mediana e a moda (medidas de tendência central), além das separatrizes (quartis, decis e percentis). Já as medidas de dispersão avaliam o grau de afastamento ou de concentração dos elementos em torno desse centro — as principais são a amplitude, a variância, o desvio-padrão e o coeficiente de variação.
A distinção é essencial: enquanto a média, por exemplo, resume o valor típico dos dados, o desvio-padrão informa se os dados estão próximos ou espalhados em relação a essa média. Uma análise descritiva completa precisa de ambas — só a posição não revela a variabilidade, e só a dispersão não revela o centro. A banca explora exatamente essa confusão conceitual nas alternativas incorretas.
Alternativa
Medidas de posição (centro)
Medidas de dispersão (variação)
Papéis corretos?
Veredito
A
Descrevem o centro
Indicam variação em torno do centro
Sim
✅ Correta
B
Identificam outliers (errado)
Determinam o ponto central (errado)
Não — papéis invertidos
❌ Incorreta
C
Uso exclusivo em estatística avançada (errado)
Uso exclusivo em estatística avançada (errado)
Não — são básicas e cotidianas
❌ Incorreta
D
Irrelevantes (errado)
Únicas que fornecem insights (errado)
Não — ambas são complementares
❌ Incorreta
E
Apenas dados qualitativos (errado)
Apenas dados quantitativos (errado)
Não — ambas se aplicam a dados quantitativos
❌ Incorreta
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
A alternativa define corretamente os dois conceitos: medidas de posição descrevem o centro (média, mediana, moda), e medidas de dispersão indicam a variação ou distribuição dos dados em torno do centro (amplitude, variância, desvio-padrão). É a definição canônica da estatística descritiva.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Inverte os papéis: afirma que as medidas de dispersão determinam o ponto central e que as medidas de posição identificam outliers. Na verdade, medidas de posição (como a média e a mediana) é que localizam o centro; a identificação de outliers é feita por medidas de dispersão (como o desvio-padrão) e por ferramentas como o boxplot, mas não é a função primária das medidas de posição.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Afirma que medidas de posição e dispersão são usadas exclusivamente em estatísticas avançadas. É falso: são ferramentas básicas da estatística descritiva, aplicadas em análises cotidianas, pesquisas e relatórios — inclusive em softwares como Excel e SPSS, que as calculam rotineiramente.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Diz que medidas de posição são irrelevantes e que apenas as de dispersão fornecem insights. Ambas são relevantes e complementares: sem a medida de posição, não se sabe onde está o centro; sem a dispersão, não se sabe a confiabilidade desse centro. Nenhuma é dispensável.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Afirma que medidas de posição servem apenas para dados qualitativos e dispersão apenas para quantitativos. Na verdade, medidas de posição (média, mediana, moda) e de dispersão (variância, desvio-padrão) são aplicáveis a dados quantitativos; para dados qualitativos, usam-se principalmente tabelas de frequência e gráficos, não essas medidas numéricas.
NÃO CAIA NESSA!
A banca troca os papéis entre as duas famílias de medidas — a alternativa B inverte centro e dispersão, e a E limita o uso a tipos de dados que não correspondem. O candidato que decora as definições sem entender a função de cada uma cai na inversão. Com treino, você reconhece essas trocas de longe 💪
PEGA ESSA DICA!
Para fixar, lembre-se do par: posição = onde está o centro (média, mediana, moda) e dispersão = quão espalhados estão os dados (amplitude, variância, desvio-padrão). Na prova, leia a alternativa e pergunte: "isso descreve o centro ou a variação?" — se trocar, está errada.