Questão de Banco de Dados — SQL — Quadrix 2024

Gráfico de dispersão na análise exploratória de dados

Gabarito: CERTO (letra C). O gráfico de dispersão (scatter plot) é, de fato, a ferramenta padrão para examinar a relação entre duas variáveis quantitativas, permitindo visualizar a forma, a direção e a força de uma possível correlação entre elas. Essa é uma definição clássica da estatística descritiva e da análise exploratória de dados, aplicável a qualquer ferramenta de visualização, incluindo as utilizadas com SGBDs como PostgreSQL, Oracle e MySQL.

O gráfico de dispersão é um dos tipos mais fundamentais de visualização estatística. Ele plota cada observação de um conjunto de dados como um ponto no plano cartesiano, onde o eixo X representa uma variável e o eixo Y representa a outra. Ao fazer isso, ele revela o padrão conjunto das duas variáveis, algo que tabelas de números ou estatísticas resumidas (como médias e desvios) não conseguem mostrar com a mesma clareza.

A principal utilidade do gráfico de dispersão é justamente a que o enunciado descreve: examinar a relação entre duas variáveis quantitativas. Através da nuvem de pontos, o analista consegue identificar visualmente se existe uma correlação (associação linear) entre elas, e qual a natureza dessa correlação. Por exemplo, se os pontos formam uma nuvem que sobe da esquerda para a direita, há uma correlação positiva (quando uma variável aumenta, a outra tende a aumentar). Se a nuvem desce, a correlação é negativa. Se os pontos estão espalhados sem um padrão claro, a correlação é fraca ou inexistente.

É importante distinguir o gráfico de dispersão de outros tipos de gráfico. O histograma, por exemplo, é usado para visualizar a distribuição de uma única variável quantitativa. O gráfico de barras ou de setores (pizza) é usado para variáveis categóricas (qualitativas). O gráfico de linhas é mais adequado para mostrar a evolução de uma variável ao longo do tempo (série temporal). O gráfico de dispersão é o único que, por padrão, é projetado para explorar a relação entre duas variáveis quantitativas simultaneamente.

Uma observação crucial, e que a banca pode explorar, é que o gráfico de dispersão identifica uma correlação, mas não prova causalidade. O fato de duas variáveis se moverem juntas não significa que uma cause a outra. Essa distinção é fundamental na análise de dados e é um dos pontos mais cobrados em provas. Além disso, o gráfico de dispersão é o ponto de partida para o cálculo do coeficiente de correlação de Pearson, que quantifica a força e a direção da relação linear.

Na prática, com ferramentas de BI ou bibliotecas de visualização (como Python com matplotlib/seaborn, ou R com ggplot2), o gráfico de dispersão é um dos primeiros passos na análise exploratória. Ele ajuda a identificar outliers (pontos que fogem do padrão), agrupamentos e a forma geral da relação, orientando as próximas etapas da análise, como a escolha de um modelo de regressão.

A questão, portanto, está perfeitamente alinhada com a definição consagrada do gráfico de dispersão. Não há nenhuma pegadinha ou inversão de conceito. A afirmação é uma descrição precisa e completa da função desse tipo de gráfico.

Alternativa C — ✅ CERTO ⟵ GABARITO

A afirmativa está correta. O gráfico de dispersão é, por definição, a ferramenta ideal para examinar a relação entre duas variáveis quantitativas. Ele permite visualizar a nuvem de pontos e identificar a existência, a direção (positiva ou negativa) e a força de uma correlação. Essa é uma função central da análise exploratória de dados, e o enunciado a descreve com precisão.

Gabarito: letra C (CERTO).