A análise dos dados multivariados, como a correlação linear entre dois atributos do conjunto de dados X, pode ser facilitada pelo uso do gráfico de:
- A)pizza;
Errada, porque gráfico de pizza serve para proporções de categorias, não para analisar correlação entre duas variáveis numéricas.
- B)boxplot;
Errada, porque boxplot é ótimo para resumir distribuição e identificar outliers, mas não para mostrar relação entre dois atributos.
- C)densidade;
Errada, porque gráfico de densidade descreve a forma da distribuição de uma variável, não a associação entre duas variáveis.
- D)histograma;
Errada, porque histograma mostra a frequência de valores de uma variável, e não a correlação entre dois conjuntos de dados.
- E)scatter plot.
Certa, porque o scatter plot (diagrama de dispersão) mostra pares de valores e permite visualizar a correlação linear entre dois atributos.
Gabarito: E
Quando o enunciado fala em analisar dados multivariados, especialmente a relação entre dois atributos, você precisa de um gráfico que mostre como uma variável se comporta em função da outra. A ideia aqui não é resumir uma lista, mas enxergar padrão, tendência, força da associação e possíveis outliers de forma visual. Em Estatística Descritiva, isso costuma aparecer com gráficos que ajudam a “ver” a correlação sem fazer conta primeiro. É por isso que o gabarito é o scatter plot, também chamado de diagrama de dispersão. Nele, cada ponto representa um par de valores (x, y), permitindo observar se existe relação linear positiva, negativa ou ausência de relação entre as variáveis. Se os pontos sobem juntos, há tendência positiva; se um sobe e o outro desce, a tendência é negativa; se ficam espalhados sem padrão, a relação é fraca ou inexistente. Os outros gráficos da lista servem para outras missões. Histograma e densidade mostram distribuição de uma variável quantitativa, boxplot resume posição, dispersão e outliers, e pizza é mais usado para proporções de categorias. Ou seja, para correlação linear entre dois atributos, o gráfico que “conversa” com as duas variáveis ao mesmo tempo é o diagrama de dispersão. Não há um fundamento legal ou jurisprudencial aqui, porque o tema é puramente estatístico. Em prova, pense assim: uma variável isolada pede gráfico univariado; duas variáveis numéricas pedem gráfico que mostre pares de valores. Essa é a deixa clássica da banca.