A análise Boxplot é uma excelente ferramenta para a visualização gráfica de distribuições de dados. Permite-lhe reconhecer rapidamente as medidas de dispersão e de posição central dos dados. Neste tutorial, vou mostrar-lhe como criar um boxplot no Excel para a caraterística "satisfação do cliente". Com estes passos, será capaz de criar o seu próprio boxplot e interpretá-lo corretamente.
Principais conclusões
- O boxplot visualiza a distribuição de uma série de dados, em particular a mediana, os quartis e possíveis outliers.
- Os valores caraterísticos mais comuns, como o mínimo, o máximo, a mediana e os quartis, podem ser facilmente calculados.
- O Excel oferece funções específicas para criar boxplots de forma eficiente.
Guia passo-a-passo para a análise de boxplot no Excel
Passo 1: Recolher e preparar os dados
Em primeiro lugar, é necessário ter os dados relevantes para a análise boxplot. No nosso caso, estamos a analisar a caraterística "satisfação do cliente". Comece por copiar os dados, que estão disponíveis em escala ordinal, para uma folha de cálculo do Excel. Uma forma rápida de o fazer é copiar os dados da sua fonte utilizando comandos de teclas (Ctrl + C) e, em seguida, colá-los numa nova folha de cálculo (Ctrl + V).
Passo 2: Calcular os parâmetros básicos
Agora é importante calcular alguns parâmetros básicos que podem ser utilizados mais tarde no boxplot. Estes incluem o tamanho da amostra, a mediana, os quartis, o intervalo e o intervalo interquartil. Comece com o tamanho da amostra (n), que pode ser determinado pelo número de pontos de dados na coluna selecionada.
Pode então calcular a mediana utilizando a função =MEDIAN(intervalo). Onde "intervalo" representa o intervalo dos seus dados. O resultado é o valor que se encontra no centro da série de dados ordenada.
É possível utilizar a função =QUARTILE(range, quart) para os quartis. Aqui introduz-se o valor 1 para o primeiro quartil e o valor 3 para o terceiro quartil.
Etapa 3: Determinar o intervalo e outros valores de caraterística
Para calcular o intervalo, são necessários o máximo e o mínimo dos dados, que são determinados com as funções =MAX(intervalo) e =MIN(intervalo). O intervalo é então a diferença entre esses dois valores.
Para além disso, o intervalo interquartil (IQR) (distância entre o 1º e o 3º quartil) é interessante para determinar a dispersão dos 50% intermédios dos dados. Pode calculá-lo manualmente, subtraindo os valores dos quartis entre si.
Passo 4: Criar um boxplot
Chegámos agora ao passo crucial: criar o boxplot. Vá ao menu "Inserir" na barra do Excel e selecione a opção para boxplots. Aqui pode selecionar um dos tipos de gráfico e criar diretamente o boxplot.
Uma vez criado o gráfico, pode personalizar o seu aspeto. É aconselhável alterar as cores para que o gráfico de caixa se destaque melhor. Por exemplo, um cinzento escuro sobre um fundo claro pode ser visualmente muito apelativo.
Passo 5: Adicionar etiquetas de dados
Para completar a análise, é útil rotular os pontos de dados importantes no boxplot. Pode simplesmente clicar com o botão direito do rato no gráfico e selecionar "Adicionar etiquetas de dados". Isto tornará os valores da mediana, quartis e outros pontos relevantes diretamente visíveis no boxplot.
Passo 6: Interpretar o resultado
Agora que criou o boxplot, é importante interpretar os valores das caraterísticas individuais. A mediana, representada pela linha na caixa, mostra o valor central dos dados. O primeiro e o terceiro quartis ajudam a entender onde 25% e 75% dos dados estão localizados.
É também crucial reconhecer possíveis valores anómalos! Estes aparecerão normalmente no gráfico como pontos que se encontram fora dos chamados "bigodes". Note-se que os outliers nem sempre são negativos, podendo fornecer informações valiosas sobre a distribuição dos dados.
Resumir
A realização de uma análise boxplot no Excel permite-lhe visualizar a distribuição dos seus dados de forma concisa. Ao calcular parâmetros essenciais como a mediana, os quartis e o intervalo, pode obter informações valiosas sobre os dados. Com apenas alguns passos no Excel, pode criar esta representação visual de forma eficiente e interpretá-la corretamente.
