ANÁLISE NÃO PARAMÉTRICA DE DADOS CATEGORIZADOS (Encontros Universitários da UFC, 2021)
Inferência baseada em métodos não-paramétricos, comumente denominada inferência não-paramétrica, é bastante difundida e utilizada para análise de dados em diversas áreas do conhecimento. Através destes métodos é possível realizar testes de hipóteses com base em amostras retiradas de uma ou mais populações, cuja forma, não está completamente especificada, e isso pode ser extremante útil em especial quando a escala em que os dados foram medidos é apenas nominal ou ordinal, por exemplo. Dados com estas características são conhecidos/denominados dados categorizados, que essencialmente consistem em dados provenientes da observação de variáveis que podem ser classificadas em categorias/atributos, ou seja, classes com determinadas características, e tais dados são extremamente utilizados em especial em área como Medicina, Psicometria, Ciências Sociais e Administração, por exemplo. Neste trabalho, tem-se por objetivo a utilização de técnicas não-paramétricas, com aplicação em dados categorizados com o objetivo de extrair informações de relevância que possam ser usadas para se ter maior conhecimento sobre os dados estudados e reforçar a importância do da utilização de tais técnicas, sem a necessidade de suposições distribucionais que por vezes podem não ser atendidas no contexto prático. Como ferramenta computacional, utilizaremos, preferencialmente, o software livre e de código aberto R. Como resultado, esperamos elaborar um material de fácil compreensão, com detalhes de como os testes não-paramétricos aplicados a dados categorizados funcionam, ilustrando com diversas aplicações e detalhes a respeito de rotinas computacionais necessárias para aplicação dos métodos estudados.