A estratificação de dados é uma das etapas mais importantes no processo de análise de dados para fins estratégicos.
Seria de pouca utilidade dispor de uma quantidade imensa de informação se isso não puder ser traduzido em insights relevantes.
Uma coisa é dizer que uma empresa atende a um mercado formado por 10 mil pessoas, outra é saber que, desse mercado, 10% tem potencial para serem clientes fiéis.
É mais ou menos por aí que a estratificação caminha, e por isso, é um instrumento da maior utilidade.
Entenda como colocá-la em prática, suas finalidades e como ela se articula com a metodologia Lean Six Sigma.
O que é estratificação de dados?
Estratificação de dados é uma técnica de análise estatística em que se faz a divisão de um conjunto de dados em subgrupos, chamados estratos, com base em características específicas.
Isso permite uma análise mais detalhada e precisa dos dados, identificando padrões ou tendências em cada estrato individualmente.
Essa abordagem ajuda a compreender melhor a variabilidade dos dados e pode ser útil na tomada de decisão em várias áreas.
Ajuda também a gerar insights a partir de pesquisas de mercado, orientando as decisões enquanto reduz incertezas.
Para que serve a estratificação de dados?
O objetivo principal da estratificação de dados é segmentar um conjunto de dados em grupos homogêneos, chamados estratos, com base em características específicas.
A partir disso, é possível realizar análises mais detalhadas, identificando padrões, tendências ou diferenças significativas entre os estratos.
Essa técnica é amplamente usada para melhorar a precisão das análises estatísticas e gerar insights em diversas áreas.
É particularmente útil para instrumentalizar pesquisas, apoiando o processo decisório em áreas como epidemiologia, estudos sociais e planejamento estratégico, nas quais a compreensão da variabilidade dos dados é essencial.
Como funciona a estratificação de dados?
Características específicas, como idade, gênero ou localização geográfica podem ser critérios de inclusão ou exclusão na análise de certos grupos de dados.
A estratificação opera no sentido de separar os dados conforme essas e outras características que venham a se apresentar.
Posteriormente, são realizadas análises estatísticas em cada estrato, permitindo uma compreensão mais profunda das tendências e padrões em cada grupo.
Isso ajuda a evitar distorções que poderiam ocorrer ao analisar o conjunto de dados inteiro e permite inferências mais precisas em pesquisas, planejamento e tomada de decisões.
Como aplicar a estratificação de dados?
Estratificar é uma das partes do processo de análise de dados.
É um refinamento, com o objetivo de tornar os dados mais relevantes, dadas certas condições.
Imagine, por exemplo, que uma rede de supermercados quer saber se um certo produto lácteo para crianças terá aceitação.
Para isso, seus gestores usam o email marketing para fazer uma pesquisa entre seus clientes.
Nessa pesquisa, certamente deverão constar dados irrelevantes que precisarão ser descartados.
Esse é o princípio da estratificação de dados, que pode ser feita seguindo os passos a seguir.
Coletar os dados
A primeira etapa na estratificação de dados, naturalmente, é a coleta de informações.
Nela, é feita a extração de dados brutos, que podem ser obtidos por meio de pesquisas, questionários, medições, registros de vendas ou qualquer outra fonte relevante.
É importante garantir que os dados coletados sejam precisos, atualizados e representativos da população ou fenômeno de interesse.
Essa etapa pode ser composta pelas seguintes fases:
- Definição de escopo e objetivo
- Escolha da fonte de dados
- Desenvolvimento de um plano de coleta
- Coleta de dados
- Validação e limpeza.
Definir as categorias ou estratos
A segunda etapa na estratificação de dados é a definição das categorias ou estratos nos quais os dados serão divididos.
É a etapa que os dados são agrupados de acordo com uma característica relevante, como idade, gênero, localização geográfica, faixa de renda, entre outros.
Para isso, é preciso dar sequência nos seguintes procedimentos:
- Identificar a variável de estratificação
- Determinar os limites dos estratos
- Garantir a exclusividade de cada estrato, ou seja, que não haja pontos em comum
- Documentar as categorias.
Atribuir cada dado a um estrato
A terceira etapa é onde se faz a atribuição de cada unidade de dados ao estrato apropriado com base nas categorias definidas anteriormente.
Esse é um processo fundamental para garantir que a análise subsequente seja precisa, conforme os passos abaixo:
- Análise de dados
- Aplicação de critérios de atribuição
- Documentação do processo
- Revisão e correção.
Realizar análises específicas para cada estrato
Após a estratificação dos dados, o próximo passo é conduzir análises específicas para cada um deles.
Para isso, aplicam-se técnicas estatísticas ou análises qualitativas direcionadas a cada subgrupo, permitindo uma compreensão mais detalhada das particularidades de cada estrato.
Interpretar os resultados
Finalmente, a última etapa consiste em interpretar os resultados da estratificação, analisando diferenças, similaridades e tendências identificadas em cada estrato.
Essa análise contextualiza as descobertas em relação ao problema abordado, abrindo caminhos para a tomada de decisão.
Em outras palavras, a interpretação dos resultados na estratificação de dados transforma números em conhecimento acionável, dando uma visão detalhada das nuances presentes nos subgrupos.
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Conclusão
A estratificação de dados é uma parte essencial de um processo data driven, ou seja, orientado por dados.
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