Por que o mapa de atrasos dos ônibus parece indicar resultados tão diferentes entre bairros? Em uma simulação…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Produzir, analisar, gerir e compartilhar informações a partir de dados, utilizando princípios de ciência de dados.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Por que o mapa de atrasos dos ônibus parece indicar resultados tão diferentes entre bairros? Em uma simulação de observatório de mobilidade, relatos voluntários foram recebidos por aplicativo. Em abril, bairros centrais registraram 20 mil envios e cobertura de 80% das linhas; bairros periféricos tiveram 1,5 mil envios e cobertura de 15% das linhas. Em maio, uma atualização passou a enviar automaticamente a posição do usuário a cada minuto. A versão anterior transmitia dados somente quando o passageiro decidia registrar um atraso. Os arquivos de maio foram reunidos sem identificar a versão do aplicativo usada. O observatório pretende divulgar um ranking de bairros por atraso médio e disponibilizar os dados para pesquisas públicas. Analise as limitações dos dados descritos e identifique o procedimento que permite produzir e compartilhar indicadores comparáveis sobre os atrasos.
- A) Produzir nova amostra por rotas e faixas horárias, com versão única, e divulgar cobertura e método junto aos indicadores.
- B) Produzir indicadores de abril e maio juntos, tratando cada envio como observação independente de atraso.
- C) Produzir um mapa apenas com bairros que tiveram mais relatos, sem informar as rotas que ficaram ausentes.
- D) Produzir médias por bairro após excluir posições repetidas, mantendo misturadas as duas versões do aplicativo.
- E) Produzir um ranking com todos os registros, pois o grande volume compensa a cobertura desigual entre os bairros.
✅ Resposta correta: alternativa A
Resolução passo a passo
- Identifique as limitações dos dados. Em abril, bairros centrais tiveram 20 mil envios e cobertura de 80% das linhas, enquanto bairros periféricos tiveram 1,5 mil envios e cobertura de 15%. Há, portanto, uma diferença grande de volume e de cobertura, que não reflete necessariamente diferença real de atrasos. Em maio, a versão nova envia a posição a cada minuto, enquanto a anterior só transmitia quando o passageiro registrava um atraso, o que torna os dados de maio e de abril produzidos por mecanismos diferentes. Além disso, os arquivos de maio foram reunidos sem identificar a versão, o que impede separar os dois tipos de registro.
- Conclua qual procedimento resolve esses problemas. Para produzir indicadores comparáveis, é preciso uma amostra que cubra as rotas e as faixas horárias de forma mais equilibrada, usando uma única versão de coleta, e divulgar junto aos resultados a cobertura e o método. Assim, o ranking deixa claro o que foi medido e quais limitações existem. Essa é a alternativa A, que é a correta e coincide com o gabarito oficial.
- Analise por que as outras alternativas estão erradas. A alternativa B mistura abril e maio e trata cada envio como independente, ignorando que a forma de coleta mudou e que há registros repetidos e viés de cobertura. A alternativa C esconde as rotas ausentes, o que aumenta o viés de seleção e torna o mapa enganoso. A alternativa D mantém as duas versões misturadas, o que impede comparar os dados, mesmo com a remoção de posições repetidas. A alternativa E assume que o volume compensa a cobertura desigual, mas volume grande em poucos bairros não corrige a falta de representatividade dos periféricos.
💡 Dica: Considere as diferenças na coleta e cobertura dos dados para avaliar a comparabilidade dos indicadores.
Alternativa por alternativa
A padronização reduz o efeito do modo de coleta, a amostragem amplia a cobertura e os metadados permitem interpretar limites dos indicadores.
Acredita que juntar mais registros de abril e maio aumenta a precisão, tratando cada envio como observação independente. Não percebe que os dois períodos foram coletados de formas diferentes e que os envios não são independentes.
Acha que basta mostrar apenas os bairros com mais dados para ter um resultado confiável, sem informar as lacunas. Não percebe que omitir rotas ausentes cria viés de seleção e esconde a limitação.
Pensa que remover posições repetidas resolve o problema, mesmo mantendo as duas versões do aplicativo juntas. Não percebe que a mudança de coleta gera registros de natureza diferente, que continuam não comparáveis.
Acredita que grandes volumes de dados compensam automaticamente a cobertura desigual entre bairros. Confunde quantidade de registros com representatividade, já que a maior parte dos envios vem dos bairros centrais.
Raio-X da questão
análise crítica de dados
avaliacao
interpretação de dados · estatística básica
estude métodos de coleta e análise de dados para garantir comparabilidade
Ignorar as diferenças na metodologia de coleta e cobertura dos dados ao comparar os bairros.
pensamento_critico
cotidiano
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