As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

etirada do score central, quando eles são organizados em ordem de magnitude. A média, por
fim, é a medida de tendência central mais comum (e também um modelo estatístico em si,
como veremos mais a frente), ela é calculada pela soma dos resultados, dividido pelo número
de casos. Se houvesse uma série de resultados, por exemplo, da idade de pessoas em um
determinado grupo: 91, 57, 27, 27, 30, 31, 25, 27 e 45. A moda seria 27 (aparece três vezes), a
mediana seria 30 (25, 27, 27, 27, 30, 31, 45, 57, 91) e a média seria de 40
.
Nesse último caso, se fosse calculada a média sem a pessoa mais velha, a média do
grupo cairia de 40 para aproximadamente 33 anos, uma diferença considerável. Uma
desvantagem da média, nesse sentido, é que ela pode ser influenciada por resultados extremos
(no caso visto, uma pessoa elevou a média do grupo em sete anos). Se esse procedimento
tivesse sido feito para a mediana, o valor mudaria pouco, de 30 para 28,5 (nesses casos a
mediana é a média dos dois valores mais próximos ao centro). Isso demonstra que a mediana
como medida de tendência central é bem menos influenciada por resultados extremos. Além
disso, a média tem outras desvantagens como o fato de ser afetada por distribuições
assimétricas e poder ser usada apenas com dados de intervalo ou de razão.
A média, no entanto, possui vantagens que superam suas deficiências. Como se pôde
perceber, a mediana e a moda ignoram a maioria dos scores da base de dados, já a média leva
em consideração todos os dados existentes. Além disso, a média tende a ser mais estável
quando se trabalha em amostras distintas.
Outra coisa que pode ser interessante de posse dos dados é saber a sua abrangência,
ou seja, a dispersão de seus scores. A dispersão é simplesmente o resultado da subtração do
maior valor pelo do menor e é conhecida como amplitude dos scores. No exemplo anterior
ele seria de 66 (91-25), mas, assim como a média, essa medida é afetada pelos scores
extremos (sem a pessoa mais velha, por exemplo, a amplitude cairia para 32, ou seja, menos
da metade da anterior).
Uma forma de contornar esse problema é ignorar os valores extremos, tal qual foi
feito no exemplo anterior. Na estatística, por convenção, há um padrão de como fazer isso,
que implica em descartar os resultados 25% mais baixos e os 25% mais altos, calculando
apenas a amplitude interquartil, ou seja, os 50% dos scores que se encontram no meio. O
quartil é um valor que divide os dados em quatro partes. Para se ter quatro partes, são
necessárias três divisórias, e os quartis são essas divisórias.
Os quartis são definidos pela mediana central dos dados (que divide os casos em
duas partes iguais) e pelas medianas dessa mediana (que, por sua vez, dividem cada uma das
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