Dissertação em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

3.6.1.1. Tratamento dos dados perdidos
Dados perdidos ou inconsistentes são corriqueiros em estudos de qualidade
de água que envolve séries históricas extensas. Uma série de normatizações e
procedimentos preventivos relacionados ao planejamento, preparação do material
de coleta, calibração dos equipamentos, execução de amostragens de água e
preservação das amostras são rigorosamente seguidos para evitar este tipo de
problema. No entanto, monitoramentos de qualidade de água estão sujeitos a
eventualidades de difícil previsão que acarretam na perda de dados.
Hair et al. (2009) estabeleceram 4 passos para minimizar os impactos dos
dados perdidos: (1) determinar o tipo de dados perdidos; (2) determinar a extensão
dos dados perdidos; (3) diagnosticar a aleatoriedade dos processos de perda de
dados e (4) selecionar o método de atribuição dos dados perdidos.
Com relação ao tipo de dados perdidos, os autores classificam os dados
perdidos em duas classes: dados perdidos ignoráveis e dados perdidos não-
ignoráveis. Os dados perdidos ignoráveis são aqueles esperados e fazem parte do
planejamento da pesquisa, e não afetam o resultado da análise dos dados. Os
dados perdidos não-ignoráveis são aqueles gerados de forma inesperada, através
de problemas de procedimentos ou processos desconhecidos, o que influencia, de
alguma forma, os resultados da análise dos dados (HAIR et al., 2009).
Para este caso, os dados perdidos foram classificados como não-ignoráveis,
pois foram gerados por imprevistos durante as campanhas de campo ou
procedimentos laboratoriais. O diagnóstico da condição qualitativa da água
superficial é realizado através do conjunto dos parâmetros analisados em uma
determinada coleta, e a ausência de registro de dados de algum parâmetro dificulta
esta caracterização. Desta forma, dados perdidos em estudo de qualidade de água
dificilmente podem ser considerados como ignoráveis.
A avaliação da extensão dos dados perdidos foi realizada em planilha de
Excel, contabilizando o percentual de variáveis com dados perdidos para cada coleta
e o percentual de coletas com dados perdidos para cada variável. Em função do
percentual de dados perdidos para cada situação, determinou-se critério de corte de
variáveis ou de casos (coletas) cuja extensão dos dados perdidos comprometeria a
etapa de atribuição de dados.
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