Uma distribuição bimodal é uma distribuição de probabilidade com dois modos.
Freqüentemente usamos o termo “modo” em estatísticas descritivas para nos referirmos ao valor que ocorre mais comumente em um conjunto de dados , mas neste caso o termo “modo” refere-se a um máximo local em um gráfico.
Ao visualizar uma distribuição bimodal, você notará dois “picos” distintos que representam esses dois modos.
Isso é diferente de uma distribuição unimodal que tem apenas um pico:
Você pode se lembrar da diferença entre os dois, lembrando-se:
- “bi” = dois
- “uni” = um
Embora a maioria dos cursos de estatística use distribuições unimodais como a distribuição normal para explicar diferentes tópicos, as distribuições bimodais aparecem com bastante frequência na prática, portanto, é útil saber como reconhecê-las e interpretá-las.
Exemplos de distribuições bimodais
Aqui estão alguns exemplos de di stributions:
Exemplo # 1: Horário de pico do restaurante
Se você criou um gráfico para visualizar a distribuição de clientes em um determinado restaurante por hora, provavelmente descobrirá que segue um distribuição bimodal com pico durante a hora do almoço e outro pico durante a hora do jantar:
Exemplo # 2: Altura média de duas plantas espécie
Suponha que você deu a volta em um campo e mediu a altura de diferentes plantas. Sem perceber, você mede a altura de duas espécies diferentes – uma bem alta e outra bem baixa. Se você criou um gráfico para visualizar a distribuição de alturas, ele seguiria uma distribuição bimodal:
Exemplo # 3: Exame pontuações
Suponha que um professor faça uma prova para sua classe de alunos. Alguns dos alunos estudaram para o exame, enquanto outros não. Quando o professor cria um gráfico das pontuações do exame, ele segue uma distribuição bimodal com um pico nas pontuações baixas para alunos que não estudaram e outro pico nas pontuações altas para os alunos que estudaram:
O que causa distribuições bimodais?
Normalmente, há duas coisas que causam distribuições bimodais:
1. Alguns fenômenos subjacentes.
Freqüentemente, as distribuições bimodais ocorrem devido a alguns fenômenos subjacentes.
Por exemplo, o número de clientes que visitam um restaurante a cada hora segue uma distribuição bimodal, já que as pessoas tendem a comer em dois horários distintos: almoço e jantar. Este comportamento humano subjacente é o que causa a distribuição bimodal.
2. Dois grupos diferentes sendo agrupados.
Distribuições bimodais também podem ocorrer quando você está simplesmente analisando dois grupos diferentes de coisas sem perceber.
Por exemplo, se você medir a altura de plantas em um determinado campo sem perceber que duas espécies diferentes estão crescendo no mesmo campo, você verá uma distribuição bimodal ao criar um gráfico.
Como analisar distribuições bimodais
Muitas vezes descrevemos as distribuições usando a média ou mediana, pois isso nos dá uma ideia de onde o “centro” da distribuição está localizado.
Infelizmente, a média e a mediana não são úteis para saber para uma distribuição bimodal . Por exemplo, a nota média do exame dos alunos no exemplo acima é 81:
No entanto, muito poucos alunos realmente pontuaram perto de 81. Nesse caso, a média é enganosa. A maioria dos alunos realmente pontuou em torno de 74 ou em torno de 88.
A melhor maneira de analisar e interpretar distribuições bimodais é simplesmente divida os dados em dois grupos separados, analise o centro e a distribuição de cada grupo.
Por exemplo, podemos dividir as pontuações do exame em “pontuações baixas” e “pontuações altas” e, em seguida, encontrar a média e o desvio padrão para cada grupo.
Se você está compartilhando os resultados de algumas análises e seus dados seguem uma distribuição bimodal, é útil criar um histograma como os mostrados acima para que seu público pode ver claramente que a distribuição tem dois “picos” distintos e que só faz sentido analisar cada pico separadamente, em vez de como um grande conjunto de dados.