Exemplo fictício: 60 segundos ou 40 segundos
Num mesmo âmbito, registam-se 6000 segundos para 100 utilizadores ativos e 150 sessões. A média por utilizador ativo é 60 segundos; por sessão é 40 segundos. Nome e denominador devem acompanhar o valor.
| Medida fictícia | Valor | Denominador ou unidade |
|---|---|---|
| Tempo total registado | 6000 | Segundos. |
| Utilizadores ativos | 100 | Todo o período. |
| Sessões | 150 | Mesmo âmbito. |
| Média por utilizador ativo | 60 | 6000 / 100, em segundos. |
| Média por sessão | 40 | 6000 / 150, em segundos. |
Evitar comparações enganadoras
- Distinga tempo de interação, tempo decorrido e número de sessões. Um separador focado não demonstra leitura ou compreensão.
- Não faça uma média simples das médias diárias: os utilizadores podem regressar em vários dias. Recalcule com totais e denominador correto de todo o período.
- Documente recolha, filtros, dispositivos e tarefa. Verifique dados em falta antes de interpretar tempos nulos ou curtos.
Melhorar a tarefa e não prolongar a espera
Menos tempo a procurar informação prática pode indicar uma resposta melhor; mais tempo num processo pode indicar dificuldade. Cruze duração, conclusão, erros e investigação com utilizadores. Não acrescente passos artificiais para elevar a média.
Fontes primárias
Dados ausentes, zero e estimativa
Uma observação ausente não equivale a um zero medido.
- Distinga campo não recebido, observação não aplicável e falha de aquisição. Preserve zero quando for uma medida válida; substituir todos os vazios por zero mistura estados diferentes.
- No exemplo fictício [10, ausente, 0], a média de duas observações é 5. Dividir por três após substituir a ausência por zero responde a outra pergunta; mostre ambas as contagens.
- Se estimar um dado guarde um indicador de imputação e a regra aplicada. Compare com e sem estimativas; sem observações válidas mostre ausência de resultado, não média zero.
Caso de aceitação reproduzível
Exemplo fictício: estes dados não descrevem clientes nem resultados observados.
Ver dados do caso
{
"values": [
10,
null,
0
],
"observed_count": 2,
"mean_observed": 5,
"mean_if_missing_replaced_with_zero": 3.3333333333,
"extended_sample": {
"values": [
10,
null,
0,
20,
null,
30
],
"known_count": 4,
"expected_count": 6,
"known_sum": 60,
"mean_observed": 15,
"mean_after_zero_fill": 10
},
"missing_only_sample": {
"values": [
null,
null
],
"known_count": 0,
"mean_observed": null
}
}Decisão esperada
A média observada é 5. Substituir ausência por zero altera população e resultado.
Mesmos dados, duas médias: mostrar a regra
Dados fictícios: [10, ausente, 0, 20, ausente, 30]. Quatro valores conhecidos em seis observações esperadas; soma conhecida: 60. O zero existente foi observado.
| Tratamento | Cálculo da média | Interpretação |
|---|---|---|
| Apenas valores conhecidos | 60 ÷ 4 = 15 | A média descreve quatro valores conhecidos. Não demonstra que os dois ausentes teriam a mesma distribuição. |
| Ausências substituídas por zero | 60 ÷ 6 = 10 | Foram adicionados dois zeros por uma regra, não por observação. A média responde a outra pergunta; justifique a regra antes de comparar. |
| Outra amostra: [ausente, ausente] | Não calculável | Sem valores conhecidos: mostre um estado indisponível. Uma média zero implicaria uma observação inexistente. |
Procedimento de verificação
- Separe valores ausentes, zero e estimados.
- Calcule médias antes e depois da exclusão.
- Conserve contagens e regras por variável.
Uma soma zero prova que todos os valores eram zero?
Não. Verifique a contagem de valores presentes e o comportamento do motor com conjuntos vazios; ausência não prova uma medida nula.
Fonte primária: pandas — Working with missing data. Método relacionado: consultar o guia prático.