Workshop: Crítica e Imputação de Dados no R: Validate

Autor: Vitor Marinho
Data: 19 de Setembro de 2023

Introdução

Bem-vindo ao workshop "Crítica e Imputação de Dados no R: Validate". Neste workshop, exploraremos o uso do pacote validate do R para realizar verificações e validações de dados, garantindo a qualidade dos resultados de seu projeto de análise de dados.

Sobre o Pacote validate

O pacote validate do R é uma ferramenta poderosa para validar dados e garantir a qualidade dos resultados de um projeto. Ele oferece uma variedade de funções que podem ser usadas para verificar a validade de dados, incluindo:

• Validação de tipos de dados: O pacote validate pode ser usado para verificar se os dados estão no formato correto. Por exemplo, você pode usar a função is.numeric() para verificar se uma variável é um número.

• Validação de valores: O pacote validate pode ser usado para verificar se os valores estão dentro de um intervalo aceitável. Por exemplo, você pode usar a função between() para verificar se um valor está entre dois valores especificados.

• Validação de regras: O pacote validate pode ser usado para verificar se os dados atendem a regras específicas. Por exemplo, você pode usar a função validate() para verificar se um valor é maior que outro valor.

Estrutura do Workshop

Este workshop abordará os seguintes tópicos:

1. Escrevendo e aplicando regras de críticas usando validate
2. Confrontando os dados com as regras e armazenando os resultados
3. Padronização nas regras de crítica

Leitura dos Dados

Para começar, vamos importar e analisar os dados. Certifique-se de instalar o pacote validate e carregar os dados conforme mostrado abaixo:

# Instale o pacote validate
# install.packages("validate")

# Importe o pacote validate
library(validate)

# Carregando dados
library(readxl)
dados <- read_excel("dados_simulados.xlsx")

head(dados)

Exemplos de Regras de Crítica

Aqui estão alguns exemplos de regras de crítica que exploraremos durante o workshop:

• Regras de Tipo (T): Verificar se as variáveis têm os tipos de dados corretos.
• Regras de Validade (V): Verificar se os valores estão dentro de faixas aceitáveis.
• Regras de Consistência (C): Verificar a consistência entre variáveis.
• Regras de Distribuição (D): Verificar a distribuição dos dados.

Aplicação de Regras de Crítica

Vamos aplicar algumas das regras de crítica aos dados e analisar os resultados. Acompanhe o workshop para ver como essas regras são implementadas e como elas podem ser usadas para garantir a qualidade dos dados.

Referências

• Silva, P.L.d.N. (2020). Crítica e Imputação de Dados. Notas de aula - Escola Nacional de Ciências Estatísticas.

• van der Loo, M. P. J., & de Jonge, E. (2021). Data Validation Infrastructure for R. Journal of Statistical Software, 97(10), 1--31. Link para o artigo

Fique à vontade para explorar os exemplos e participar ativamente durante o workshop. Esperamos que este workshop seja útil para você em suas análises de dados no R.