Os prós e contras da dicotomização na análise de dados

A dicotomização é um processo de divisão de uma variável contínua em duas categorias ou grupos distintos, muitas vezes com base em critérios arbitrários. Isso pode ser útil para simplificar dados complexos e facilitar a análise, mas também pode levar à simplificação excessiva e à perda de informações importantes.

Por exemplo, digamos que temos uma variável contínua chamada "renda" que varia de US$ 10.000 a US$ 100.000. Poderíamos dicotomizar esta variável em duas categorias: “baixa renda” (definida como US$ 10.000 a US$ 30.000) e “alta renda” (US$ 30.000 a US$ 100.000). Isto pode ser útil para simplificar os dados e facilitar a análise, mas também pode levar à simplificação excessiva e à perda de informações importantes. Por exemplo, alguém com uma renda de $ 25.000 pode ser considerado de “baixa renda”, embora esteja realmente indo muito bem financeiramente.

A dicotomização também pode ser usada para agrupar pessoas em categorias com base em suas características ou comportamentos. Por exemplo, poderíamos dicotomizar as pessoas em dois grupos com base nas suas crenças políticas: “conservadores” e “liberais”. Isso pode ser útil para simplificar questões complexas e facilitar a compreensão de diferentes perspectivas, mas também pode levar à simplificação excessiva e à perda de nuances importantes.

Em resumo, a dicotomização é um processo de divisão de uma variável contínua em duas categorias ou grupos distintos, muitas vezes com base em critérios arbitrários. Embora possa ser útil para simplificar dados complexos e facilitar a análise, também pode levar à simplificação excessiva e à perda de informações importantes.