Dados qualitativos e quantitativos: entenda as diferenças e aplicações 

Você já se perguntou se todos os dados importantes podem ser traduzidos em números? É comum pensar que apenas métricas e estatísticas trazem respostas confiáveis. 

Mas a verdade é que, muitas vezes, os números sozinhos não contam a história completa.  

Afinal, como medir percepções, sentimentos ou experiências de um usuário apenas com contagens e médias? É justamente por isso que falamos em dois tipos de dados.  

Os quantitativos, que transformam fenômenos em números e métricas, e os  qualitativos, são dados muitas vezes em formato textual, que podem mostrar um lado subjetivo para além dos números. 

Entender essa diferença vai te ajudar a escolher métodos de pesquisa mais adequados, interpretar resultados com clareza e tomar decisões mais assertivas. 

Neste artigo, você vai aprender a: 

• Definir o que são dados qualitativos e quantitativos 
• Conhecer métodos de coleta de cada tipo 
• Comparar as principais diferenças entre eles 
• Saber quando usar qualitativos ou quantitativos 
• Ver exemplos do dia a dia 
• Descobrir qual é o melhor tipo de dado para sua análise 

Se você está começando na área de dados, esse guia é um ótimo ponto de partida para dominar conceitos essenciais e avançar na carreira. 

O que são dados qualitativos? 

Pense em um cenário que você fez uma pesquisa de satisfação em um curso online. As notas médias mostram que a maioria dos alunos ficou relativamente satisfeita, mas isso não explica o motivo da avaliação. 

Somente olhar para os números deixa uma lacuna: o que levou alguém a dar nota 7 e não 9? O que poderia ser melhorado para aumentar a satisfação? 

É aí que entram os dados qualitativos. Ao abrir o banco de dados e ver os comentários da pesquisa, você encontra observações como “o conteúdo foi ótimo, mas os exemplos poderiam ser mais práticos”. 

Esse tipo de informação não aparece nos gráficos, mas ajuda a entender a experiência real da pessoa. 

Podemos dizer que dados qualitativos são informações não numéricas que descrevem características, atributos e percepções.  

Eles mostram o contexto e a história por trás dos resultados numéricos, revelando nuances que um número sozinho não explica. 

Agora que já entendemos um pouco o que são dados qualitativos, é hora de olhar para suas principais características e ver como eles ajudam a dar sentido às informações que coletamos. 

Características dos dados qualitativos 

Já sabemos que, os dados qualitativos não dependem de números. Eles ajudam a entender o porquê e o como das coisas e podem ser descritos por características como: 

Característica	Descrição	Exemplo
Não numéricos	Representados em palavras, descrições ou observações	Comentários em uma pesquisa de satisfação
Mostram significados	Ajudam a entender o porquê e o como das coisas	Entrevistas revelando motivos de escolha de um produto
Profundos	Exploram detalhes e nuances que dificilmente surgem em estatísticas	Relatos de clientes contando em detalhe suas experiências
Interpretativos	Precisam ser organizados e analisados para revelar padrões	Agrupar respostas abertas em categorias como elogios, críticas e sugestões

Com essas características em mente, fica mais fácil entender o valor dos dados qualitativos.  

Mas além de como eles se apresentam, também é importante conhecer seus tipos, que ajudam a organizar e analisar essas informações. 

Tipos dos dados qualitativos 

Os dados qualitativos também podem ser classificados em categorias. Essa divisão é importante porque indica de que forma eles podem ser organizados e interpretados. 

As duas principais são: 

• Nominais: são categorias que não possuem ordem entre si. Elas apenas nomeiam ou identificam algo, sem hierarquia.  

Exemplo: estado civil (solteiro, casado, divorciado), cores favoritas (azul, verde, vermelho), ou gêneros de filme (comédia, drama, ação). 

• Ordinais: são categorias que possuem uma ordem definida (hierarquia), mas que representam conceitos abstratos ou subjetivos, o que faz com que a diferença exata entre um nível e outro não possa ser medida de forma precisa. 

 Exemplo: nível de satisfação (insatisfeito, neutro, satisfeito), grau de escolaridade (fundamental, médio, superior), ou classificação de um serviço (bronze, prata, ouro). 

E tem ainda um caso que alguns autores preferem destacar à parte: 

• Binários ou dicotômicos: são variáveis que só admitem duas categorias possíveis. 

Exemplo: “sim/não”, “presença/ausência” ou “aprovado/reprovado”.  

Você pode ter notado que, assim como os dados nominais, eles não têm ordem entre as categorias. E é isso mesmo!  

Na teoria fazem parte dos nominais, mas como aparecem na maioria das análises, muita gente prefere tratá-los como uma categoria à parte. 

Saber identificar os tipos de dados qualitativos já é um grande passo para trabalhar com eles de forma organizada. A próxima pergunta que surge é: como coletar esse tipo de dado? É justamente o que veremos a seguir. 

Métodos de coletas de dados qualitativos 

A coleta de dados qualitativos pode acontecer de várias formas, sempre dependendo do objetivo da análise e dos recursos disponíveis. 

Em estudos acadêmicos, análises de mercado ou até no dia a dia de empresas, alguns métodos acabam sendo mais usados por conseguirem captar percepções e detalhes de forma mais clara. 

Alguns desses métodos são: 

• Entrevistas: uma conversa entre pesquisador e participante para entender opiniões, motivações e experiências. 
• Grupos focais: discussão em grupo mediada por um facilitador, onde diferentes pontos de vista sobre o mesmo tema podem surgir. 
• Observação: acompanhar comportamentos em um ambiente, registrando interações e atitudes das pessoas. 
• Análise documental: uso de materiais já existentes, como relatórios, posts em redes sociais ou registros internos. 
• Diários ou registros pessoais: relatos feitos pelas próprias pessoas em forma de texto, áudio ou vídeo, mostrando suas experiências de forma espontânea. 

Vale destacar que esses métodos não precisam ser usados de forma isolada. Quando combinados, eles podem oferecer uma análise mais rica do que quando aplicados separadamente. 

Exemplo prático de uso de dados qualitativos 

Depois de conhecer as características e formas de coleta, vamos colocar em prática e entender como esses dados podem ser aplicados em uma situação real. Um exemplo é no estudo da experiência de quem usa transporte público. 

Nesses casos, em vez de olhar só para números como tempo de viagem ou lotação, podemos conversar diretamente com os usuários por meio de entrevistas ou grupos focais. 

Então, poderíamos construir as seguintes perguntas com as possíveis opções de respostas: 

• “Como você avaliaria o conforto durante as viagens?” 

(Insatisfatório – Regular – Bom – Muito bom – Excelente). 

• “Você já deixou de usar o transporte público por sentir insegurança?” 
  (Sim / Não). 
• “Qual aspecto mais influencia sua decisão de usar esse meio de transporte?” 
  (Preço – Segurança – Conforto – Pontualidade). 

Com essas respostas podemos rastrear pontos que dificilmente apareceriam em relatórios puramente numéricos: insegurança em determinados horários, superlotação, falta de comunicação sobre atrasos, mas também percepções positivas, como economia de custos e praticidade. 

Ao organizar as respostas em categorias, fica muito mais fácil identificar o que realmente pesa na experiência do usuário e quais aspectos merecem mais atenção. 

Até aqui vimos como ouvir relatos traz significados que não cabem em números. Mas e quando precisamos transformar essas informações em métricas objetivas?  

É isso que os dados quantitativos respondem, vamos agora explorar os dados quantitativos. 

O que são dados quantitativos?   

Imagine uma empresa que coleta feedback dos clientes. Ela entende a importância de ouvir as pessoas, então adiciona um campo textual de comentários. 

Os comentários, que, como vimos, são qualitativos, ajudam a entender os motivos por trás das opiniões, mas sozinhos não permitem quantificar quantas pessoas estão satisfeitas ou insatisfeitas.  

Assim, fica difícil saber se a maioria aprovou ou não o serviço. 

É nesse ponto que entram os dados quantitativos. Eles transformam percepções em números que podem ser medidos, comparados e organizados em estatísticas, como médias e porcentagens. 

Para o caso da empresa, além dos comentários, ela também pede que cada pessoa atribua uma nota de 1 a 10 para o atendimento. 

Logo, os dados quantitativos são informações numéricas que podem ser medidas. Eles permitem calcular médias, modas, medianas, além de possibilitar manipulações matemáticas para melhor entendimento e visualização das informações.  

Além disso, assim como nos dados qualitativos, frequências e proporções podem ser usadas para achar padrões e facilitando generalizações em grupos maiores. 

Levando em consideração essa definição, é hora de explorar as características dos dados quantitativos e ver de que forma eles se destacam em uma análise. 

Características dos dados quantitativos  

Agora que já sabemos que os dados quantitativos lidam com números, vale destacar suas características, que mostram como eles apoiam as análises: 

Característica	Descrição	Exemplo
Numéricos	Expressos em números que podem ser contados ou medidos	Notas de 1 a 10 em uma pesquisa de satisfação
Mensuráveis	Permitem cálculos como médias, porcentagens e frequências	Média de vendas mensais em uma loja
Objetivos	Produzem resultados claros, com menos espaço para interpretações pessoais	Número de acessos a um site em determinado período
Generalizáveis	Podem ser aplicados a grandes grupos, facilitando a identificação de padrões e tendências	Percentual de aprovação de um produto em uma pesquisa nacional
Comparáveis	Possibilitam análises entre diferentes contextos ou períodos	Comparar o desempenho de duas turmas em provas padronizada

Essas características ajudam a entender por que os dados quantitativos são tão importantes. Mas além de como eles se apresentam, também vale conhecer seus tipos, que mostram as diferentes formas de organizar essas informações. 

Tipos dos dados quantitativos 

Os dados quantitativos podem ser classificados de duas formas principais: pela natureza dos valores e pela escala de medição.  

Cada uma dessas classificações mostra como os números podem ser entendidos e utilizados em análises. 

Pela natureza dos valores 

• Discretos: são dados que vêm de contagens. Eles só podem assumir valores inteiros, sem casas decimais. 

  Exemplo: número de clientes atendidos em um dia, quantidade de filhos em uma família. 

• Contínuos: são dados que vêm de medições. Podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, incluindo casas decimais. 

  Exemplo: altura de uma pessoa, tempo de resposta em segundos, peso de um produto. 

Pela escala de medição 

• Intervalares: permitem organizar os dados em ordem e medir as diferenças entre eles, mas não possuem um “zero absoluto” (ou seja, o zero não significa ausência total do fenômeno). 

  Exemplo: temperatura em graus Celsius ou Fahrenheit. 

• De razão: além de terem ordem e intervalos iguais, possuem zero absoluto. Isso permite comparações de proporção, como dizer que algo é o dobro do outro. 

 Exemplo: peso, idade, renda, distância percorrida. 

Saber identificar os tipos de dados quantitativos é essencial para escolher a forma certa de analisá-los. Mas antes de aplicar cálculos e comparações, é preciso entender como esses números são obtidos.  

Agora é hora de ver como esses números nascem: os métodos mais usados para coletar dados quantitativos. 

Métodos de coleta de dados quantitativos   

Para transformar suas perguntas em respostas baseadas em números, você precisa dos métodos de coleta de dados quantitativos.  

É por meio deles que se torna possível medir, aplicar análises estatísticas e quantificar resultados com clareza. 

Esses métodos se apoiam em modelos matemáticos e estatísticos, garantindo mais rigor e confiabilidade na análise. 

Entre eles, os mais utilizados são: 

• Questionários estruturados: formulários com perguntas fechadas, como múltipla escolha ou escalas numéricas, que permitem quantificar respostas de forma direta. 
• Pesquisas de opinião: levantamentos aplicados a um grupo de pessoas para medir preferências, níveis de satisfação ou intenções de comportamento em larga escala. 
• Experimentos: situações controladas em que variáveis são manipuladas para observar os efeitos numéricos de uma mudança. 
• Observações com registro numérico: acompanhamento de eventos em que os dados são registrados em números, como contagem de acessos a um site ou quantidade de clientes que entram em uma loja. 

A escolha do método dependerá do contexto e dos objetivos da análise, já que cada abordagem pode trazer vantagens específicas. 

Exemplo prático de uso de dados quantitativos 

Os dados quantitativos ganham valor quando conseguimos transformá-los em indicadores que mostram, o desempenho de um produto, serviço ou estratégia. Um exemplo está em pesquisas de satisfação, como o NPS (Net Promoter Score), utilizado por empresas de diferentes setores para medir a lealdade dos clientes. 

Aqui, podemos fazer as seguintes perguntas: 

• “De 0 a 10, qual a chance de você recomendar nossa empresa para um amigo ou colega?” 
• “De 0 a 10, como você avalia a qualidade do nosso atendimento?”

As respostas podem ser classificadas em três grupos: 

• Detratores (0 a 6): clientes insatisfeitos. 
• Neutros (7 e 8): clientes indiferentes. 
• Promotores (9 e 10): clientes fiéis e entusiasmados. 

A partir dessas respostas, calculamos um índice que combina a proporção de clientes satisfeitos e insatisfeitos, oferecendo uma visão do nível de satisfação. 

Esse tipo de dado mostra como os números conseguem resumir percepções em indicadores objetivos, facilitando comparações ao longo do tempo e apoiando decisões estratégicas 

Depois de entender como cada um funciona na prática, nada melhor do que compará-los diretamente para ver suas diferenças. 

Principais diferenças entre dados qualitativos e quantitativos   

Antes de mergulhar nas diferenças, deixa eu te perguntar: você acha mais fácil trabalhar com números ou com descrições?  

A resposta já dá uma pista de como os dados qualitativos e quantitativos se separam. Vamos colocar os dois lado a lado para enxergar melhor: 

Aspecto	Dados Qualitativos	Dados Quantitativos
Natureza	Descritivos e não numéricos	Numéricos e mensuráveis
Exemplos comuns	Cores, nomes, opiniões, relatos	Idade, altura, renda, notas
Forma de análise	Padrões, temas e interpretações	Métodos estatísticos e cálculos matemáticos
Mensuração	Não podem ser medidos numericamente	Podem ser submetidos a operações matemáticas
Coleta	Entrevistas, grupos focais, observações	Questionários estruturados, escalas, medições
Foco principal	Explicar o porquê e o como	Mostrar quanto e quanto

Comparar já ajuda a entender bem as diferenças, mas uma dúvida pode surgir: qual deles é o mais indicado para uma boa análise? 

Qual é o melhor tipo de dado para uma análise? 

Escolher entre dados qualitativos e quantitativos não é sobre decidir qual é melhor, mas entender qual responde melhor à pergunta do momento.  

Cada tipo tem seu papel e brilha em fases diferentes da análise de dados. 

Quando o objetivo é descobrir o que as pessoas pensam, os dados qualitativos são o ponto de partida.  

Pense em uma startup de aplicativos de saúde tentando entender por que usuários abandonam o app após o primeiro mês.  

Conversar com essas pessoas ajuda a revelar os motivos e levantar hipóteses sobre o que precisa mudar. 

Depois que as hipóteses estão formadas, entram os dados quantitativos. A equipe transforma as descobertas em perguntas, como “Quantas vezes você usa o app por semana?”. Assim, é possível medir e confirmar o que foi percebido nas conversas. 

E quando a intenção é compreender e mensurar ao mesmo tempo, a melhor escolha é combinar os dois tipos. No fim, o melhor tipo de dado é aquele que responde à pergunta certa. 

Entender dados qualitativos e quantitativos vai muito além da teoria. É saber usar as ferramentas certas para transformar informações em boas decisões. 

No próximo passo, vamos entender como seguir estudando e aprofundar sua prática com dados. 

Como aprender mais sobre dados qualitativos e quantitativos   

Trabalhar com dados é muito mais do que saber usar planilhas ou calcular médias: é aprender a enxergar histórias escondidas nos números e nos contextos. E isso começa com curiosidade. 

Revisite projetos antigos, pesquisas da faculdade ou métricas do seu dia a dia. Tente perceber que tipo de dado foi usado, como ele foi coletado e o que você poderia ter feito diferente. Esse tipo de olhar crítico é o primeiro passo para evoluir como analista. 

E se quiser dar o próximo passo com estrutura, vem estudar com a gente! 

Na carreira análise de dados da Alura, você encontra uma trilha completa, que te guia desde o básico, com Excel, SQL e Estatística, até temas mais avançados, como visualização de dados e machine learning. 

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Nos vemos no próximo aprendizado! 

FAQ – Perguntas frequentes sobre dados qualitativos e quantitativos 

O que diferencia dados qualitativos de quantitativos? 

Os qualitativos descrevem percepções, opiniões e contextos, enquanto os quantitativos transformam fenômenos em números e métricas. Um explica o porquê, o outro, mostra o quanto. 

Quais são as principais características dos dados qualitativos? 

São não numéricos, interpretativos e profundos. Aparecem em forma de palavras ou descrições e ajudam a entender sentimentos e motivações que os números não mostram. 

E as características dos dados quantitativos? 

São numéricos, mensuráveis e comparáveis. Permitem cálculos, médias e porcentagens, tornando a análise mais objetiva e generalizável. 

Quando devo usar dados qualitativos ou quantitativos? 

Use qualitativos quando quiser entender opiniões e contextos. Use quantitativos quando precisar medir resultados e confirmar hipóteses. Muitas vezes, combinar os dois é a melhor escolha. 

Qual tipo de dado é melhor para uma análise? 

Depende do objetivo. Se você quer descobrir por que algo acontece, use qualitativos. Se quer saber quanto acontece, use quantitativos. Cada tipo tem seu papel, e juntos oferecem uma visão mais completa.