Análise Exploratória de Dados (EDA)
Objetivos da Análise
A Análise Exploratória de Dados (EDA) tem como objetivo compreender a estrutura do dataset, identificar padrões, detectar anomalias e formular hipóteses sobre os fatores que influenciam a eficiência do sono.
Estatísticas Descritivas
Variáveis Quantitativas
As principais métricas estatísticas das variáveis numéricas revelam:
- Idade: Distribuição ampla, média de 40 anos
- Duração do Sono: Média de 7 horas, com variação de 5 a 9 horas
- Eficiência do Sono: Distribuição concentrada entre 0.7 e 0.9
- Despertares: Média de aproximadamente 1-2 por noite
- Consumo de Cafeína: Variação significativa entre participantes
- Consumo de Álcool: Maioria com consumo baixo ou nulo
Variáveis Qualitativas
Distribuição por Gênero: - Leve predominância do gênero masculino - Distribuição relativamente equilibrada
Status de Fumante: - Maioria não fumante - Pequena proporção de fumantes ativos
Frequência de Exercícios: - Distribuição bimodal: picos em 0 dias/semana e 3 dias/semana - Variação ampla entre participantes
Análise Bivariada
Foram testadas 12 hipóteses para investigar relações entre a eficiência do sono e diversos fatores.
Hipóteses sobre Eficiência do Sono
Hipótese 1: Eficiência do Sono vs. Idade
Correlação de Pearson: Fraca correlação negativa
Interpretação: A idade tem impacto limitado na eficiência do sono. Embora haja uma leve tendência de redução com o aumento da idade, outros fatores são mais determinantes.
Hipótese 2: Eficiência do Sono vs. Status de Fumante
Resultado: - Não fumantes: Eficiência ligeiramente superior - Fumantes: Eficiência ligeiramente inferior
Interpretação: O tabagismo mostra algum impacto negativo, mas não é o fator mais determinante.
Hipótese 3: Eficiência do Sono vs. Frequência de Exercícios
Resultado: Relação positiva clara
Correlação: +0.26 (positiva moderada)
Interpretação: A prática regular de exercícios físicos está associada a melhor eficiência do sono. Este é um dos fatores positivos mais importantes identificados.
Qualidade do Sono e Exercícios Físicos
Hipótese 4: Sono Leve vs. Frequência de Exercícios
Resultado: Pessoas que se exercitam regularmente tendem a ter menor percentual de sono leve.
Hipótese 5: Sono REM vs. Frequência de Exercícios
Resultado: Exercícios regulares estão associados a maiores percentuais de sono REM.
Hipótese 6: Sono Profundo vs. Frequência de Exercícios
Resultado: Exercícios físicos favorecem o aumento do sono profundo, essencial para recuperação física.
Conclusão - Exercícios
A prática regular de exercícios físicos melhora não apenas a eficiência total do sono, mas também favorece estágios mais reparadores (REM e profundo) em detrimento do sono leve.
Qualidade do Sono e Consumo de Álcool
Hipótese 7: Sono Leve vs. Consumo de Álcool
Resultado: Maior consumo de álcool está associado a maior percentual de sono leve.
Hipótese 8: Sono REM vs. Consumo de Álcool
Resultado: O álcool reduz significativamente o sono REM, prejudicando a qualidade.
Hipótese 9: Sono Profundo vs. Consumo de Álcool
Resultado: O consumo de álcool também reduz o sono profundo.
Conclusão - Álcool
O consumo de álcool tem um impacto fortemente negativo na qualidade do sono, reduzindo os estágios reparadores (REM e profundo) e aumentando o sono leve. Correlação: -0.38
Qualidade do Sono e Consumo de Cafeína
Hipótese 10: Sono Leve vs. Consumo de Cafeína
Resultado: Consumo elevado de cafeína está associado a maior percentual de sono leve.
Hipótese 11: Sono REM vs. Consumo de Cafeína
Resultado: A cafeína tende a reduzir o sono REM.
Hipótese 12: Sono Profundo vs. Consumo de Cafeína
Resultado: O consumo de cafeína nas 24 horas anteriores prejudica o sono profundo.
Conclusão - Cafeína
Embora com impacto menor que o álcool, o consumo de cafeína (especialmente próximo ao horário de dormir) prejudica os estágios profundos do sono.
Análise Multivariada
Matriz de Correlação
A análise de correlação entre todas as variáveis numéricas revela:
Correlações Mais Fortes com Sleep Efficiency:
| Variável | Correlação | Interpretação |
|---|---|---|
| Awakenings | -0.55 | Forte impacto negativo |
| Alcohol consumption | -0.38 | Impacto negativo moderado |
| Exercise frequency | +0.26 | Impacto positivo moderado |
| Caffeine consumption | -0.15 | Impacto negativo leve |
| Age | -0.10 | Impacto muito fraco |
| Sleep duration | +0.08 | Praticamente independente |
Insights da Correlação
Descoberta Importante
Duração vs. Qualidade: A duração do sono tem correlação quase nula com a eficiência (+0.08). Isso significa que dormir por mais tempo não garante melhor qualidade de sono.
Maior Vilão
Os despertares noturnos são o fator que mais prejudica a eficiência do sono (correlação de -0.55), seguidos pelo consumo de álcool (-0.38).
Maior Aliado
A frequência de exercícios é o principal fator benéfico identificado (+0.26), seguido pela ausência de consumo de álcool e cafeína.
Principais Conclusões da EDA
Padrões Identificados
- Exercício Físico Regular: Melhora significativa na eficiência e qualidade do sono
- Consumo de Álcool: Forte impacto negativo, especialmente em estágios REM e profundo
- Despertares Noturnos: Principal fator prejudicial à eficiência
- Duração ≠ Qualidade: Tempo de sono não garante eficiência
Tratamento de Dados
- Valores Faltantes: Identificados e tratados com imputação pela mediana
- Outliers: Detectados, mas mantidos para análise (podem representar casos reais de distúrbios do sono)
- Conversão de Tipos: Datas e horários convertidos para formato apropriado
Implicações para Modelagem
Os insights da EDA guiam as próximas etapas:
- Features mais relevantes: Awakenings, Alcohol consumption, Exercise frequency
- Necessidade de normalização: Variáveis em escalas diferentes
- Encoding de categóricas: Gender, Smoking status
- Engenharia de features: Transformação de horários em componentes cíclicos
Próximos Passos
Com os padrões identificados, avançamos para:
- Pré-processamento - Preparação dos dados para modelagem
- Modelagem - Aplicação de algoritmos de Machine Learning
- Resultados - Análise final e conclusões