Todos nós precisamos da estatística! Nossas vidas estão repletas de eventos aleatórios. Eventos que acontecem com uma certa probabilidade.
A estatística, cada vez mais presente na sua vida, é a ciência que ajuda você a organizar, tratar, exibir e descrever os dados utilizando tabelas, gráficos e medidas de resumo, na sua forma mais simples. A probabilidade é a medida que auxilia você a calcular e enxergar as possibilidades de que um evento possa acontecer.
Nesses dois universos, existem muitas lições que você pode aprender para melhorar o seu trabalho e facilitar a sua vida. Então pensando nisso, listamos mais 5 lições para você ir se familiarizando com o tema.
Mas vamos lá! Se você chegou até aqui é porque quer aprender essas lições. Então, abre seu Evernote, Trello, bloco de notas ou seu caderninho mesmo, e anota aí.
1. Adote a análise exploratória dos dados como uma boa prática
A análise exploratória dos dados deveria ser o primeiro passo de uma análise estatística. Eu considero a exploração de dados uma boa prática. É nesse momento que você organiza os dados, encontra os valores perdidos (missings), identifica os outliers, seleciona quais são as variáveis mais importantes e suas possíveis relações.
Depois de analisar os dados, você testa gráficos básicos (histogramas, barras, setores, gráficos de pontos) e visualiza as informações. Só depois desse processo, é que recomendo você a começar a aplicar técnicas estatísticas, porque agora você já conhece seus dados e sabe o tipo de informação que eles podem gerar.
2. Correlação não implica “necessariamente” em causalidade
Esse costuma ser um assunto polêmico e que confunde muita gente. Afinal, os eventos estão correlacionados ou um evento foi causado por outro? Os eventos correlacionados acontecem quando você tem incidência de um evento A, e você corresponde a incidência do evento B. Mas B não foi causado por A necessariamente. Por exemplo, o valor da sua conta de energia (evento B) está correlacionado com o seu consumo de energia em kWh (evento A).
Causalidade significa que se o evento A aconteceu, então vai levar a ocorrência do evento B. Ou seja, B definitivamente é causado por A. Isso é o que chamamos de causa e efeito. Por exemplo, indivíduos com intoxicação alimentar por Salmonella consumiram alimentos contaminados.
3. A amostra precisa ser aleatória
Geralmente quando queremos tirar conclusões sobre uma determinada população e não conseguimos estudá-la por completo, selecionamos uma amostra que seja representativa do todo. Uma das premissas para que essa amostra represente a população é que ela precisa ser aleatória, ou seja, cada indivíduo ou objeto de estudo da população deve ter a mesma chance de ser selecionado no estudo.
Se você for estatístico pode até achar isso um pouco óbvio demais. Mas experimente perguntar para algum colega que está fazendo uma pesquisa de mestrado ou doutorado, se ele segue as premissas básicas de planejamento de experimentos, e você provavelmente, em algum momento vai se deparar com falhas na escolha da amostra. Eu já presenciei casos em que uma mestranda de enfermagem queria saber a opinião dos médicos de um determinado hospital sobre uma situação específica. Sabe como ela escolheu a amostra? Entrevistou os médicos que ela tinha mais afinidade.
4. Toda pesquisa tem uma margem de erro
A estatística é a ciência que trata da incerteza e por esse motivo, toda pesquisa tem uma margem de erro. A margem de erro é uma estatística que quantifica o quanto de erro a amostragem contém, e por consequência, o quanto podemos confiar nos resultados da pesquisa. Quanto maior a margem de erro, mais longe os resultados estão dos valores da população. É muito comum ouvirmos resultados de margem de erro em pesquisas eleitorais.
5. Estimativas não são suposições
A estimativa é um valor (ou valores) que atribuímos a um parâmetro de uma população baseado em um valor da estatística correspondente da amostra. Ou seja, estimativas são calculadas, e não suposições ao acaso.
Você deve tomar cuidado com esse conceito. Estimativas por suposições são algo que aparecem com frequência, estampadas em capas de jornal ou em notícias bombásticas em redes sociais. Coisas do tipo: “100 mil pessoas vieram às ruas para …”, quando na verdade eram 30 mil.
Então é isso! Essas são as 5 lições de hoje. Espero que você tenha gostado! Se você tiver lições de Estatística e Probabilidade, conta pra gente aqui nos comentários.
Ah, e se você perdeu as lições anteriores ou quiser rever, clica AQUI.
Um abraço e até o próximo texto!
Material usado
Imagem das mulheres estudando: http://bit.ly/2pUBYvo
