Só de ouvir essa palavra muitos já saem correndo, é uma matéria que em cursos pouco ligados a área de exatas povoa os pesadelos dos alunos. Isso decorre, em grande parte, em como a matemática é ensinada, gerando traumas e bloqueios que são carregados por toda a vida, não à toa estamos em 70° no ranking PISA no ensino da matemática. Ao contrário do que se pensa, e do fato de não saber a fórmula de Bhaskara não afeta a vida de praticamente nenhuma pessoa, a estatística aparece em todo lugar, influenciam sua tomada de decisão e pode ser usada para que você chegue a falsas conclusões.
Não estou aqui para propor que você pare tudo o que está fazendo e vire estatístico ou algo parecido, apenas para mostrar como você pode estar sendo enganado por apenas não entender exatamente o que está sendo mostrado e pela forma que os dados são apresentados. Um gráfico pode estar correto do ponto de vista técnico, mas modelado de forma a enganar um observador menos informado e atento.
Para tornar as coisas mais fáceis vamos a alguns simples exemplos. Vamos supor que estou mostrando para meu chefe os resultados dos acessos mensais as minhas publicações nos últimos meses.
Este primeiro gráfico é o mais honesto, com ele fica fácil entender que no final de 2019 os acessos vinham crescendo de maneira contínua, ocorreu uma grande queda no mês de fevereiro e março, recuperou a estágios maiores que do final de 2019 e vem crescendo lentamente a partir de abril de 2020.
Apenas colocando em escala logarítmica, onde os números na vertical do lado esquerdo não crescem uniformemente, é possível suavizar a queda da linha passando a impressão de que não houve uma piora tão grande nos meses de queda. Quem sabe ninguém perceba a artimanha que usei e dessa forma os resultados ruins passem batido?
Agora, se quiser que meu chefe pense que meus resultados estão bombando recentemente, basta cortar os meses anteriores a abril e deixar a escala começando e acabando em números próximos dos meus resultados. No caso começando em 525 e acabando em 575, fazendo parecer que um aumento pequeno de acessos em 4 meses algo grandioso.
Algumas armadilhas já estão ficando mais manjadas, o famoso juro composto já não enganam tanto quanto no passado, os consumidores aprenderam muitas vezes na dor como esse sistema funciona, onde o juro incide mensalmente e se acumula com o passar dos meses, fazendo pequenas dívidas escalarem rapidamente após um parcelamento muito longo ou um período de inadimplência. Acontece que até nisso estão se reinventando para tentar nos confundir, hoje em dia é comum a loja exibir em letras garrafais que o parcelamento é sem juros, mas dão desconto a vista. Na prática, não muda muita coisa, o parcelamento continua saindo mais caro, apenas mudaram como esse aumento é feito.
O erro, ou levar o observador a cometê-lo, pode ocorrer de forma intencional ou não. Em nenhum dos casos isenta o pesquisador ou quem está passando a informação de culpa. Um caso muito citado é da pesquisa eleitoral americana feita pelo jornal Literary Digest em 1936, que previu a vitória de Alf Landon contra Franklin Roosevelt, foram enviados formulários para mais de 10 milhões de pessoas e os resultados cravaram uma esmagadora vitória para Landon. O resultado da eleição acabou elegendo Roosevelt, esse erro ocorreu por um viés de amostragem, porque ao escolher seus próprios assinantes acabou selecionando aqueles com nível socioeconômico relativamente alto, ou seja, era diferente da grande população que deveria representar. Trazendo para o os dias de hoje é como se fosse feita uma pesquisa para prever quem ganharia a próxima eleição para presidente enviando o questionário apenas para usuários de Iphone. Será que essas pessoas representam bem toda a população do Brasil? Posso afirmar que não!
Outro caso muito popular, uma marca de creme dental constantemente afirma que 9 em cada 10 dentistas recomendam seu produto, eles já falaram como fizeram essa pesquisa? Não estou afirmando que eles estão “trapaceando”, mas uma forma de obter resultados parecidos é repetir a pesquisa com uma amostra pequena até que aconteça por acaso o resultado desejado. Exemplo, eles podem pegar 10 dentistas e fazer a pergunta se eles recomendam o produto, se apenas 6 recomendarem eles jogam fora o resultado, escolhem novos 10 dentistas e refazem o teste até obterem, por acaso, os 9 entre 10.
“Se torturar os números o bastante eles confessam”, com essa frase que ilustra muito bem como dá para forjar uma interpretação errada para números corretos, espero que tenha lhe inspirado a começar a olhar a estatística de modo mais palpável e que conhecê-la pode nos livrar de sermos passados para trás. Deixo como recomendação o livro “Como mentir com estatística”, onde o autor, Darrell Huff, que de forma fácil faz como um manual de segurança, que explica como os ladrões fazem para burlar os sistemas de proteção, tornando assim o leitor capaz de se precaver das artimanhas que são usadas para lesá-lo.
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