Você é um estatístico? Sério?

Muitas vezes, quando digo qual é a minha profissão, as pessoas ficam surpresas. Uns perguntam “Sério? Estatística mesmo? Mas isso é um curso?”. Outros dizem aquela frase que todos já devem ter ouvido: “Ah, a arte de manipular os números e contar mentiras”.

Poucos demonstram conhecer do que se trata a profissão, e entender porque ela está tão frequentemente na mídia e já é figurinha carimbada nas listas de melhores profissões da década, ou do século.

Como 2013 é o Ano Mundial da Estatística, me senti no dever de tentar divulgar de alguma forma o que é esta área de conhecimento, o que ela não é, e como ela está presente no nosso dia a dia.

Bom, o que é então Estatística?

Estatística, a Ciência dos Dados

Estatística é a ciência que estuda a análise de dados, ou seja, como podemos extraír padrões dos dados e tirar conclusões, para poder tomar decisões.

Por que então a Estatística é tão mal compreendida?

Quando um médico não segue o procedimento e um paciente morre, não generalizamos dizendo que “a medicina é a arte de matar doentes” ou quando um piloto de avião causa um acidente por não seguir o protocolo, também não dizemos que sua profissão é a de jogar aviões no chão.

A função da estatística é interpretar os dados da maneira correta e mostrar quais conclusões podem verdadeiramente ser tiradas dos fatos. Quando isso não acontece, a causa pode ser uma falha no planejamento ou na execução, ou então resultado da ação de um profissional mal-intencionado, mas isso não deve ser generalizado para a profissão.

E por que a Estatística é importante para nós?

Bom, estamos o tempo todo olhando para dados e tirando conclusões. Você quer comprar uma televisão; verifica o preço em duas ou três lojas e escolhe uma delas. Você quer ir à pé para algum lugar mas sabe que nessa época do ano chove mais, então decide levar um guarda-chuva.

Entretanto, quando o volume de dados e a sua complexidade aumentam, ou então precisamos estar muito seguros da conclusão que estamos chegando, torna-se necessário o uso de métodos adequados para fazer essas análises.

São inúmeras as aplicações de estatística nos dias de hoje:

• Testes de Medicamentos: qualquer medicamento que utilizamos hoje passou por diversos testes para avaliar sua eficácia e incidência de efeitos colaterais. Todos esses testes são baseados em metodologias estatísticas, desde o planejamento do experimento, amostragem até a análise dos dados e conclusões.
• Pesquisas Científicas: as pesquisas científicas buscam estudar a ocorrência de fenômenos e suas causas. Para isso, coletam-se dados que são então analisados e os resultados servem para construir modelos que explicam esses fenômenos. Isso vai desde a ocorrência de doenças, como o câncer, passando por fenômenos climáticos, física quântica, indo até fenômenos sociológicos ou econômicos. Raramente um artigo é publicado sem que dados sejam apresentados e testes estatísticos sejam feitos.
• Risco de Crédito: os sistemas que os bancos utilizam para classificar o risco de crédito dos clientes são baseados em métodos estatísticos. A partir das características dos clientes e do seu comportamento no passado, são geradas predições para o risco de inadimplência.
• Pesquisas de Marketing: as grandes empresas não lançam produtos, modificam preço ou cor, antes de fazer uma pesquisa de marketing para avaliar o impacto dessa ação. Esses dados devem ser analisados com muito cuidado para que as decisões sejam corretas.

A Estatística nos dias de hoje: Big Data

Com os avanços computacionais que estamos vivendo, uma quantidade enorme de dados é gerada diariamente. Usar esse volume gigantesco de dados para tomar decisões, seja na saúde, na educação, nos negócios ou até mesmo na arte, é o que as pessoas estão chamando de Big Data.

Nesse contexto, estão surgindo novas aplicações da estatística:

• Sistemas de recomendação: Os sistemas de recomendação que encontramos frequentemente em sites de compra online são baseados em técnicas estatísticas que buscam encontrar padrões no comportamento de compras dos clientes. Em 2006 a Netflix criou uma competição para desenvolver o melhor algoritmo para prever a nota que os usuários iriam dar para os filmes. Os vencedores receberam um prêmio de 1 milhão de dólares.
• Sistemas de reconhecimento de voz ou facial: O Siri, sistema de reconhecimento de voz do iPhone, e o sistema do Facebook que detecta o rosto das pessoas em fotos e associa ao usuário, ambos utilizam técnicas estatísticas de classificação para saber qual palavra a pessoa disse, ou de quem é o rosto na foto.
• Detecção de Spam: Os sistemas de detecção de Spam também utilizam algoritmos de classificação, para decidir, com base no conteúdo da mensagem, se ela é ou não desejada.

Ou seja, estamos, o tempo todo, nos relacionando com a estatística de alguma forma. Vou tentar colocar neste blog exemplos de usos da estatística que são importantes para a nossa vida, mas que nem sempre percebemos que ela está presente.

Originally published at jd.fores.ee on November 30, 2014.