Quem tem medo de Estatística?

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Em qualquer curso que não seja específico da área de Exatas, as pessoas se surpreendem ao verificar que, na grade curricular, é possível notar que será preciso cursar pelo menos uma ou duas disciplinas de estatística. Isso mesmo! Você não leu errado, não. É estatística mesmo. E já sabemos o que você está pensando: “Poxa vida! Escolhi Psicologia/Biologia/Medicina/Sociologia e até aqui a matemática e as disciplinas de exatas me seguem! Aí não vale!” É fato: dez em cada quinze graduandos odeiam a simples ideia de ter que lidar com números e fórmulas novamente. Mesmo assim, não se preocupe, a boa notícia é que a história não precisa ser assim.

Estudar estatística não é um bicho de sete cabeças, estatística não é uma disciplina difícil. E no final das contas, é possível sim chegar à pós-graduação tendo um conhecimento sólido e robusto sobre ela, e o mais importante, um conhecimento sólido e robusto sobre como utilizá-la.

Antes de tudo, vamos pensar, por que as pessoas têm tanta aversão à estatística? Por que será que elas temem tanto essa disciplina? Na nossa opinião, são vários os motivos que levam os alunos a não gostarem de estatística. Vamos tentar, nessa postagem, desmascarar alguns desses motivos e mostrar que estudar estatística pode ser até divertido.

 

Estatística é matemática?

O primeiro grande motivo que leva os alunos das ciências da saúde, sociais e humanas em geral a odiarem ou temerem estatística é a conexão inevitável que se faz entre estatística e matemática. Vamos começar sendo bem diretos: estatística não é matemática. Estatística não é nem um ramo da matemática. É óbvio que matemática faz parte da realidade do estudo da estatística, mas o fundamental da estatística não é saber matemática. Um engenheiro, por exemplo, precisa saber matemática, mas ninguém diz que engenharia é um ramo dela. E mais ainda: ninguém diz que o simples fato de saber matemática faz de uma pessoa um bom engenheiro. Uma lógica parecida acontece com a estatística: saber matemática não te faz ser bom em estatística. A matemática é, na verdade, a ferramenta que se utiliza para a formalização das idéias estatísticas. A matemática somente passa a ser cogente para o campo da estatística quando o objetivo é desenvolver teorias estatísticas (o que não é o caso da maioria das pessoas). A prática da estatística não requer conhecimento profundo de matemática. O tipo de conhecimento necessário para o profissional que utiliza estatística é bem diferente do conhecimento necessário para o profissional que desenvolve estatística. Para o profissional que utiliza estatística é necessário um conhecimento mais profundo acerca da utilidade da ferramenta. Esse ponto nos leva para o segundo motivo pelo qual as pessoas odeiam estatística: a maioria das pessoas não sabe nem pra que ela serve.

 

Para que estudamos estatística?

Uma das principais características da cognição humana é o fato de que, sob condições de incerteza, nossa mente funciona em níveis pouco funcionais. Em outras palavras, quando não sabemos o porquê de algum evento e/ou acontecimento, o nosso sistema cognitivo não funciona direito. É possível que isso aconteça no estudo da estatística. Na maioria das vezes, os alunos não fazem a menor ideia do porquê devem estudá-la.

E, afinal, para que estudamos estatística? Essa pergunta pode ser respondida sob duas perspectivas: em termos práticos e em termos científicos. Em termos práticos, nós a estudamos porque ela é uma ferramenta importante no tipo de método utilizado na construção de conhecimento. Estatística é ferramenta fundamental em um design experimental, por exemplo. Assim, para entender resultados de pesquisa divulgados em um artigo científico, por exemplo, é necessário conhecimento de estatística. Em termos mais práticos ainda, se você pretende fazer um doutorado em ciências, conhecimento de estatística é mandatório na maioria dos programas.

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Em termos teóricos, a estatística é a ferramenta que nos ajuda a compreender – de maneira sistemática – a variação, seja do comportamento humano ao clima. É simples assim. Estatística só faz parte do nosso cotidiano por que lidamos diretamente com variação. Todo e qualquer teste estatístico que você aprender daqui pra frente (não importa o grau de sofisticação do procedimento: ANOVA, Teste t, Regressão Simples ou Múltipla e até mesmos Análises de Agrupamento, PCA, Séries Temporais e Inferência Bayesiana) tenha isso em mente: o que se quer entender é a variação que existe nos dados. Pronto! Se você conseguir pensar assim toda vez que estiver lidando com estatística, você vai notar que (1) ela não é tão difícil assim, pois a maneira que utilizamos para mensurar variação é a mesma em vários testes diferentes e (2) é até divertido entender a variação das coisas de maneira sistemática.

É importante ressaltar a ideia de “auxílio” que a estatística tem. Uma das principais frustrações de alunos que estudam estatística é quando eles descobrem que estatística por si só não prova nada.

 

Estatística prova?

É muito comum encontrar pessoas que acreditam que análise estatística é uma maneira de provar os resultados de uma pesquisa, terminando por se afastar desta disciplina a partir da crença de que esta tenderia a ser determinista – onde a pretensão da aplicação estatística seria determinar quando e porque fenômenos obrigatoriamente ocorreriam. Essa forma de pensar a estatística está errada. Estatística não prova nada. E quando o aluno descobre isso, vem a frustração. Por isso vale ressaltar a ideia de que “estatística é a simples ferramenta que ajuda a compreender variação”. Ela não explica a variação e nem prova a causa dessa variação. Tudo na vida varia. Nós seres humanos, estamos mais que acostumados com a variação das coisas e a estatística apenas nos ajuda a entender até que ponto a variação que vemos em alguma coisa é uma variação normal (esperada e que não nos causa nenhuma surpresa), ou é uma variação surpreendente. A estatística simplesmente nos ajuda a “localizar” essa variação. No entanto, ela não faz o nosso trabalho intelectual que é buscar respostas para a causa dessa variação.

Uma análise estatística nos auxilia a corroborar ou refutar hipóteses.

Um exemplo: Se você pega um copo de café com leite, é impossível dizer o que foi colocado no copo primeiro, o café ou o leite. Certamente você vai rir da nossa cara se dissermos que Joãozinho tem o poder de adivinhar qual líquido foi colocado primeiro. Mas como cientista, você não deve rir, mas sim testar essa hipótese: Joãozinho tem o poder de adivinhar! Para testar é simples: vamos fazer um copo de café com leite sem que ele saiba e perguntar a ele o que foi colocado primeiro. Vamos fazer isso uma vez. Vamos supor que ele acerte. Isso prova que ele tem o poder de adivinhar? Certamente que não! Ele pode ser acertado “no chute”. Então vamos fazer 2 vezes. Suponhamos que ele acerte as duas. E agora? Isso prova que ele tem o poder de adivinhar? Ainda não. Ok. Vamos fazer 100 copos de café com leite. Suponhamos que ele acerte 97. E agora? Isso prova que ele tem o poder? Ainda não, mas tenho certeza que você vai estar coçando sua cabeça e dizendo “aí tem coisa”. A ideia básica da estatística é essa: te ajudar a perceber que “aí tem coisa”. O seu trabalho como intelectual é levantar hipóteses sobre “o que pode ser” e testar essas hipóteses (assim como fizemos com o copo). No final, você não prova nada, mas fica ou não intrigado por um fenômeno e avança na investigação das suas causas.

 

Estatística é inútil?

A utilização da estatística é fundamental para a construção do saber científico. Embora não seja uma totalidade, grande parte da ciência é pautada em hipóteses que podem ser submetidos a uma testagem e experimentação, e essa testagem vem na forma de análises estatísticas densas. E no final, mesmo a possibilidade de formação de um argumento crítico a alguma teoria depende intensamente do conhecimento acerca das análises feitas. É muito comum estudantes passarem a graduação longe das áreas científicas do seu curso e ao se formarem perceberem suas dificuldades com leitura e compreensão de artigos científicos (afinal, não compreendem por inteiro as análises feitas) e assim, tendo pouca capacidade para criticá-las.

Texto escrito em conjunto com André Souza do blog Cognando.

Uma resposta em “Quem tem medo de Estatística?

  1. Sinceramente o que penso e as vezes tento falar pras pessoas… mas eh dificil quando a aversao a Estatistica (e muitas vezes confundida como matematica) supera qualquer desejo de confrontar ela.

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