Vemos cada vez mais nos jornais e outras mídias o uso de gráficos das mais variadas formas. Porém, uma pergunta relevante é: todo mundo sabe ler e interpretar estes gráficos? Conheça os principais tipos neste post!
Estamos em uma época em que a troca de informações de forma rápida e eficiente é mais que necessária, não somente para pesquisadores que estão lutando para lidar com os problemas causados pelo coronavírus, mas para administradores públicos que precisam se organizar e para a população em geral que quer se manter informada. Logo é importante saber interpretar estes dados, para não acabar com visões distorcidas da realidade.
Gráficos lineares
Vamos pegar um exemplo:
Para a leitura de qualquer gráfico, começamos por identificar o que cada eixo representa. Neste exemplo, o eixo vertical representa o número de pessoas infectadas com o SARS-CoV-2 e no eixo horizontal representa a data desde o início da epidemia.
Cada ponto neste gráfico representa um dado oficial de casos, isto é, são dados observados que mostram a situação real em um determinado instante. Já a curva formada pela ligação dos pontos é conhecida como interpolação linear, ela serve para termos uma noção do comportamento do número de casos entre cada medida experimental e dar uma idéia do comportamento geral dos dados, porém tem pouco poder preditivo sobre casos futuros.
Gráficos logarítmicos
Como o crescimento do número de casos é bastante rápido, sendo aproximadamente exponencial, é comum usar uma escala chamada “logarítmica” para mostrar os mesmos dados. Veja os mesmos dados em uma escala logarítmica:
Note a escala do eixo vertical. A cada trecho o valor é multiplicado por 10, essa é a principal característica que distingue um gráfico “linear” (isto é, uma escala proporcional) como caso anterior, e um gráfico em escala logarítmica. Neste tipo de gráfico distâncias iguais no eixo vertical não representam o mesmo acréscimo nos valores totais representados!
Em especial, como somente o eixo vertical está em escala logarítmica, tendo o eixo horizontal sendo mantido em escala linear, este gráfico é comumente chamado de “semi-logarítmico” (ou semi-log).
Quanto mais próximo de uma reta, mais o comportamento dos dados se aproxima de um comportamento exponencial. Podemos ver que nos primeiros dias o número de casos se multiplica por dez aproximadamente a cada oito dias, já nas últimas semanas temos uma diminuição na velocidade de aumento dos casos. Esta perda de força pode ser um bom sinal, isto é, que o número de pessoas sendo contaminadas pelos já doentes está diminuindo, ou um problema nos dados devido a subnotificação, uma vez que a falta de testes faz com que apenas casos graves sejam testados.
Regressões
Alguns gráficos, além de mostrar os pontos experimentais, mostram uma curva que representa uma função matemática que melhor descreve os dados reais. Esta curva é chamada regressão (ou projeção), e ajuda a ter uma ideia do comportamento geral dos dados e dá um poder preditivo maior em relação a uma simples interpolação linear.
A confiabilidade dessas previsões depende muito do modelo matemático implementado, então é necessário buscar gráficos de fontes confiáveis como a Fiocruz.
Conclusão
Com a imensa chuva de informações que recebemos nesta época de pandemia, é necessário ter cuidado dobrado ao interpretar estes dados. Confira como estes dados estão passados para que você possa ter uma idéia concreta da situação e busque sempre fontes confiáveis para se informar!