{"id":2869,"date":"2021-04-22T09:26:07","date_gmt":"2021-04-22T12:26:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/?p=2869"},"modified":"2023-08-25T20:20:55","modified_gmt":"2023-08-25T23:20:55","slug":"a-influencia-dos-doutores-em-sociologia-no-numero-de-mortes-por-anticoagulantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/2869\/","title":{"rendered":"A influ\u00eancia dos doutores em Sociologia no n\u00famero de mortes por anticoagulantes"},"content":{"rendered":"\n

Na matem\u00e1tica chamamos de correla\u00e7\u00e3o um tipo de rela\u00e7\u00e3o estat\u00edstica que determina o quanto a varia\u00e7\u00e3o de dois fatores se assemelha. Essa medida varia no intervalo [-1, 1], nele, valores altos (pr\u00f3ximos de 1) \u2018podem indicar\u2019<\/strong> que um dos fatores observados exer\u00e7a influ\u00eancia no n\u00famero de casos do outro fator. Do mesmo modo, valores inversamente altos (pr\u00f3ximos de -1) \u2018podem\u2019 indicar\u2019<\/strong> que a ocorr\u00eancia de um dos fatores influencia a n\u00e3o ocorr\u00eancia do outro. Por fim, valores pr\u00f3ximos de 0 \u2018podem indicar\u2019<\/strong> que n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel identificar uma rela\u00e7\u00e3o entre as ocorr\u00eancias dos dois fatores.<\/p>\n\n\n\n

No par\u00e1grafo anterior a express\u00e3o \u2018podem indicar\u2019 se repete algumas vezes e aparece em destaque, pois devido a facilidade de calcularmos correla\u00e7\u00f5es entre quaisquer duas vari\u00e1veis num\u00e9ricas (no software Excel voc\u00ea pode fazer isso com 5 cliques de mouse), h\u00e1 uma tend\u00eancia err\u00f4nea de assumir esse valor como um indicativo, em vez de um poss\u00edvel indicativo. Para exemplificar isso, fiz no Excel 1.000 vari\u00e1veis, cada uma com 10 observa\u00e7\u00f5es registrando valores entre -1.000 e 1.000 escolhidos aleatoriamente e calculando suas correla\u00e7\u00f5es cheguei que a maior delas foi entre as vari\u00e1veis 25 e 602.<\/p>\n\n\n\n


<\/td>		T1<\/strong><\/td>T2<\/strong><\/td>T3<\/strong><\/td>T4<\/strong><\/td>T5<\/strong><\/td>T6<\/strong><\/td>T7<\/strong><\/td>T8<\/strong><\/td>T9<\/strong><\/td>T10<\/strong><\/td><\/tr>
Vari\u00e1vel 25<\/em><\/td>255<\/td>-130<\/td>-70<\/td>305<\/td>10<\/td>516<\/td>340<\/td>-82<\/td>293<\/td>504<\/td><\/tr>
Vari\u00e1vel 602<\/em><\/td>-78<\/td>-209<\/td>-173<\/td>-50<\/td>-138<\/td>1<\/td>-63<\/td>-190<\/td>-63<\/td>44<\/td><\/tr>
Correla\u00e7\u00e3o: 0,982871684747743<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Embora exista uma correla\u00e7\u00e3o alta entre ambas as vari\u00e1veis, nesse caso ela n\u00e3o significar\u00e1 nada al\u00e9m de uma coincid\u00eancia estat\u00edstica. Um resultado do fato improv\u00e1vel de que duas vari\u00e1veis sem qualquer rela\u00e7\u00e3o entre si, seja observada como aparentemente dependentes. Pois embora improv\u00e1vel, ao compararmos as 1.000 vari\u00e1veis uma a uma, fizemos na verdade 499.500 compara\u00e7\u00f5es. Uma quantidade que se mostrou suficiente para essa coincid\u00eancia ocorrer. Mas se na hora de escrevermos o discurso, \u2018ignor\u00e1ssemos\u2019 o total de vari\u00e1veis comparadas, poder\u00edamos cair no engano de afirmar que \u201ca forte correla\u00e7\u00e3o (0.98) entre a vari\u00e1vel 25 e 602, indica um fator de depend\u00eancia entre elas\u201d. Vamos para um exemplo mais contextualizado:<\/p>\n\n\n\n

Nos EUA observou-se que o crescimento do n\u00famero de doutores em Sociologia entre 1999 e 2009 tinha uma correla\u00e7\u00e3o alta (0,81) com a quantidade de mortes anuais causadas por antiacoagulantes (fonte: https:\/\/tylervigen.com\/view_correlation?id=1279<\/a> acesso em 21-04-2021). Estariam substituindo os m\u00e9dicos por doutores em Sociologia no tratamento de pacientes com anticoagulantes? H\u00e1 um desvio nos recursos da sa\u00fade nesse tratamento para o financiamento de pesquisas em Sociologia? As teses de Sociologia est\u00e3o prejudicando os trabalhos com anticoagulantes na \u00e1rea m\u00e9dica?<\/p>\n\n\n\n


<\/td>		1999<\/strong><\/td>2000<\/strong><\/td>2001<\/strong><\/td>2002<\/strong><\/td>2003<\/strong><\/td>2004<\/strong><\/td>2005<\/strong><\/td>2006<\/strong><\/td>2007<\/strong><\/td>2008<\/strong><\/td>2009<\/strong><\/td><\/tr>
Doutorados em sociologia concedidos
(EUA – National Science Foundation)<\/em><\/td>		572<\/td>617<\/td>566<\/td>547<\/td>597<\/td>580<\/td>536<\/td>579<\/td>576<\/td>601<\/td>664<\/td><\/tr>
Mortes causadas por anticoagulantes<\/em> (EUA – Center of Disease Control)<\/em><\/td>17<\/td>39<\/td>39<\/td>27<\/td>44<\/td>46<\/td>29<\/td>42<\/td>47<\/td>52<\/td>78<\/td><\/tr>
Correla\u00e7\u00e3o: 0,811086<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Nesse caso, tamb\u00e9m h\u00e1 uma correla\u00e7\u00e3o forte entre ambas as vari\u00e1veis, mas n\u00e3o significa nada al\u00e9m de uma coincid\u00eancia estat\u00edstica devido a quantidade elevada de compara\u00e7\u00f5es realizadas, as quais foram omitidas na ocasi\u00e3o desse discurso.<\/p>\n\n\n\n

Assim, o valor de uma correla\u00e7\u00e3o embora pare\u00e7a um argumento de peso, por si s\u00f3 n\u00e3o significa nada. Pode at\u00e9 parecer que o valor de correla\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis seja apenas uma quest\u00e3o de opini\u00e3o, ent\u00e3o cada um teria a sua e pronto\u2026 mas n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Entre os fatores que determinam a validade de uma correla\u00e7\u00e3o, est\u00e1 o esbo\u00e7o da hip\u00f3tese anterior ao teste. Se suspeitamos que dois eventos desempenhem uma rela\u00e7\u00e3o de dependencia entre si, como por exemplo o n\u00famero de casos de COVID-19 na cidade e a compra de \u00e1lcool em gel por habitante, podemos reunir bancos de dados relativos a esses eventos e ent\u00e3o calcular o quanto a varia\u00e7\u00e3o de dois fatores se assemelha. Se obtivermos uma correla\u00e7\u00e3o alta (pr\u00f3ximo de 1), podemos supor que a preocupa\u00e7\u00e3o com o aumento dos casos de COVID-19 numa cidade, gerem o aumento do consumo de \u00e1lcool em gel. Por\u00e9m, se obtivermos uma correla\u00e7\u00e3o inversamente alta (pr\u00f3ximo de -1), podemos supor que a redu\u00e7\u00e3o do consumo de \u00e1lcool em gel numa cidade, gere um aumento no n\u00famero de casos de COVID-19. Ambas as suposi\u00e7\u00f5es derivam da hip\u00f3tese inicial de que essas duas vari\u00e1veis exercem uma rela\u00e7\u00e3o de depend\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Dito isso, h\u00e1 muitas dire\u00e7\u00f5es e significados da Estat\u00edstica aplicados a pesquisas cient\u00edficas de todas as \u00e1reas. Por exemplo, falamos de valores pr\u00f3ximos de 1 ou de -1, por\u00e9m o que \u00e9 pr\u00f3ximo? 0,9 \u00e9 pr\u00f3ximo? 0,8 \u00e9 pr\u00f3ximo? 0,7 \u00e9 pr\u00f3ximo? Existe alguma linha divis\u00f3ria clara sobre o que \u00e9 altamente correlacionado e o que n\u00e3o \u00e9? Se 0,8 \u00e9 pr\u00f3ximo, ent\u00e3o 0,79 tamb\u00e9m \u00e9 pr\u00f3ximo?<\/p>\n\n\n\n

Essas s\u00e3o quest\u00f5es cujas respostas n\u00e3o podem ser definidas mediante regras universais. Tanto que \u00e9 comum em cursos de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o, vermos disciplinas de estat\u00edsticas espec\u00edficas para a demanda de cada \u00e1rea: “Estat\u00edstica para Nome_do_Curso<\/em>“. Pois dentre as muitas perguntas e meandros dessa \u00e1rea, \u00e9 desej\u00e1vel que os pares estejam de acordo com os valores e conceitos aceitos como suficientes. Por exemplo, uma pesquisa com 10 participantes \u00e9 muito ou pouco? A resposta \u00e9 depende. Depende de qu\u00e3o representativos eles s\u00e3o, de quantas vari\u00e1veis estamos considerando para cada sujeito, das inten\u00e7\u00f5es do estudo, da generalidade que se procura, dentre outros fatores que nos impedem de considerar um n\u00famero como muito ou pouco. Se pensarmos na representa\u00e7\u00e3o de um pa\u00eds com mais de 100 milh\u00f5es de habitantes, 1.000 participantes de uma mesma regi\u00e3o podem n\u00e3o ser representativos o suficiente, enquanto 1.000 participantes de 50 regi\u00f5es diferentes, podem refletir a representa\u00e7\u00e3o desejada.<\/p>\n\n\n\n

Dito isso, h\u00e1 muitas perguntas que se precisa fazer (e entender porqu\u00ea faz\u00ea-las) antes de afirmar algo com base em um teste estat\u00edstico. Por isso, ao dispormos de um banco de dados suficientemente grande, antes de calcularmos como cada uma das vari\u00e1veis desse banco se correlacionam com as outras, \u00e9 recomend\u00e1vel definirmos algumas hip\u00f3teses para serem averiguadas. Caso contr\u00e1rio, certamente encontraremos vari\u00e1veis fortemente correlacionadas, mas que n\u00e3o representam nenhuma rela\u00e7\u00e3o real entre elas. Trazendo nesse processo o risco de assumirmos significados que coincidam com nossas cren\u00e7as pessoais e transform\u00e1-las em Fake News ‘baseadas em dados\u2019, como por exemplo, que as pesquisas de doutorado em Sociologia prejudicaram os tratamentos com anticoagulantes. O fato de termos dados estat\u00edsticos que corroboram com isso, n\u00e3o \u00e9 o suficiente para que essa hip\u00f3tese se sustente.<\/p>\n\n\n\n

Embora pare\u00e7a algo \u201csimples\u201d, h\u00e1 um universo dentro da estat\u00edstica e na pesquisa em matem\u00e1tica sobre os testes e seus resultados, cada um se encaixando para perfis bem particulares de dados e que ao seu modo, permitem extrair as melhores interpreta\u00e7\u00f5es. Se reduzir ao simplismo de dizer que o valor de correla\u00e7\u00e3o leva a uma depend\u00eancia \u00e9 um equ\u00edvoco perigoso assim como usar outras regras universais para inferir essas rela\u00e7\u00f5es, isso pode levar por exemplo a resultados mal interpretados que se enra\u00edzam nas cren\u00e7as pessoais e permanecem sendo reafirmados como verdadeiras mesmo sem embasamentos cient\u00edficos mais s\u00e9rios, em alguns casos, continuam sendo reafirmados at\u00e9 mesmo ap\u00f3s especialistas mostrarem que s\u00e3o de fato falhas.<\/p>\n\n\n\n

Conversar com estat\u00edsticos, matem\u00e1ticos ou outros profissionais que trabalham com esses testes n\u00e3o \u00e9 trivial, pois suas especificidades no tratamento com os termos e conceitos comumente aceitos pelos pares, tornam at\u00e9 mesmo o di\u00e1logo extrapares dif\u00edcil. Mesmo uma afirma\u00e7\u00e3o simples, sobre ‘ter correla\u00e7\u00e3o’ pode levar a diversas perguntas mais t\u00e9cnicas, como qual a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade dos dados, se o teste foi param\u00e9trico ou n\u00e3o-param\u00e9trico, se os dados representam uma popula\u00e7\u00e3o ou uma amostra, qual sua signific\u00e2ncia, qual a vari\u00e2ncia e o desvio-padr\u00e3o das respostas, qual a confiabilidade do instrumento de coleta, isso entre outras tantas perguntas iniciais necess\u00e1rias para se discutir um pouco esse assunto.<\/p>\n\n\n\n

Cr\u00e9dito da imagem de capa a Dariusz Sankowski<\/a> por Pixabay<\/a><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Como referenciar este conte\u00fado em formato ABNT (baseado na norma NBR 6023\/2018):<\/p>\n\n\n\n

SILVA, Marcos Henrique de Paula Dias da. A influ\u00eancia dos doutores em Sociologia no n\u00famero de mortes por anticoagulantes. In<\/em>: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS. Zero – Blog de Ci\u00eancia da Unicamp<\/a><\/strong>. Volume 5. Ed. 1. 1\u00ba semestre de 2021<\/a><\/strong>. Campinas, 22 abr. 2021. Dispon\u00edvel em: https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/2869\/<\/a>. Acesso em: <data-de-hoje>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Os doutorados em Sociologia est\u00e3o pegando a verba de hospitais?<\/p>\n","protected":false},"author":434,"featured_media":2870,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"editor_plus_copied_stylings":"{}","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"pgc_sgb_lightbox_settings":"","_vp_format_video_url":"","_vp_image_focal_point":[],"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[],"class_list":["post-2869","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-v-5-ed-1"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/users\/434"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2869"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5292,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/5292"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2870"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/zero\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}