2.1 Confiar ou Acreditar?

Não poderia começar a falar sobre produção científica sem dedicar ao menos uma seção para essa questão um tanto quanto polêmica. Você deve confiar ou acreditar na ciência?

Digo isso, porque a compreensão de confiar é algo extremamente relacionado a ciência! Confiar envolve o processo de esperar que algo aconteça com base em evidências e provas. E por que a palavra confiar?

Confiar implica que não podemos dar a mais absoluta certeza de que alguma coisa vai acontecer sempre, mas podemos esperar que isso aconteça com certa frequência. Essa incerteza pode inclusive ser quantificada, e é isso que dá origem ao termo significância.

Imagine que a cada 100 vezes que eu como queijo eu tenha indigestão 5 vezes, eu tenho alguma intolerância a lactose? Acho mais provável que eu tenha comido algo estragado nessas 5 vezes do que seja de fato um problema de intolerância.

E se, a cada 100 vezes que eu como queijo, eu tenha indigestão 10 vezes. Agora a tese de que eu tenha algum nível de intolerância fica mais forte não é? Na linguagem científica dizemos que a chance que eu tenha algum nível de intolerância é cada vez mais significativa!

Claro que, uma pessoa que suspeite que tem intolerância não iria comer queijo 100 vezes pra descobrir isso não é? Pois é aí que entra a ciência. Se você for em um médico ele vai te passar um exame que vai te dizer com ainda mais certeza sobre sua condição ou não. Com o resultado em mãos, você acredita ou confia no diagnóstico?

Sobre esse assunto, eu recomendo um vídeo bem ilustrativo do canal Epifania Experiência.

2.2 Revisão estatística

A estatística é para muitos uma ferramenta, para outros uma ciência por si só, e para alguns empolgados no mundo das apostas, a estatística é uma arte. Mas pra que ela serve? Por que algumas coisas são tão complicadas?

A resposta pra minha última pergunta pode não ser muito encorajadora pra maioria das pessoas: o ser humano busca padrão muitas vezes onde não há. Nos enganamos com certa frequência nos julgamentos do que é aleatório e do que não é aleatório. Isso, somado ao fato que somos guiados por vieses, ou por incapacidade de observar um fenômeno por completo. (Para ver mais sobre esse assunto, clique aqui.)

Além de muitas vezes não ser intuitiva, a estatística pode ser utilizada de forma “maléfica” para mentir sobre um fenômeno. Por isso também é importante conhecer os artifícios para não cair em falsas verdades. Um vídeo excelente descreve muito bem esse caso, acesse ele por aqui.

Por fim, não poderia deixar de recomendar dois livros excepcionais sobre estatística, o primeiro fala sobre como a estatística está relacionada com o nosso dia dia, e o segundo demonstra ferramentas de como omitir e mentir com dados.

1. O andar do bêbado por Leonard Mlodinow.
2. Como mentir usando estatística por Darrel Heff.

set.seed(42)
dataset <- data.table(altura = round(rnorm(10000, 175, 4.5), 1))

ggplot(dataset, aes(altura)) +
  geom_histogram(fill = "steelblue", alpha = 0.9) +
  theme_classic() +
  labs(title = "Distribuição da altura de homens", x = "Altura", y = "Quantidade de homens") +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))

dataset[, numero_de_ordem := 1:10000] %>%
  kbl(align = "cc") %>%
  kable_material() %>%
  scroll_box(width = "800px", height = "350px")