6 Aplicação Essencial das Estatísticas

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O estaticista é um dos 10 empregos que mais crescem nos EUA. Seguindo o ritmo a que o mundo está gerando e coletando dados, não é surpresa que a experiência daqueles que podem efetivamente analisar esses dados seja muito requisitada e que estejam aplicando as estatísticas. Análise estatística especialistas ajudam a coletar, estudar e extrair informações relevantes de dados vastos e complexos. Estas informações são então aplicadas para validar e aprofundar a pesquisa, tomar decisões comerciais sólidas e impulsionar iniciativas públicas.

Aqui estão os 6 primeiros aplicação de estatísticas

1. Interpretações e Conclusões da Pesquisa

A estatística constitui uma parte importante da maioria das ciências, ajudando os pesquisadores a testar hipóteses, confirmar (ou rejeitar) teorias e chegar a conclusões confiáveis. Os dados gerados a partir de experimentos e estudos nunca são simples - é preciso levar em conta a aleatoriedade e a incerteza, eliminar coincidências e chegar às conclusões mais precisas. A análise estatística ajuda a reduzir ou eliminar erros para que os pesquisadores possam, com confiança, tirar conclusões que, em seguida, direcionarão mais pesquisas.

Crédito de imagem: XKCD

2. Meta-Análise de Revisões da Literatura

Antes de um pesquisador ou cientista embarcar em novas pesquisas, é costume realizar uma pesquisa abrangente pesquisa bibliográfica de todas as informações publicadas disponíveis sobre um tópico específico. Entretanto, é sempre difícil chegar a uma conclusão definitiva a partir de múltiplos estudos, especialmente se os estudos seguem diferentes metodologias de pesquisa, foram publicados em diferentes periódicos (levando a um viés de publicação), ou estão espalhados por um grande intervalo de tempo. Uma análise estatística destes estudos ajuda a extrair a verdade comum subjacente a todos estes estudos, ou a descobrir um padrão ou relacionamento oculto.

Crédito de imagem: XKCD

3. Desenho de ensaios clínicos

Uma das aplicações mais importantes da análise estatística está no projeto ensaios clínicos. Quando um novo medicamento ou tratamento é descoberto, ele tem que ser testado primeiro em um grupo/grupos de pessoas para entender sua eficácia e segurança. Um ensaio clínico envolve selecionar uma população/tamanho de amostra, definir o intervalo de tempo ao longo do qual se deve monitorar o tratamento, projetar as fases e selecionar parâmetros que ajudarão a decidir o quão eficaz o tratamento é e se é melhor do que um tratamento existente. Bioestatísticos pode assumir a tarefa de realizar uma análise estatística do estudo, ajudando não apenas a projetá-lo, mas também a analisar e determinar os resultados.

4. Projetando pesquisas 

As pessoas que vão ao ginásio levam uma vida mais saudável e feliz? Quão segura é a cidade de Nova Iorque? Quão eficaz é seu programa de conscientização sobre o HIV? Perguntas como estas que não podem ser respondidas sem a ajuda de estatísticas. As pesquisas exigem um projeto e implementação cuidadosos, considerações sobre o formato da pesquisa, contabilização de preconceitos e fadiga, etc. Os dados coletados de pesquisas devem ser cuidadosamente estudados por especialistas em análise estatística que também usam sua própria discrição e experiência para obter as informações mais significativas a partir de uma pesquisa. Através de pesquisas, os governos podem determinar a eficácia de uma iniciativa, as empresas podem compreender a resposta a um determinado produto e os cientistas sociais podem realizar pesquisas quantitativas.

5. Estudos Epidemiológicos 

Os estudos epidemiológicos ajudam a determinar a ligação entre a causa e o efeito de uma doença, especialmente em surtos e epidemias. Uma análise estatística envolve a identificação da causa mais provável de uma doença - por exemplo, a ligação entre o fumo e o câncer de pulmão. Estas informações são utilizadas para desenvolver políticas de saúde pública e implementar programas de saúde preventiva. A visualização dos dados e a análise estatística também desempenharam um papel importante na compreensão da Epidemia de Ébola na África Ocidental.

6. Modelagem estatística

A modelagem estatística envolve a construção de modelos preditivos baseados no reconhecimento de padrões e na descoberta de conhecimentos. Ela é utilizada em estudos ambientais e geográficos, previsão de resultados eleitorais, análise de sobrevivência de populações, e muito mais. Os meteorologistas usam ferramentas estatísticas para ajudá-los a prever o tempo. A linha entre modelagem estatística e aprendizagem de máquinas está se tornando cada vez mais tênue - Robert Tibshirani, um estatístico de Stanford, chamou a aprendizagem de máquinas de "estatísticas glorificadas".

Aqui está um exemplo do modelo estatístico da The Economist para prever as eleições americanas de meio-termo.

Como os estaticistas também são pagos entre os salários mais altos, nem todas as organizações podem se dar ao luxo de tê-los internamente, em tempo integral. Pequenas empresas, organizações sem fins lucrativos, agências governamentais e defensores, pesquisadores e start-ups estão cada vez mais terceirizando seu trabalho de análise estatística para estatísticos freelanceque pode trabalhar com orçamentos e prazos menores.


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Sobre o Autor

Ramya Sriram gerencia conteúdo digital e comunicações em Kolabtree (kolabtree.com), a maior plataforma freelancer do mundo para cientistas. Ela tem mais de uma década de experiência em publicação, publicidade e criação de conteúdo digital.

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