ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
LACERDA, Fábio Henrique de Souza [1]
LACERDA, Fábio Henrique de Souza. Важность описательной статистики в пандемия COVID-19. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Год 05, Изд. 08, Том. 02, стр. 05-14. Август 2020 г. ISSN: 2448-0959, Ссылка для доступа: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/математические-олимпиады/описательной-статистики
СВОДКА
С развитием пандемии COVID-19 в мире ряду стран пришлось принять строгие ограничительные меры, чтобы попытаться остановить распространение этого вируса. Таким образом, цель этой работы состоит в том, чтобы показать важность описательной статистики и то, как она помогла этим странам принимать решения. Развитие этого библиографического исследования будет основываться на национальных и зарубежных авторах, с использованием исследований в книгах и статьях в период между 1980 и 2020 годами. Статистика всегда была фундаментальной во всех областях знаний, и сегодня мы видим, какой большой вклад она внесла в борьба с COVID-19.
Ключевые слова: описательная статистика, covid-19, важность статистики.
1. ВВЕДЕНИЕ
Поскольку новая вспышка коронавируса (SARS-CoV-2), возникшая в Китае, причина COVID-19 вызвала серьезную обеспокоенность у населения, парализовала большие страны и быстро распространилась в нескольких местах мира с различными воздействие (FREITAS; NAPIMOGA; DONALISIO, 2020 г.)
И чтобы помочь бороться с этим вирусом, математика была одной из основных областей помощи. Для Chaoubah (2020) математические модели важны для оценки количества случаев в различных сценариях, что помогает многим лицам, принимающим решения, прийти к объективному решению, например, определить количество коек, доступных в больницы в определенных регионах.
Поэтому одной из специфических областей математики, которая помогает в процессе борьбы с COVID-19, является статистика, которая является важнейшим инструментом во всех науках, будь то точные, медицинские или гуманитарные.
Согласно Crespo (2002), статистика является одной из очень важных областей прикладной математики, в качестве конкретных целей которой входит предоставление методов сбора, описания, организация, а упомянутые выше методы являются частью описательной статистики. А анализ и интерпретация данных является частью логической статистики.
Цель этой работы — подчеркнуть важность описательной статистики перед лицом COVID-19, а также то, как она помогла этим странам принимать решения. Для этого мы будем использовать библиографические исследования в книгах и в основном научные статьи.
2. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА
Согласно Costa (2011, стр. 19), описательная статистика определяется как:
É aquela que possui um conjunto de técnicas para planejar, organizar, coletar, resumir, classificar, apurar, descrever, comunicar e analisar os dados em tabelas, gráficos ou em outros recursos visuais, além do cálculo de estimativas de parâmetros representativos desses dados, interpretação de coeficientes e exposição que permitam descrever o fenômeno
Сначала основной характеристикой описательной статистики является организация данных, но иногда мы сталкиваемся с большим массивом данных, и организация не становится такой простой задачей, как мы можем себе представить.
Эта область статистики известна тем, что используется в ситуациях, когда обнаруживается большое количество информации, и необходимо сделать ее компактной, чтобы можно было работать с данными. (PEREIRA, 2019).
3. ВАЖНОСТЬ СТАТИСТИКИ
По словам David Coggon (2015), статистические процедуры способствовали многим успехам современной медицины и спасли множество жизней. Поэтому максимальное количество медицинских работников должно знать, по крайней мере, соответствующие базовые механизмы.
Итак, статистика помогла медицинским работникам принять решение в условиях этой пандемии, для Chaoubah (2020) статистический анализ показал, что некоторые меры, используемые для снижения числа случаев заражения коронавирусом, привели к сокращению случаев, которые, например , были наиболее подходящей политикой социального дистанцирования. Именно они заставили правительства принять эту ограничительную меру, которая, в свою очередь, показала лучшую диагностику, и некоторые из стран, принявших эту меру, были Италия и Великобритания.
На основе статистических данных правительства сформировали дискуссии в поисках эффективных стратегий борьбы с распространением вируса.
4. НАИБОЛЕЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ РЕСУРСЫ ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ
С точки зрения, Guedes et al (2005, стр. 1):
A estatística descritiva, cujo objetivo básico é o de sintetizar uma série de valores de mesma natureza, permitindo dessa forma que se tenha uma visão global da variação desses valores, organiza e descreve os dados de três maneiras: por meio de tabelas, de gráficos e de medidas descritivas.
4.1 ТАБЛИЦЫ
Таблица — один из самых простых способов показать и обобщить данные, упрощая наблюдение и интерпретацию значений. Его цель состоит в том, чтобы представить данные с ясностью и быстрым пониманием (CALVO, 2004).
4.1.1 ПРИМИТИВНАЯ ТАБЛИЦА
Таблицы, известные как примитивные и ролевые, используются в представлениях данных, которые не отображают организацию чисел, что также известно как необработанные данные.
Таблица 4.1- Количество умерших от COVID-19 в Бразилии ежедневно за 30 дней, с 17.04.20 по 16.05.20.
| Свидание | Количество | Свидание | Количество | Свидание | Количество |
| 17/04 | 210 | 27/04 | 310 | 07/05 | 610 |
| 18/04 | 216 | 28/04 | 496 | 08/05 | 751 |
| 19/04 | 109 | 29/04 | 434 | 09/05 | 730 |
| 20/04 | 116 | 30/04 | 428 | 10/05 | 496 |
| 21/04 | 167 | 01/05 | 442 | 11/05 | 396 |
| 22/04 | 166 | 02/05 | 396 | 12/05 | 881 |
| 23/04 | 403 | 03/05 | 294 | 13/05 | 749 |
| 24/04 | 368 | 04/05 | 277 | 14/05 | 844 |
| 25/04 | 359 | 05/05 | 600 | 15/05 | 824 |
| 26/04 | 197 | 06/05 | 615 | 16/05 | 816 |
Источник: Департаменты здравоохранения штатов. Бразилия, 2020 г.
Таким образом, в этой примитивной таблице мы видим, что в ней нет порядка, и просматривающим сложно узнать, в какой день было большее или меньшее количество смертей. Он содержит необработанные данные без какой-либо организации.
4.1.2 РОЛИК
Согласно Waldir Waldir (2011), с помощью списка мы можем более четко и быстро составить набор, быстро сверив наибольшее и наименьшее значение чисел, а также некоторые данные, которые можно многократно повторять. Таким образом, вы можете быстрее получить поведение данных.
Таблица 4.2 – Количество умерших от COVID-19 в Бразилии ежедневно за 30 дней, с 17.04.20 по 16.05.20.
| Свидание | Количество | Свидание | Количество | Свидание | Количество |
| 19/04 | 109 | 25/04 | 359 | 05/05 | 600 |
| 20/04 | 116 | 24/04 | 368 | 07/05 | 610 |
| 22/04 | 166 | 02/05 | 396 | 06/05 | 615 |
| 21/04 | 167 | 11/05 | 396 | 09/05 | 730 |
| 26/04 | 197 | 23/04 | 403 | 13/05 | 749 |
| 17/04 | 210 | 30/04 | 428 | 08/05 | 751 |
| 18/04 | 216 | 29/04 | 434 | 16/05 | 816 |
| 04/05 | 277 | 01/05 | 442 | 15/05 | 824 |
| 03/05 | 294 | 28/04 | 496 | 14/05 | 844 |
| 27/04 | 310 | 10/05 | 496 | 12/05 | 881 |
Источник: Департаменты здравоохранения штатов. Бразилия, 2020 г.
Теперь мы с относительной легкостью можем узнать минимальное и максимальное количество смертей за этот период времени и определить дату их возникновения.
4.2 ГРАФИКА
Согласно Crespo (2002, стр. 21) граф определяется как:
O gráfico estatístico é uma forma de apresentação dos dados estatísticos, cujo objetivo é o de produzir, no investigador ou no público em geral, uma impressão mais rápida e viva do fenômeno em estudo, já que os gráficos falam mais rápido.
Графики являются одним из наиболее часто используемых средств массовой информации для демонстрации разброса значений. Это облегчает понимание публики, поскольку обеспечивает самую быструю печать раскрываемых данных.
Существует несколько типов графиков, таких как линейный график, гистограмма, секторный график и другие. Но представленный здесь график представляет собой график секторов.
4.2.1 ГРАФИКА СЕКТОРА
Sônia Vieira (1980, стр. 20) объясняет некоторые детали этого графика;
Para fazer um gráfico de setores, primeiro se traça uma circunferência que, como se sabe, tem 360°. Essa circunferência representa o total, ou seja 100%. Dentro dessa circunferência devem ser representadas as categorias da variável em estudo.
Пример: количество подтвержденных случаев COVID-19 по регионам Бразилия на 15.07.20.
Таблица 4.3 – Количество подтвержденных случаев заболевания COVID-19 по регионам Бразилия на 15.07.20.
| Регионы | Количество случаев |
| Средний Запад | 159.224 |
| Юг | 137.339 |
| Север | 334.487 |
| Северо-восток | 659.711 |
| Юго-восток | 675.987 |
| Общий | 1.966.748 |
Источник: Департаменты здравоохранения штатов. Бразилия, 2020 г.
Таким образом, мы должны:
Рисунок 4.1
4.3 ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ТЕНДЕНЦИИ
Для Azevedo (2016, стр. 142) он определяет эту меру как:
As medidas de tendência central ou promédios são valores que servem para representar a distribuição como um todo, além de possibilitarem o confronto entre distribuições. Das principais medidas de tendência central destacamos aqui a média aritmética e a mediana.
4.3.1 СРЕДНЕЕ АРИФМЕТИЧЕСКОЕ
Простое среднее арифметическое или известное среднее значение получается через набор данных, достаточно разделить сумму суммы значений набора на количество элементов, которые в нем есть (FALCO и JUNIOR, 2012)
4.3.2 МЕДИАНА
Maytê Pereira (2019) подчеркивает, что медиана является мерой центрального позиционирования, проще говоря, это значение, которое находится в середине набора данных, расположенных в порядке возрастания или убывания.
Если количество данных нечетное, найти медиану гораздо проще, так как это будет число, которое находится в центре множества. Если объем данных четный, необходимо будет найти среднее значение двух значений, находящихся в центре, и, таким образом, найденное значение является медианой.
4.3.3 МОДА
Режим набора данных — это значение, которое встречается чаще всего. Набор данных может иметь один режим, более одного режима или не иметь режима (LARSON; FARBER, 2015).
5. ВЫВОД
Статистические данные в разгар этой пандемии меняют ситуацию, внося значительный вклад. Это помогло специалистам в области здравоохранения и другим сферам принять решение
С помощью инструментов описательной статистики мы увидели, насколько она присутствует в борьбе с COVID-19. На примерах было показано, что это имеет основополагающее значение для стратегий планирования, принятия решений и организации данных.
Поэтому необходимо осознавать важность этой области статистики, как это ежедневно показывается в средствах массовой информации с помощью таблиц, графиков и описательных показателей. Поэтому она заслуживает всего внимания в это непростое время, которое страна страдает от количества смертей.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
AZEVEDO, Paulo Roberto Medeiros de. Introdução à estatística [recurso eletrônico] / Paulo Roberto Medeiros de Azevedo. – 3. ed. – Natal, RN : EDUFRN, 2016.
CALVO, M. C. M. Estatística descritiva. Florianópolis: UFSC, 2004.
COGGON, David – a importância da estatística na pesquisa em saúde, 2015.
COSTA, Paulo Roberto da. Estatística. Santa Maria: Universidade Federal de Santa Maria, Colégio Técnico Industrial de Santa Maria, Curso Técnico em Automação Industrial, 3. ed., 2011.
CRESPO, Antônio Arnot. Estatística fácil – 17. ed – São Paulo. Saraiva, 2002
DIEHL, C. A.; SOUZA, M. A.; DOMINGOS, L. E. C. O uso da estatística descritiva na pesquisa em custos: análise do XIV congresso brasileiro de custos, Porto Alegre, v. 7, n. 12, 2º semestre de 2007.
FALCO, Javert; JUNIOR, Roberto. Estatística. Curitiba – PR, 2012
FREITAS, ARF; NAPIMOGA, MH; DONALISIO, MR. Análise da gravidade da pandemia de Covid-19; Universidade Estadual de Campinas, Departamento de Saúde Coletiva, Campinas, SP, Brasil.
LARSON, Ron. Estatística aplicada / Ron Larson, Betsy; Farber ; tradução José Fernando Pereira Gonçalves; revisão técnica Manoel Henrique Salgado. — São Paulo : Pearson Education do Brasil, 2015.
MEDRI, Waldir. Análise exploratória de dados. Londrina/PR, 2011.
Painel de casos de doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19) no Brasil pelo Ministério da Saúde: disponível em <https://covid.saude.gov.br/>
PEREIRA, Maytê – Estatística Descritiva Básica: o que é e para que serve,2019.
UFJF NOTÍCIAS. Pesquisador explica como a estatística ajuda no combate à Covid-19. 2020. Disponível em: <https://www2.ufjf.br/noticias/2020/04/22/pesquisador-explica-como-a-estatistica-ajuda-no-combate-a-covid-19/>.
VIEIRA, Sonia. Introdução à Bioestatística – 3 ed. Revista e 3 ed. Ampliada, – Rio de Janeiro: Elsevier, 1980 – 16° reimpressão.
[1] Окончила полную степень по математике и окончила курс высшего технолога по финансовому менеджменту.
Отправлено: Июль 2020 г.
Утверждено: Август 2020 г.
