ARTIGO ORIGINAL
LACERDA, Fábio Henrique De Souza [1]
LACERDA, Fábio Henrique De Souza. A importância da estatística descritiva na pandemia de Covid-19. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano 05, Ed. 08, Vol. 02, pp. 05-14. Agosto de 2020. ISSN: 2448-0959, Link de acesso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/matematica/estatistica-descritiva, DOI: 10.32749/nucleodoconhecimento.com.br/matematica/estatistica-descritiva
Com o avanço da pandemia de covid-19 no mundo, vários países tiveram que adotar medidas restritivas rígidas para tentar parar a propagação desse vírus. Por isso, o objetivo desse trabalho é de mostrar a importância da estatística descritiva e de como têm auxiliado esses países a tomarem decisões. O desenvolvimento dessa pesquisa bibliográfica terá como base, autores nacionais e internacionais, sendo utilizadas pesquisas em livros e artigos no período entre 1980 e 2020. A estatística sempre foi fundamental em todas as áreas do conhecimento e hodiernamente estamos vendo o quanto ela tem contribuído no combate do covid-19.
Palavras-chave: Estatística descritiva, covid-19, importância da estatística.
Desde do novo surto de coronavírus (SARS-CoV-2), que teve origem na China, o causador da Covid-19, vem trazendo grande inquietação diante da população, que paralisou grande nações e se espalhou aceleradamente em diversos lugares no mundo, com diferentes impactos (FREITAS; NAPIMOGA; DONALISIO, 2020)
E para ajudar a combater esse vírus, a matemática tem sido uma das principais áreas de auxílio. Pois, para Chaoubah (2020), os modelos matemáticos são importantes para conseguir estimar a quantidade de casos em vários cenários, assim, auxiliando para que muito dos tomadores de decisão consiga chegar a uma solução objetiva, por exemplo, podendo ajudar a determinar o número de leitos disponíveis em hospitais em determinadas regiões.
Sendo assim, uma das áreas específicas da matemática que ajuda no processo de combate ao Covid-19 é a estatística, que sucede em uma ferramenta imprescindível em todas as ciências, sejam elas exatas, saúde ou humanas.
Segundo Crespo (2002), a estatística é uma das áreas da matemática aplicada muito importante, tendo como objetivos específicos fornecer métodos para coleta, descrição, organização, sendo esses citados acima fazem parte da estatística descritiva. E a análise e interpretação de dados, faz da parte da estatística inferencial.
Objetiva-se com esse trabalho, ressaltar a importância da estatística descritiva no enfrentamento do covid-19 e também, de como têm auxiliado esses países a tomarem decisões. Para isso, utilizaremos de pesquisas bibliográficas em livros e principalmente artigos científicos.
Segundo Costa (2011, p.19), define estatística descritiva como:
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
A princípio, estatística descritiva tem como característica principal a organização de dados, mas às vezes acabamos nos deparando com uma grande massa de dados e a organização não se torna uma tarefa simples como podemos imaginar.
Essa área da estatística é conhecida por ser usada em situações em que são encontradas uma grande quantidade de informações, sendo necessário torná-las compactas para conseguir trabalhar com os dados. (PEREIRA, 2019).
Segundo David Coggon (2015), os procedimentos estatísticos têm contribuído em muitos dos sucessos da medicina moderna, salvando muitas vidas. Por isso, que o máximo de profissionais de saúde deveriam conhecer, pelo menos, os mecanismos básicos relevantes.
E assim, a estatística tem ajudado os profissionais da saúde, para o enfrentamento de tomadas de decisões nessa pandemia, para Chaoubah (2020), as análises estatísticas apresentaram que algumas medidas usadas para diminuir o número de contagio do coronavírus tiveram resultado na redução de casos, que por exemplo, o mais adequado foram as políticas de afastamento social. Foram elas que fizeram os governos adotarem essa medida de restrição, que por sua vez, mostrou um melhor diagnóstico e alguns dos países que adotaram essa medida foram Itália e Reino Unido.
É com base nos dados estatísticos, que os governos têm formado discussões em busca de estratégias eficientes de combate à propagação do vírus.
Do ponto de vista de Guedes et al, (2005, p.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.
A tabela é uma das formas mais fáceis de mostrar e de resumir os dados, sendo assim, ficando melhor para observar e interpretar os valores. O intuito dela, é apresentar dados com clareza e de rápida compreensão (CALVO, 2004).
As tabelas conhecidas como primitiva e rol, são utilizadas nas exibições de dados que não apresenta uma organização dos números, que também é conhecida como dados brutos.
Tabela 4.1- A quantidade de óbitos por covid-19 no Brasil diariamente em 30 dias, desde do dia 17/04/20 até 16/05/20.
| Data | Quantidade | Data | Quantidade | Data | Quantidade |
| 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 |
Fonte: Secretarias Estaduais de Saúde. Brasil, 2020
Assim, nessa tabela primitiva podemos perceber que ela não tem nenhuma ordem, e fica difícil para quem está visualizando descobrir qual dia ocorreu uma quantidade maior e menor de óbitos. Ela contém os dados brutos sem nenhuma organização.
Segundo Waldir Medri (2011), pelo rol, conseguimos de maneira mais clara e ágil a composição do conjunto, verificando com rapidez o maior e o menor valor dos números, além de alguns dados que podem se repetir muitas vezes. Dessa forma, podendo obter o comportamento dos dados com mais agilidade.
Tabela 4.2 – A quantidade de óbitos por covid-19 no Brasil diariamente em 30 dias, desde do dia 17/04/20 até 16/05/20.
| Data | Quantidade | Data | Quantidade | Data | Quantidade |
| 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 |
Fonte: Secretarias Estaduais de Saúde. Brasil, 2020
Agora, com relativa facilidade podemos saber qual o valor mínimo e máximo de óbitos nesse período de tempo e determinar qual foi data de ocorrência.
Segundo Crespo, (2002, p.21) define gráfico como:
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.
Os gráficos são uma das ferramentas mais utilizadas pela mídia para mostrar a dispersão dos valores. Facilita na compreensão do público, pois consegue a impressão mais rápida dos dados que estão sendo expostos.
Existem diversos tipos de gráficos, como por exemplo, gráfico em linha, gráfico em barra, gráfico setorial, entre outros. Mas, o gráfico a ser apresentado aqui é o de setores.
Sônia Vieira (1980, p.20), explica alguns detalhes desse gráfico;
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.
Exemplo: Quantidade de casos confirmados de covid-19 por regiões do Brasil, até o dia 15/07/20.
Tabela 4.3 – Quantidade de casos confirmados de covid-19 por regiões do Brasil, até o dia 15/07/20.
| Regiões | Quantidade de casos |
| Centro-Oeste | 159.224 |
| Sul | 137.339 |
| Norte | 334.487 |
| Nordeste | 659.711 |
| Sudeste | 675.987 |
| Total | 1.966.748 |
Fonte: Secretarias Estaduais de Saúde. Brasil, 2020
Desse jeito, temos que:
Figura 4.1
Para Azevedo (2016, p.142), define essa medida como:
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.
A média aritmética simples ou conhecidamente apenas média, é obtida através de um conjunto de dados, basta dividir o total da soma de valores do conjunto pela quantidade de elementos que esse ele possui (FALCO e JUNIOR, 2012)
Maytê Pereira (2019) enfatiza que a mediana é a medida de posicionamento central, de maneira simples é o valor que estiver no meio de um conjunto de dados que estejam colocados em ordem crescente ou decrescente.
Se pôr a caso a quantidade de dados for ímpar, fica bem mais fácil de achar a mediana, pois ela será o número que estiver no centro do conjunto. Se a quantidade de dados for par, vai ser necessário encontrar a média dos dois valores que estiverem no centro e assim, o valor encontrado é a mediana.
A moda de um conjunto de dados é o valor que ocorre com maior frequência. Um conjunto de dados pode ter uma moda, mais de uma moda, ou não ter moda (LARSON; FARBER, 2015).
A estatística vem fazendo a diferença no meio dessa pandemia, contribuindo de maneira expressiva. Tem auxiliado os profissionais da saúde e de outras áreas para o enfrentamento de tomadas de decisões
Com as ferramentas da estatística descritiva, vimos o quanto ela está presente no combate do covid-19. Foi mostrado através de exemplos que ela tem sido fundamental nas estratégias de planejamento, tomadas de decisões e de organização de dados.
Portanto, é necessário ter conhecimento da importância dessa área da estatística, pois ela tem sido mostrada na mídia diariamente, através de tabelas, gráficos e de medidas descritivas. Por isso, ela merece toda a atenção nesse momento difícil que o país vem sofrendo com a quantidade de mortes.
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 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 NOTICÍAS. 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/>.
VIERA, Sonia. Introdução á Bioestatística – 3 ed. Revista e 3 ed. Ampliada, – Rio de Janeiro: Elsevier, 1980 – 16° reimpressão.
[1] Graduando em Licenciatura Plena em Matemática e Graduando no Curso Superior Tecnólogo em Gestão Financeira.
Enviado: Julho, 2020.
Aprovado: Agosto, 2020.
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