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L’importanza della statistica descrittiva nella pandemia di COVID-19

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CONTEÚDO

ARTICOLO ORIGINALE

LACERDA, Fábio Henrique de Souza [1]

LACERDA, Fábio Henrique de Souza. L’importanza della statistica descrittiva nella pandemia di COVID-19. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Anno 05, ed. 08, vol. 02, pag. 05-14. Agosto 2020. ISSN: 2448-0959, Link di accesso: https://www.nucleodoconhecimento.com.br/olimpiadi-di-matematica/statistica-descrittiva ‎

RIEPILOGO

Con l’avanzare della pandemia di COVID-19 nel mondo, diversi paesi hanno dovuto adottare misure restrittive rigorose per cercare di fermare la diffusione di questo virus. Pertanto, l’obiettivo di questo lavoro è mostrare l’importanza delle statistiche descrittive e come hanno aiutato questi paesi a prendere decisioni. Lo sviluppo di questa ricerca bibliografica si baserà su autori nazionali e internazionali, utilizzando ricerche in libri e articoli nel periodo compreso tra il 1980 e il 2020. La statistica è sempre stata fondamentale in tutti i campi del sapere e oggi stiamo vedendo quanto ha contribuito alla lotta al COVID-19.

Parole chiave: Statistica descrittiva, COVID-19, importanza della statistica.

1. INTRODUZIONE

Dal momento che il nuovo focolaio di coronavirus (SARS-CoV-2), originatosi in Cina, la causa del COVID-19 ha destato grande preoccupazione nella popolazione, che ha paralizzato grandi nazioni e si è diffuso rapidamente in diversi luoghi del mondo, con impatti (FREITAS; NAPIMOGA; DONALISIO, 2020)

E per aiutare a combattere questo virus, la matematica è stata una delle principali aree di aiuto. Perché, per Chaoubah (2020), i modelli matematici sono importanti per poter stimare il numero di casi in vari scenari, aiutando così molti decisori a raggiungere una soluzione oggettiva, potendo ad esempio aiutare a determinare il numero di posti letto disponibili in ospedali in alcune regioni.

Pertanto, una delle aree specifiche della matematica che aiuta nel processo di lotta al COVID-19 è la statistica, che è uno strumento essenziale in tutte le scienze, siano esse esatte, sanitarie o umane.

Secondo Crespo (2002), la statistica è una delle aree più importanti della matematica applicata, avendo come obiettivi specifici quello di fornire metodi di raccolta, descrizione, organizzazione e quelli sopra menzionati fanno parte della statistica descrittiva. E l’analisi e l’interpretazione dei dati fa parte della statistica inferenziale.

L’obiettivo di questo lavoro è sottolineare l’importanza delle statistiche descrittive di fronte al COVID-19 e anche di come hanno aiutato questi paesi a prendere decisioni. Per questo utilizzeremo la ricerca bibliografica in libri e principalmente articoli scientifici.

2. STATISTICHE DESCRITTIVE

Secondo Costa (2011, p. 19), definisce la statistica descrittiva come:

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

In un primo momento, la statistica descrittiva ha come caratteristica principale l’organizzazione dei dati, ma a volte ci troviamo di fronte a una grande massa di dati e l’organizzazione non diventa un compito semplice come possiamo immaginare.

Quest’area delle statistiche è nota per essere utilizzata in situazioni in cui viene trovata una grande quantità di informazioni ed è necessario renderla compatta per poter lavorare con i dati. (PEREIRA, 2019).

3. L’IMPORTANZA DELLE STATISTICHE

Secondo David Coggon (2015), le procedure statistiche hanno contribuito a molti dei successi della medicina moderna, salvando molte vite. Pertanto, il numero massimo di operatori sanitari dovrebbe conoscere almeno i meccanismi di base rilevanti.

E così, le statistiche hanno aiutato gli operatori sanitari ad affrontare il processo decisionale in questa pandemia, per Chaoubah (2020), le analisi statistiche hanno mostrato che alcune misure utilizzate per ridurre il numero di contagi del coronavirus hanno portato alla riduzione dei casi, che, ad esempio , erano le politiche più appropriate per il distanziamento sociale. Sono stati loro a far adottare ai governi questa misura restrittiva, che a sua volta ha mostrato una diagnosi migliore e alcuni dei paesi che hanno adottato questa misura sono stati l’Italia e il Regno Unito.

Si basa su dati statistici che i governi hanno avviato discussioni alla ricerca di strategie efficaci per combattere la diffusione del virus.

4. LE RISORSE PIÙ UTILIZZATE DI STATISTICHE DESCRITTIVE

Dal punto di vista di 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.

4.1 TABELLE

La tabella è uno dei modi più semplici per mostrare e riassumere i dati, migliorando l’osservazione e l’interpretazione dei valori. Il suo scopo è presentare i dati con chiarezza e rapida comprensione (CALVO, 2004).

4.1.1 TABELLE PRIMITIVA

Le tabelle note come primitive e role vengono utilizzate nelle viste dati che non mostrano un’organizzazione di numeri, nota anche come dati grezzi.

Tabella 4.1- Il numero di decessi da COVID-19 in Brasile ogni giorno in 30 giorni, dal 17/04/20 al 16/05/20.

Data L’importo Data L’importo Data L’importo
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: Dipartimenti sanitari statali. Brasile, 2020

Quindi, in questa tavola primitiva possiamo vedere che non ha ordine, ed è difficile per coloro che stanno guardando scoprire in quale giorno c’è stato un numero maggiore o minore di morti. Contiene i dati grezzi senza alcuna organizzazione.

4.1.2 ROTOLO

Secondo Waldir Medri (2011), attraverso l’elenco, possiamo comporre il set in modo più chiaro e rapido, verificando rapidamente il valore più alto e quello più basso dei numeri, oltre ad alcuni dati che possono essere ripetuti più volte. In questo modo è possibile ottenere più rapidamente il comportamento dei dati.

Tabella 4.2 – Il numero di decessi da COVID-19 in Brasile ogni giorno in 30 giorni, dal 17/04/20 al 16/05/20.

Data L’importo Data L’importo Data L’importo
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: Dipartimenti sanitari statali. Brasile, 2020

Ora, con relativa facilità, possiamo conoscere il numero minimo e massimo di decessi in questo periodo di tempo e determinare la data di accadimento.

4.2 GRAFICA

Secondo Crespo, (2002, p.21) definisce un grafico come:

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.

I grafici sono uno degli strumenti più utilizzati dai media per mostrare la dispersione dei valori. Facilita la comprensione del pubblico, poiché ottiene la stampa più veloce dei dati esposti.

Esistono diversi tipi di grafici, come grafico a linee, grafico a barre, grafico di settore, tra gli altri. Ma il grafico da presentare qui è quello dei settori.

4.2.1 GRAFICA DI SETTORE

Sônia Vieira (1980, p.20), spiega alcuni dettagli di questo grafico;

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.

Esempio: numero di casi confermati di COVID-19 per regioni del Brasile, fino al 15/07/2020.

Tabella 4.3 – Numero di casi confermati di COVID-19 per regioni del Brasile, fino al 15/07/2020.

Regioni Numero di casi
Midwest 159.224
Mezzogiorno 137.339
Tramontana 334.487
Grecale 659.711
Scirocco 675.987
Total 1.966.748

Fonte: Dipartimenti sanitari statali. Brasile, 2020

In questo modo dobbiamo:

Figura 4.1

Fonte: Dipartimenti sanitari statali. Brasile, 2020

4.3 MISURE DI TREND CENTRALE

Per Azevedo (2016, p. 142), definisce questa misura come:

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 MEDIA ARITMETICA

La media aritmetica semplice o nota solo media, si ottiene attraverso un insieme di dati, basta dividere il totale della somma dei valori dell’insieme per la quantità di elementi che possiede (FALCO e JUNIOR, 2012)

4.3.2 MEDIANA

Maytê Pereira (2019) sottolinea che la mediana è la misura del posizionamento centrale, in modo semplice è il valore che si trova nel mezzo di un insieme di dati che sono disposti in ordine crescente o decrescente.

Se la quantità di dati è dispari, è molto più facile trovare la mediana, poiché sarà il numero che si trova al centro dell’insieme. Se la quantità di dati è pari, sarà necessario trovare la media dei due valori che si trovano al centro e quindi il valore trovato è la mediana.

4.3.3 MODA

La moda di un set di dati è il valore che si verifica più frequentemente. Un set di dati può avere una modalità, più di una modalità o nessuna modalità (LARSON; FARBER, 2015).

5. CONCLUSIONE

Le statistiche hanno fatto la differenza nel mezzo di questa pandemia, contribuendo in modo significativo. Ha aiutato gli operatori sanitari e altre aree ad affrontare il processo decisionale

Con gli strumenti della statistica descrittiva, abbiamo visto quanto è presente nella lotta al COVID-19. È stato dimostrato attraverso esempi che è stato fondamentale nella pianificazione delle strategie, nel processo decisionale e nell’organizzazione dei dati.

Occorre, quindi, essere consapevoli dell’importanza di quest’area della statistica, come è stato mostrato quotidianamente dai media, attraverso tabelle, grafici e misure descrittive. Pertanto, merita tutta l’attenzione in questo momento difficile che il Paese sta soffrendo con il numero di morti.

RIFERIMENTI

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] Laureato in Matematica e Laureato al Corso di Laurea Magistrale in Tecnologie Finanziarie.

Inviato: Luglio 2020.

Approvato: Agosto 2020.

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Fábio Henrique De Souza Lacerda

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