L’importance des statistiques descriptives dans la pandémie de COVID-19

ARTICLE ORIGINAL

LACERDA, Fábio Henrique de Souza ^[1]

LACERDA, Fábio Henrique de Souza. L’importance des statistiques descriptives dans la pandémie de COVID-19. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Année 05, Éd. 08, Vol. 02, p. 05-14. Août 2020. ISSN : 2448-0959, Lien d’accès : https://www.nucleodoconhecimento.com.br/olympiades-mathematiques/statistiques-descriptives

RÉSUMÉ

Avec l’avancée de la pandémie de COVID-19 dans le monde, plusieurs pays ont dû adopter des mesures restrictives strictes pour tenter d’enrayer la propagation de ce virus. L’objectif de ce travail est donc de montrer l’importance des statistiques descriptives et comment elles ont aidé ces pays à prendre des décisions. Le développement de cette recherche bibliographique s’appuiera sur des auteurs nationaux et internationaux, en utilisant des recherches dans des livres et des articles dans la période entre 1980 et 2020. La statistique a toujours été fondamentale dans tous les domaines de la connaissance et nous voyons aujourd’hui à quel point elle a contribué à la lutte contre le COVID-19.

Mots clés : Statistiques descriptives, COVID-19, importance des statistiques.

1. INTRODUCTION

Depuis que la nouvelle épidémie de coronavirus (SARS-CoV-2), originaire de Chine, à l’origine du COVID-19, a suscité une grande inquiétude dans la population, qui a paralysé de grandes nations et s’est propagée rapidement dans plusieurs endroits du monde, avec différents impacts (FREITAS ; NAPIMOGA ; DONALISIO, 2020)

Et pour aider à lutter contre ce virus, les mathématiques ont été l’un des principaux domaines d’aide. Car, pour Chaoubah (2020), les modèles mathématiques sont importants pour pouvoir estimer le nombre de cas dans divers scénarios, aidant ainsi de nombreux décideurs à parvenir à une solution objective, par exemple, pouvoir aider à déterminer le nombre de lits disponibles dans hôpitaux dans certaines régions.

Par conséquent, l’un des domaines spécifiques des mathématiques qui aide dans le processus de lutte contre le COVID-19 est la statistique, qui est un outil essentiel dans toutes les sciences, qu’elles soient exactes, de la santé ou humaines.

Selon Crespo (2002), la statistique est l’un des domaines très importants des mathématiques appliquées, ayant comme objectifs spécifiques de fournir des méthodes de collecte, de description, d’organisation, et celles mentionnées ci-dessus font partie des statistiques descriptives. Et l’analyse et l’interprétation des données font partie des statistiques inférentielles.

L’objectif de ce travail est de souligner l’importance des statistiques descriptives face au COVID-19 et aussi, de la façon dont elles ont aidé ces pays à prendre des décisions. Pour cela, nous utiliserons des recherches bibliographiques dans des livres et principalement des articles scientifiques.

2. STATISTIQUES DESCRIPTIVES

Selon Costa (2011, p. 19), définit les statistiques descriptives comme :

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

Au début, la statistique descriptive a pour principale caractéristique l’organisation des données, mais parfois on se retrouve face à une grande masse de données et l’organisation ne devient pas une tâche simple comme on peut l’imaginer.

Ce domaine des statistiques est connu pour être utilisé dans des situations où une grande quantité d’informations est trouvée, et il est nécessaire de le rendre compact pour pouvoir travailler avec les données. (PEREIRA, 2019).

3. L’IMPORTANCE DES STATISTIQUES

Selon David Coggon (2015), les procédures statistiques ont contribué à de nombreux succès de la médecine moderne, sauvant de nombreuses vies. Par conséquent, le maximum de professionnels de la santé devrait connaître, au moins, les mécanismes de base pertinents.

Et donc, les statistiques ont aidé les professionnels de santé à faire face à la prise de décision dans cette pandémie, pour Chaoubah (2020), des analyses statistiques ont montré que certaines mesures utilisées pour réduire le nombre de contagion du coronavirus entraînait la réduction des cas, ce qui, par exemple , étaient les politiques les plus appropriées pour la distanciation sociale. Ce sont eux qui ont poussé les gouvernements à adopter cette mesure de restriction, qui à son tour a montré un meilleur diagnostic et certains des pays qui ont adopté cette mesure étaient l’Italie et le Royaume-Uni.

C’est sur la base de données statistiques que les gouvernements ont formé des discussions à la recherche de stratégies efficaces pour lutter contre la propagation du virus.

4. LES RESSOURCES DE STATISTIQUES DESCRIPTIVES LES PLUS UTILISÉES

Du point de vue 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.

4.1 TABLEAUX

Le tableau est l’un des moyens les plus simples d’afficher et de résumer les données, ce qui facilite l’observation et l’interprétation des valeurs. Son but est de présenter des données avec clarté et compréhension rapide (CALVO, 2004).

4.1.1 TABLE DES PRIMITIVES

Les tables appelées primitive et rôle sont utilisées dans les vues de données qui ne montrent pas une organisation de nombres, également appelées données brutes.

Tableau 4.1- Le nombre de décès dus au COVID-19 au Brésil quotidiennement en 30 jours, du 17/04/20 au 16/05/20.

Source : Départements de la santé de l’État. Brésil, 2020

Ainsi, dans ce tableau primitif, nous pouvons voir qu’il n’a pas d’ordre, et il est difficile pour celui qui regarde de savoir quel jour il y a eu le plus ou le moins de décès. Il contient les données brutes sans aucune organisation.

4.1.2 ROULEMENT

Selon Waldir Medri (2011), grâce à la liste, nous pouvons composer plus clairement et plus rapidement l’ensemble, en vérifiant rapidement la valeur la plus élevée et la plus faible des nombres, en plus de certaines données qui peuvent être répétées plusieurs fois. De cette façon, vous pouvez obtenir plus rapidement le comportement des données.

Tableau 4.2 – Le nombre de décès dus au COVID-19 au Brésil quotidiennement en 30 jours, du 17/04/20 au 16/05/20.

Source : Départements de la santé de l’État. Brésil, 2020

Maintenant, avec une relative facilité, nous pouvons connaître le nombre minimum et maximum de décès dans cette période de temps et déterminer la date d’occurrence.

4.2 GRAPHIQUES

Selon Crespo, (2002, p. 21) définit un graphe comme :

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.

Les graphiques sont l’un des outils les plus utilisés par les médias pour montrer la dispersion des valeurs. Il facilite la compréhension du public, car il réalise l’impression la plus rapide des données exposées.

Il existe plusieurs types de graphiques, tels que le graphique linéaire, le graphique à barres, le graphique sectoriel, entre autres. Mais, le graphique à présenter ici est celui des secteurs.

4.2.1 GRAPHIQUE SECTORIEL

Sônia Vieira (1980, p.20), explique quelques détails de ce graphique ;

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.

Exemple : Nombre de cas confirmés de COVID-19 par régions du Brésil, jusqu’au 15/07/20.

Tableau 4.3 – Nombre de cas confirmés de COVID-19 par régions du Brésil, jusqu’au 15/07/20.

Source : Départements de la santé de l’État. Brésil, 2020

De cette façon, nous devons :

Figure 4.1

4.3 MESURES DE TENDANCE CENTRALES

Pour Azevedo (2016, p.142), il définit cette mesure comme :

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 MOYENNE ARITHMÉTIQUE

La moyenne arithmétique simple ou moyenne juste connue, est obtenue à travers un ensemble de données, il suffit de diviser le total de la somme des valeurs de l’ensemble par la quantité d’éléments qu’il possède (FALCO et JUNIOR, 2012)

4.3.2 MÉDIANE

Maytê Pereira (2019) souligne que la médiane est la mesure du positionnement central, de manière simple c’est la valeur qui se trouve au milieu d’un ensemble de données qui sont placées en ordre croissant ou décroissant.

Si la quantité de données est impaire, il est beaucoup plus facile de trouver la médiane, car ce sera le nombre qui se trouve au centre de l’ensemble. Si la quantité de données est paire, il faudra trouver la moyenne des deux valeurs qui sont au centre et donc, la valeur trouvée est la médiane.

4.3.3 MODE

Le mode d’un jeu de données est la valeur qui apparaît le plus fréquemment. Un ensemble de données peut avoir un mode, plusieurs modes ou aucun mode (LARSON ; FARBER, 2015).

5. CONCLUSION

Les statistiques ont fait la différence au milieu de cette pandémie, contribuant de manière significative. Il a aidé les professionnels de la santé et d’autres domaines à faire face à la prise de décision

Avec les outils de statistiques descriptives, on a vu à quel point elle est présente dans la lutte contre le COVID-19. Il a été démontré à travers des exemples qu’il a été fondamental dans la planification des stratégies, la prise de décision et l’organisation des données.

Par conséquent, il est nécessaire d’être conscient de l’importance de ce domaine des statistiques, comme cela a été démontré dans les médias quotidiennement, à travers des tableaux, des graphiques et des mesures descriptives. Par conséquent, elle mérite toute l’attention en cette période difficile que traverse le pays avec le nombre de morts.

RÉFÉRENCES

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] Diplômé en licence complète en mathématiques et diplômé du cours de technologue supérieur en gestion financière.

Envoyé : Juillet 2020.

Approuvé : Août 2020.