A importância da modelagem e da estatística na crise de coronavírus

Artigo José Antônio Aleixo da Silva, professor titular da UFRPE, presidente da Academia Pernambucana de Ciências e membro do conselho da SBPC:

Atualmente, com a crise do coronavírus (covid-19), a Matemática e a Estatística estão prestando excelentes serviços à população e chefes de Estados por meio de modelagens e divulgação de dados estatísticos. Entretanto, a modelagem tem se sobressaído até porque são apresentados excelentes gráficos de crescimento da pandemia que chamam à atenção do leitor, que na maioria das vezes, não tem ideia do que seja e como se modela algum fenômeno.

Um modelo nada é mais que uma representação matemática de um fenômeno biológico, físico, químico, etc., que gera uma equação que pode prever eventos presentes ou futuros em função de um determinado nível de probabilidade.

Em alemão tem uma frase que diz “Ohne Vergangenheit gibt es keine Zunkunft” (sem passado não existe futuro) e isto se aplica aos procedimentos de modelagem matemática/estatística. Traduzindo, sem dados do passado consistentes de situações censoriais ou amostrais representativas da população (suficiência amostral) a modelagem de qualquer fenômeno tem aumentada a sua incerteza. Isto que dizer que qualquer equação resultante de ajustes de modelos sem dados de situações reais já ocorridas, a incerteza se torna maior. Toda modelagem que está sendo feita, por sinal de excelente qualidade, é baseada de dados do presente e tentam simular situações futuras, portanto, possui um grau de incerteza maior que se tivesse sido baseada em dados do passado de outras pandemias do coronavírus, o que não existe. Além do mais existem fatos que podem complicar a modelagem em sua variável dependente (níveis de infestação ou de mortalidade) como por exemplo, mutações do coronavírus que podem mudar o comportamento desta variável.

O magnífico trabalho que vem sendo feito por várias instituições de pesquisas e Universidades na modelagem do comportamento da covid-19 é um esforço hercúleo de vários grupos de abnegados matemáticos/estatísticos que estão simulando resultados que estão mudando a cada momento. Seria quase como tentar mudar um pneu do carro em movimento. Por mais esforço que faça, alimentando seus modelos que informações que chegam a cada segundo, no intuito de alertar a população mundial e principalmente os chefes de governos que podem tomar decisões baseadas nas equações geradas, ainda existe muita gente que por interesses próprios, econômicos ou por mesquinhas posições políticas, tentam criticar a ciência e induzir a população menos esclarecida a abandonar o isolamento social o que pode gerar um número alarmante de mortos que economia nenhuma poderá atenuar o problema. O Donald Trump já se rendeu à ciência e o Barack Obama estava certíssimo quando falou: ”em política e na vida, ignorância não é uma virtude”.

Por outro lado, a maioria das informações que se repassa para população é que se a pessoa tem 60 anos ou mais está no grupo de risco. Em qualquer livro básico de Estatística, está escrito que a média aritmética (medida de posição central) por si só não representa muita coisa, pois é facilmente influenciada por dados extremos (outliers). Ela deve ser associada a alguma medida de variação e para isto existe o chamado Intervalo de Confiança que é tão usado em pesquisas políticas. Pois bem, 60 anos é a média, e como fica o Intervalo de Confiança, que tem seus limites, um superior e um inferior? Admitindo-se que realmente a média seja 60 anos, significa que quem estiver acima do limite superior do intervalo de confiança, obviamente, o risco de ser acometido ou morrer pelo COVID-19 é maior, da mesma forma que quem estiver abaixo de limite de confiança inferior o risco é menor. Mas qual é este limite de confiança? Será que uma pessoa com 57 anos está bem mais segura de quem tem 60 ou 63 anos? Não sei. E está é uma estatística descritiva super simples de ser calcula, pega as idades dos infectados ou dos que morreram até agora (felizmente no Brasil ainda são poucos, principalmente em função do isolamento social) e calcula o intervalo de confiança ao nível de significância de 0,1% e certamente, muita gente abaixo dos 60 anos vai ficar preocupada e ter mais cuidado com o isolamento.

Informações por classe etárias existem, mas circulam entre os meios científicos e raramente chegam à população. Existem dados de uma pesquisadora da Fiocruz alertando que a média dos infectados está entre 47 e 50 anos, mas como se trata da média, essa pode ser uma situação específica que pode ser facilmente mudada se pessoas mais velhas forem recolhidas aos hospitais de onde saíram esses dados.

A ciência está cuidando muito bem do problema, mesmo que seja na maioria das vezes com simulações, desconsiderá-la é burrice. Enquanto isto, só existe uma recomendação que é melhor que qualquer simulação computacional com os mais complexos modelos matemáticos/estatísticos: obedeça à ciência e ignore qualquer recomendação contrária a ele, mesmo que venha do Presidente da República, FIQUE EM CASA.

Sobre o autor:

José Antônio Aleixo da Silva é professor titular do DCFL/UFRPE, PhD em Biometria e Manejo Florestal, presidente da Academia Pernambucana de Ciências.

Fonte: http://www.jornaldaciencia.org.br/edicoes/?url=http://jcnoticias.jornaldaciencia.org.br/25-a-importancia-da-modelagem-e-da-estatistica-na-crise-de-coronavirus/

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