Por que não é possível estabelecer uma relação de causa e efeito em certos estudos?

No campo da estatística e da pesquisa científica, frequentemente nos deparamos com análises que exploram possíveis correlações entre variáveis, tentando identificar padrões ou relações que possam sugerir uma causalidade. Porém, ao se tratar de dados e análises, é importante entender que correlação não implica causalidade. A dificuldade em estabelecer relações de causa e efeito, mesmo quando se observa uma correlação significativa, é um ponto crucial para qualquer estudo.

Considerando o exemplo do Índice de Oscilação Sul (SOI) e a precipitação em Queensland, os dados indicam que quando o SOI é positivo, a chance de chuva aumenta, mas isso não significa que o SOI cause a chuva. Pode-se argumentar que existe uma correlação entre o SOI positivo e a chuva, mas a natureza dessa relação é muito mais complexa do que uma simples causa e efeito. A precipitação pode ser influenciada por inúmeros outros fatores climáticos e atmosféricos que não são levados em conta nesse índice isolado.

Ademais, quando comparamos duas proporções, como no estudo dos "pet birds" e o câncer de pulmão, em que se observa que a presença de animais de estimação pode ser associada a uma menor incidência de câncer de pulmão, não podemos concluir que os animais de estimação são a causa dessa diferença. Podem existir outros fatores, como hábitos de vida, dieta e predisposições genéticas, que desempenham um papel importante na formação dessa associação.

Para uma análise mais robusta, deve-se recorrer a experimentos controlados ou modelos estatísticos que tentem isolar variáveis e testar de maneira mais precisa a existência de uma relação causal. Mesmo em casos onde as análises mostram uma forte correlação, como no caso dos estudos de uso de repelentes e danos causados por ursos ou no consumo de vitamina B12, a causalidade precisa ser estabelecida por métodos rigorosos, como testes longitudinais ou experimentos randomizados controlados.

Além disso, ao realizar testes de hipóteses para comparar proporções, como nos exemplos com os dados de "turbinas" ou o estudo de "dog walks", é essencial que se considere a possibilidade de variáveis de confusão. Por exemplo, os fatores como o ambiente (cidade ou fazenda) ou a duração das caminhadas dos cães podem influenciar diretamente os resultados observados. Sem controlar essas variáveis, é difícil afirmar que as diferenças observadas entre os grupos são devidas a uma única causa.

Outro ponto importante a ser levado em conta são os intervalos de confiança e os testes de hipóteses. Eles podem indicar uma associação estatisticamente significativa, mas isso não implica necessariamente em causalidade. Quando interpretamos intervalos de confiança, como no caso do estudo dos danos nas árvores causados por ursos com diferentes tipos de repelentes, ou nas análises sobre a deficiência de vitamina B12, é necessário ter cautela. Embora o resultado possa ser estatisticamente significativo, a interpretação deve sempre incluir a possibilidade de que outras variáveis não observadas possam estar influenciando os resultados.

Ao lidar com dados complexos, como os de observação sobre a conformidade de estudantes com ordens de isolamento em um surto de caxumba, ou os de análise de hábitos de consumo em mulheres com dietas vegetarianas, a interpretação dos dados deve ser feita com muito cuidado. A associação observada pode refletir um padrão, mas a causalidade exige uma investigação mais profunda e o uso de metodologias adequadas para eliminar vieses.

Em resumo, a impossibilidade de estabelecer uma relação causal direta em muitos estudos advém das limitações dos próprios dados, da ausência de controle de variáveis externas e da natureza dos próprios fenômenos estudados. A busca pela causalidade é complexa e exige não apenas uma correlação estatisticamente significativa, mas também uma base teórica sólida e metodologias de pesquisa que permitam afirmar com maior segurança que uma variável está realmente causando a outra. As conclusões sobre causalidade devem ser feitas com muito cuidado e, quando possível, baseadas em estudos experimentais mais rigorosos.

Como Interpretar Distribuições e Medir Tendências Centrais

As distribuições de dados podem ser analisadas de diversas maneiras, sendo essencial compreender como as medidas de tendência central e dispersão nos ajudam a entender o comportamento de um conjunto de dados. Dentre essas medidas, destacam-se a média, a mediana, o desvio padrão, o intervalo interquartil (IQR) e outros conceitos que se revelam cruciais ao se trabalhar com dados quantitativos.

A média e a mediana são comumente usadas para medir a "tendência central" de um conjunto de dados, mas é importante compreender quando e por que cada uma deve ser escolhida. A média é sensível a valores extremos (outliers), o que pode distorcer a percepção de onde está a centralidade dos dados. Por outro lado, a mediana, que é o valor central de um conjunto de dados ordenados, não é afetada por esses outliers e, por isso, é frequentemente preferida quando os dados apresentam assimetrias ou distribuições com valores extremos.

Para exemplificar esses conceitos, vamos considerar alguns conjuntos de dados reais. O Australian Bureau of Statistics (ABS) registra a idade de falecimento das australianas. Se observássemos o histograma dessa distribuição, poderíamos descrever a forma dos dados: se eles são simétricos, enviesados para a direita ou para a esquerda, ou se possuem alguma característica especial, como múltiplos picos. A distribuição de idades poderia ser analisada em termos de média, mediana e desvio padrão, e esses números poderiam ajudar a entender a tendência de longevidade entre as mulheres australianas naquele ano.

Em outro exemplo, o estudo de Schepaschenko et al. [2017] sobre a biomassa de folhas secas de árvores de lima em ambientes naturais apresenta uma distribuição que pode ser analisada de maneira semelhante. O histograma dessa biomassa ajudaria a compreender a variação da biomassa entre diferentes árvores, e seria interessante calcular a média, a mediana, o desvio padrão e o IQR para ter uma ideia clara do comportamento geral da distribuição.

Outro caso interessante é o estudo da concentração de colesterol HDL no NHANES (National Health and Nutrition Examination Survey) dos Estados Unidos, onde a escolha entre média e mediana também depende da forma da distribuição dos dados. Se os dados forem simétricos, a média seria uma boa medida de tendência central. Porém, se houver outliers, a mediana seria mais representativa. No histograma do colesterol HDL, podemos observar a presença de outliers que influenciam a escolha da medida central adequada. Para descrever a distribuição, é importante observar a forma e a presença de quaisquer valores anômalos que possam afetar a análise.

Além disso, a análise de dados pode ser complementada com ferramentas visuais como gráficos de dispersão, diagramas de caixa (boxplots) e gráficos de barras. Estes ajudam a visualizar a dispersão e a detectar possíveis outliers de maneira intuitiva. Por exemplo, ao observar um gráfico de barras sobre o peso de chocolate bars 'Fun Size', podemos facilmente perceber se os dados estão concentrados em torno de um valor central ou se há uma dispersão significativa.

É crucial também entender como os diferentes tipos de dados exigem diferentes formas de análise. Em uma distribuição simétrica, a média e a mediana geralmente coincidem, enquanto em distribuições assimétricas, elas podem ser bem diferentes. O IQR pode fornecer uma visão mais precisa da dispersão dos dados, pois ele é calculado a partir do primeiro e do terceiro quartis, e portanto não é influenciado por outliers.

Por fim, ao realizar qualquer análise de dados, a interpretação deve sempre levar em conta o contexto do estudo. No exemplo das fatalidades em parques de diversões nos Estados Unidos entre 1994 e 2003, embora os cálculos de média, mediana, desvio padrão e IQR sejam importantes, é igualmente importante refletir sobre o impacto social e econômico desses números, assim como as potenciais implicações para a segurança pública.