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5 dicas para lidar com COVID-19 stat sobrecarga

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Os especialistas têm algumas dicas importantes para ajudar você a lidar com a enxurrada de COVID-19 de estatísticas.

Estamos confrontados todo o dia com os preocupantes dados como jornalistas, especialistas em saúde pública, e os funcionários eleitos, procurar compreender e descrever o caminho e o impacto de COVID-19. As taxas de infecção, internação e morte são apenas alguns dos indicadores-chave.

“…precisamos de estatísticas—estatísticas de qualidade—para falar racionalmente sobre problemas sociais.”

Com tantos números para digerir, pode ser um desafio para separar COVID-19 de estatísticas que possam induzir em erro aqueles que iluminam—algo que tem complicado a tomada de decisão de autoridades do governo, de acordo com notícias recentes de contas.

Além disso, apesar de generalizada desconfiança que os números podem ser manipulados para suportar quase qualquer conclusão antes da pandemia, o favoritismo de volta a resposta de que o vírus ainda mais prejudicada Americanos confiança em COVID-19 de dados, de acordo com uma recente Pesquisa do Pew research Center pesquisa.

Mas as estatísticas são, é claro, vital para a compreensão do atual COVID-19 de crise, bem como outros problemas complexos, tais como a pobreza, crises econômicas e mudanças climáticas, e por isso os investigadores sublinham a importância de aprender a distinguir o que é útil de o que pode ser lixo.

“Nós suspeitamos que as estatísticas podem estar erradas, que as pessoas que usam estatísticas podem ser ‘deitado’—tentando nos manipular usando números para, de alguma forma, distorcer a verdade”, escreve o sociólogo Joel Melhor em seu livro Malditas Mentiras e Estatísticas (University of California Press, 2012). Mas, ele explica, “[t]ele solução para o problema da má estatísticas não está para ignorar todas as estatísticas, ou assumir que cada número é falso. Algumas estatísticas são ruins, mas os outros são muito bons, e nós precisamos de estatísticas—estatísticas de qualidade—para falar racionalmente sobre problemas sociais.”

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Para ajudar a melhorar o nosso próprio alfabetização estatística como a pandemia continua, Andrew Gordon Wilson e Jonathan Niles-Weed, professores adjuntos da Universidade de Nova York, do Centro de Ciência de Dados e o Courant Institute of Mathematical Sciences, delinear alguns princípios a ter em mente ao avaliar os números citados nas notícias.

Wilson e Niles-Erva dicas aparecem abaixo, mas cuidado que a formação em ciência de dados por si só não é suficiente para equipar líderes para tomar decisões perfeitas.

“Muitas pessoas—estatísticos incluído—acho que todo problema pode ser resolvido através da obtenção de melhores dados,” diz Niles-ervas Daninhas. “Mas, mesmo com informação perfeita, batendo COVID vai exigir que os políticos e os especialistas em saúde pública para pesar muito diferentes considerações e fazer escolhas difíceis, apesar da incerteza. Dados podem ajudar, mas a definição de uma boa política também requer a incorporação de valores e objetivos.”

1. Ter certeza sobre a incerteza em COVID-19 estatísticas

“Muitos dos factos e figuras, vemos vêm com grande revelada barras de erro”, alerta Wilson. “Suponho que a única pessoa em uma aldeia testado para coronavírus testes positivos. Poderia ser relatou que a taxa de incidência na região é de 100%. Você pode dizer, ‘Certamente eles precisam testar mais pessoas?’ Mas quantas pessoas devemos testar uma precisas de incidência de estimativa? Dez pessoas, 100 pessoas, cerca de 10.000 pessoas? O que é um razoável tamanho da amostra? E nós só testar sintomático pessoas? Qual é a fração da população é assintomática? O que constitui “precisa”?

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“Da mesma forma, os modelos de previsão de quantidades, tais como a incidência de taxa de tomar todas as variáveis de entrada, tais como a taxa de casos fatais. Estas entradas, de igual modo, grande incerteza associado. Devemos estar conscientes de incerteza na análise de números vemos na mídia—o ponto de previsões, sem estimativas razoáveis de as barras de erro, muitas vezes são sem sentido.”

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2. Separado de tendências e ocorrências aleatórias

“Variação aleatória de dados pode ser facilmente confundido com uma verdadeira tendência”, diz Niles-ervas Daninhas. “Mesmo tratando-se de situação é estática, os dados podem mudar de dia para dia devido a ruído aleatório.

“Por exemplo, se um estado recém-casos confirmados são particularmente elevadas durante uma determinada semana e inferior a próxima, é fácil interpretar isso como significativo: talvez o alto número de casos em uma semana feita de cidadãos com mais cautela, levando a uma queda nos casos da próxima semana, depois de mudanças de comportamento. Mas é provável que a primeira semana foi apenas aleatória de outliers, e que nada mudou. Por outro lado, sustentada dia após dia aumenta ou diminui, pode indicar a real tendências.”

3. Interpretar probabilidades cuidadosamente

“É fácil confundir as probabilidades condicionais, o que é significativo durante uma pandemia, porque pode levar a uma má interpretação dos dados de teste”, diz Wilson. “Por exemplo, em fazer um teste para coronavírus, nós nos preocupamos com a probabilidade de que temos coronavírus dado que estamos a testar positivo—e não a probabilidade de que nós positivo, dado que temos coronavírus.

“Temos que cuidadosamente interpretar o que uma probabilidade está nos dizendo. Por exemplo, a sensibilidade de um teste diz-nos a probabilidade de que estamos a testar positivo, já que temos a condição. Da mesma forma, outra medida—a especificidade é a probabilidade de um resultado negativo, se não temos a condição”, diz ele.

“Se um teste tem uma alta sensibilidade, e, portanto, é relatado como altamente precisos, isso não significa que o teste positivo significa que são susceptíveis de ter coronavírus, especialmente se a taxa geral de estufa na população é baixa. Da mesma forma, se a taxa geral de coronavírus é alta, resultado de teste negativo, pode ter alta probabilidade de ser um falso negativo, mesmo quando o teste de alta especificidade.”

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4. De seleção para a amostra de viés

“Enquanto uma amostra realmente aleatória pode dar informações precisas sobre toda a população, o viés pode surgir se algumas pessoas são mais susceptíveis de serem incluídos do que os outros”, explica Niles-ervas Daninhas.

“Por exemplo, se uma equipa de investigação executa os testes de anticorpos em um conjunto aleatório de pessoas andando por uma rua da cidade, eles invariavelmente perder aqueles doente demais para sair de suas camas. Os dados coletados desta forma, pode não ser representativa quando estendidas para toda a população.”

5. Cuidado com a falta de informações em COVID-19 estatísticas

“Muitas reivindicações são factualmente correctas, mas enganosa, devido à crucial a falta de informações”, diz Wilson. “Por exemplo, ele pode estar correto para relatar que a maioria dos casos confirmados em uma região Asiática, mas se apenas um número muito pequeno havia testado positivo, que pode não ser uma importante constatação. Da mesma forma, há muitas correlações que podem ser facilmente explicados pela ausência de fatores causais.

“Ele foi registrado em um tempo em que os trabalhadores de saúde em Nova York tem um pouco menor incidência de estufa do que a população em geral. Isso significa que o distanciamento social é ineficaz, uma vez que estes trabalhadores serão mais expostos a pessoas infectadas? Se temos condição no fato de que os profissionais de saúde são treinados para ser vigilante na máscara vestindo, lavagem das mãos, de distanciamento e de higienização, é provável que significa exatamente o oposto!”

Fonte: NYU

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