6 Aplicação Essencial das Estatísticas

Statistician is one of the top 10 fastest-growing jobs in the US. Going by the rate at which the world is generating and collecting data, it is no surprise that the expertise of those who can effectively analyze this data is in great demand and are application of estatísticas. Fr experts help collect, study and extract relevant information from vast and complex data. This information is then applied to validate and further pesquisa, make sound business decisions and drive public initiatives.

Here Are the Top 6 Application of Statistics

1. Interpretações e Conclusões da Pesquisa

A estatística constitui uma parte importante da maioria das ciências, ajudando os pesquisadores a testar hipóteses, confirmar (ou rejeitar) teorias e chegar a conclusões confiáveis. Os dados gerados a partir de experimentos e estudos nunca são simples - é preciso levar em conta a aleatoriedade e a incerteza, eliminar coincidências e chegar às conclusões mais precisas. A análise estatística ajuda a reduzir ou eliminar erros para que os pesquisadores possam, com confiança, tirar conclusões que, em seguida, direcionarão mais pesquisas.

2. Meta-Análise de Revisões da Literatura

Antes de um pesquisador ou cientista embarcar em novas pesquisas, é costume realizar uma pesquisa abrangente pesquisa bibliográfica de todas as informações publicadas disponíveis sobre um tópico específico. Entretanto, é sempre difícil chegar a uma conclusão definitiva a partir de múltiplos estudos, especialmente se os estudos seguem diferentes metodologias de pesquisa, foram publicados em diferentes periódicos (levando a um viés de publicação), ou estão espalhados por um grande intervalo de tempo. Uma análise estatística destes estudos ajuda a extrair a verdade comum subjacente a todos estes estudos, ou a descobrir um padrão ou relacionamento oculto.

3. Desenho de ensaios clínicos

Uma das aplicações mais importantes da análise estatística está no projeto ensaios clínicos. Quando um novo medicamento ou tratamento é descoberto, ele tem que ser testado primeiro em um grupo/grupos de pessoas para entender sua eficácia e segurança. Um ensaio clínico envolve selecionar uma população/tamanho de amostra, definir o intervalo de tempo ao longo do qual se deve monitorar o tratamento, projetar as fases e selecionar parâmetros que ajudarão a decidir o quão eficaz o tratamento é e se é melhor do que um tratamento existente. Bioestatísticos pode assumir a tarefa de realizar uma análise estatística do estudo, ajudando não apenas a projetá-lo, mas também a analisar e determinar os resultados.

4. Projetando pesquisas 

Do people who go to the gym lead a healthier, happier life? How safe is the city of New York? How effective is your HIV-awareness programme? Questions like these that cannot be answered without the help of statistics. Surveys require careful design and implementation, considerations about the survey format, accounting for bias and fatigue, etc. Data collected from surveys have to be carefully studied by statistical analysis experts who also use their own discretion and experience to derive the most meaningful information from a survey. Through surveys, governments can determine the effectiveness of an initiative, businesses can understand the response to a particular product, and social scientists can perform quantitative research.

5. Estudos Epidemiológicos 

Epidemiological studies help determine the link between the cause and effect of a disease, especially in outbreaks and epidemics. A statistical analysis involves identifying the most likely cause of a disease — for example, the link between smoking and lung cancer. This information is used to develop public health policies and implement preventive saúde programmes. Data visualization and statistical analysis also played an important role in understanding the Epidemia de Ébola na África Ocidental.

6. Modelagem estatística

Statistical modeling involves building predictive models based on pattern recognition and knowledge discovery. It is used in environmental and geographical studies, predicting election outcomes, survival analysis of populations, and more. Meteorologists use statistical tools to help them predict the weather. The line between statistical modelling and aprendizagem de máquinas is becoming increasingly blurry — Robert Tibshirani, a statistician at Stanford called machine learning “glorified statistics”.

Aqui está um exemplo do modelo estatístico da The Economist para prever as eleições americanas de meio-termo.

Como os estaticistas também são pagos entre os salários mais altos, nem todas as organizações podem se dar ao luxo de tê-los internamente, em tempo integral. Pequenas empresas, organizações sem fins lucrativos, agências governamentais e defensores, pesquisadores e start-ups estão cada vez mais terceirizando seu trabalho de análise estatística para estatísticos freelanceque pode trabalhar com orçamentos e prazos menores.