{"id":929,"date":"2020-04-20T22:54:57","date_gmt":"2020-04-21T01:54:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/covid-19\/?p=929"},"modified":"2020-04-20T22:54:57","modified_gmt":"2020-04-21T01:54:57","slug":"lendo-graficos-sobre-a-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clorofreela.com.br\/revistablogs\/2020\/04\/20\/lendo-graficos-sobre-a-covid-19\/","title":{"rendered":"Lendo gr\u00e1ficos sobre a COVID-19"},"content":{"rendered":"\n

Vemos cada vez mais nos jornais e outras m\u00eddias o uso de gr\u00e1ficos das mais variadas formas. Por\u00e9m, uma pergunta relevante \u00e9: todo mundo sabe ler e interpretar estes gr\u00e1ficos? Conhe\u00e7a os principais tipos neste post!<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Estamos em uma \u00e9poca em que a troca de informa\u00e7\u00f5es de forma r\u00e1pida e eficiente \u00e9 mais que necess\u00e1ria, n\u00e3o somente para pesquisadores que est\u00e3o lutando para lidar com os problemas causados pelo coronav\u00edrus, mas para administradores p\u00fablicos que precisam se organizar e para a popula\u00e7\u00e3o em geral que quer se manter informada. Logo \u00e9 importante saber interpretar estes dados, para n\u00e3o acabar com vis\u00f5es distorcidas da realidade.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e1ficos lineares<\/h2>\n\n\n\n

Vamos pegar um exemplo:<\/p>\n\n\n\n

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Gr\u00e1fico de casos de COVID-19 no Brasil. Fonte: MonitoraCovid-19 (Icict\/Fiocruz)<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Para a leitura de qualquer gr\u00e1fico, come\u00e7amos por identificar o que cada eixo representa. Neste exemplo, o eixo vertical representa o n\u00famero de pessoas infectadas com o SARS-CoV-2 e no eixo horizontal representa a data desde o in\u00edcio da epidemia.<\/p>\n\n\n\n

Cada ponto neste gr\u00e1fico representa um dado oficial de casos, isto \u00e9, s\u00e3o dados observados que mostram a situa\u00e7\u00e3o real em um determinado instante. J\u00e1 a curva formada pela liga\u00e7\u00e3o dos pontos \u00e9 conhecida como interpola\u00e7\u00e3o linear, ela serve para termos uma no\u00e7\u00e3o do comportamento do n\u00famero de casos entre cada medida experimental e dar uma id\u00e9ia do comportamento geral dos dados, por\u00e9m tem pouco poder preditivo sobre casos futuros.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e1ficos logar\u00edtmicos<\/h2>\n\n\n\n

Como o crescimento do n\u00famero de casos \u00e9 bastante r\u00e1pido, sendo aproximadamente exponencial<\/a>, \u00e9 comum usar uma escala chamada \u201clogar\u00edtmica\u201d para mostrar os mesmos dados. Veja os mesmos dados em uma escala logar\u00edtmica:<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Gr\u00e1fico semi-log de casos de COVID-19 no Brasil. Fonte: MonitoraCovid-19 (Icict\/Fiocruz)<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Note a escala do eixo vertical. A cada trecho o valor \u00e9 multiplicado por 10, essa \u00e9 a principal caracter\u00edstica que distingue um gr\u00e1fico \u201clinear\u201d (isto \u00e9, uma escala proporcional) como caso anterior, e um gr\u00e1fico em escala logar\u00edtmica. Neste tipo de gr\u00e1fico dist\u00e2ncias iguais no eixo vertical n\u00e3o representam o mesmo acr\u00e9scimo nos valores totais representados!<\/p>\n\n\n\n

Em especial, como somente o eixo vertical est\u00e1 em escala logar\u00edtmica, tendo o eixo horizontal sendo mantido em escala linear, este gr\u00e1fico \u00e9 comumente chamado de \u201csemi-logar\u00edtmico\u201d (ou semi-log).<\/p>\n\n\n\n

Quanto mais pr\u00f3ximo de uma reta, mais o comportamento dos dados se aproxima de um comportamento exponencial. Podemos ver que nos primeiros dias o n\u00famero de casos se multiplica por dez aproximadamente a cada oito dias, j\u00e1 nas \u00faltimas semanas temos uma diminui\u00e7\u00e3o na velocidade de aumento dos casos. Esta perda de for\u00e7a pode ser um bom sinal, isto \u00e9, que o n\u00famero de pessoas sendo contaminadas pelos j\u00e1 doentes est\u00e1 diminuindo, ou um problema nos dados devido a subnotifica\u00e7\u00e3o, uma vez que a falta de testes faz com que apenas casos graves sejam testados.<\/p>\n\n\n\n

Regress\u00f5es<\/h2>\n\n\n\n

Alguns gr\u00e1ficos, al\u00e9m de mostrar os pontos experimentais, mostram uma curva que representa uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que melhor descreve os dados reais. Esta curva \u00e9 chamada regress\u00e3o (ou proje\u00e7\u00e3o), e ajuda a ter uma ideia do comportamento geral dos dados e d\u00e1 um poder preditivo maior em rela\u00e7\u00e3o a uma simples interpola\u00e7\u00e3o linear.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Gr\u00e1fico linear com n\u00famero de casos (linha s\u00f3lida) e previs\u00e3o para os pr\u00f3ximos dias (linha pontilhada). Fonte: Painel Coronav\u00edrus Brasil (Fiocruz Bahia e UFBA)<\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

A confiabilidade dessas previs\u00f5es depende muito do modelo matem\u00e1tico implementado, ent\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio buscar gr\u00e1ficos de fontes confi\u00e1veis como a Fiocruz.<\/p>\n\n\n\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Com a imensa chuva de informa\u00e7\u00f5es que recebemos nesta \u00e9poca de pandemia, \u00e9 necess\u00e1rio ter cuidado dobrado ao interpretar estes dados. Confira como estes dados est\u00e3o passados para que voc\u00ea possa ter uma id\u00e9ia concreta da situa\u00e7\u00e3o e busque sempre fontes confi\u00e1veis para se informar!<\/p>\n\n\n


\n\t\t\t\t\t\t\t\"logo_\"\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Os argumentos expressos nos posts deste especial s\u00e3o dos pesquisadores, produzidos a partir de seus campos de pesquisa cient\u00edfica e atua\u00e7\u00e3o profissional e foi revisado por pares da mesma \u00e1rea t\u00e9cnica-cient\u00edfica da Unicamp.
\nN\u00e3o, necessariamente, representam a vis\u00e3o da Unicamp. Essas opini\u00f5es n\u00e3o substituem conselhos m\u00e9dicos.
\n<\/h4>\n

\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\teditorial
\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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