É fácil se deixar levar pelo uso das ferramentas em Ciência de Dados, como aperfeiçoar suas habilidades em SQL e pandas, aprender frameworks de Machine Learning e dominar bibliotecas como o Scikit-Learn. No entanto, essas habilidades só levam você até certo ponto. Sem uma compreensão sólida da estatística por trás do seu trabalho, é difícil saber quando seus modelos são confiáveis, quando seus insights são significativos ou quando seus dados podem estar enganando você.

Os melhores Cientistas de Dados não são apenas analistas habilidosos; eles sabem como interpretar a incerteza, a significância, a variação e o viés para tomar decisões informadas.

Aqui estão sete conceitos estatísticos fundamentais em projetos de Ciência de Dados e que você precisa conhecer:

1. Distinguir Significância Estatística de Significância Prática

Você pode conduzir um Teste A/B em que a Versão B apresenta uma taxa de conversão 0,5 por cento superior à Versão A, com um valor-p de 0,03, caracterizando significância estatística. Ainda assim, significância estatística não implica automaticamente relevância no mundo real. Ela apenas indica que o efeito observado dificilmente ocorreu por acaso, não que ele seja importante do ponto de vista prático. A significância prática avalia se o ganho é grande o suficiente para gerar impacto mensurável no negócio. Se o custo de implementar a mudança superar o lucro adicional obtido com esse pequeno aumento de conversão, a decisão não se justifica, mesmo com um valor-p baixo. Por isso, a análise deve sempre considerar o tamanho do efeito e o retorno financeiro esperado, e não apenas o resultado estatístico.

2. Reconhecer e Abordar o Viés de Amostragem (Sampling Bias)

Seu conjunto de dados nunca é uma representação perfeita da realidade, sendo sempre uma amostra. O viés de amostragem ocorre quando sua amostra difere sistematicamente da população que você está tentando analisar. Por exemplo, ao tentar entender a idade média dos clientes através de uma pesquisa online, você pode subestimar a idade real porque clientes mais jovens são mais propensos a responder a pesquisas online. Para capturar esse viés, compare as distribuições da sua amostra com as distribuições conhecidas da população e pergunte-se: “Quem ou o que está faltando neste conjunto de dados?”

3. Utilizar Intervalos de Confiança

Quando você calcula uma métrica a partir de uma amostra, obtém um número único, mas isso não informa o quão certo você deve estar sobre ele. Os intervalos de confiança fornecem uma faixa onde o verdadeiro valor da população provavelmente se encontra. Um intervalo de confiança de 95% significa que, se repetíssemos o processo de amostragem 100 vezes, cerca de 95 desses intervalos conteriam o parâmetro verdadeiro da população. Intervalos de confiança amplos são um sinal de que você precisa de mais dados antes de tomar grandes decisões.

4. Interpretar Valores-P (P-Values) Corretamente

O valor-p está entre os conceitos mais frequentemente mal interpretados da estatística. Ele não expressa a probabilidade de a hipótese ser verdadeira, nem indica a chance de os resultados terem ocorrido por mero acaso. O que o valor-p realmente mede é o grau de incompatibilidade entre os dados observados e a hipótese nula, ou seja, o quão improváveis seriam esses dados caso não existisse efeito algum. Quanto menor o valor-p, maior a evidência contra a hipótese nula, mas isso não implica, por si só, relevância prática. Por esse motivo, reportar apenas valores-p é uma prática pobre do ponto de vista científico, já que efeitos extremamente pequenos podem se tornar estatisticamente significativos em amostras grandes. Sempre que possível, o valor-p deve ser interpretado em conjunto com medidas de tamanho de efeito e contexto do problema analisado.

5. Entender os Erros Tipo I e Tipo II

Em testes estatísticos, existem dois tipos de erros:

• Erro Tipo I (Falso Positivo): Concluir que existe um efeito quando não existe, como lançar um recurso que na verdade não funciona.
• Erro Tipo II (Falso Negativo): Perder um efeito real, como deixar de lançar um recurso que teria ajudado.

O tamanho da amostra ajuda a evitar erros do Tipo II; com amostras pequenas, você frequentemente perderá efeitos reais mesmo quando eles existem. É por isso que calcular o tamanho da amostra necessário antes de executar experimentos é tão importante.

6. Diferenciar Correlação e Causalidade

O fato de duas variáveis variarem juntas não implica que uma seja a causa da outra. A correlação descreve apenas uma associação estatística, não um mecanismo causal. Em produtos digitais, por exemplo, é comum observar que usuários mais engajados geram maior receita, mas isso não significa que o engajamento, por si só, cause o aumento de gastos. Frequentemente, existe uma causa subjacente, como o maior valor percebido do produto, que simultaneamente impulsiona o engajamento e o consumo. Identificar causalidade exige métodos mais rigorosos, pois relações observadas podem ser distorcidas por variáveis de confusão. Nesse contexto, experimentos randomizados, como Testes A/B, são considerados o padrão-ouro, já que a atribuição aleatória tende a isolar o efeito de interesse e reduzir vieses na inferência causal.

7. Navegar pela Maldição da Dimensionalidade

Iniciantes costumam pensar que “mais recursos (features) = melhor modelo”, mas Cientistas de Dados experientes sabem que isso não é correto. À medida que você adiciona dimensões, os dados tornam-se cada vez mais esparsos e as métricas de distância tornam-se menos significativas. Adicionar recursos irrelevantes prejudica ativamente o desempenho, por isso é importante remover recursos irrelevantes e considerar técnicas de redução de dimensionalidade.

Conclusão

Ferramentas e frameworks continuarão evoluindo, mas a capacidade de pensar estatisticamente (questionar, testar e raciocinar com dados) sempre será a habilidade que diferencia os Cientistas de Dados profissionais. Da próxima vez que estiver analisando dados, pergunte a si mesmo: “Este efeito é grande o suficiente para importar?”, “Minha amostra pode estar enviesada?” e “Estou confundindo significância estatística com a verdade?”

Esses conceitos são estudados na prática nos cursos da Formação Cientista de Dados 4.0.

Equipe DSA

Referências:

7 Statistical Concepts Every Data Scientist Should Master (and Why)

7 Maneiras Que os Cientistas de Dados Usam Estatística