Como interpretar gráficos – I

O gráfico de barras é um dos melhores e mais práticos para a gestão dos indicadores e, felizmente, é muito comum. Mas exige um cuidado importante que nem sempre é observado.

Veja o gráfico abaixo, retirado de uma publicação que mostra a expectativa positiva dos empresários do comércio, serviços e turismo de cada região do Paraná para o 1º semestre de 2018.

Gráfico 1 – Percentual favorável entre as regiões paranaenses.
Fonte: Revista Fecomercio PR. Jan/fev 2018. pp. 12-13.

É fácil perceber, pelos números apresentados, que a região de Londrina tem uma percepção mais favorável que a de Maringá. Isso porque 66,0/44,4 é 1,49, ou aproximadamente 50% maior. Mas quando observamos as barras, e não os números do gráfico, a diferença parece ser mais elevada. Isso pode ocorrer por dois motivos: erro no desenho ou, o que é mais comum, não começar a escala vertical do gráfico (ordenada) no zero.

Refazendo o gráfico usando os valores apresentados (gráfico 2) e a escala iniciando em zero, como recomenda a boa prática, percebe-se uma diferença menor entre os resultados de Londrina e Maringá, como os números realmente indicam.

Gráfico 2 – Redesenho do gráfico 1 com a ordenada iniciando em zero.

A razão para apresentar um gráfico, junto ou em substituição a uma tabela, é facilitar a visualização das diferenças dos resultados. Quando a imagem não representa adequadamente os valores, ela atrapalha ao invés de ajudar. Portanto, ainda que muitas vezes o gráfico não fique esteticamente bonito, é importante que a escala vertical sempre mostre o zero.

E, nas análises, o primeiro passo deve ser confirmar que o gráfico representa adequadamente os dados que se deseja interpretar.

Nos relatórios e dashboards de tua empresa este cuidado é observado?

Escolha dos indicadores – Pensamento de segunda ordem

Quase todo mundo pode antecipar os resultados imediatos de suas ações. Esse tipo de pensamento de primeira ordem é fácil e seguro, mas também é uma maneira de garantir que você obtenha os mesmos resultados obtidos por todos. O pensamento de segunda ordem é pensar mais à frente e holisticamente. Isso requer que consideremos não apenas nossas ações e suas consequências imediatas, mas também os efeitos subsequentes dessas ações. Não considerar os efeitos de segunda e terceira ordem pode desencadear um desastre.

Fonte: General Thinking Tools: 9 Mental Models to Solve Difficult Problems. Disponível em: https://hackerfall.com/story/general-thinking-tools-mental-models-to-solve-diff Acesso em 13.06.19.

Uma história curiosa.

A história dos testes de “significância” envolve estatísticos que se desprezavam.  Tudo começou com um grupo de acadêmicos que se reuniu para o chá, em 1920. Uma delas foi a Dra. Blanche Bristol que, quando recebeu uma xícara de chá de um colega, recusou.  O homem colocava o chá e depois acrescentava o leite.  A Dra. Bristol rejeitou-o porque preferia que o leite fosse despejado primeiro no copo.  O Dr. Ronald Aylmer Fisher, que servira o chá, afirmou que ela não notaria a diferença.  Ela insistiu que podia.  O Dr. Fisher propôs um teste, que ele descreveu em seu livro The Design of Experiments. Ele prepararia oito xícaras de chá;  quatro com o chá derramado primeiro e quatro com o leite servido primeiro.  Ela tinha que adivinhar qual era qual.

Ele propôs a hipótese nula de que ela seria incapaz de fazer isso corretamente.  Fisher calculou que a chance de adivinhar todos os copos corretamente era de 1/70.  Ele estava disposto a reconhecer sua habilidade (rejeitando a hipótese nula) apenas nesse caso.  Ela, supostamente, acertou todos.  A hipótese nula foi rejeitada.  Este foi o começo do teste de significância.

Fonte: The Danger of Relying on “Statistical Significance”. By Andrew Grenville. June 3, 2019. Disponível em: https://marumatchbox.com/blog/danger-of-relying-on-statistical-significance/ Acesso em 3.06.19.

Nota: O artigo questiona o uso dos testes estatísticos na forma como têm sido aplicados nas pesquisas científicas. Vale a leitura.