Padrões Naturais e a Compreensão do Universo


As regularidades nos fenômenos naturais são importantes dicas deixadas pelo universo para o estudo das causas ou consequencias dos fenômenos. Cientistas aproveitam essas regularidades para criarem e testarem seus modelos do funcionamento dos sistemas naturais, como a engenharia reversa de um aparelho ultra-complexo. Hoje vamos aprender como sintetizar um conjunto de dados para que possamos identificar essas regularidades por meio de gráficos e números.


Padrões e Processos Naturais

Identificar um padrão natural é ser capaz de antecipar as consequências de um conjunto de condições. Por exemplo, alta temperatura e umidade causa chuva. Essa regularidade permite que os cientistas falem em leis universais de “causa-efeito”. Entretanto, sistemas naturais complexos, como os organismos e ecossistemas, são influenciados por múltiplas condições simultaneamente. A complexidade dos sistemas biológicos faz com que os padrões fiquem muito sutis, e de difícil identificação. Portanto, precisaremos das melhores ferramentas de identificação de padrões, pois essas regularidades são as únicas dicas deixadas pelo universo sobre o seu funcionamento.


Diagramas-Resumo

Proporções relativas de eventos observados em poucas categorias podem ser expressas por um diagrama (gráfico) de setores (pizza), como por exemplo a abundância relativa de espécies em uma amostra. Variáveis medidas ao longo do tempo costumam ser mostradas em diagrama de linhas. Nesses gráficos é possível ver a variação temporal de uma ou mais variáveis, e identificar regularidades ao longo do tempo. O diagrama de frequências (histograma) é utilizado para identificar proporções relativas de uma condição dentro de uma amostra, como por exemplo a distribuição da estatura das pessoas na população.


Descrições Numéricas

Cientistas também usam números para resumir informação ou propor modelos sobre o mundo real. A estatística descritiva mais conhecida é a média, que marca a posição central que equilibra a variabilidade. Portanto, as diferenças para os valores abaixo da média são proporcionais às diferenças para os valores acima da média (tendência central). Entretanto, a média não é uma medida direta de variabilidade. Para medir a variabilidade do fenômeno os cientistas usam as diferenças entre os dados e a média como medida de dispersão. O desvio padrão é a mais conhecida medida de variabilidade.


Diagramas de Relações

O diagrama de dispersão (scatter plot) é uma poderosa ferramenta para identificar o grau de relação da variação entre dois fenômenos (correlação). Por esse gráfico é possível identificar o tipo, grau e direção da relação entre variáveis, o que pode sugerir possíveis relações causa-efeito.