O paradoxo de Berkson-Jekel e sua importância para a ciência de dados

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O paradoxo Berkson-Jekel e sua importância para a ciência de dados
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Se você é Cientista de Dados ou aspirante, saberá a importância da estatística no setor. As estatísticas ajudam os Cientistas de Dados a coletar, analisar e interpretar os dados, identificando padrões e tendências, para então fazer previsões futuras.

Um paradoxo estatístico é quando um resultado estatístico contradiz as expectativas. Pode ser muito difícil identificar a causa exata, pois é difícil entender os dados sem o uso de outros métodos. No entanto, eles são um elemento importante para os Cientistas de Dados, pois fornecem uma pista sobre o que poderia estar causando os resultados enganosos.

Aqui está uma lista de paradoxos estatísticos relevantes para a ciência de dados:

Paradoxo de Simpson
Paradoxo de Berkson
O Paradoxo do Falso Positivo
O Paradoxo da Precisão
O Paradoxo da Aprendizagem-Gõdel

Neste artigo, focaremos no paradoxo Berkson-Jekel e sua relevância para a ciência de dados.

O paradoxo de Berkson-Jekel é quando duas variáveis são correlacionadas nos dados, porém, quando os dados são agrupados ou subconjuntos, a correlação não é identificada. Para colocá-lo em termos leigos, a correlação é diferente em diferentes subgrupos de dados.

O paradoxo Berkson-Jekel é nomeado após os primeiros estatísticos que descreveram o paradoxo, Joseph Berkson e John Jekel. A descoberta do paradoxo Berkson-Jekel ocorreu quando os dois estatísticos estudavam a correlação entre tabagismo e câncer de pulmão. Durante o estudo, eles encontraram uma correlação entre pessoas que foram hospitalizadas por pneumonia e câncer de pulmão, em comparação com a população em geral. No entanto, eles conduziram pesquisas adicionais que mostraram que a correlação se devia ao fato de os fumantes serem mais hospitalizados por pneumonia, em comparação com as pessoas que não fumavam.

Por que isso acontece?

Com base na primeira pesquisa do estatístico sobre o paradoxo de Berkson-Jekel, você pode dizer que mais pesquisas foram necessárias para descobrir o raciocínio exato por trás da correlação. No entanto, também existem outras razões pelas quais o paradoxo Berkson-Jekel ocorre.

Variáveis ocultas: conjuntos de dados podem conter variáveis ocultas que afetam os resultados. Portanto, quando há um estudo entre a correlação de duas variáveis, os cientistas e pesquisadores de dados podem não ter considerado todos os fatores potenciais.

Viés de amostra: a amostra dos dados pode não ser representativa da população, o que pode levar a correlações enganosas.

Correlação x Causalidade: Uma coisa importante a lembrar na ciência de dados é que correlação não significa causalidade. Duas variáveis podem estar correlacionadas, mas isso não significa que uma causa a outra.

O raciocínio estatístico é muito importante na Ciência de Dados, e a principal questão é lidar com resultados enganosos. Como cientista de dados, você deseja garantir que está produzindo resultados precisos que possam ser usados no processo de tomada de decisão e para previsões futuras. Fazer previsões incorretas ou resultados enganosos é a última coisa que pode acontecer.

Como evitar o paradoxo Berkson-Jekel

Existem alguns métodos que você pode usar para evitar o Paradoxo Berkson-Jekel:

Use métodos estatísticos para controlar variáveis ocultas

Modelagem estatística: você pode usar a modelagem estatística para entender melhor a relação entre duas ou mais variáveis. Dessa forma, você pode identificar variáveis ocultas que podem estar afetando o resultado.

Ensaios clínicos randomizados: é quando os participantes são designados aleatoriamente para um grupo de tratamento ou um grupo de controle. Isso pode ajudar os cientistas de dados a controlar variáveis ocultas que podem estar afetando os resultados de seus estudos.

Combinando resultados: você pode combinar vários resultados de estudo para ajudá-lo a entender melhor o estudo. Dessa forma, os cientistas de dados têm um melhor entendimento e controle das variáveis ocultas em cada estudo.

Variedade de fontes de dados

Se você estiver lidando com resultados enganosos devido aos dados da amostra não serem representativos da população, uma solução seria usar dados de várias fontes. Isso ajudará você a obter uma amostra mais representativa da população, pesquisar mais sobre as variáveis e obter um melhor entendimento.

Resultados enganosos podem atrasar uma empresa. Portanto, ao trabalhar com dados, os profissionais de dados precisam entender as limitações dos dados com os quais estão trabalhando, as diferentes variáveis e a relação entre elas e como reduzir a ocorrência de resultados enganosos.

Se você quiser saber mais sobre o Paradoxo de Simpson, leia isto: O paradoxo de Simpson e suas implicações na ciência de dados

Se você quiser saber mais sobre os outros paradoxos estatísticos, leia isto: 5 paradoxos estatísticos que os cientistas de dados devem conhecer

Nisha Arya é cientista de dados, redator técnico freelancer e gerente de comunidade da KDnuggets. Ela está particularmente interessada em fornecer conselhos ou tutoriais de carreira em Ciência de Dados e conhecimento baseado em teoria sobre Ciência de Dados. Ela também deseja explorar as diferentes maneiras pelas quais a Inteligência Artificial é/pode beneficiar a longevidade da vida humana. Uma aluna interessada, buscando ampliar seus conhecimentos técnicos e habilidades de escrita, ao mesmo tempo em que ajuda a orientar outras pessoas.