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Postada em 20-08-2012. Acessado 972 vezes.
Título da Postagem:As afirmações científicas e as fraudulentas, uns mentem e outros dissimulam
Titular:Lewton Burity Verri
Nome de usuário:Lewton
Última alteração em 22-08-2012 @ 11:25 pm
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As afirmações científicas e as fraudulentas, uns mentem e outros dissimulam. E a verdade?

 Tags: Correlações, afirmações, regressão, coeficiente, Pearson, ligação, variáveis, análise, estatística, administração científica, engenharia, fraudes, argumentações, falsas ou verdadeiras, multivariada, duas a duas, medições, indicadores, projetos, experimentos, protótipos, inovações, inventos, contagem, pesagem, unidade de medida, padrão, parâmetro, investigação, pesquisa e desenvolvimento, P&D
 
Nossas afirmações são científicas, preconceituosas ou fraudulentas? Há forma de identificarmos se uma afirmação é válida sob o ponto de vista correção? A estatística nos permite fazer afirmações mais próximas do que poderíamos dizer da "verdade de um fenômeno". Por exemplo: se eu disser que água provoca câncer, porque 100% das pessoas, que tiveram esta doença, bebiam água, estarei fazendo uma afirmação nada científica. Pois, se fizermos uma correlação entre beber água e a ocorrência de câncer, iremos ter um alto grau de associação entre as duas variáveis da afirmação - todos os seres vivos bebem água. Mas, será coincidência ou uma afirmação amadora e sem verificação científica? 
 
E se for num grupo de pessoas que bebe água de fonte contaminada radioativamente? E os outros fatores que provocam câncer estão presentes? Uma vida desregrada, fumantes inveterados, alcoólatras contumazes e etc, estão neste grupo?
 
Sempre em nossas afirmações, nas expressões que usamos para falar de fatos, descrever ocorrências ou fenômenos, ou em nossas análises técnicas e científicas, temos que nos preocupar em distinguir se há causas principais que fundamentam estas afirmações. E mais, teremos que recorrer a análise de regressão = correlação e verificação, se as ligações concernentes às variáveis identificáveis, de nossas afirmações, não são decorrentes do ACASO. Elas devem ser CAUSAIS - de causas básicas que as provocam.
 
Quando alguém nos pergunta: - Que negócio é esse de raciocínio da administração científica ou da engenharia? O senhor não está esnobando a gente? Afinal, ser cientista deve ser uma pretensão arrogante, não acha?
 
No Brasil essas perguntas nos são feitas com muita frequência. Mas, a abordagem científica aqui – ou o cientificismo – no país é mesmo esnobada por acadêmicos arrogantes, teóricos e sem muita vivência científica de fato, a não ser de leituras e teorias alheias e de países muito desenvolvidos.
 
É muito simples explicar o que é “raciocínio e administração científica ou da engenharia”.
 
Se você fizer a afirmação de que somos o maior país do mundo, precisará especificar sob qual medida – de informações: dados e fatos (valores, unidades de medidas, padrões e escalas) – que irá se traduz a expressão “somos o maior país do mundo”, no caso aqui da situação em 2011:
 
1. Se você estiver se referindo à extensão territorial em quilômetros quadrados, será uma afirmação enganosa. Somos o 5º país em tamanho territorial;
2. Se você estiver se referindo à população brasileira, em seu número de habitantes, será uma afirmação enganosa. Somos o 5º país em tamanho populacional;
3. Se você estiver se referindo à riqueza de seus cidadãos em renda per capita, será uma afirmação enganosa. Somos o 54º país em renda per capita, base no PIB nominal;
4. Se você estiver se referindo à riqueza total gerada, com base no PIB nominal, será uma afirmação enganosa. Somos o 6º país com maior PIB nominal;
5. Se você estiver se referindo ao trato humanista aos seus cidadãos em IDH - índice de desenvolvimento humano, será uma afirmação enganosa. Somos o 84º país em IDH;
6. Se você estiver se referindo a saúde dos seus cidadãos, em baixa mortalidade na área da saúde, será uma afirmação enganosa. Somos o 56º país em mortalidade, incluindo na saúde – expectativa de vida, mortalidade infantil, mortalidade por assassinatos, mortalidade por óbitos em acidente (trabalho, trânsito) e etc;
7. Se você estiver se referindo ao potencial de tecnologia e inovações, com base no número de patentes, será uma afirmação enganosa. Somos o 25º país em pedidos de patentes pelo PCT, com 483 pedidos, frente aos EUA com 44.890 pedidos concedidos (que é o 1º lugar em pedidos de patentes no PCT).
 
Então, temos observado acima que nossas afirmações podem ser contraditórias em relação às medidas, e unidades de medidas, que são muitas vezes relacionadas às grandezas e dimensões das afirmações.
 
Sempre haverá uma base de CONTAGEM, MEDIÇÃO e PESAGEM. Vimos que a afirmação de que somos o maior país do mundo irá requerer a especificação do parâmetro, ou da base de medida, que fundamente a afirmação. E se ela é falsa ou verdadeira ...
 
Para demonstrar melhor este assunto, podemos fazer um exercício de correlação, entre variáveis, sujeitas à mensuração, e mundialmente convencionadas, para que possamos fazer afirmações científicas sobre as condições socioeconômicas e ambientais de vários países. E destacamos as 17 variáveis a seguir, que serão submetidas à análise estatística de regressão, para calcularmos o coeficiente de correlação entre elas, duas a duas, e calcularmos o coeficiente de Pearson (que este nos indica se há, ou não, "força de ligação" entre as variáveis - tomadas duas a duas).
 
1. Área Florestal;
2. Área Geográfica;
3. Automóveis;
4. Cultura e Digital;
5. Densidade - hab.;
6. Desmatamento;
7. Emissão de CO2;
8. Energia Consumida;
9. Energia Produzida;
10. Força de Trabalho;
11. Gasto com Defesa;
12. IDH;
13. População;
14. Produção de Aço;
15. Recursos Hídricos;
16. Renda per Capita;
17. Renda per Trabalhador.
 
Escolhemos, então, os pares tomados dois a dois, e relacionamos abaixo os resultados encontrados. Ousamos utilizar pares, dois a dois, que pudessem nos indicar relações entre as condições socioeconômicas e as ambientais. Firmamos a constatação da grande influência - CORRELAÇÃO - da Emissão de CO2, com os aspectos da industrialização e com o Aquecimento Global, o que nos desperta para mais uma tarefa. Uma boa medida comparativa é efetuar um rápido estudo de Correlações entre variáveis duas a duas, da MATRIZ DE DADOS SOCIOECONOMICOS de 2003, do Anuário da Abril-Exame, com 160 países, que elaboramos, para montar a tabela abaixo.
 
Testes = Variável A = Variável B = Coef. Correl = Categoria
                                              
1. Energia Consumida = Emissão de CO2 = 0,995 = Extra-forte;
2. PIB = Gasto com Defesa = 0,953 = Extra-forte;
3. Energia Consumida = Gasto com Defesa = 0,939 = Extra-forte;
4. Energia Produzida = Energia Consumida = 0,923 = Extra-forte;
5. Gasto com Defesa = Emissão de CO2 = 0,917 = Extra-forte;
6. PIB = Energia Consumida = 0,902 = Extra-forte;
7. PIB = Emissão de CO2 = 0,874 = Forte;
8. Renda per Capita = Automóveis = 0,844 = Forte;
9. Renda per Capita = Cultura e Digital = 0,777 = Média;
10. Cultura e Digital = IDH = 0,759 = Média;
11. Área Geográfica = Energia Produzida = 0,736 = Média;
12. Produção de Aço = Emissão de CO2 = 0,729 = Média;
13. Força de Trabalho = Emissão de CO2 = 0,618 = Fraca;
14. População = Emissão de CO2 = 0,603 = Fraca;
15. Cultura e Digital = PIB = 0,471 = Nula;
16. PIB = Produção de Aço = 0,436 = Nula;
17. Área Florestal = Emissão de CO2 = 0,410 = Nula;
18. Cultura e Digital = Emissão de CO2 = 0,370 = Nula;
19. Renda per Capita = Emissão de CO2 = 0,266 = Nula;
20. PIB = Força de Trabalho = 0,263 = Nula;
21. Área de Floresta = Desmatamento = 0,263 = Nula;
22. Renda per Trabalhador = Emissão de CO2 = 0,249 = Nula;
23. PIB = IDH = 0,232 = Nula;
24. Automóveis = Emissão de CO2 = 0,205 = Nula;
25. Automóvel = Energia Consumida = 0,196 = Nula;
26. Automóvel = Área Geográfica = 0,063 = Nula;
27. Área Florestal = Recursos Hídricos = 0,010 = Nula;
28. Densidade - hab. = Emissão de CO2 = 0,010 = Nula;
29. IDH = Desmatamento = -0,174 = Nula;
30. Desmatamento = Emissão de CO2 = -0,326 = Nula;
 
Copyright (c) 2004 - Engº Lewton Burity Verri - IEAQ
 
Tendo calculado o coeficiente de correlação (que pode variar de 0,00 a 1,00 = correlação positiva, ou de 0,00 a - 1,00 = correlação negativa), entre as variáveis duas a duas, precisaremos recorrer a uma tabela que contenha um critério de classificação da categoria de correlação - intensidade do grau de ligação entre as variáveis, baseado no coeficiente de Pearson, transformado em porcentagem, o qual é nada mais, nada menos, do que o quadrado do coeficiente de correlação, vezes 100.
 
Tabela do Grau de Associação entre Duas Variáveis - Correlações / Regressões Estatísticas
 
Coef. Corr(1) Grau de Ligação (2) Categoria (3)
 
0,90 a 1,00 = 81,0 a 100,0 = Extra-Forte;
0,80 a 0,89 = 64,0 a 80,9 = Forte;
0,70 a 0,79 = 49,0 a 63,9 = Média;
0,50 a 0,69 = 25,0 a 48,9 = Fraca;
0,00 a 0,49 = 0,0 a 24,9 = Nula;
 
Copyright (c) 2004 - Engº Lewton Burity Verri - IEAQ
 
(1) RCORR = Coeficiente de Correlação;
(2) RCORR ao quadrado = Coeficiente de Pearson;
(3) Intensidade da Ligação;
(4) Conceito da Categoria de Correlação - intensidade de extra-forte para nula, para nos fornecer a noção da "ligação estatística" entre as variáveis tomadas duas a duas, criando a percepção da validade da correlação - se negativa ou positiva - que se extra-forte até média pode ser adotada em previsões (e em afirmações), e se fraca ou nula não pode ser usada em previsões (e nem em afirmações);
(5) O recurso mais avançado, da análise estatística de regressão, é o uso da ANÁLISE MULTIVARIADA, quando o modelamento analítico leva em conta o tratamento de correlação de uma variável com outras 2, 3, 4 e 5 variáveis simultaneamente, medindo a influência delas todas juntas, com uma só arbitrada para dar validade científica às afirmações técnicas e de engenharia.
 
Nota: Este conceito da Categoria de Correlação foi adotado e desenvolvido pelo autor em experimentos de engenharia, protótipos e laboratórios, confirmando-se a validade de proposições e afirmações.
 
Dos 30 pares de variáveis duas a duas, para determinação de correlações encontramos cerca de 12 pares com "ALTA a MÉDIA ligação entre si", com Coef. Pearson maior que 0,500 (ou ligação acima de 50,0%), dos quais 4 pares correlacionados (pares 1, 5, 7 e 12) à Emissão de CO2 mostraram influência significativa na geração desse gás. São elas: 1. ENERGIA CONSUMIDA com Coef. Corr. Positiva de 0,995, 2. GASTOS COM DEFESA com Coef. Corr. Positiva de 0,917, 3. PIB com Coef. Corr. Positiva de 0,874 e 4. PRODUÇÃO DE AÇO com Coef. Corr. Positiva de 0,729.
 
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Quando existe boa correlação positiva, significa que quando uma variável A aumenta a outra variável B aumenta em proporção. Quando a correlação é negativa, significa que quando uma A aumenta a outra B diminui em proporção. O Coeficiente de PEARSON é o quadrado do valor do coeficiente de correlação, e, portanto sempre positivo, que quanto mais próximo de 1,000 mais intensa é a "ligação entre as variáveis".
 
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Os pares de variáveis duas a duas de nº 13, 14, 17, 18, 19, 22, 24, 28 e 30 que foram TESTADOS com a Emissão de CO2 mostraram "FRACA ligação entre si" com Coef. Pearson menor que 0,500 (ou ligação abaixo de 50,0%).
 
Vemos que o par de variáveis duas a duas de nº 12 mostra a PRODUÇÃO DE AÇO correlacionada com a Emissão de CO2.
 
O AÇO é o material de base da Industrialização e está associado com atividades de grande impacto ambiental, desde as minerações ao transporte de minério, desde a siderurgia e laminação ao parque industrial de fabricação de bens, produtos de mercado e materiais para a DEFESA (note-se a alta correlação de DEFESA com EMISSÃO DE CO2, com Coef. Corr. Positiva de 0,917). Para 1 tonelada de AÇO são necessárias 3 toneladas de insumos e matérias primas. Sem água não existe aço. Ainda chega-se ao consumo energético equivalente de 5 mil a 7 mil MEGACALORIAS.
 
Uma variável "inesperada" de correlação com a Emissão de CO2 foi o GASTO COM DEFESA. Uma grande consumidora de AÇO e combustíveis em seus navios de guerra, porta-aviões, aviões à jato, bombardeiros, carros blindados, tanques de combate, viaturas de suporte para logística, testes com armamentos, testes com explosivos, manobras e treinamentos de guerra, as guerras propriamente ditas em curso, patrulhamento de costas e fronteiras e etc.
 
O presente estudo estatístico foi desenvolvido para permitir, ao administrador público, identificar com melhor precisão, os fatores que possuem maior relação com indicadores socioeconômicos, em um programa de governo, ou administrativo.
 
O programa de governo precisa ser estruturado, com um ordenamento prioritário de propostas, sob condicionamento estatístico de correlações, conferindo o arcabouço entre as propostas feitas e os fatores raízes delas, para atendimento da evolução do índice de desenvolvimento humano - IDH.
 
A tabela acima (do Grau de Associação entre Duas Variáveis - Correlações / Regressões Estatísticas) apresenta o critério de classificação da importância de propostas com os indicadores socioeconômicos do IDH e que pode ajudar a complementar o plano de governo ou um plano estratégico de administração de empresas. Podemos propor várias tabelas destas, já que em função da periculosidade do engenho, dos seus custos, da sua segurança operacional e etc, outras tabelas poderão ser elaboradas, aumentando o rigor de classificação das categorias de correlações das variáveis.
 
Com numerosas propostas, apresentadas pelos colaboradores administrativos de em um plano ou de um projeto, se torna necessário após análise de frequências de menções sobre tópicos de um mesmo tema, criando uma ou várias propostas cabeças-de-chave, dar um ordenamento científico entre estas últimas com os indicadores básicos de uma administração pública, por exemplo.
 
A tabela geral do link a seguir,
 
 
É demonstrativa da correlação cruzada de duas variáveis duas a duas, em pares, em que se verifica o grau de associação entre tais variáveis – ou indicadores sociais, econômicos, ambientais, educacionais, saúde e salubridade social e etc.
 
As variáveis com graus de associações de médio, forte e extra forte, são aquelas que devem ser consideradas, para a montagem do ordenamento do plano de governo, de um projeto ou de um programa administração. Indicando que uma repercute matematicamente sobre a outra, e por isso devem ser enlaçadas no plano. E indicamos também o tipo de “previsão ou afirmação” que pode ser feito quando há “ligação associativa” entre as variáveis ...
 
Se o Coeficiente de Correlação = rcorr for positivo significa que quando uma variável cresce a outra cresce, também. E se for negativo indicará que quando uma cresce a outra diminui. E rcorr2 é o coeficiente de Pearson, conceito de potência em relação ao rcorr, o qual se estiver acima de 0,50 poderemos ter um grau médio de associação entre as variáveis.
 
A administração pública, ou privada, poderá estabelecer seu foco no IDH e ordenar as diversas propostas de sua administração estratégica, já neste momento estarão “enxugadas” pela frequência em que foram citadas por colaboradores (de sua repetição – podem existir muitas propostas repetidas) e pela proposta cabeça-de-chave, que saiu dos diversos tópicos semelhantes ou iguais (repetidos), dentro de determinado tema.
 
Neste estudo encontramos 12 pares de variáveis duas a duas, que possuem correlações e graus de associações de média a extra forte, entre 160 países pesquisados. Encontramos 18 pares de variáveis sem nenhuma correlação = ou NULA. E toda afirmação administrativa que utilizar estas variáveis em suas ações de propaganda e publicidade, associando-as entre si, duas a duas, estará fazendo PROPAGANDA ENGANOSA E ABUSIVA, e assim estará fazendo afirmações fraudulentas, em e com argumentações FALSAS.
 
Digamos que uma governança pública, ou privada, resolva a afirmar que, com base nos 15 pares listados abaixo, sobre melhorias de resultados no seu processo administrativo, o seu "dirigismo governamental" na variável A tem melhorado a variável B:
 
Testes = Variável A = Variável B = Coef. Correl = Categoria
 
15. Cultura e Digital = PIB = 0,471 = Nula;
16. PIB = Produção de Aço = 0,436 = Nula;
17. Área Florestal = Emissão de CO2 = 0,410 = Nula;
18. Cultura e Digital = Emissão de CO2 = 0,370 = Nula;
19. Renda per Capita = Emissão de CO2 = 0,266 = Nula;
20. PIB = Força de Trabalho = 0,263 = Nula;
21. Área de Floresta = Desmatamento = 0,263 = Nula;
22. Renda per Trabalhador = Emissão de CO2 = 0,249 = Nula;
23. PIB = IDH = 0,232 = Nula;
24. Automóveis = Emissão de CO2 = 0,205 = Nula;
25. Automóvel = Energia Consumida = 0,196 = Nula;
26. Automóvel = Área Geográfica = 0,063 = Nula;
27. Área Florestal = Recursos Hídricos = 0,010 = Nula;
28. Densidade - hab. = Emissão de CO2 = 0,010 = Nula;
29. IDH = Desmatamento = -0,174 = Nula;
30. Desmatamento = Emissão de CO2 = -0,326 = Nula;
 
Por serem pares de variáveis sem nenhuma correlação = ou NULA entre si ou mesmo leve ou fraca = suas PROPAGANDAS serão ENGANOSAS E ABUSIVAS, e assim estarão fazendo afirmações fraudulentas, em / com argumentações FALSAS.
 
Em quase 100% dos governos no Brasil, de qualquer esfera administrativa, as afirmações são totalmente FALSAS. E na maioria das empresas privadas, isto, também acontece.
 
De posse dos pares de correlações de média a extra forte podemos montar tabelas de duplo-entrada, com priorização de investimentos e demandas executivas, as quais nos mostrarão não só as ligações entre si, dos pares de variáveis duas a duas, como também como a administração articula esforços racionais sobre o que é importante e necessário.
 
No caso deste nosso exemplo, apesar dos idealizadores do IDH afirmarem que a renda per capita, que compõe o indicador, fazer parte de sua medida, encontramos de média para fraca “ligação” da renda per capita com o IDH.
 
Para racionalizar a priorização de mais de umas dezenas de propostas administrativas, extraídas de uma sociedade governável cientificamente, e seu ordenamento, para montagem de ações executivas inteligíveis e focadas nos objetivos, as comissões administrativas deverão enquadrar as propostas cabeça-de-chave nos fatores relacionados, das associações estatísticas, que mais possuem capacidade de contribuir com o aumento do IDH – índice de desenvolvimento humano.
 
Abraços,
 
Lewton



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