Pesquisas eleitorais são feitas por meio de entrevistas a eleitores. Sejam pessoalmente, por telefone, e-mail ou outro meio, essas enquetes custam tempo e dinheiro. Está fora de questão entrevistar todo mundo, os pesquisadores precisam se contentar com uma pequena amostra de 1.000 ou 2.000 pessoas ou até menos. Como escolher esse grupo, de modo que o resultado seja representativo? E como avaliar quão representativo ele é, para um dado tamanho da amostra, como determinar a margem de erro da pesquisa?

Problemas semelhantes surgem o tempo todo nas mais diversas áreas de atividade. Ao longo de pouco mais de cem anos, foram desenvolvidas diversas ideias e técnicas que fazem desta área da estatística uma ferramenta poderosa, com aplicações bilionárias em todo o setor produtivo: controle de qualidade industrial, desenho eficaz de testes e muito mais. O que poucos sabem é que tudo começou motivado pelo nobre objetivo de produzir boa cerveja.

Ao final do século 19, a famosa Guiness, de Dublin, capital da Irlanda, era a maior cervejaria do mundo. Era também um fantástico local de trabalho: contratava os mais brilhantes jovens cientistas e lhes dava total liberdade para desenvolver suas ideias em proveito da empresa. Era a Google da época. Foi assim que William S. Gosset (1876 – 1937), recém-formado da Universidade de Oxford, foi contratado em 1889.

A Guiness estava expandindo a produção, tentando cortar custos, e a preocupação era manter a qualidade de sua lendária cerveja, densa, escura e amarga. A essa altura, a fábrica já consumia mais de 2.000 toneladas de lúpulo por ano –usado para perfumar a cerveja– e era impossível verificar a qualidade de todo o fornecimento. Os técnicos testavam por amostragem, mas não havia modo seguro de saber se as amostras eram suficientes, nem de interpretar os resultados. Se uma amostra dá resultado um pouco melhor do que outra, como saber se a diferença é significativa ou um mero acaso?

Gosset foi convidado a ajudar. A escolha parece ter sido pelo fato de que –por ter estudado um pouco de matemática em Oxford com o astrônomo real Sir George Airy (1801 – 1892) e outros professores– ele deveria ter “menos medo” desse tipo de tarefa que seus colegas químicos

De modo empírico, por experimentação, Gosset foi avaliando o grau de confiabilidade dos resultados de uma amostragem, duas etc. Deste modo, desenvolveu uma série de ideias que viriam a transformar esta área da ciência, chamada inferência estatística, em um instrumento bilionário. Seus chefes estavam eufóricos: as ideias de Gosset conferiam à Guiness uma grande vantagem competitiva sobre a concorrência.

Mas ele queria mais: ir além da experimentação e entender a matemática por trás das observações. Pediu e conseguiu da empresa o direito a passar um ano estudando e pesquisando com Karl Pearson (1857 – 1936), professor do renomado University College de Londres.

Ao final, Gosset estava ansioso para publicar seus resultados científicos, partilhá-los com todos. Mas a Guiness não queria abrir mão da vantagem estratégica. Após muita argumentação, consentiu em deixá-lo publicar os aspectos matemáticos do trabalho, desde que o fizesse sob pseudônimo: não sabendo que o autor era funcionário da Guiness, as outras cervejarias não se dariam conta do potencial comercial da matemática.

Modestamente, Gosset escolheu o pseudônimo Student (“estudante”).

Tenho certeza que eu e os meus colegas de faculdade teríamos apreciado ainda mais a “distribuição t de Student” do curso de estatística se soubéssemos, então, da sua importância para a sublime ciência e arte da boa cerveja!

A genialidade e o potencial das ideias de Gosset foram reconhecidos por Sir Ronald Fisher (1890 – 1962), considerado juntamente com Pearson um dos fundadores da estatística. Fisher divulgou, desenvolveu e aprofundou muito essas ideias, mas Gosset continua muito menos conhecido do que merece. Até porque foi um sujeito muito legal: testemunhos o descrevem como “um gentleman”, “muito agradável” e “humilde, com ótima personalidade”. Gosset conseguiu até a façanha de ser amigo tanto de Pearson quanto de Fisher, dois senhores com egos gigantescos e que se detestavam profundamente.

Hoje em dia, os meios de comunicação estão cheios de informações estatísticas que, supostamente, tornam as notícias mais objetivas e confiáveis. Mas será que o público, e os próprios jornalistas, compreendem o significado dessas informações? Confira esta manchete de um jornal norte-americano: “Estatística mostra que gravidez na adolescência cai significativamente após os 25 anos de idade”…

O famoso escritor inglês H. G. Wells (1866 – 1946), autor de clássicos como “A máquina do tempo”, “O homem invisível” e “A guerra dos mundos”, escreveu que “o pensamento estatístico um dia será tão necessário para o exercício eficiente da cidadania como a capacidade de ler e escrever”.

Uma das novidades mais refrescantes da Base Nacional Comum Curricular em discussão no Conselho Nacional da Educação é o reforço substancial do papel da estatística na nossa educação. Em pouco mais de um século, esta disciplina tornou-se a ciência matemática que se relaciona mais diretamente com o nosso quotidiano. Só por isso, ela já merece lugar de destaque nas nossas salas de aula, desde os primeiros anos do ensino fundamental.



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