Cuidado com a "mérdia"

Perdoem-me o título agressivo, mas ele foi sim um joguete entre as palavras "média" e "merda".

Estamos na fase de que os entendedores de Estatísticas Digitais tem alto valor no mercado de trabalho. Estou falando dos especialistas em Big Data, Data Analytics, etc. Verdadeiros garimpeiros ou mineradores de dados onde o foco é, claro, conceder uma informação precisa e válida para que a empresa tome a melhor decisão, sempre. É claro que um "Ronaldo Fenômeno" desses tem que ser altamente valorizado.

Se você está no começo da sua carreira e também quer ser um profissional top de linha neste ramo, você precisa ter cuidado com as leituras da Estatística.

Os resultados estatísticos são relativos, portanto não refletem a pura verdade. É uma ferramenta que nos permite ter uma boa noção o quão perto ou longe estamos de aceitar ou rejeitar uma teoria.

O problema disso é que quem sabe manipular perfeitamente essa ciência, também sabe transformar realidades. Isto quer dizer que, se o cenário é ruim, você pode fantasiá-lo de bom com resultados estatísticos.

Todos sabemos que existe as famosas Medidas de Tendência Central no estudo da Estatística; uma delas é a Média Aritmética. Porém, cuidado com a "mérdia"!

● X = (5 + 5) / 2 = 5 [Média Artimética]

● X = (9 + 1) / 2 = 5. ["Mérdia"]

O exemplo acima mostra o mesmo resultado utilizando dados completamente diferentes. Imagine a seguinte situação, simplificada, na sua empresa:

"Joaquim, por favor, nos mostre a média do nosso faturamento nos últimos dois meses".

Situação 1:

● Abril: 5 milhões;

● Maio: 5 milhões;

Situação 2:

● Abril: 9 milhões;

● Maio: 1 milhão;

Enquanto que o cenário na situação 1 é Normal, é óbvio que houve alguma coisa muito errada entre Abril e Maio na situação 2. A empresa teve uma redução de 8 milhões em seu faturamento em um mês. Mas a média nas duas situações será a mesma.

Uma decisão tomada em cima de uma "mérdia" pode criar um cenário de frustração e muitas e muitas horas gastas com reuniões sobre "O quê deu errado?".

Por isto, caro estudante, seja prudente nas estatísticas!