O controle estatístico e a Covid-19

Para Victor E. Kane, autor do livro “ Defect prevention: use of simple statistical tools”, a definição de estatística é: “a arte e a ciência da descoberta do que, a princípio, é difícil de ser percebido, mas que depois de revelado torna-se óbvio.

E, baseando-se em técnicas estatísticas a OMS e a ciência tomam decisões sobre o comportamento adequado da população, sobre as ações que devem tomar os governantes e sobre a disponibilidade de recursos acerca do controle necessário à contenção da pandemia.

Shewart, ao desenvolver a teoria do controle estatístico baseada em gráficos de controle, elaborou técnicas e métodos estatísticos eficientes, seguros e rápidos para a análise e solução de problemas que ganharam grande importância no campo industrial, advindo daí ganhos substanciais em qualidade e produtividade.

As deliberações anunciadas nos países onde a Covid-19 aflige sem precedentes a saúde, a economia e a estabilidade social, baseiam-se na visão da distribuição da população elencada e agrupada sistematicamente sob uma curva conhecida como Curva de Gauss, ou, Curva de Sino, na qual agrupam-se os testados positivos sintomáticos e assintomáticos.

Colocando-a em um gráfico X; Y, o eixo X representa a amplitude epidêmica, ou seja, o tempo decorrido entre as primeiras infecções detectadas na região em estudo e as futuras, estimadas estatisticamente e, ou, através de dados conhecidos de regiões onde a epidemia tenha passado dessa fase. O eixo Y, representa o número de infectados em relação a determinados períodos (faixas) do tempo da amplitude.

Portanto, essa curva apresenta valores crescentes e decrescentes, sendo que seu pico se dá em determinado tempo, previamente estimado graças a análise de tendências e através das medidas de dispersão, ou do grau de concentração dos valores em torno de uma média.

Então, é certo pensar que as probabilidades calculadas para cada período considerado crescente, pico e decrescente, têm sua confiabilidade dependente do método, da forma, da precisão e da transparência dos dados coletados. Os prognósticos apontados serão altamente seguros se não houverem interesses encobertos atuando na construção da curva através da manipulação, ou omissão dos valores, fato que distorce o objetivo da utilização da técnica e torna-se um entrave na melhor solução do problema.