Em ciência de dados, se eu analisar um experimento e coletar uma quantidade significativa de dados e, por meio de uma análise de padrão, observada depois de tratar os dados, pode-se fazer uma conclusão de que tal evento acontece sempre. Um exemplo com base na coleta de dados de um médico, que analisar as características de certos tumores nos seios de mulheres, classificou-os como malignos e benignos. Realmente é aceitável diagnosticar uma pessoa com base nesses padrões observados?
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6 messages · –V V Lien
cliquez pour afficherMas conhecer a existência de um tipo de diagnóstico não quer dizer que usar ele vai ser algo eficaz, não é fácil reproduzir algo do gênero de forma correta. Saca só esse artigo, fala mais ou menos disso, não é pq temos muitos dados, muitas técnicas e ferramentas, muitos experts que a gente vai conseguir responder perguntas de forma fácil e certeira. https://escoladedados.org/2019/08/sou-uma-cientista-de-dados-cetica-quanto-aos-dados/ Sou uma cientista de dados cética quanto aos dados – Escola ...
V Essa coisa de tal evento "acontece sempre" não existe. @edinhodiluviano tu consegue discorrer melhor sobre isso?E De fato "acontece sempre" nao existe. Qnt a ser "aceitavel", depende da definicao de aceitavel. É bem pessoal e subjetivo. De certa forma um teste clinico pra um remedio n segue o metodo cientifico ao pe da letra. Seria anti etico. É aceitavel q um medico receite um medicamento com base nesse teste? É aceitavel q uma pessoa faça um tratamento/cirurgia prejudicial ao seu corpo, com uma chance de sucesso de, por exemplo, 30%? Enfim... Acho q isso é mais uma questao filosofica do q estatistica. Do ponto de vista estatistico, havera a "margem de erro" (designacao generica pra uma serie de motivos para resultados diferentes) em qq dos casos citados. Alem de q, no limite, um estudo medico é so uma analise em cima de um (ou mais) datasets. Nao mt diferente do q a gente faz no dia a dia (talvez a gente seja um menos rigoroso q o fda, entretanto...)