Chá, sementes e cerveja: como “Uma Senhora Toma Chá…” conta a história da estatística moderna

Quando você estudou biologia na escola, muito provavelmente experimentos de Gregor Mendel foram utilizados para exemplificar a genética. Afinal, era bem simples: um cientista usava diversas sementes de plantas diferentes em cruzamentos variados e, com os resultados finais, se tornava possível explicar vários fundamentos da hereditariedade. Poderiam ser pais que tinham olhos claros, e então […]

Por Equipe Empiricus

25 out 2021, 14:57

Quando você estudou biologia na escola, muito provavelmente experimentos de Gregor Mendel foram utilizados para exemplificar a genética. Afinal, era bem simples: um cientista usava diversas sementes de plantas diferentes em cruzamentos variados e, com os resultados finais, se tornava possível explicar vários fundamentos da hereditariedade.

Poderiam ser pais que tinham olhos claros, e então um bebê que nasce com olhos escuros, ou então o motivo para que o gene dos cabelos ruivos estivesse cada vez mais em extinção… fato é que quase todos se exauriram de fazer provas escrevendo XX, YY, Xx, Yy, xx, yy e depois todas as combinações possíveis.

Este foi apenas um daqueles casos da ciência moderna que revolucionou nosso entendimento sobre a humanidade, assim como fez Darwin… ou será que não? As teorias de Mendel, na verdade um frade e botânico, são debatidas no livro ‘Uma Senhora Toma Chá…’, de David Salsburg

Mas não é só a ciência das sementes: muitos outros experimentos entram em pauta, em uma viagem que data dos primeiros publicados, na famosa revista Biometrika, até os estudos estatísticos que mais tarde viriam a ser utilizados por Daniel Kahneman (autor de ‘Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar’), grande especialista em finanças comportamentais. Psicólogo e economista, Kahneman conquistou o Prêmio Nobel de Economia em 2002.

Mas qual o motivo para uma senhora tomar chá?

O nome que intitula o livro se refere a um antiquíssimo experimento, que intrigou Salsburg. Rezava a lenda que houve um experimento entre cientistas que começou em uma tarde agradável, enquanto todos tomavam chá. Uma senhora então afirmou que conseguia sentir a diferença quando seu chá era derramado sobre o leite, e quando o leite era derramado sobre o chá, um costume tipicamente britânico.

Como isso não é usual, os cientistas presentes ficaram intrigados. Seria isso possível? Foi quando a estatística entrou em cena. Pensaram como seria possível padronizar a apresentação para a senhora, para que ela não pudesse distinguir o que lhe era servido, além das apresentações. Fizeram diversas xícaras de chá, servidas em ordem constante e com volume igual, além de temperaturas variáveis, todas anotadas, enquanto a mulher estava vendada.

Em caráter de viés científico, o experimento nunca foi publicado. No entanto, como Salsburg explica, ele pode conversar com o homem que conduziu a tarde regada a rigor de chá. E ele afirmou que a mulher distinguiu com perfeição cada xícara naquela tarde. Foi quando teve-se entendimento de uma necessidade maior da padronização científica para melhores resultados, algo que faltou em experimentos como o de Mendel.

E um estudante que estava no meio de cerveja muda tudo…

Já outros se encontravam no meio de bebidas com teor mais alcoólico. Um dos mais prolíficos estatísticos do século XX, William Sealy Gosset, fez sua primeira publicação após observações em seu trabalho: a fábrica de cerveja Guinness.

Determinado a padronizar a forma de fermentação da bebida, ele se envolveu com diversos experimentos químicos, que o levaram a descobertas brilhantes não apenas no campo estatístico, mas também da ciência. Tais dados o levaram a sua primeira publicação na revista Biometrika, com o pseudônimo Student, que o acompanhou até o fim de sua vida.

O jovem prodígio não apenas redigiu suas descobertas, como também foi capaz de apontar alguns erros em publicações anteriores, o que enfureceu alguns cientistas mais velhos. Após alguns anos, o jovem foi capaz de criar um teorema que segue até hoje como regra para testes de falha: o t de Student.

Se antes era necessário fazer milhares e milhares de cálculos em folhas (para os mais abastados posteriormente, com computadores do tamanho de salas que eram verdadeiros trambolhos), a fórmula de Gosset representou uma revolução. Imagine ser capaz de achar apenas quatro variáveis que resumem todas as suas probabilidades de erro com uma só fórmula!

Quando a estatística invade o campo dos campos, corpos e mentes

Se você pensou que apenas biologia seria tratada no livro, está enganado. Salsburg consegue navegar por uma infinidade de temas, tecendo uma verdadeira colcha de retalhos, onde seu precioso fio é a estatística e seus mais belos e diversos usos.

Seja na história quase irreal do cientista que precisou se disfarçar em plena União Soviética para continuar seus experimentos (sem falar uma palavra do idioma), explicando o motivo para que os experimentos nunca levem os créditos de seus autores originais, ou até mesmo contando as brigas nos bastidores da Biometrika.

A estatística moderna auxiliou a parametrizar os dados que utilizamos em diversas áreas até para o mais que bem sucedido agronegócio. E para isso, alguém taxado de maluco precisou ficar um bom tempo em uma fazenda no meio do nada fazendo testes que beiravam a insanidade para colocar sua teoria à prova.

Posteriormente, foi esse modo de tabular resultados que trouxe para a psicologia uma possibilidade até então impensada: coletar dados de pacientes e analisá-los por uma lente impessoal. Isso possibilitou estudos da mente humana e suas observações, como o que premiou Daniel Kahneman com o Nobel da Economia em 2002.

 

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