Um estudo analisou o aumento de acidentes de trânsito em uma cidade e notou que, em períodos de maior consumo de sorvete, o número de acidentes era significativamente maior. Com base nessa observação, alguns moradores sugeriram que a redução do consumo de sorvete poderia ajudar a diminuir os acidentes. Esse tipo de análise estatística levanta debates sobre a interpretação dos dados. Com base nos conceitos estatísticos, assinale a alternativa que identifica corretamente a relação observada entre o consumo de sorvete e os acidentes de trânsito.
Questão
Um estudo analisou o aumento de acidentes de trânsito em uma cidade e notou que, em períodos de maior consumo de sorvete, o número de acidentes era significativamente maior. Com base nessa observação, alguns moradores sugeriram que a redução do consumo de sorvete poderia ajudar a diminuir os acidentes. Esse tipo de análise estatística levanta debates sobre a interpretação dos dados.
Com base nos conceitos estatísticos, assinale a alternativa que identifica corretamente a relação observada entre o consumo de sorvete e os acidentes de trânsito.
Alternativas
A) A correlação positiva entre o consumo de sorvete e os acidentes não implica causalidade, pois um fator externo pode estar influenciando ambos.
B) Um consumo de sorvete não tem qualquer relação com os acidentes, pois eventos distintos não podem estar estatisticamente associados.
C) Um aumento nos acidentes de trânsito leva a um maior consumo de sorvete, pois as pessoas buscam conforto emocional após situações estressantes.
D) O aumento do consumo de sorvete sempre antecede um crescimento no número de acidentes, caracterizando um padrão causal evidente.
E) A relação entre o consumo de sorvete e os acidentes é direta, indicando que o aumento do consumo causa mais acidentes.
Explicação
O enunciado descreve uma associação estatística: quando o consumo de sorvete aumenta, o número de acidentes também aumenta. Isso caracteriza uma correlação positiva entre as variáveis.
Porém, em Estatística, correlação não implica causalidade. É perfeitamente possível que exista uma variável de confusão (fator externo) afetando as duas ao mesmo tempo. Um exemplo clássico é a temperatura/estação do ano:
- No calor/verão, tende a haver maior consumo de sorvete;
- Ao mesmo tempo, pode haver mais pessoas nas ruas/estradas, mais lazer, viagens, maior fluxo de veículos e até mais exposição a riscos, aumentando os acidentes de trânsito.
Assim, a observação não autoriza concluir que “sorvete causa acidentes” (como sugerem D e E).
- B é falsa porque eventos distintos podem sim estar associados estatisticamente.
- C inverte a direção e inventa um mecanismo sem base nos dados.
- D e E afirmam causalidade/padrão causal “evidente/sempre”, o que não pode ser garantido apenas com correlação observacional.