A estatística no monitoramento - detectar tendências e correlações
«Parece que está subindo» não basta - no monitoramento vale a pena verificar numericamente se uma tendência é real e se os indicadores estão de fato relacionados. Isso não exige estatísticas avançadas; bastam alguns métodos consagrados e a consciência das armadilhas comuns.
Há uma tendência
- O teste de Mann-Kendall - um teste de tendência não paramétrico difundido, que lida bem com os dados ambientais (não exige uma distribuição normal e suporta os valores anômalos).
- A inclinação de Sen - uma medida da velocidade de mudança, robusta aos valores anômalos.
Juntos, respondem às perguntas «está subindo/descendo» e «a que velocidade».
Os indicadores estão relacionados
- A correlação de Pearson - uma relação linear,
- A correlação de Spearman - uma relação monotônica (de posto), mais robusta aos valores extremos.
Ajudam, por exemplo, a confirmar que o oxigênio cai quando a temperatura sobe, ou que a turbidez sobe depois da chuva (ver combinar com os dados públicos).
As armadilhas mais frequentes
- A sazonalidade que se passa por tendência - remova ou leve antes em conta o ritmo anual (ver séries temporais).
- A autocorrelação - medições sucessivas podem depender das anteriores; infla a «significância».
- Correlação ≠ causa - uma relação entre dois indicadores não prova que um cause o outro.
- Lacunas e valores abaixo do limite - influem nos resultados; devem ser tratados com consciência.
Com o que calculá-lo
Análises simples fazem-se no Excel, as mais complexas em R ou Python - a chave são dados bem preparados.
Na prática
O ponto de partida é uma série ordenada e contínua. No LimnoLog as medições formam logo gráficos (com uma comparação das estações), o que permite um julgamento preliminar da tendência e das relações, e para estatísticas mais pesadas você pode exportar os dados prontos para o processamento.
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