Você com certeza já ouviu falar em variáveis preditivas em suas aulas de bioestatística ou cineantropometria. Nesse artigo, vamos revisar nesse conceito importante da estatística com uma visão da sua utilização na educação física.
Um pouco de matemática
Um conceito matemático que geralmente vemos na escola e utilizamos para o resto das nossas vidas, em diversas áreas, são as equações de primeiro grau.
Uma equação simples na qual precisamos descobrir qual número seria utilizado para equilibrar a equação. Esse número é substituído por uma letra, chamada de incógnita.
De forma simples, podemos resolver a equação abaixo, sem “fritar” muitos neurônios:
2 + X = 5
Rapidamente, descobrimos que o nosso X precisa assumir o valor 3, para equilibrar nossa equação e termos os dois lados com o mesmo valor.
Problemas…
Certo, uma equação de primeiro grau pode ser aplicada no dia a dia de forma simples.
Utilizamos um modelo bem semelhante, quando aplicamos uma regra de 3, para descobrir percentual de massa gorda ideal.
Por exemplo, partindo da ideia da nossa equação de 1º grau, vamos considerar que precisamos descobrir o percentual de gordura de uma determinada pessoa.
Aqui temos duas questões:
1 – Não temos a ferramenta para definir percentual de gordura de uma pessoa;
2 – Não conseguimos utilizar uma equação tão simples quanto a de primeiro grau, apresentada acima;
Estatística
Dessa forma, precisamos recorrer a procedimentos estatísticos para entender quais variáveis (incógnitas) vão predizer melhor o percentual de gordura.
E isso não é uma tarefa tão simples.
Isso é feito nos trabalhos científicos, nos quais são desenvolvidos equações preditivas da composição corporal, como os de Jackson & Pollock, Petroski, Guedes e outros diversos autores.
Basicamente, é coletado uma grande massa de dados de muitas pessoas. A idade, gênero e etnia das pessoas por exemplo, vai ser delimitada pelo escopo do trabalho. E dessa forma, vai delimitar também o público no qual deve ser aplicado a equação.
Alguns procedimentos estatísticos como a regressão, são aplicados nessa grande massa de dados. Esses procedimentos tem por objetivo encontrar os relacionamentos mais fortes entre variáveis (incógnitas) e resultados.
Equações preditivas
Com isso, uma equação preditiva é criada!
Após sua criação, ela ainda deve passar por mais procedimentos estatísticos para validar seus resultados.
De forma simples e resumida, comparar os resultados da equação a resultados de outros métodos “padrão ouro” como pesagem hidrostática ou DEXA.
E onde entram as variáveis preditivas nisso tudo?
Observe a equação preditiva abaixo:
%G = (1.51 * IMC) – (0.7 * Idade) – (3.6 * Gênero) + 1.4
Essa é a equação para predição de percentual de gordura corpora de Dezemberg et al, 1991. Ela pode ser aplicada em crianças e adolescentes de 7 a 17 anos de idade de ambos os gêneros. Destacamos as variáveis preditivas dessa equação em negrito.
De forma semelhante a uma equação de 1º grau, podemos dizer que as variáveis preditivas são as “incógnitas” que vão permitir solucionar nossas equações!
Essas variáveis, podem ser dados básicos como peso, altura e idade. Mas também podem ser dados que necessitam de treinamento para obter como dobras cutâneas, perímetros e diâmetros.
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No Eksy você pode verificar a bibliografia e as variáveis preditivas utilizadas em cada equação.