Uma coluna de divulgação usa um gráfico que mostra correlação entre tempo de tela e redução de horas de sono e…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Interpretar textos de divulgação científica que tratem de temáticas das Ciências da Natureza, disponíveis em diferentes mídias, considerando a apresentação dos dados, tanto na forma de textos como em equações, gráficos e/ou tabelas, a consistência dos argumentos e a coerência das conclusões, visando construir estratégias de seleção de fontes confiáveis de informações.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Uma coluna de divulgação usa um gráfico que mostra correlação entre tempo de tela e redução de horas de sono e conclui: 'o tempo de tela causa a redução do sono.' Essa conclusão é justificada apenas com base no gráfico?
- A) A relação observada será válida em todas as situações.
- B) Correlações sempre indicam uma relação de causa e efeito.
- C) Redução do sono leva direto ao aumento do tempo de tela.
- D) Gráficos são sempre suficientes para provar a causalidade.
- E) Não. A correlação mostrada no gráfico não justifica, por si só, a inferência de causalidade.
✅ Resposta correta: alternativa E
Resolução passo a passo
- Leia o enunciado com atenção. Uma coluna mostra um gráfico de correlação entre tempo de tela e redução de horas de sono e conclui que o tempo de tela causa a redução do sono. A pergunta é se essa conclusão se sustenta apenas com o gráfico.
- Lembre a diferença básica entre correlação e causalidade. Correlação indica que duas variáveis variam juntas, mas não diz qual delas, se alguma, produz a outra. Para afirmar causalidade, é preciso mais do que a observação de associação, como controle de variáveis de confusão, desenho experimental ou evidências de direção temporal e mecanismo.
- Aplique ao caso. O gráfico mostra apenas que tempo de tela e menos horas de sono aparecem associados. Podem existir fatores externos, como ansiedade, rotina noturna ou hábitos de vida, que influenciam ambas as variáveis. Assim, a conclusão de causa e efeito não é justificada somente pelo gráfico.
- Analise as alternativas erradas. A alternativa A está errada porque generaliza uma relação observada para todas as situações, o que o gráfico não permite. A alternativa B está errada porque afirma que correlações sempre indicam causa e efeito, o que é falso. A alternativa C está errada porque inverte a direção da relação sem qualquer base no enunciado. A alternativa D está errada porque gráficos, por si sós, não provam causalidade.
- Conclusão. A alternativa correta é a E, pois reconhece que a correlação mostrada não basta, por si só, para inferir causalidade. O gabarito oficial coincide com a resolução feita.
💡 Dica: Analise a relação entre os dados do gráfico e a conclusão apresentada.
Alternativa por alternativa
O aluno acredita que uma relação observada em dados vale universalmente, confundindo uma amostra específica com uma lei geral.
O aluno supõe que sempre que duas variáveis andam juntas uma causa a outra, ignorando a existência de variáveis de confusão e de correlações espúrias.
Por que engana: O aluno pode confundir correlação com causalidade, acreditando que a relação observada no gráfico implica necessariamente que uma variável causa a outra.
O aluno inverte a direção da relação, presumindo que a causa é a outra variável sem qualquer evidência, ou fica preso à ideia de que o sentido da causa é automaticamente evidente.
O aluno tem a impressão de que a visualização em gráfico, por ser objetiva e de aparência científica, prova automaticamente a causalidade.
Correlação ? causalidade: é necessário controlar variáveis de confusão, demonstrar temporalidade e/ou ter estudo experimental para afirmar relação causal robusta.
Raio-X da questão
correlação e causalidade
diagnostico
correlação e causalidade · análise de gráficos
Revisar a diferença entre correlação e causalidade em estudos científicos.
O aluno pode confundir correlação com causalidade, acreditando que a relação observada no gráfico implica necessariamente que uma variável causa a outra.
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