Recentemente caí no golpe (do bem!) da corrida, influenciado por certas companhias. Vai lá, é somente uma prova. Aham, bem assim. Um ano depois, já participei de 25 provas, a maioria em Santa Catarina, com algumas incursões pelo Paraná e pelo Rio Grande do Sul, com distâncias variando entre 5km e 13 km.

Quem corre frequentemente, sempre quer melhorar o seu desempenho, atingir novas marcas pessoais, percorrer distâncias maiores ou encarar novos desafios, em lugares e trajetos diferentes. A minha intenção, neste momento, é percorrer distâncias maiores e, neste ano quero correr a São Silvestre (você que está lendo este texto vai me ver na Globo no dia 31/12/2022).

Ainda que o objetivo principal não seja conseguir uma colocação melhor e ganhar troféus, sempre comparo o meu desempenho em relação às provas similares anteriores e, obviamente, em relação à media dos competidores. Claaaaaro!

Os tempos de todos os atletas (sim, já estou me achando um atleta) das corridas são medidos através de um chip eletrônico. Ao final de cada corrida, os resultados são publicados nas páginas dos eventos e assim cada atleta pode comparar seu desempenho em relação aos demais. Como eu não estava contente com os resultados tabulados, resolvi usar uma ferramenta básica da estatística: as curvas de distribuição de probabilidade.

Nestas metodologia, eu calculo o fator de frequência, que é a probabilidade de um determinado corredor chegar em um intervalo de 5 minutos. Para tanto, contei o número de corredores chegando neste intervalo e dividi pelo número total de corredores. Como meu objetivo é comparar meu desempenho em relação a corredores do sexo masculino, apenas levei em conta estes competidores e não o número total de competidores em cada prova.

Figura 1 - Curva de distribuição de probabilidade para corridas em 5km, em duas diferentes cidades (cidade A - azul; cidade B - laranja).

Como se pode ver na Figura 1, na cidade A (em azul), a probabilidade de que um corredor completasse a prova entre 20 e 25 minutos era de aproximadamente 34%, ao passo que na cidade B (em laranja), para este mesmo intervalo de tempo, a probabilidade estava ao redor de 25%. Eu tracei uma elipse ao redor destas barras, pois, em ambas as corridas, concluí a prova em pouco menos de 25 minutos. Em relação à média, meu desempenho foi melhor na cidade B do que na cidade A, já que na cidade A cheguei entre os 61% mais velozes (e furiosos!) e na cidade B entre os 21% mais rápidos (e brabões!). Em ambas as cidades, o número de corredores do sexo masculino era similar (226 na cidade A e 254 na cidade B). No entanto, se desejo melhorar meu desempenho como corredor, preciso trabalhar nos treinos e concluir as provas em menos de 20 minutos, de forma a aparecer mais à esquerda neste gráfico.

A Figura 2 a seguir apresenta os resultados para corridas de 10km, em duas cidades diferentes.

Obviamente nesta análise não se levaram em conta fatores determinantes para o desempenho como altimetria, relevo, horário das provas ou temperatura ambiente. No entanto os dados indicam que, para uma distância de 5 km, houve uma melhora no meu desempenho em relação à media, o que não ocorreu em provas de 10 km (ainda!).

Com toda a certeza, este não pode ser considerado um estudo científico, pois a amostragem é muito pequena. Este artigo serve para ilustrar como podemos usar de forma lúdica ferramentas da estatística até mesmo para nossa satisfação pessoal como aspirante a atleta.

Você chegou a imaginar que a estatística poderia ser utilizada desta maneira? Comente aí!

Espero que, no próximo artigo deste assunto, eu possa comentar meus resultados na São Silvestre! :D