Estatística - Considerações Práticas
Converter um bom tema de pesquisa em resultados estatisticamente confiáveis exige que algumas etapas importantes sejam cumpridas. Conseguir identificar se um estudo é de qualidade está além do fato de confiar na revista onde está publicado ou nas instituições e autores envolvidos.
O uso de ferramentas inadequadas gera erros que podem levar a resultados e discussões falsas. Confiar que um software saberá julgar qual a melhor opção de análise também deixa o pesquisador em posição vulnerável. A estatística, para ser usada de forma mais proveitosa, precisa estar em sintonia com o entendimento prático sobre o assunto abordado, algo que um programa não consegue fazer.
Um dos pontos importantes a se considerar diz respeito à composição amostral. Uma amostra “grande” não é sinônimo de confiabilidade. Para além do cálculo amostral - que é etapa de extrema relevância - coletar participantes que realmente representem a população alvo em suas características principais é fundamental. Por exemplo: se determinada doença atinge a 60% de mulheres da população, a amostra tem que ser composta por exatamente 60% de mulheres para que os resultados reflitam, de fato, a composição populacional.
Outro ponto importante diz respeito à distribuição dos dados11 Cribbie et al. Effect of non-normality on test statistics for one-way independent groups designs. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology (2012), 65, 56-73,22 Curran-Everett D. Explorations in statistics: the assumption of normality. Advances in Physiology Education 41: 449-453, 2017. A normalidade dos dados tem como uma das características a proximidade entre resultados de média e mediana. Por outro lado, dados não normais tem médias e medianas bem diferentes. Dito isso, um estudo que tenha dados não normais não deve tratar a média como a referência confiável.
A Estatística é ferramenta poderosa e precisa ser usada com cuidado. Portanto, o julgamento sobre o que usar e quando usar tem que ser feito de forma a entender os objetivos do estudo, o desfecho principal e todas as variáveis envolvidas. A análise feita de forma incorreta pode levar a conclusões erradas e, em muitos casos, motivar condutas equivocadas33 Biau DJ, Kernéis S, Porcher R. Statistics in brief: The importance of sample size in the planning and interpretation of medical research. Clinical Orthopaedics And Related Research, 2008 Sep, Vol.466(9), pp.2282-2288.
Obviamente não é apenas a estatística que irá ditar a atuação clínica, mas se essa está ganhando cada vez mais espaço, precisamos garantir que seja executada de forma responsável e com a menor incidência de erros metodológicos possíveis. Compreender estatística permite julgamento mais profundo sobre os resultados e pode ser um incentivador ou desmotivador para se adotar a prática indicada pelo estudo avaliado.
-
Fonte de financiamento: Não
Referencia
-
1Cribbie et al. Effect of non-normality on test statistics for one-way independent groups designs. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology (2012), 65, 56-73
-
2Curran-Everett D. Explorations in statistics: the assumption of normality. Advances in Physiology Education 41: 449-453, 2017
-
3Biau DJ, Kernéis S, Porcher R. Statistics in brief: The importance of sample size in the planning and interpretation of medical research. Clinical Orthopaedics And Related Research, 2008 Sep, Vol.466(9), pp.2282-2288
Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
03 Jun 2020 -
Data do Fascículo
2020
Histórico
-
Recebido
17 Fev 2020 -
Aceito
17 Fev 2020