p "Pedaços úteis de pesquisa descobriram que a sexualidade pode ser determinada pelo comprimento dos dedos das pessoas", foi uma manchete recente baseada em um estudo revisado por pesquisadores respeitados da Universidade de Essex publicado no Archives of Sexual Behavior, a publicação acadêmica líder na área da sexualidade humana. p E, para o meu olho conhecedor de estatísticas, é um monte de besteira.

p Justamente quando parece que os consumidores de notícias podem estar sabendo - lembrando-se de perguntar se a ciência é "revisada por pares, "o tamanho da amostra é grande o suficiente ou quem financiou o trabalho - eis que vem o golpe de uma história. Neste caso, o mais rápido vem na forma de intervalos de confiança, um tópico estatístico que nenhum leigo deveria realmente ter que percorrer para entender um artigo de notícias.

p Mas, infelizmente para quem odeia números por aí, se você não quer ser enganado por falta de ar, pesquisa exagerada ou de outra forma inútil, temos que falar sobre alguns princípios estatísticos que ainda podem enganá-lo, mesmo quando todas as caixas de "pesquisa legítima" estão marcadas.

p Qual é o meu risco real?

p Uma das manchetes mais deprimentes que já li foi:"Um estudo de oito anos descobriu que grandes comedores de batata frita têm 'o dobro' de chance de morte." "ECA, "Eu disse em voz alta, bebericando meu copo de vinho tinto com uma grande cesta de batatas fritas perfeitamente douradas na minha frente. Mesmo?

p Nós vamos, sim, é verdade de acordo com um estudo revisado por pares publicado no American Journal of Clinical Nutrition . Comer batatas fritas duplica o risco de morte. Mas, quantas batatas fritas, e além do mais, qual foi o meu risco de morte original?

p O estudo diz que se você comer batatas fritas três vezes por semana ou mais, você vai dobrar seu risco de morte. Então, vamos pegar uma pessoa média neste estudo:um homem de 60 anos. Qual é o seu risco de morte, independentemente de quantas batatas fritas ele coma? Um por cento. Isso significa que se você alinhar 100 homens de 60 anos, pelo menos um deles morrerá no próximo ano simplesmente porque é um homem de 60 anos.

p Agora, se todos os 100 desses homens comerem batatas fritas pelo menos três vezes por semana durante toda a vida, sim, seu risco de morte dobra. Mas quanto é 1 por cento duplicado? Dois por cento. Então, em vez de um daqueles 100 homens morrendo ao longo do ano, dois deles vão. E comem batatas fritas três vezes por semana ou mais durante toda a vida - parece um risco que estou disposto a correr.

p Este é um conceito estatístico denominado risco relativo. Se a chance de contrair alguma doença é de 1 em um bilhão, mesmo se você quadruplicar o risco de ficar doente, seu risco ainda é de apenas 4 em um bilhão. Isso não vai acontecer.

p Então, da próxima vez que você notar um aumento ou diminuição no risco, a primeira pergunta que você deve fazer é "um aumento ou diminuição no risco de qual risco original."

p Mais, como eu, será que aqueles homens estavam saboreando uma taça de vinho ou um litro de cerveja com suas batatas fritas? Poderia outra coisa realmente ter sido o culpado?

p Comer queijo antes de dormir é igual a morrer por lençóis emaranhados?

p As caixas para bebês se tornaram um presente moderno patrocinado pelo estado para os novos pais, destinada a fornecer aos recém-nascidos um lugar seguro para dormir. A iniciativa surgiu de um esforço finlandês iniciado no final dos anos 1930 para reduzir a mortalidade infantil relacionada ao sono. A caixa de papelão inclui alguns itens essenciais:algumas fraldas, toalhitas, um macacão, almofadas de peito e assim por diante.

p A taxa de mortalidade infantil da Finlândia diminuiu rapidamente com a introdução dessas caixas para bebês, e o país agora tem uma das taxas de mortalidade infantil mais baixas do mundo. Portanto, faz sentido supor que essas caixas para bebês tenham causado uma queda na taxa de mortalidade infantil.

p Mas adivinhe o que também mudou? Cuidados pré-natais. Para se qualificar para a caixa de bebê, uma mulher foi solicitada a visitar clínicas de saúde durante os primeiros quatro meses de gravidez.

p Em 1944, 31 por cento das mães finlandesas receberam educação pré-natal. Em 1945, saltou para 86 por cento. A caixa do bebê não foi responsável pela mudança nas taxas de mortalidade infantil; em vez, era educação e exames de saúde precoces.

p Este é um caso clássico de correlação não sendo o mesmo que causalidade. A introdução das caixas para bebês e a diminuição das taxas de mortalidade infantil estão relacionadas, mas uma não causou a outra.

p Contudo, esse pequeno fato não impediu que as empresas de caixas para bebês surgissem à esquerda, direita e centro, vendendo coisas como o "Pacote Baby Box:Finland Original" por meros US $ 449,99. E os estados dos EUA usam o dinheiro dos impostos para distribuir uma versão para as novas mães.

p Portanto, da próxima vez que você vir um link ou associação - como comer queijo está relacionado à morte por ficar emaranhado em seus lençóis - você deve perguntar "O que mais poderia estar causando isso?"

p Quando a margem de erro é maior do que o efeito

p Números recentes do Bureau of Labor Statistics mostram que o desemprego nacional caiu de 3,9 por cento em agosto para 3,7 por cento em setembro. Ao compilar esses números, o bureau obviamente não sai perguntando a todas as pessoas se elas têm um emprego ou não. Ele pede uma pequena amostra da população e, em seguida, generaliza a taxa de desemprego nesse grupo para todo os Estados Unidos.

p Isso significa que o nível oficial de desemprego em um determinado momento é uma estimativa - um bom palpite, mas ainda um palpite. Esse "erro mais ou menos" é definido por algo que os estatísticos chamam de intervalo de confiança.

p O que os dados realmente dizem é que parece que o número de desempregados em todo o país diminuiu em 270, 000 - mas com uma margem de erro, conforme definido pelo intervalo de confiança, de mais ou menos 263, 000. É mais fácil anunciar um único número como 270, 000. Mas a amostragem sempre vem com uma margem de erro e é mais preciso pensar nessa estimativa única como um intervalo. Nesse caso, estatísticos acreditam que o número real de desempregados caiu em algo entre apenas 7, 000 na extremidade inferior e 533, 000 na extremidade superior.

p Esse é o mesmo problema que aconteceu com o estudo da sexualidade que define o comprimento do dedo - o erro mais ou menos associado a essas estimativas pode simplesmente negar qualquer certeza nos resultados.

p O exemplo mais óbvio de intervalos de confiança que tornam nossas vidas confusas está nas pesquisas. Pesquisadores tomam uma amostra da população, pergunte em quem essa amostra vai votar, e então deduzir disso o que toda a população fará no dia da eleição. Quando as corridas estão fechadas, o erro mais ou menos associado às suas pesquisas da amostra nega qualquer conhecimento real de quem vai ganhar, tornando as corridas "muito próximas para chamar".

p Então, da próxima vez que você vir um número sendo declarado sobre uma população inteira, onde seria impossível perguntar a cada pessoa ou testar cada um dos assuntos, você deve perguntar sobre o erro de mais ou menos.

p Conhecer esses três aspectos dos enganos estatísticos significa que você nunca será enganado? Não. Mas com certeza vão ajudar. p Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.