Os truques das estatísticas (I) – 2ª parte. Por José Manuel Lechado

Seleção e tradução de Francisco Tavares

truques estatística

Os truques das estatísticas (I) – 2ª parte

Por José Manuel Lechado, jornalista e escritor

In Publico.es de 16Abr2015

http://blogs.publico.es/econonuestra/2015/04/16/las-triquinuelas-de-las-estadisticas-i/

 

2. ABORDAGEM ENVIESADA

Orientar um estudo para que dê os resultados que queremos é uma coisa mais frequente do que se poderá pensar. Dá-se em trabalhos científicos em que o investigador organiza as suas experiências de forma que apoiem a sua hipótese. Quer dizer, procura-se de forma apriorística um resultado que fundamente a «verdade» procurada. Mas este é na realidade um ponto forte do método científico: por muito que o investigador se empenhe, outro cientista quererá reproduzir os seus resultados e não será tão indulgente no momento de ignorar os detalhes que não corroborem a hipótese. Por outro lado, esta forma de distorcer um estudo pode também ser um contraste da honradez do cientista. É célebre o caso de Robert Milikan, que passou dez anos da sua vida tentando rebater os aspetos quânticos da teoria de Einstein sobre o efeito fotoelétrico. Os resultados apoiaram obstinadamente as hipóteses do alemão e Milikan não duvidou em reconhecê-lo.

Por desgraça a estatística distorcida não é sempre tão honesta, mas é muito corrente, às vezes de modo inadvertido, às vezes deliberado. Nos anos quarenta e cinquenta do século XX realizaram-se nos Estados Unidos vários estudos para determinar a inteligência média dos cidadãos por raças, idades, sexos …. Tudo muito inocente, se não fora porque muitas perguntas do inquérito estavam orientadas de tal modo que só os brancos poderiam dar a resposta correta. Como? Pois tão pouco tiveram de puxar muito pela cabeça. Por exemplo, numa opção apareciam dois desenhos representando dois rostos de mulher: um de uma jovem, de rosto fino e, embora os desenhos não tivessem cor, o seu aspeto era claramente o de uma rapariga branca (ou caucásica, como dizem ali). A outra figura mostrava uma mulher gorda, bochechuda, não demasiado jovem e com traços próprios da raça negra (o afroamericana, como também dizem ali, por mais que a maioria dos negros de América não tenham pisado África na sua vida, tal como os brancos não costumam visitar o Cáucaso). Qual era a pergunta? Havia que indicar qual dos dois rostos era mais bonito. E como o leitor já terá adivinhado, a resposta correta passava por dizer que a mais bonita era a rapariga branca. Este exemplo, por mais ridículo que pareça, é rigorosamente certo e serviu, conjuntamente com outros estudos parecidos, para a apoiar a segregação racial nos Estados Unidos, pois tinha sido «comprovado cientificamente» que os negros estadounidenses eram menos inteligentes que os brancos.

Esta forma de fazer as coisas tem um nome (além de «manipulação»): falta de base científica. A beleza de um rosto é subjetiva e nunca deveria ser utilizada como fundamento de uma análise estatística séria. Outros exemplos de estudos que se pretendem estatísticos mas que não têm base científica são os inquéritos que uma emissora de rádio propõe aos seus ouvintes ou os que uma marca faz aos compradores (sobretudo se as perguntas não se referem exclusivamente à emissora ou ao produto em venda).

No momento de seguir uma distorção estatística um procedimento simples consiste em escolher mal a amostra, de forma que não seja representativa. Imaginemos um inquérito sobre intenção de voto realizada exclusivamente em Puerta de Hierro (um bairro rico de Madrid), mas com a pretensão de que os resultados ofereçam uma previsão geral de toda a população votante espanhola. Se a amostra é grande (mas sem sair desse afortunado bairro) a margem de erro teórica será pequena. Porém, o inquérito não é de modo nenhum fiável: será bastante certo que dará prognósticos muito favoráveis aos partidos de direita, pelo que não seria estatística, senão propaganda (exceto se a intenção do inquérito fosse a de mostrar a intenção de voto num bairro conservador, caso em que seria legítimo). Encontramos diariamente este tipo de provocação em todo o tipo de meios.

A distorção às vezes aparece de forma inadvertida, inclusive um tanto paradoxal. É um problema funcional da estatística: a maior pretensão de exactidão numa previsão (determinação do intervalo de confiança) menos fiáveis são os resultados. Se queremos prever os resultados de umas eleições a partir de uma sondagem, teremos que admitir sempre uma margem de erro, entre outras coisas porque antes de umas eleições existe sempre uma percentagem grande de pessoas que não definem o seu voto até ao final. Se um inquérito deste tipo tem a pretensão de ser muito preciso, quase adivinhatório, terá que o fazer à custa de «matizar» a margem de erro. De facto, se no final acerta será por puro acaso. A experiência demonstra-nos, comício após comício, que os inquéritos pre-eleitorais não são muito de fiar.

A abordagem enviesada nas conclusões pode praticar-se de maneira muito simples oferecendo os dados em bruto, sem mais. Por exemplo, se se diz que Soria é a cidade de Espanha onde há menos atropelamentos e Barcelona onde há mais, isto não implica que Soria seja mais segura que Barcelona para os peões. O dado relevante seria a frequência relativa em cada cidade. A única coisa que se pode concluir claramente da informação é que em Soria há menos atropelamentos porque há menos habitantes e menos veículos que na capital da Catalunha.

De entre os truques de enviesamento que mais agradam a políticos e publicitários está o de dar dados sem considerar sequer a margem de erro. Pode ser que o estudo tenha sido realizado de forma correta, mas o personagem que preste a informação, sobretudo se lhe é favorável, talvez recorra à habilidade de não apresentar as variáveis completas. Por exemplo, o nosso governo de turno dirige-se de novo à opinião pública para informar sobre outra conquista: um crescimento económico, no último mês, de 0,2 por cento. Não está mal, tanto quanto é possível. Não é para atirar foguetes, mas é um dado positivo depois de anos de crise. No entanto, é realmente positivo? Depende dos dados gerais da economia (que o porta voz não citou) e da margem de erro da estatística (sobre a qual nem pio disse). O que a análise estatística proporciona é um leque de resultados possíveis dentro da margem de erro estabelecida. O governo, ao fazer esta proclamação, fala tão somente do resultado mais favorável possível. A verdade, certamente, estará noutro ponto. E é possível inclusive que a economia tenha estado pior.

Outro tipo de estatística enviesada é a que proporcionam os medidores de audiência televisiva. Situados de forma aleatória nas casas particulares (alguém conhece alguma pessoa que tenha em casa um destes aparelhos?), os resultados são de grande importância para as empresas de televisão e publicitárias. Qual é o seu grau de fiabilidade? Talvez não tanto como se pretende. O aparelho apenas regista se a televisão está acesa ou apagada e, no primeiro caso, em que canal estava sintonizada. Não indica o grau de atenção do telespetador nem o número real de pessoas que estão a ver aquele recetor em concreto. Todos deixamos, muitas vezes, a televisão acesa, às vezes durante horas, sem vê-la um só instante. Também é usual aproveitar as interrupções de publicidade para preparar uma sanduiche, ir urinar ou esticar as pernas. E que sucede se existem duas ou mais televisões em casa? Para terminar: não há que confundir o «enviesamento estatístico» com a estatística enviesada. O primeiro é uma fórmula bem definida que serve, precisamente, para tratar de determinar até que ponto um estudo se encontra enviesado por algum parâmetro. A estatística cem por cento objetiva não existe, ou, desde logo, muito rara.

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E por aqui fico, de momento. Proximamente a segunda parte de «Os truques da estatística», onde continuarei com os erros de interpretação, falácias e paradoxos que espero façam as delícias dos leitores.

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