Os truques da estatística (II) – 1ª parte. Por José Manuel Lechado

Seleção e tradução de Francisco Tavares

truques estatística

 

Os truques da estatística (II) – 1ª parte

Por José Manuel Lechado, Jornalista e Escritor

Público.es, 16 de maio de 2015

http://blogs.publico.es/econonuestra/2015/05/16/5617/

 

Na primeira parte deste artigo falámos de algumas das armadilhas (fraudes e abordagem enviesada) que se podem montar a partir de estatísticas e inquéritos. Continuamos agora com outros dois pontos plenos de possibilidades: erros de interpretação e falácias.

3. Erros de Interpretação

A Estatística, como procedimento científico, tem normas muito claras. Mas a exposição, interpretação e apresentação dos dados nem sempre vem determinada por regras inamovíveis. Em muitos casos há uma ampla margem para a subjetividade que o dono da estatística aplica segundo lhe convém. E, evidentemente, ninguém está livre de se equivocar. O erro pode ser fortuito (nem sempre há que pensar mal), mas muitas vezes, sobretudo em certos âmbitos, é feito intencionalmente ou até —como veremos— quase metodicamente.

O erro nas estatísticas (não a «margem de erro», que é uma quantidade estimada por fatores concretos, como o tamanho da amostra) pode começar a acumular-se logo desde a recolha de dados se esta for efetuada de forma pouco rigorosa ou sem cuidado. Ainda que pareça mentira, em muitas ocasiões o que acontece é que os dados são mal contabilizados. Uma manchete possível: «Seis de cada dez espanhóis acreditam em videntes». Porém, lendo a informação de fundo encontramos isto: «… 26% dos espanhóis dizem acreditar em presságios». Pelo menos um dos dados está incorreto, senão mesmo ambos. A única certeza nesta notícia, tal como se apresenta, é que alguém cometeu um erro de cálculo.

Às vezes tais falhos são fruto de ignorância ou da pressa, mas também pode haver uma intenção perversa. É frequente ler coisas como: «Os salários, que no ano passado baixaram 20%, este ano subiram 22%». Após esta exposição tão optimista o governo anuncia com grande alarido a sua boa gestão que, ao que parece, fez crescer o poder aquisitivo dos cidadãos em «uns 2%» (acima da inflação, parabéns). Não obstante, um simples cálculo demonstra que algo não encaixa. Se o salário médio por hora há um ano era de 10 euros e baixa uns 20%, a coisa fica em 8 miseráveis euros. A posterior subida de 22% implica que, após a bem sucedida mediação governamental, o trabalhador irá cobrar 9,76 euros. Ou seja, continua a ganhar menos que há um ano. E claro que o novo cálculo tem de ser feito, evidentemente, sobre os 8 euros e não a partir dos 10 originais. Se a isto juntarmos a inflação, convenhamos que a ação do governo não foi tão sagaz como parecia e que pelo contrário fomos vítimas de um engano deliberado. Este tipo de partidas são constantes tanto na política como nos saldos, ofertas bancárias e na publicidade, que com frequência se apoiam em estatísticas. Um exemplo mais: cada vez que um governo de pacotilha divulga os dados oficiais de investimento público em Investigação e Desenvolvimento inclui no pacote o muito dinheiro destinado a laboratórios militares e de armamento, cujas descobertas não se pode dizer, com seriedade, que contribuam a nenhuma espécie de «desenvolvimento». É uma forma grosseira, mas efetiva, de disfarçar uma mentira com estatísticas.

Em certas ocasiões fazem-se comparações erróneas partindo de dados inadequados, antiquados ou as duas coisas. A amamentação materna, por exemplo, foi desprezada durante anos, pois considerava-se que as crianças alimentadas somente o leite das suas mães cresciam menos e mais devagar. De onde saía esta crença? Da comparação das crianças de todo o mundo com umas tabelas elaboradas nos Estados Unidos a partir de uma amostra de crianças norte-americanas, brancas de classe alta ou média alta. Um uso assim de informação estatística está errado, pois dados deste género não são sempre extrapoláveis. Também pode haver interesses privados: não surpreenderia saber que o estudo talvez tivesse sido financiado por empresas fabricantes de leite artificial (é uma possibilidade). Como nem toda a gente pode comprar aos seus filhos suplementos alimentícios artificiais (passando por alto se são bons ou não para o crescimento e a saúde dos bebés) é obrigatório chegar à seguinte conclusão: que o uso equivocado ou falaz de uma informação com base estatística tem consequências sociais, culturais e económicas.

Outro erro frequente consiste em estabelecer uma relação de causalidade incorreta. É quase seguro que todos guardamos em casa, sei lá, uma camiseta com o logotipo de The Ramones. Ou talvez algo com menos glamour: uma caixa velha e suja de pintura. Ao mesmo tempo constatamos que na vizinhança do nosso bairro não abundam os ursos panda. De facto, nunca se viu nenhum. Pode-se estabelecer a correlação de que se guardamos uma caixa usada de pintura (ou uma camiseta de The Ramones) nunca seremos invadidos por um urso caloteiro com fome de bambu. Parece uma relação absurda? Não o é porque, como resulta óbvio, não existe vínculo algum entre os dois acontecimentos. Não obstante, no bombardeamento de notícias, mensagens, anúncios, etc. que sofremos todos os dias apresentam-nos correlações sem fundamento como esta. Tal forma de interpretação, mais que errónea é manipuladora. É muito frequente em política —como não—, onde se algo não se sabe, inventa-se; e se não convém, transforma-se.

Falando de política: a interpretação de sondagens relacionadas com tendências eleitorais pode provocar avaliações até mesmo antagónicas partindo dos mesmos dados. Pelo menos uma das avaliações estará errada (poderão estar todas em maior ou menor grau). Um exemplo imaginário que nada tem que ver com a realidade atual: um partido recém surgido, de tendência mais ou menos de esquerda, arrasa nos inquéritos de previsão de voto. Prevê-se que nas próximas eleições possa inclusive chegar a obter os votos suficientes para governar. As interpretações das sondagens (que apenas refletem intenções, expressas numa amostra da população) serão as mais variadas conforme quem as faça. Os partidários desta nova organização sentem certa inquietação: se as pessoas se convencem de que a coisa vai bem, pode ser que muitos votantes potenciais não compareçam no dia da votação. Afinal de contas, que interessa um vota a mais ou a menos? Os adversários do novo partido orientam a coisa de outra maneira: há um perigo sério de perder o poder; por isso haveria que ir votar em massa para evitar a vitória dos «revolucionários». Além de que estes sentimentos podem induzir os inquiridos a mentir nas suas respostas, o facto contrastável é que uma mesma projeção estatística pode produzir efeitos diferentes segundo seja interpretada. Um exemplo a que estamos habituados: cada vez que acaba a recontagem de votos, cada partido manifesta-se satisfeito, «obtivemos um grande êxito». Como é óbvio, não podem ganhar todos, logo alguém está errado ou mente. Neste caso, e uma vez mais, talvez não seja tanto um erro mas antes uma interpretação manipulada de dados estatísticos (neste caso dos resultados efetivos das eleições).

Para terminar este ponto abordaremos a análise comparativa imprópria, a qual leva a conclusões interessadas. Acontece muito em previsões de tipo industrial, como as relacionadas com alguns produtos sanitários, por exemplo. Um estudo (pago por empresas do setor) pode determinar que certa doença (A) tem uma incidência maior de mortalidade que outra (B), pelo que decide investir apenas no desenvolvimento de um medicamento para a primeira. Até aqui nada a objetar, pois a empresa privada pode com os seus recursos o que entenda. A coisa complica-se quando o setor privado convence o governo de turno para que a saúde pública adquira o medicamento «anti-A» em detrimento de outros produtos. Onde está a armadilha de interpretação estatística? No facto de que é possível que a doença A produza mais mortos por número de afetados, mas também que a doença B afete a muitíssima mais gente e seja, de facto, um problema de saúde da maior gravidade. Não obstante, a doença A pode receber um tratamento crónico e caro que proporciona elevados benefícios, enquanto que a doença B afeta sobretudo a pessoas com poucos recursos, as quais não poderiam pagar um tratamento que, ainda por cima, é mais barato.

(continua)

 

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