Números e Ciência

Café faz bem ou mal? Um estudo de 1998 encontrou que café reduz o risco de câncer. Mas em 2005 outro estudo encontrou o oposto. Onde está o problema? Segundo Andréas Von Bubnoff não é na ciência, mas nos cientistas. Em Numbers can lie Good today, but how about tomorrow (Los Angeles Times, 17 de setembro de 2007) algumas questão sobre o uso de números nas ciências são apresentadas.

Os problemas estão na incorreções dos estudos, estimada em metade do que é publicado. Em alguns estudos, as conclusões somente são possíveis se os testes estatísticos forem aleatórios, o que nem sempre é possível. Em outros casos, o tamanho e duração do estudo devem ser longo, que torna difícil de controlar as variáveis externas e isolar seus efeitos. (além disto, a pesquisa fica mais cara).

O texto faz as seguintes recomendações para não ser enganado com pesquisas:

a) Replicação – não mude o estilo de vida por causa de um estudo. Espere estudos que
repliquem os resultados
b) Tamanho do efeito – verifique se os efeitos apontados pelo estudo é coerente. Se uma pesquisa de medicina sugerir que comer um alimento pode reduzir o risco de câncer, veja a quantidade de alimento necessária para tal efeito
c) Veja se o estudo foi aleatório e controlou as variáveis
d) verifique a significância estatística do estudo. Geralmente é de 5%, mas este valor pode aumentado ou reduzido de acordo com o interesse da pesquisa.
e) tamanho do estudo – quanto maior melhor. Um estudo com somente 20 pessoas impede uma maior generalização
f) Estudo de longo prazo tende a produzir resultados mais confiáveis em termos de verificar os efeitos da pesquisa. Uma pesquisa de um ano pode ter produzido os resultados graças a correlações espúrias.
g) Consistência – resultados mais precisos fazem os estudos serem mais confiáveis. Um intervalo entre 45 e 55 é mais razoável que um intervalo entre 0 e 100
h) Onde foi publicado – pesquisas em jornais de qualidade podem ser mais confiáveis.

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