Lendo um artigo científico - estatística - parte 1 - o que eu preciso saber primeiro?

A leitura de um trabalho científico pode ser chata. Não o ato em si, mas entender o que está escrito pode levar tempo quando não há o mínimo para entender os dados.

Nesse processo, que é vital se desejarmos acompanhar o que se passa no mundo das ciências médicas (a Odontologia é uma delas), existem dois fatores que eu considero os mais importantes: a barreira da língua estrangeira e a estatística.

Bem, eu não acredito que o idioma ainda seja uma grande dificuldade na hora de ler um artigo científico, especialmente porque a língua inglesa, na questão científica, é praticamente um código direto.

Eu posso estar errado, mas com tantos programas para tradução simultânea (texto e voz), acho que a maioria do estudantes se vira bem em qualquer buscador da worldwide web (essas três letrinhas aí que já não usamos mais para digitar os endereços nos buscadores)

Então, nos resta a outra vertente: a estatística. O mundo dos números.

Não fomos treinados para ler números. Chegamos o mais perto possível disso quando algum(a) professor(a) no ensino fundamental ou médio se deparava com um gráfico de barras ou de linhas.

Passávamos manhãs ou tardes olhando para uma avaliação da renda média do cidadão por estado, ou do PIB dos países que compunham os grandes blocos econômicos. E parava por aí. Essa era a nossa estatística estudantil do dia a dia.

Claro, se você não fez um curso de matemática, física ou ciência da computação, o seu conhecimento em estatística se perdeu. Ficou lá no fundo da gaveta. Ou, do ponto de vista mais prático, está calculando nesse momento o quanto de juros vão render as suas aplicações, o quanto vai pagar de imposto no ano que vem, o quanto vai sobrar, etc. É a estatística do dia a dia na prática.

Mas, todo trabalho de pesquisa, por mais simples que aparente, possui algum tipo de estatística.

E a sua missão final será decifrar, por exemplo, o que esse "tal de valor p" representa.

No que corresponde ao "estatística - parte 1 - o que eu preciso saber primeiro" para não queimarmos na largada:

• todo trabalho científico de pesquisa tem a estatística descritiva que, como o próprio nome diz, descreve a situação das coisas. Quando você ler palavras como "média" e "desvio padrão", na verdade, o trabalho está descrevendo as características dos grupos analisados.

  
  

• a estatística descritiva mais simples é a porcentagem (%). Aqui, você vai ler palavras como "prevalência" (como está a situação no momento atual) e "incidência" (o que aconteceu para chegarmos até aqui)

  
  

• todo trabalho científico de pesquisa tem a estatística inferencial que, como o próprio nome diz, foi criada para comparar. Quando você lê os nomes dos testes, por exemplo, "teste t de Student", "ANOVA", o trabalho está mostrando as ferramentas usadas para tentar descobrir se existe ou não diferença entre os grupos analisados.

• e finalmente, o grande momento: o tal do "valor p". Para facilitar seu entendimento, imagine-o como uma barreira, um limite estabelecido que pode dizer se existe ou não existe uma diferença estatisticamente significativa entre os grupos comparados. Claro, o valor p significa muito mais do que isso, mas vamos deixar para os capítulos seguintes.

Então, o que a estatística (descritiva e inferencial) de um artigo de pesquisa fazem, por exemplo, é estabelecer os parâmetros de cada grupo primeiro, para depois compará-los entre si, mostrando se esses grupos são iguais ou diferentes, com base nos valores p.

E onde fica a importância disso tudo?

Por exemplo, quando temos uma nova terapia (medicamento, dispositivo): ele/ela é igual, melhor ou pior que a terapia convencional consagrada?

A análise estatística dessa pesquisa fornecerá as respostas.

Mas é você que precisa estar preparado para entendê-las, da forma mais simples possível.

É o que veremos na parte 2.