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Investigação e Estatística

Interpretação dos Resultados

Já referimos que não bastará aplicar os testes estatísticos para tirar conclusões sobre os nossos dados porque eles poderão estar errados ou porque o desenho do estudo pode não ser o correcto. Assim, é fundamental, na hora de concluir o que quer que seja, pensar sempre em todas as possibilidades de erro nos procedimentos metodológicos escolhidos. É também fundamental revelar todos estes problemas de forma transparente no capítulo "Discussão" do relatório final, sem tentar camuflar ou esconder estes erros, pois tal comportamento é extremamente grave para quem é suposto estar à procura da "Verdade". Fica-nos a consolação que todos os estudos cometem erros e têm limitações, pelo que se o nosso os não cometeu, será muito de desconfiar, a não ser que tenhamos sido orientados por alguma entidade divina.

Na hora de interpretar os resultados, podemos classificar todas as possibilidades de erro da seguinte forma:

1- Erros Aleatórios relacionados com o processo de selecção aleatória de amostragem e que as provas estatísticas medem quando nos informam da probabilidade de os nossos resultados representarem o que sucede realmente na população. Para diminuir estes erros será necessário aumentar a dimensão da amostra até um limite razoável, de acordo com os nossos recursos. No Anexo 3 explica-se uma forma fácil de calcular a dimensão da amostra, tendo em conta o máximo erro aleatório admissível.

2- Erros Sistemáticos, ou viés, que podem ser classificados da seguinte forma:

Viés de selecção.

Têm a ver com o facto de seleccionarmos uma amostra através de um método que não garante a sua representatividade:

a) viés de admissão, p.ex., quando a nossa amostra é seleccionada a partir de uma população especial, não representativa da realidade. É o caso se fizermos um estudo baseado na população de toxicodependentes que vão aos serviços de saúde: evidentemente as conclusões tiradas de um estudo como este não podem ser generalizadas para todos os toxicodependentes, por não incluir aqueles que não vão aos serviços de saúde. Relacionado com esta problemática está caracterizado o chamado viés de Berkson, que tem a ver com o facto de quando se estuda uma população de doentes de um serviço de urgência hospitalar, encontram-se frequentemente associações estatísticas entre doenças que não se encontram associadas, nem na população em geral, nem patogenicamente (p.ex., gota e bronquite, atendendo serem ambas doenças com o denominador comum de implicarem contactos frequentes com os serviços de urgência).

b) viés de amostragem, p.ex., quando aplicamos um questionário a uma amostra de conveniência que "apanhamos" na rua, esta poderá ser constituída só pelos cidadãos mais simpáticos e que mais saem à rua, o que poderá ser muito diferente dos cidadãos em geral! A única forma de evitar este viés é fazer sempre a selecção de forma aleatória.

c) viés de não participação, p.ex., quando muitos elementos da amostra se recusam a responder ao questionário.

d) viés de ausência de respostas, p.ex., quando não se consegue contactar todos os elementos da amostra.

e) viés relacionados com o desaparecimento de elementos da amostra em estudos longitudinais.

Nos casos referidos nas alíneas c), d) e e), é importante comparar o grupo da amostra que não respondeu com o grupo que respondeu relativamente a outras variáveis conhecidas (geralmente sócio-demográficas). Se não há diferenças estatisticamente significativas entre os dois grupos aumenta a probabilidade das não-respostas não terem significado.

Índice

Parte 1 - metodologia básica da investigação

1º Identificação do assunto a investigar

2º Identificação das variáveis do estudo

3º Identificação da população e amostra do estudo

4º Definição do desenho do estudo

5º Planeamento da recolha e análise dos dados

6º Interpretação dos resultados (e elaboração do relatório)

Parte 2 - noções de estatística

1. Estatística descritiva

2. Estatística dedutiva

2.1 Intervalos de confiança