Como Mentir com Estatística Resumo - Darrell Heff

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Como Mentir com Estatística

Como Mentir com Estatística Resumo
Ciência e Tecnologia e Inovação

Este microbook é uma resenha crítica da obra: How to Lie with Statistics

Disponível para: Leitura online, leitura nos nossos aplicativos móveis para iPhone/Android e envio em PDF/EPUB/MOBI para o Amazon Kindle.

ISBN: 978-85-8057-953-6

Também disponível em audiobook

Resumo

Estamos na era das notícias falsas, ou como estamos mais acostumados a ler "Fake News". Este livro atemporal vem a nos ensinar a distinguir as informações reais de mera enrolação. O autor, através de seu conhecimento vasto, mostra como é possível maquiar dados e informações a fim de influenciar pessoas a tomarem um ponto de vista específico e torto de certas situações.

Se você tem interesse em ter uma visão mais clara do mundo que lhe cerca, ou mesmo se está apto a mudar sua perspectiva do mundo, este é um bom livro! Ouça-o ou leia-o em um momento de concentração, de preferência, em casa e acompanhado de um café.

Darrel Huff, o autor deste livro, é um escritor americano, e teve diversas outras obras vendidas antes dos anos 2000, como "How to Take a Chance" ou "How To Figure It". Renomado e aclamado, este autor lhe convida a uma uma aventura pelo mundo dos dados e da leitura correta dos mesmos. Separe os próximos 12 minutos para isto!

A amostra com tendenciosidade embutida

Você tem motivos bastante razoáveis para suspeitar que as chamadas “pesquisas de opinião” tendem a privilegiar direções específicas.

Essa parcialidade refere-se, via de regra, às pessoas que têm mais educação, dinheiro, desembaraço e informação, melhor aparência, hábitos mais convencionais e comportamentos mais estabelecidos do que a média dos indivíduos que, para a realização do levantamento, ela é selecionada para representar.

Não é difícil visualizar como isso se produz. Imagine que você seja a pessoa incumbida de realizar uma entrevista na esquina de uma determinada rua. Então, encontra dois homens que, aparentemente, se enquadram na categoria que você precisa preencher: homens acima dos 40 anos de idade e urbanos.

Acontece que um deles veste roupas limpas e elegantes, ao passo que o outro parece sujo e está mal-humorado. Tendo em vista  que existe um trabalho a ser feito, você aborda a pessoa de melhor aparência. Os seus colegas estão, em todo o país, tomando decisões semelhantes.

Nos círculos de esquerda ou liberais podem ser encontrados alguns dos mais fortes sentimentos contra esses tipos de pesquisas. Nesses ambientes, é bastante difundida a ideia de que as pesquisas, de forma geral, são manipuladas.

Para embasar essa visão, encontra-se o fato de que, frequentemente, os resultados não correspondem aos desejos e às opiniões daqueles cujos pensamentos não seguem a direção conservadora. Para esses progressistas, as pesquisas costumam eleger republicanos, inclusive, quando os eleitores votam nos democratas pouco depois.

Porém, não é necessário, em termos práticos, que as pesquisas sejam manipuladas, isto é, que os resultados sejam consciente e deliberadamente distorcidos, visando criar falsas impressões.

Há, segundo Huff, uma inclinação de tendenciosidade nas amostras que, no final das contas, pode manipular automaticamente as pesquisas. Um dos mais graves efeitos pode ser encontrado, por exemplo, nas médias escolhidas.

A média bem escolhida

A palavra “média” apresenta um sentido muito flexível. Trata-se de um truque bastante utilizado – em certas ocasiões, de modo inocente, embora com frequência de propósito – pelas pessoas que visam vender espaços de publicidade ou influenciar a opinião pública.

Quando dizem que algo é “a média”, você não sabe ainda, do que se trata, a menos que possa decifrar qual é o tipo de média em questão: aritmética, mediana ou modal. 

Todas os diferentes tipos de média são bem próximos entre si, principalmente, ao lidar com dados e informações – como aquelas relativas a muitas peculiaridades humanas – que se situam perto do que chamamos de “distribuição normal”.

Caso desenhe uma curva para a representar, você obterá algo na forma de um sino. Desse modo, a média, a moda e a mediana se localizarão no mesmo ponto.

Em consequência, o tipo de média será sempre tão bom quanto outro para descrever, por exemplo, a altura dos homens, a despeito de não ser tão eficaz assim para descrever os seus bolsos.

Imagine que você listará a renda anual de todas as famílias de uma cidade. Certamente, verificará que os números apresentam uma variação substancial, ou seja, de praticamente nada a, talvez, uns 60 mil dólares. Você pode, inclusive, encontrar certas rendas muito altas.

Todavia, é provável supor que algo em torno de 95% das rendas se situariam abaixo da faixa de 10 mil dólares, colocando-as bem mais à esquerda da curva. Ela seria assimétrica, e não simétrica, como os sinos.

O seu formato seria, então, similar ao de um escorregador infantil: a escada se elevaria abruptamente ao topo e a rampa desceria gradualmente. Portanto, a média aritmética se encontraria bem distante da mediana.

Os embutes estatísticos que vimos até aqui, apesar de graves, podem ser ainda mais perniciosos se levarmos em consideração os numerozinhos escondidos.

Os numerozinhos que não estão ali

Os consumidores de Doakes (uma marca bastante popular de pasta de dentes nos Estados Unidos) relataram ter 24% menos cáries, apregoa a empresa em anúncios de letras garrafais. Como você apreciaria ter menos 24% de dor, continua a leitura.

Tal resultado, você percebe, é oriundo de um laboratório adjetivado como confiável e “independente”. Os cálculos são atestados por um auditor certificado. Porém, caso você não seja extraordinariamente otimista ou ingênuo, se lembrará, por experiência própria, que uma marca de pasta de dentes é praticamente idêntica à outra. Logo, como a Doakes pode relatar esses resultados?

A empresa poderia sair impune após contar mentiras descaradas? A resposta rápida é não. Mas, a resposta correta é: eles nem precisam. Há formas mais fáceis e eficientes. A amostra inadequada (estatisticamente inadequada) é, nesse caso, o principal elemento enganador. Para os propósitos da Doakes, contudo, ela é perfeita.

O grupo de consumidores que realizou o teste era composto por apenas 12 pessoas, como é possível descobrir ao ler as letras miúdas. Se você deixar qualquer grupo de indivíduos contando suas cáries ao longo de 6 meses e, depois, trocar para a marca Doakes, uma dessas 3 coisas certamente acontecerá:

  • as pessoas desenvolverão mais cáries;
  • as pessoas desenvolverão menos cáries;
  • os números se manterão, mais ou menos, no mesmo patamar.

Se a última ou a primeira alternativa ocorrer, a marca arquivará os números, deixando-os bem escondidos, e tentará novamente. Cedo ou tarde, devido à força do puro acaso, um determinado grupo experimentará uma substancial melhoria, justificando uma grande manchete ou, quem sabe, toda uma campanha publicitária.

Isso ocorrerá quer os consumidores utilizem bicarbonato de sódio ou a Doakes, quer simplesmente permaneçam usando a pasta de dentes a que estão acostumados. A importância de utilizar grupos pequenos é que, com grupos grandes, quaisquer diferenças produzidas pelo acaso tendem a ser pequenas e indignas das letras garrafais.

Afinal, uma melhora de 3% dificilmente venderá muitos cremes dentais, não é mesmo? Assim, você deve compreender, de uma vez por todas, que o ato de informar erroneamente as pessoas por meio de materiais estatísticos pode ser chamado, segundo o autor, de “manipulação estatística” ou de (ainda que a palavra não seja particularmente boa) “estatisticulação”.

Como estatisticular

Agora que chegamos à metade do livro, chegou a hora de você aprender, seguindo os passos de Huff, como estatisticular e contestar as estatísticas que lhe serão apresentadas no futuro.

As informações que, frequentemente, saem cheias de virtudes da mesa dos estatísticos podem, posteriormente, ser deformadas, exageradas, excessivamente simplificadas, vulgarizadas e escolhidas de maneira distorcida por vendedores, especialistas em relações públicas ou redatores publicitários.

Sem embargo, sejam quem forem os culpados em cada caso, não é nada fácil considerá-los inocentes descuidados. Gráficos falsos em jornais e revistas tendem a ser exagerados em busca de fins sensacionalistas e, raramente, minimizam informações.

Os indivíduos que apresentam certos argumentos estatísticos em prol de uma indústria dificilmente são encontrados oferecendo aos consumidores melhores oportunidades além do que é minimamente requerido pelos fatos.

Reflita: quando um sindicato empregou estatísticos incompetentes a tal ponto que enfraqueceram a defesa de suas categorias profissionais? Enquanto as falhas permanecem unilaterais, é difícil atribuí-las ao cometimento de equívocos ou a trabalhos mal feitos.

Não obstante, reconhecer a fragilidade das conclusões e a viciosidade das metodologias de pesquisa não é o suficiente para fazer aquilo que todo cidadão consciente deveria aprender na escola: contestar todas as estatísticas que lhes são, por um motivo ou outro, apresentadas.

Como contestar uma estatística

Infelizmente, nem todos os dados estatísticos que você encontra por aí podem ser testados com a mesma segurança de um laboratório ou a precisão de uma análise química.

Entretanto, é possível nos aprofundarmos nesse tema a partir de 4 questões básicas. Quando encontrar as respostas, você evitará assimilar uma porção de coisas que, na prática, não são verdadeiras:

  • quem está dizendo? Parcialidade é a primeira característica que você deve procurar (o laboratório que deseja provar um ponto para edificar uma teoria, obter uma remuneração ou fortalece sua própria reputação; um jornal que visa publicar uma excelente matéria; os gerentes ou trabalhadores com salários em jogo etc.);
  • como ele sabe? Fique atento às evidências das amostras tendenciosas, que foram selecionadas de modo impróprio;
  • o que falta? Nem sempre será possível saber quantos casos foram, efetivamente, considerados. A ausência dessa informação, sobretudo, quando as fontes são partes interessadas, é o bastante para levantar algumas suspeitas sobre os resultados dessas pesquisas;
  • houve alguma mudança de assunto? Quando analisar estatísticas, não se esqueça de verificar se houve, em algum lugar, uma troca entre os números brutos e a conclusão. Não é incomum que uma coisa seja divulgada como se fosse a outra.

Por fim, tenha em mente que é altamente recomendável buscar o sentido geral das pesquisas que você analisar. Em muitas situações, o simples questionamento “isso faz sentido?” reduz pela metade as estatísticas quando o vocabulário é baseado em suposições que ainda não foram totalmente comprovadas.

Notas finais

O idioma secreto da estatística, tão atrativo em nossa cultura fortemente voltada aos fatos, é utilizada para confundir, inflar, apelar e gerar simplificações grosseiras e/ou exageradas.

Termos e métodos estatísticos são necessários para descrever dados e tendências econômicas e sociais, bem como censos, pesquisas de opinião e condições de negócios.

Com efeito, sem redatores que empreguem as palavras com conhecimento e honestidade e, por outro lado, sem leitores que realmente entendam os seus significados, os resultados não deixarão de ser absurdos semânticos.

Dica do 12min

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