RESUMO
Os testes de hipótese são amplamente empregados para análise de dados na área de ciência do esporte. Porém, existe um questionamento em relação a utilização desse método e a comunidade científica ainda procura soluções mais adequadas para a análise dos dados. De fato, esse tipo de análise não permite uma interpretação prática das mudanças observadas ao longo do tempo. Por conta disso, o cálculo da "in ferência baseada em magnitude" (IBM) vem sendo cada vez mais utilizado por pesquisadores e analistas de desempenho. Em uma perspectiva aplicada, a IBM permite avaliar a probabilidade de se encontrar diferenças relevantes (i.e., meaningful differences) nas variáveis investigadas. Da mesma forma, a IBM permite examinar com precisão as variações individuais e importantes no desempenho esportivo. O objetivo desse ponto de vista é apresentar e discutir a aplicação da IBM a partir das análises individuais. Para tanto o trabalho aborda os seguintes temas: 1) utilização da análise de dados no "mundo real"; 2) inferência baseada em magnitude: conceitos básicos; 3) aplicando a IBM no contexto do esporte; 4) classificações qualitativas com base nas mudanças observadas; 5) formas de se obter a mínima mudança válida importante e o erro típico; 6) análise e interpretação dos dados. Esperamos que o conteúdo apresentado encoraje pesquisadores e profissionais do esporte a implementar esse novo método de análise em suas rotinas diárias e, ao mesmo tempo, lhes auxilie na interpretação dos dados provenientes das avaliações e testes de desempenho.(AU)
Null hypothesis tests are widely used for data analysis in sport science. However, the scientific community has been questioning this method and is still looking for alternative approaches for data analyses. In fact, this type of analysis does not allow practical interpretation of the changes observed in athletic performance over time. Therefore, the magnitude-based inference (MBI) method has been increasingly used by researchers and performance analysts. From an applied perspective, this method allows examining the probability of finding meaningful differences in assessed variables. In addition, the MBI enables precise assessment of individual changes, which may be releva nt to sport performance. The aim of this article is to present and discuss the application of the individual MBI analysis. Based on this purpose, the manuscript covers the following topics: 1) utilization of data analysis in real world settings; 2) basic concepts of the MBI; 3) applying the MBI approach in sport science; 4) qualitative classifications based on observed changes; 5) different methods to determine the smallest worthwhile change and the typical error; 6) data analysis and interpretation. We hope that this study will encourage practitioners and r esearchers to implement this novel statistical approach in their daily routines, for analysis and interpretation of data collected during physical performance measurements.(AU)