Leitura crítica dos dados estatísticos em trabalhos científicos / Critical reading of the statistical data in scientific studies

RESUMO

OBJETIVOS: A Estatística é ferramenta valorizada no testemunho da validade das conclusões dos trabalhos científicos. O objetivo dessa revisão foi apresentar alguns conceitos relacionados com os cálculos estatísticos que são fundamentais para a leitura e o pensamento críticos diante da literatura médica. CONTEÚDO: Em geral, os autores apresentam os resultados de seus estudos na forma de gráficos, quadros e tabelas com dados quantitativos, acompanhados de estatísticas descritivas (médias, desvios-padrão, medianas) e quase sempre mencionando os testes estatísticos realizados. Após revisão, em inúmeros desses estudos, será difícil encontrar valor atribuível ao teste estatístico. Assim, fica ao leitor a tarefa de avaliar a adequação das informações e buscar as evidências contrárias aos possíveis erros que poderiam ameaçar a validade das conclusões. CONCLUSÕES: Muitas vezes, pelo exame do desenho do estudo, observa-se o excessivo peso dado aos cálculos estatísticos como fatores definitivos, provas irrefutáveis, de conclusões discutíveis, quando não equivocadas.

ABSTRACT

OBJECTIVES: Statistics are a valuable tool that validates the conclusions of scientific works. The objective of this review was to present some concepts related to statistic calculations that are fundamental for the critical reading and analysis of medical literature. CONTENTS: In general, authors present the results of their studies as charts, boxes, and tables with quantitative data, along with descriptive statistics (means, standard deviations, medians), and almost always mention the statistic tests used. After reviewing several studies, it was difficult to find the value attributed to the statistical test. Thus, it is up to the reader to evaluate the adequacy of the information, and to search for evidence that contradict possible mistakes that could threaten the validity of their conclusion. CONCLUSIONS: Examining the design of the studies one observes that, in many of them, excessive importance is given to statistical calculations as definitive factors, irrefutable evidence of arguable, or equivocal, conclusions.