Os números, assim como as palavras, não encerram um significado próprio. Pesquisadores econômicos e médicos pensam que sim. É um desastre científico. Deirdre McCloskey para a FSP:
Se
você prometer que não vai espalhar para todo mundo, vou contar um
segredo sobre uma das técnicas principais usadas na ciência econômica
moderna, o "teste estatístico de significância". Esse teste é usado em boa parte da ciência econômica, finanças, sociologia, psicologia e medicina modernas.
É
difícil explicar. Em 1966, quando eu estava fazendo um exame oral no
curso de pós-graduação em Harvard, me pediram para explicar. Não
consegui. Eu já havia feito três cursos de econometria e dominado provas
impressionantes de todos os tipos. Mas errei as balizas do gol por uns
três metros.
Deixe-me tentar.
Não podemos perguntar a cada brasileira, todos os meses, se ela está empregada ou não.
Custaria muito caro. Então fazemos a pergunta a uma amostra aleatória
de brasileiros, possivelmente mil, e aplicamos o resultado à nação. Para
uma pessoa não quantitativa, isso já soa absurdo. Mas eu fiz três
semestres de economia e adoro números, de qualquer maneira.
Será
que a estimativa é correta? O economista do Ministério do Trabalho
responde: "É claro que sim. O tamanho da amostra é mil, então há uma
probabilidade baixíssima de a estimativa estar muito errada em função de
erro de amostragem". E então ele conclui com um sorrisinho satisfeito:
"A estimativa é estatisticamente significativa".
Deixemos
de lado certas preocupações quantitativas avançadas sobre se a amostra é
de fato aleatória ou se erros de arredondamento nos programas de
computador estão rendendo resultados incorretos. O problema fundamental é
que o economista pensa que esse cálculo indica que a taxa de desemprego é importante, que ela tem importância. Entretanto, a precisão, nesse sentido estrito do termo, não significa nada desse tipo.
Para
que algo seja importante, para que faça diferença, precisamos responder
à pergunta filosófica sobre o que significa o desemprego e qual
dimensão do desemprego o levaria a ter importância.
Sim, eu sei. É difícil de entender. Tão difícil que a ciência econômica e a medicina estatística não entendem.
Mais
uma tentativa e então deixarei a seu cargo pesquisar a "controvérsia do
teste da significância" na estatística econômica e médica. Faça um Google por David Rothman ou Stephen Ziliak, por exemplo.
Você
me pergunta se está um dia bonito em Chicago. Eu respondo: "Seis". Você
diz: "O que isso quer dizer?". Eu respondo, irritada: "Como assim, ‘o
que quer dizer’. É seis. Você não acredita em números?".
Os
números, assim como as palavras, não encerram um significado próprio.
Pesquisadores econômicos e médicos pensam que sim. É um desastre
científico.
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