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A importância da estatística no tratamento das informações organizacionais

As amostras são, portanto, largamente utilizadas no mundo atual para estabelecimento de diagnósticos das situações atuais.

Orlando Pavani Junior, Administradores.com.br,
Uma amostra estatisticamente válida consiste numa fração quantitativa de uma população bem maior que, na impossibilidade de ser analisada completamente (ou por impossibilidade operacional ou por inviabilidade econômica), forneceria as mesmas conclusões se comparado a avaliação da população inteira.

Uma metáfora bastante utilizada é que para reconhecer o sabor de uma sopa (independentemente do tamanho do caldeirão) colhe-se apenas uma pequena colherzinha da mesma para ser experimentada e, a partir desta experimentação, concluir sob o sabor (ideal ou não) da sopa toda. Para sabermos sobre as circunstâncias de saúde de uma pessoa, colhe-se apenas uma pequena fração quantitativa de seu sangue para subsidiar todo o diagnóstico do paciente.

As amostras são, portanto, largamente utilizadas no mundo atual para estabelecimento de diagnósticos das situações atuais. A questão básica é de que tamanho deveria ser a amostra para que as conclusões sejam o mais próximas possível da realidade populacional!?

A Estatística Aplicada (como braço fundamental da Matemática Cartesiana protagonizada pioneiramente por Carl Friedrich Gauss) desenvolveu uma série de argumentações científicas para definir o melhor tamanho das amostras, no entanto, o objetivo deste artigo é comentar a mágica do tamanho de amostras entre 30 e 40 como número mínimo (e máximo) das amostras em geral.

A questão básica que se defende aqui é que ANTES de sabermos a quantidade amostral ideal, deve-se GARANTIR uma retirada de amostras de forma absolutamente ALEATÓRIA (o que nem sempre é tão simples quanto parece). Se fosse possível garantir total aleatoriedade, sem qualquer tipo de viés, então o tamanho de amostras padrão poderia ser entre 30 e 40 com grande força conclusiva, independentemente do tamanho populacional!

É por este motivo que o tamanho mínimo de pontos nas Cartas de Controle (gráficos lineares que constituem o instrumento principal do CEP – Controle Estatístico do Processo – metodologia desenvolvida nos anos 40 por Walter Shewart e depois difundida no mundo todo William Edward Deming) é de 30!

Quando a pureza da aleatoriedade puder ser plenamente garantida, números superiores a 40 contribuirão muito pouco (quase insignificantemente) para melhorar o poder conclusivo viabilizado por amostras de tamanho 30 a 40. Em contrapartida, tamanhos de amostras inferiores a 30 não fornecem a potência necessária para uma conclusividade confiável.

Por exemplo: A trabalhabilidade científica de dados oriundos dos clientes via manifestações capturadas pelas áreas de Atendimento ao Consumidor (SAC) nada tem de aleatórios, uma vez que os motivos de um contato do cliente com estas áreas sempre estão carregados de algum tipo de viés, seja para formalizar alguma reclamação, seja para formalizar algum tipo elogio.

O poder de conclusividade interpretativa, principalmente quando alguma dúvida se estabelece na análise estatística destes dados viesados, mesmo que numericamente expressivos (como normalmente o são), poderia ser substituído (ou simplesmente validado) com uma pesquisa ativa e efetivamente aleatória com apenas 30 a 40 dados.

Difícil acreditar não é!?

Um dos testes curiosos que mais aplico em minhas intervenções (onde posso agregar pelo menos 30 pessoas) serve muito bem para ilustrar, metaforicamente, este fenômeno. Leia o desafio que proponho abaixo:

“Se você estiver num ambiente contendo de 30 a 40 pessoas (no mínimo), constituídas de forma relativamente aleatória (uma sala de aula, uma palestra, uma reunião de amigos, uma reunião de condomínio etc.), pode-se AFIRMAR (aposte dinheiro se desejar, eu garanto.....) que existirão, pelo menos, um par de pessoas que nasceram no mesmíssimo dia e mês (não considerando o ano do nascimento), ou seja, comemoram aniversário juntos. Pode haver até mais de um par, mas pelo menos um par de pessoas com coincidência de data de aniversário haverá!”

Creio que o leitor possa replicar este desafio quantas vezes considerar pertinente e constatará que estou dizendo a verdade. Esta brincadeira pode servir de “quebra-gelo” em suas intervenções tendo um poder interessante, pois demonstra que o número 30 já pode fornecer conclusões importantes, além de impressionar a plateia de forma significativa.

Numa época em que o processo decisório é tão submisso (ou deveria ser) a dados e fatos (informações e indicadores) tratados estatisticamente, saber que uma quantidade destes entre 30 e 40, desde que aleatórios, poderia subsidiar conclusões relevantes, pode iniciar uma revitalização do uso da Estatística Aplicada no mundo corporativo. Não necessariamente somente por meio da Metodologia Seis-Sigma ou da Pesquisa Operacional mais complexa, mas preponderantemente por meio do uso sistemático das Cartas de Controle (Shewart e Deming) para 100% das informações organizacionais.

Orlando Pavani Junior - CEO da Gauss Consulting, empresa de assessoria instrumental e consultoria especializada.

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Tags: estatistica importancia informacao organizacional