Inferência Baseada em Magnitude: Um Olhar Para Análise Individual
Por Lucas A. Pereira (Autor), Paulo H. S. M. Azevedo (Autor), Rui Marcelino (Autor), Irineu Loturco (Autor).
Em Revista Brasileira de Ciência & Movimento v. 29, n 1, 2021.
Resumo
Os testes de hipótese nula são amplamente empregados para análise de dados na área de ciência do esporte. Porém, a aplicação desse método tem sido amplamente questionada na comunidade científica. De fato, esse tipo de análise não permite uma interpretação prática das mudanças observadas ao longo do tempo. Por conta disso, o cálculo da “inferência 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 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) análise e interpretação dos dados. Esperamos que o conteúdo apresentado auxilie pesquisadores e profissionais do esporte na implementação desse 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.