Apresentação dos resultados de uma pesquisa

A pesquisa científica desempenha um papel fundamental no avanço do conhecimento e na compreensão dos fenômenos. O desenvolvimento de uma pesquisa científica envolve várias etapas, como planejamento, execução, análise e apresentação dos resultados, elaboração e submissão dos artigos. A etapa de análise e apresentação dos resultados são etapas fundamentais para que a comunicação das descobertas seja realizada de forma precisa e clara, a fim de que as descobertas e conclusões obtidas ganhem visibilidade e impactem a comunidade científica.

Assim, a apresentação dos resultados de uma pesquisa requer cuidado, precisão e clareza para que as informações sejam transmitidas de forma clara e coerente. Para isso é essencial que o pesquisador utilize ferramentas estatísticas e visuais apropriadas para comunicar os resultados de maneira eficaz. Os gráficos e tabelas são ferramentas essenciais nesse processo.

No entanto, uma das dúvidas mais comuns entre os pesquisadores é qual gráfico utilizar em sua pesquisa e quais medidas devem ser apresentadas em uma tabela.

Para apresentar os resultados em tabelas e gráficos, os pesquisadores devem inicialmente calcular as medidas de tendência central e de dispersão, que fornecem um resumo dos dados.

As medidas de tendência central são fundamentais para descrever o valor central de um conjunto de dados. Entre as medidas mais comuns de tendência central, destacam-se a média aritmética, a mediana e a moda.

A média é calculada pela soma de todos os valores de uma variável, dividida pelo número total de observações. Essa medida fornece uma estimativa de centralidade e é influenciada por todos os valores presentes na amostra, sendo amplamente utilizada para descrever dados quantitativos.

A mediana é o valor que separa um conjunto de dados ordenados em duas partes iguais: a metade superior, composta pelos valores maiores, e a metade inferior, composta pelos valores menores. Diferentemente da média, a mediana não é influenciada por valores extremos, o que a torna uma medida de tendência central robusta. Essa medida é amplamente utilizada em dados qualitativos ordinais, como por exemplo, variáveis com as respostas “nenhum, muito pouco, pouco, moderado e muito”. Além disso, a mediana também é útil em dados quantitativos que contenham valores discrepantes.

A moda é o valor que ocorre com maior frequência em um conjunto de dados, representando o resultado mais comum, a resposta predominante, ou seja, a resposta da maioria. Essa medida é especialmente útil para dados qualitativos nominais, como cor ou sexo.

Além das medidas de tendência central, é essencial que o pesquisador apresente nas tabelas e/ou gráficos uma medida de dispersão que forneça informações sobre a variabilidade dos resultados da pesquisa. As medidas de dispersão indicam o grau de variabilidade dos dados, fornecendo informações sobre a amplitude e a dispersão dos dados. Entre as medidas de dispersão mais comumente apresentadas nos artigos na área da saúde destacam-se a amplitude, o valor mínimo, o valor máximo e o desvio padrão.

A amplitude é definida como a diferença entre o maior e o menor valor presentes em um conjunto de dados. Embora seja uma medida simples e de fácil interpretação, a amplitude pode ser influenciada por valores extremos, o que pode distorcer a sua interpretação. Portanto, é recomendável utilizar a amplitude em conjunto com outras medidas de dispersão para obter uma análise mais abrangente da variabilidade dos dados.

O desvio padrão é uma medida que quantifica o grau de dispersão dos dados em relação à média. Quanto maior o desvio padrão, maior a dispersão dos dados em torno da média.

Essas medidas (tendência central e dispersão) são essenciais e devem ser apresentadas nas Tabelas e gráficos. A seleção do tipo de tabela e gráfico, assim como as medidas específicas de tendência central e dispersão a serem incluídas, dependem do tipo de variável e do desenho do estudo. Para variáveis quantitativas, é comum apresentar os resultados em tabelas contendo médias e desvios padrão ou em gráficos box plot, que fornecem informações sobre a mediana, quartis e possíveis valores discrepantes (Figura 1). Outra opção para esse tipo de variáveis são os gráficos de barras com as linhas dos desvios padrão (Figura 2).

Já quando a variável independente estudada também é uma variável quantitativa, por exemplo, idade do paciente, o pesquisador pode apresentar os resultados usando um gráfico de linhas (Figura 3).

Para dados qualitativos, pode-se utilizar um gráfico de setores, também conhecido popularmente como gráfico de pizza (Figura 4) ou um gráfico de barras sobrepostas (Figura 5).

Esses são os tipos de gráficos mais comuns apresentados em artigos da área da saúde.

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