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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.64,0:00:09.22,Default,,0000,0000,0000,,As estatísticas são convincentes.
Dialogue: 0,0:00:09.22,0:00:12.82,Default,,0000,0000,0000,,A tal ponto que pessoas, organizações\Ne muitos países
Dialogue: 0,0:00:12.82,0:00:17.75,Default,,0000,0000,0000,,baseiam algumas das suas decisões\Nmais importantes em dados organizados.
Dialogue: 0,0:00:17.75,0:00:19.48,Default,,0000,0000,0000,,Mas há um problema com isso.
Dialogue: 0,0:00:19.48,0:00:23.50,Default,,0000,0000,0000,,Qualquer conjunto de estatísticas\Npode ter qualquer coisa escondida
Dialogue: 0,0:00:23.50,0:00:27.25,Default,,0000,0000,0000,,qualquer coisa que pode \Nvirar do avesso os resultados.
Dialogue: 0,0:00:27.38,0:00:31.20,Default,,0000,0000,0000,,Por exemplo, imaginem que precisam\Nde escolher entre dois hospitais
Dialogue: 0,0:00:31.20,0:00:33.74,Default,,0000,0000,0000,,para a cirurgia de um familiar idoso.
Dialogue: 0,0:00:33.87,0:00:36.76,Default,,0000,0000,0000,,Entre os últimos 1000 doentes\Nde cada hospital,
Dialogue: 0,0:00:36.76,0:00:39.83,Default,,0000,0000,0000,,no Hospital A sobreviveram 900
Dialogue: 0,0:00:39.83,0:00:43.02,Default,,0000,0000,0000,,enquanto no Hospital B\Nsó sobreviveram 800.
Dialogue: 0,0:00:43.13,0:00:46.17,Default,,0000,0000,0000,,Parece portanto que o Hospital A\Né a melhor escolha.
Dialogue: 0,0:00:46.17,0:00:48.14,Default,,0000,0000,0000,,Mas, antes de tomarem uma decisão,
Dialogue: 0,0:00:48.14,0:00:51.72,Default,,0000,0000,0000,,lembrem-se que nem todos os doentes\Nchegam ao hospital
Dialogue: 0,0:00:51.72,0:00:53.81,Default,,0000,0000,0000,,com o mesmo nível de saúde.
Dialogue: 0,0:00:54.19,0:00:57.76,Default,,0000,0000,0000,,Se dividirmos os últimos 1000 doentes\Nde cada hospital
Dialogue: 0,0:00:57.76,0:01:01.33,Default,,0000,0000,0000,,entre os que chegaram de boa saúde\Ne os que chegaram em mau estado,
Dialogue: 0,0:01:01.33,0:01:04.93,Default,,0000,0000,0000,,o quadro começa a ser muito diferente.
Dialogue: 0,0:01:04.14,0:01:07.99,Default,,0000,0000,0000,,O Hospital A só teve 100 doentes\Nque chegaram em mau estado,
Dialogue: 0,0:01:07.99,0:01:10.32,Default,,0000,0000,0000,,dos quais sobreviveram 30.
Dialogue: 0,0:01:10.58,0:01:14.85,Default,,0000,0000,0000,,Mas o Hospital B teve 400,\Ne conseguiram salvar 210.
Dialogue: 0,0:01:15.27,0:01:17.33,Default,,0000,0000,0000,,Portanto, o Hospital B é a melhor escolha
Dialogue: 0,0:01:17.33,0:01:20.90,Default,,0000,0000,0000,,para doentes que chegam ao hospital\Nem mau estado,
Dialogue: 0,0:01:20.90,0:01:24.53,Default,,0000,0000,0000,,com uma taxa de sobrevivência de 52,5%.
Dialogue: 0,0:01:24.65,0:01:28.44,Default,,0000,0000,0000,,E se a saúde do vosso familiar\Nestiver boa quando ele chegar ao hospital?
Dialogue: 0,0:01:28.66,0:01:32.50,Default,,0000,0000,0000,,É estranho, mas o Hospital B continua\Na ser a melhor escolha,
Dialogue: 0,0:01:32.50,0:01:35.49,Default,,0000,0000,0000,,com uma taxa de sobrevivência\Nde mais de 98%.
Dialogue: 0,0:01:35.68,0:01:39.29,Default,,0000,0000,0000,,Como é que o Hospital A tem\Numa melhor taxa de sobrevivência global
Dialogue: 0,0:01:39.29,0:01:42.59,Default,,0000,0000,0000,,se o Hospital B tem melhores\Ntaxas de sobrevivência para os pacientes
Dialogue: 0,0:01:42.59,0:01:44.49,Default,,0000,0000,0000,,em cada um dos dois grupos?
Dialogue: 0,0:01:44.83,0:01:48.75,Default,,0000,0000,0000,,Deparamo-nos com um caso\Ndo paradoxo de Simpson,
Dialogue: 0,0:01:48.75,0:01:52.62,Default,,0000,0000,0000,,em que o mesmo conjunto de dados\Npode parecer mostrar tendências opostas
Dialogue: 0,0:01:52.62,0:01:54.78,Default,,0000,0000,0000,,consoante a forma\Ncomo agruparmos os dados.
Dialogue: 0,0:01:54.78,0:01:56.14,Default,,0000,0000,0000,,Isto ocorre com frequência,
Dialogue: 0,0:01:56.14,0:01:59.65,Default,,0000,0000,0000,,quando os dados agregados\Nescondem uma variável condicional,
Dialogue: 0,0:01:59.65,0:02:01.66,Default,,0000,0000,0000,,por vezes conhecida por variável oculta,
Dialogue: 0,0:02:01.66,0:02:03.58,Default,,0000,0000,0000,,que é um fator oculto adicional
Dialogue: 0,0:02:03.58,0:02:06.58,Default,,0000,0000,0000,,que influencia significativamente\Nos resultados.
Dialogue: 0,0:02:06.70,0:02:10.21,Default,,0000,0000,0000,,Aqui, o fator oculto\Né a proporção relativa dos doentes
Dialogue: 0,0:02:10.21,0:02:13.26,Default,,0000,0000,0000,,que chegam de boa saúde \Nou em mau estado.
Dialogue: 0,0:02:13.26,0:02:16.54,Default,,0000,0000,0000,,O paradoxo de Simpson\Nnão é apenas um cenário hipotético.
Dialogue: 0,0:02:16.66,0:02:19.21,Default,,0000,0000,0000,,Aparece de vez em quando no mundo real,
Dialogue: 0,0:02:19.21,0:02:21.84,Default,,0000,0000,0000,,por vezes em contextos importantes.
Dialogue: 0,0:02:22.13,0:02:24.19,Default,,0000,0000,0000,,Um estudo no Reino Unido parecia mostrar
Dialogue: 0,0:02:24.19,0:02:26.67,Default,,0000,0000,0000,,que os fumadores tinham \Numa taxa de sobrevivência
Dialogue: 0,0:02:26.67,0:02:28.47,Default,,0000,0000,0000,,mais alta que os não fumadores
Dialogue: 0,0:02:28.47,0:02:30.14,Default,,0000,0000,0000,,num período de 20 anos.
Dialogue: 0,0:02:30.14,0:02:33.54,Default,,0000,0000,0000,,Mas, quando se dividiram\Nos participantes em grupos etários,
Dialogue: 0,0:02:33.54,0:02:38.20,Default,,0000,0000,0000,,verificou-se que os não fumadores\Neram muito mais velhos do que a média
Dialogue: 0,0:02:38.20,0:02:42.36,Default,,0000,0000,0000,,e, portanto, com maior probabilidade \Nde morrer durante o período da experiência,
Dialogue: 0,0:02:42.36,0:02:45.46,Default,,0000,0000,0000,,precisamente porque, \Nem geral, viviam mais tempo.
Dialogue: 0,0:02:45.46,0:02:47.60,Default,,0000,0000,0000,,Aqui, os grupos etários\Nsão a variável oculta,
Dialogue: 0,0:02:47.60,0:02:50.18,Default,,0000,0000,0000,,e são vitais para interpretar\Nos dados corretamente.
Dialogue: 0,0:02:50.38,0:02:52.05,Default,,0000,0000,0000,,Noutro exemplo,
Dialogue: 0,0:02:52.05,0:02:54.68,Default,,0000,0000,0000,,uma análise dos processos\Nde pena de morte na Flórida,
Dialogue: 0,0:02:54.68,0:02:58.68,Default,,0000,0000,0000,,parecia revelar que não havia\Ndisparidade racial nas condenações
Dialogue: 0,0:02:58.68,0:03:01.79,Default,,0000,0000,0000,,entre réus negros e brancos,\Ncondenados por homicídio.
Dialogue: 0,0:03:01.79,0:03:06.53,Default,,0000,0000,0000,,Mas a divisão dos processos pelas etnias\Ndas vítimas contou uma história diferente,
Dialogue: 0,0:03:06.53,0:03:08.44,Default,,0000,0000,0000,,Em qualquer das situações,
Dialogue: 0,0:03:08.44,0:03:11.54,Default,,0000,0000,0000,,os réus negros tinham mais hipóteses\Nde serem condenados à morte.
Dialogue: 0,0:03:11.54,0:03:15.47,Default,,0000,0000,0000,,A taxa de condenação global levemente\Nmais alta para os réus brancos
Dialogue: 0,0:03:15.47,0:03:19.17,Default,,0000,0000,0000,,devia-se ao facto de que os casos\Ncom vítimas brancas
Dialogue: 0,0:03:19.17,0:03:21.77,Default,,0000,0000,0000,,tinham mais hipóteses\Nde levar à pena de morte
Dialogue: 0,0:03:21.77,0:03:24.32,Default,,0000,0000,0000,,do que os casos em que a vítima era negra,
Dialogue: 0,0:03:24.32,0:03:28.48,Default,,0000,0000,0000,,e a maior parte dos crimes ocorria\Nentre pessoas da mesma etnia.
Dialogue: 0,0:03:28.48,0:03:31.62,Default,,0000,0000,0000,,Então, como evitamos cair no paradoxo?
Dialogue: 0,0:03:31.62,0:03:35.77,Default,,0000,0000,0000,,Infelizmente, não há uma resposta\Nque sirva para todos os casos.
Dialogue: 0,0:03:35.77,0:03:38.69,Default,,0000,0000,0000,,Os dados podem ser agrupados\Ne divididos de infinitas maneiras
Dialogue: 0,0:03:38.69,0:03:42.58,Default,,0000,0000,0000,,e os números globais, por vezes,\Ndão uma imagem mais rigorosa
Dialogue: 0,0:03:42.58,0:03:46.83,Default,,0000,0000,0000,,do que os dados divididos em categorias\Nenganadoras ou arbitrárias.
Dialogue: 0,0:03:46.83,0:03:52.48,Default,,0000,0000,0000,,Só podemos estudar cuidadosamente\Nas situações que as estatísticas descrevem
Dialogue: 0,0:03:52.48,0:03:55.98,Default,,0000,0000,0000,,e considerar se pode haver\Nvariáveis ocultas.
Dialogue: 0,0:03:56.28,0:03:59.60,Default,,0000,0000,0000,,De outro modo, ficamos vulneráveis\Naos que vão usar os dados
Dialogue: 0,0:03:59.60,0:04:03.40,Default,,0000,0000,0000,,para manipular os outros\Ne promover os seus programas.