Em qual das seguintes situações a análise crítica de estatísticas é mais importante?

(A) - 
 ao ler um artigo sobre os benefícios de um novo medicamento.
(B) - 
 ao analisar os resultados de uma pesquisa de opinião sobre as eleições.
(C) - 
 ao comparar os preços de diferentes produtos em um supermercado.
(D) - 
 ao interpretar as previsões meteorológicas para uma determinada região.
(E) - 
 ao ler um tutorial sobre como usar um software de edição de vídeo.

Dica

  • verifique a fonte das informações: procure fontes confiáveis e verifique se os dados foram coletados e analisados de forma ética.
  • analise os métodos de pesquisa: examine o tamanho da amostra, o método de amostragem e quaisquer possíveis vieses que possam influenciar os resultados.
  • observe a apresentação dos dados: gráficos e tabelas podem ser manipulados para distorcer os resultados. preste atenção às escalas, rótulos e legendas.
  • considere o contexto: entenda o propósito da pesquisa e o contexto em que os dados são apresentados. isso pode ajudar a identificar quaisquer agendas ocultas ou interpretações tendenciosas.

Explicação

Nas eleições, as estatísticas são usadas para influenciar a opinião pública e podem ser manipuladas ou mal interpretadas para favorecer determinados candidatos. portanto, é crucial analisar criticamente os dados para identificar possíveis distorções ou inadequações.

Análise das alternativas

Nas demais alternativas, a análise crítica de estatísticas é menos necessária ou não aplicável:

  • (a): os benefícios de um medicamento geralmente são baseados em estudos científicos rigorosos que fornecem evidências confiáveis.
  • (c): a comparação de preços em um supermercado não envolve estatísticas complexas.
  • (d): as previsões meteorológicas são baseadas em modelos científicos e geralmente são confiáveis.
  • (e): um tutorial sobre software não requer análise estatística.

Conclusão

A análise crítica de estatísticas é uma habilidade valiosa que nos permite interpretar e avaliar informações baseadas em dados de forma informada e responsável. ao desenvolver essa habilidade, podemos evitar ser enganados por informações estatísticas tendenciosas ou mal interpretadas.