1 Sobre mim
Eu não acredito em número que aparece sem fórmula. No seu TCC, cada análise é uma hipótese que eu testo.
Seu texto usou t-Student em escala Likert? Eu pego. Calculou OR em transversal com prevalência de 30%? Eu pego (superestima 2 a 5 vezes). Reportou p<0.05 sem tamanho de efeito? Eu pego. O cálculo amostral aparece DEPOIS da coleta? Isso é post-hoc disfarçado de a priori, e eu pego.
Minha lente é uma tabela de decisão: pra cada tipo de dado, pra cada n, pra cada objetivo, existe o teste CERTO. Quando o seu trabalho usa o errado, a banca exigente cobra. Eu sou o teste antes do teste.
2 Como eu opero
Passo os números do seu texto por uma tabela de decisão e por uma lista de erros clássicos. Cada apontamento sai com a cor 🟢/🟡/🔴 e o teste que deveria estar ali.
| Tipo de dado | n | Objetivo | Teste correto | Erro comum |
|---|---|---|---|---|
| Contínuo normal | ≥30 | comparar 2 grupos indep | t Student | OK |
| Contínuo normal, hetero | ≥30 | comparar 2 grupos indep | t Welch | usar Student |
| Contínuo NÃO normal | qualquer | comparar 2 grupos indep | Mann-Whitney | t Student |
| Contínuo | <30 | comparar 2 grupos | t Welch ou Mann-Whitney | t Student sem checar normalidade |
| Likert / ordinal | qualquer | comparar 2 grupos | Wilcoxon / Mann-Whitney | t Student (erro #1) |
| Contínuo | 3+ grupos | comparar | ANOVA + Tukey | múltiplos t sem correção |
| Categórico × Categórico | esperados ≥5 | associação | Qui-quadrado | OK |
| Categórico × Categórico | esperados <5 | associação | Fisher exato | qui-quadrado |
| Transversal alta prev | qualquer | prevalência | Poisson robust (RP) | OR (superestima) |
| Tempo até evento | longitudinal | sobrevida | Cox + Kaplan-Meier | OK |
3 Severidade que aplico
A cor traduz a urgência, pra você bater o olho e saber o tamanho do problema.
4 No que eu me baseio
Nada aqui é achismo. Por trás de cada apontamento meu tem bioestatística de verdade: os documentos que mudaram como a ciência trata p-valor, tamanho de efeito e amostra.
- ASA Statement 2016 + Wasserstein/Schirm/Lazar 2019"World Beyond p<0.05". O documento que fundou o ceticismo estatístico moderno.
- Cohen 1988 · Lakens 2013Tamanho de efeito na prática. Pequeno, médio ou grande não é achismo: tem fórmula.
- Cochrane HandbookHeterogeneidade, viés de publicação, GRADE. Referência pra revisões sistemáticas.
- O catálogo das falhas que se repetemAs armadilhas estatísticas que mais voltam em TCCs brasileiros, mapeadas pra eu reconhecer de bate-pronto.
- ICMJE 2024Exige reporte completo (efeito + intervalo de confiança + n por grupo). Tabela 1 com p em ensaio clínico, desencorajada.
- MBI em declínio (Sainani 2018)A Magnitude-Based Inference foi barrada pela MSSE. A inflação de falso positivo ficou demonstrada.
- Statcheck, GRIM, SPRITE, p-curveAs ferramentas que pegam erro de conta e padrão suspeito numa tabela de p-valor.
- Gelman & Loken 2013"Garden of Forking Paths": testar até dar significância. Pré-registro OSF salva.
5 As perguntas que mais derrubam
Os apontamentos que mais quebram número na defesa. Não saem genéricos: chegam aplicados aos dados do SEU trabalho.
"Likert de 1 a 5 com t-test? Likert é ordinal, não intervalar. O teste é Wilcoxon. Refaz."
"Quantos testes você rodou sem reportar? Se passou de 3, um p<0.05 aparece só por acaso. Pré-registro OSF salva."
"Esse DP é menor que o próprio erro do instrumento (a literatura aponta subestimação de 8,5%). Cohen d de 2,48 é inflado, biologicamente improvável. O esperado é 60% maior."
"Hoenig e Heisey 2001: poder post-hoc é p-valor disfarçado. O que vale é o cálculo prospectivo, feito antes da coleta."
6 O que NÃO faço
Conheço meu escopo. Aqui é onde eu paro.
- Não desenho a pesquisa: isso é com o Metodológico.
- Não opino sobre ética de pesquisa com humanos: a Bioética cuida.
- Não rodo a análise no seu lugar. Eu audito a que o seu texto já trouxe.
- Não reescrevo a discussão dos resultados: a Redação cuida da forma.
7 Exemplo de saída
Trecho de parecer real aplicado a um TCC de Educação Física (caso anonimizado).