Última modificação em 11 de novembro de 2019

O que é a insensibilidade ao tamanho da amostra?

Insensibilidade ao tamanho da amostra, além de um termo enorme, é um fenômeno que explica o porquê muitos investidores analisam erroneamente o mercado financeiro e obtêm enormes prejuízos com um erro tecnicamente simples. 

Por definição, a insensibilidade ao tamanho da amostra indica a nossa tendência à, diante da necessidade de determinar a probabilidade de um evento (como o sucesso de investidores na bolsa de valores, por exemplo), não respeitar o tamanho da amostra. 

Ou seja, tomamos uma pequena parcela e a consideramos suficiente para representar o grupo como um todo.

Para ilustrar, vamos recorrer a acontecimentos comuns do cotidiano:

Com esse último caso, aliás, podemos explicar como a insensibilidade ao tamanho da amostra contamina até os estudos acadêmicos. Isso porque estudiosos, analisando grupos isolados, podem tomar como verídicas conclusões que não valem para todos. 

Assim, se o pesquisador seleciona apenas as loiras de uma cidade X e elas coincidentemente têm um Q.I. menor, propagar que "as loiras são burras" é um erro. Isso porque o tamanho da amostra afeta diretamente os resultados.


Mas o que isso tem a ver com o meu dinheiro?

Essa pergunta pode muito bem estar pairando na sua cabeça, como uma nuvem negra. 

A verdade é que, realmente, as loiras, a violência e o histórico amoroso da sua amiga não têm qualquer relação com o seu dinheiro - pelo menos não aqui. 

A influência real está baseada no tipo de erros gerados pela insensibilidade ao tamanho da amostra. 

Um investidor que, sob o viés de sobrevivente, apenas considera os fundos de investimentos ativos para determinar se é uma boa ideia aplicar dessa forma, está sofrendo de insensibilidade ao tamanho da amostra. 

Agora imagine se os resultados o empolgam e, após investir, ele leva um baita prejuízo. 

Certamente ele pensará: "mas eu estudei tanto, comparei dados e fiz a melhor escolha entre eles. Onde eu errei?". Nós já sabemos a resposta, certo?

O mesmo pode acontecer com consumidores. Ao refletir sobre o melhor sabão em pó para lavar as suas roupas, o que você está se perguntando é : "qual deles têm a maior probabilidade de deixá-las limpas?". Para tanto, você se dirige ao supermercado e compara as cinco opções das gôndolas.

Contudo, se o supermercado em questão tem uma parceria com algumas marcas e/ou prioriza os seus próprios produtos, é possível levar para casa um produto mediano como "o melhor entre todos os sabões em pó". O tamanho da sua amostra te induziu ao erro e a desperdiçar dinheiro nessa compra. 

E esses são apenas alguns exemplos. 

Portanto, para garantir que as suas análises futuras (de grandes investimentos a pequenas compras do dia a dia) sejam estaticamente mais precisas, se atente ao tamanho da amostra adotada. 

Não é necessário enlouquecer considerando cada mínimo item, mas sim desenvolver a consciência de até onde aquele grupo representa o todo. Do contrário, ao invés de "piadas" de loiras, a próxima piada de péssimo gosto da sua vida serão as suas próprias escolhas e seus resultados.

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