Variabilidade
Além da magnitude de um efeito, deve-se atentar também para a sua
variabilidade. Os testes estatísticos dependem da capacidade de mostrar
uma diferença entre os grupos comparados. Quanto maior a variabilidade
(ou dispersão) na variável de desfecho entre os sujeitos, maior a
probabilidade de os valores nos grupos se sobrecruzarem, e maior a
dificuldade de se demonstrar uma diferença global entre eles. Uma vez
que o erro na aferição contribui para a variabilidade global, medidas
menos precisas exigem tamanhos de amostra maiores (5).
Considere um estudo sobre os efeitos de duas dietas (uma com baixos
níveis de gordura e outra com baixos níveis de carboidratos) sobre a perda
de peso em 20 pacientes obesos. Se todos os pacientes que fizerem uma
dieta com baixos níveis de gordura perderem 3 kg e todos os que fizerem
uma dieta com baixos níveis de carboidratos perderem pouco ou nenhum
peso (uma magnitude de efeito de 3 kg), é provável que a dieta com
baixos níveis de gordura seja melhor (Figura 5.1A). Por outro lado, se a
média de perda de peso for de 3 kg no grupo com baixos níveis de
gordura e de 0 kg no grupo com baixos níveis de carboidratos, mas
houver grande sobreposição entre os dois grupos (o caso da Figura 5.1B),
a variabilidade maior tornará mais difícil detectar uma diferença entre as
duas dietas, sendo necessário um tamanho maior de amostra para
demonstrar a diferença.