Os testes de hipótese são amplamente empregados para análise de dados na área de ciência do esporte. Porém, existe um questionamento em relação a utilização desse método e a comunidade científica ainda procura soluções mais adequadas para a análise dos dados. De fato, esse tipo de análise não permite uma interpretação prática das mudanças observadas ao longo do tempo. Por conta disso, o cálculo da “inferência baseada em magnitude” (IBM) vem sendo cada vez mais utilizado por pesquisadores e analistas de desempenho. Em uma perspectiva aplicada, a IBM permite avaliar a probabilidade de se encontrar diferenças relevantes (i.e., meaningful differences) nas variáveis investigadas. Da mesma forma, a IBM permite examinar com precisão as variações individuais e importantes no desempenho esportivo. O objetivo desse ponto de vista é apresentar e discutir a aplicação da IBM a partir das análises individuais. Para tanto o trabalho aborda os seguintes temas: 1) utilização da análise de dados no “mundo real”; 2) inferência baseada em magnitude: conceitos básicos; 3) aplicando a IBM no contexto do esporte; 4) classificações qualitativas com base nas mudanças observadas; 5) formas de se obter a mínima mudança válida importante e o erro típico; 6) análise e interpretação dos dados. Esperamos que o conteúdo apresentado encoraje pesquisadores e profissionais do esporte a implementar esse novo método de análise em suas rotinas diárias e, ao mesmo tempo, lhes auxilie na interpretação dos dados provenientes das avaliações e testes de desempenho.
Fonte: Revista Brasileira de Ciência e Movimento, no prelo, 2020
