Se você prometer que não vai espalhar para todo mundo, vou contar um segredo sobre uma das técnicas principais usadas na ciência econômica moderna, o "teste estatístico de significância". Esse teste é usado em boa parte da ciência econômica, finanças, sociologia, psicologia e medicina modernas.

É difícil explicar. Em 1966, quando eu estava fazendo um exame oral no curso de pós-graduação em Harvard, me pediram para explicar. Não consegui. Eu já havia feito três cursos de econometria e dominado provas impressionantes de todos os tipos. Mas errei as balizas do gol por uns três metros.

Deixe-me tentar.

Não podemos perguntar a cada brasileira, todos os meses, se ela está empregada ou não. Custaria muito caro. Então fazemos a pergunta a uma amostra aleatória de brasileiros, possivelmente mil, e aplicamos o resultado à nação. Para uma pessoa não quantitativa, isso já soa absurdo. Mas eu fiz três semestres de economia e adoro números, de qualquer maneira.

Será que a estimativa é correta? O economista do Ministério do Trabalho responde: "É claro que sim. O tamanho da amostra é mil, então há uma probabilidade baixíssima de a estimativa estar muito errada em função de erro de amostragem". E então ele conclui com um sorrisinho satisfeito: "A estimativa é estatisticamente significativa".

Deixemos de lado certas preocupações quantitativas avançadas sobre se a amostra é de fato aleatória ou se erros de arredondamento nos programas de computador estão rendendo resultados incorretos. O problema fundamental é que o economista pensa que esse cálculo indica que a taxa de desemprego é importante, que ela tem importância. Entretanto, a precisão, nesse sentido estrito do termo, não significa nada desse tipo.

Para que algo seja importante, para que faça diferença, precisamos responder à pergunta filosófica sobre o que significa o desemprego e qual dimensão do desemprego o levaria a ter importância.

Sim, eu sei. É difícil de entender. Tão difícil que a ciência econômica e a medicina estatística não entendem.

Mais uma tentativa e então deixarei a seu cargo pesquisar a "controvérsia do teste da significância" na estatística econômica e médica. Faça um Google por David Rothman ou Stephen Ziliak, por exemplo.

Você me pergunta se está um dia bonito em Chicago. Eu respondo: "Seis". Você diz: "O que isso quer dizer?". Eu respondo, irritada: "Como assim, ‘o que quer dizer’. É seis. Você não acredita em números?".

Os números, assim como as palavras, não encerram um significado próprio. Pesquisadores econômicos e médicos pensam que sim. É um desastre científico.