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Um resultado muito positivo em poucas operações pode parecer convincente, mas uma amostra pequena carrega mais incerteza.
Cinco operações, por exemplo, podem produzir uma sequência excepcional por acaso. Isso não significa que o mesmo comportamento será observado quando a estratégia for aplicada muitas vezes e em diferentes condições de mercado.
Aumentar o número de observações ajuda a enxergar melhor a distribuição dos resultados, a frequência de ganhos e perdas e a variação natural da estratégia. Uma amostra maior não garante um resultado melhor, mas pode fornecer uma visão mais ampla do comportamento observado.
O ponto central é evitar conclusões fortes a partir de evidências limitadas. Quanto menor a amostra, maior deve ser o cuidado ao interpretar um resultado extremo.
Também é importante lembrar que quantidade não substitui qualidade. Uma grande base de dados ainda precisa ser relevante, consistente e adequada ao objetivo do teste.
Em análise quantitativa, confiança não nasce de um único resultado. Ela é construída pela combinação entre dados adequados, método claro e número suficiente de observações.
POUCAS OBSERVAÇÕES → MAIOR INCERTEZA → MAIS DADOS → MELHOR CONTEXTO → ANÁLISE MAIS ROBUSTA
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