Conceitos Iniciais: Revisões e Aprofundamento

Desenho Experimental e Análise Avançada de Dados Ecológicos

João O. Santos
joao.santos@ispa.pt

ISPA

2025-09-30

Filosofia da Ciência

Chalmers (2013)

what is this thing called science cover

Chalmers (2013)

Filosofia da Ciência

  • Um ramo da epistemologia (i.e., filosofia do conhecimento).

  • Reflecte sobre como se faz e/ou como se devia fazer ciência

  • Tenta perceber como podemos recolher conhecimento em que possamos confiar e quanto podemos confiar nesse conhecimento

  • Podemos considerar ar filosofia da estatística como um ramo da filosofia da ciência

    • As lógicas da inferência estatística são inerentemente filosóficas

Karl Popper

  • As hipóteses têm de ser falsificáveis

  • Devemos procurar os cisnes negros!

  • Ver Platt (1964)

Thomas Kuhn

  • Paradigmas e incomensurabilidade

  • Ciência normal, crises e revoluções científicas

Imre Lakatos

  • Os programas de investigação têm um núcleo duro e uma cintura de hipóteses auxiliares

  • Os proponentes dos programas de investigação desviam possíveis refutações do núcleo duro para as hipóteses auxiliares

  • Os programas que estão sempre a desviar-se de possíveis refutações e não geram novas hipóteses testáveis tornam-se degenerativos

  • Devemos ser lenientes com os programas de investigação incipientes e deixá-los desviar as refutações do núcleo duro para as hipóteses auxiliares

Novo Experimentalismo

  • A ciência progride, não só por desenvolvimentos teóricos, mas também por coleccionar evidências de experiências com vida própria

  • As experiências com vida própria são independentes da/s teoria/s que testam e testam severamente as suas hipóteses

  • Ver Mayo (1996; 2018)

Variáveis

  • Como o nome indicam variam (ou seja, não são constantes)

  • Se não houvesse variabilidade não precisávamos da estatística

Escalas de Medida

  • Qualitativas: nominal ou ordinal

  • Quantitativas: intervalares ou de razão; discretas ou contínuas;

  • Medir com precisão fiabilidade é por vezes difícil!

    • Não percam os próximos episódios!

Distribuições

  • As variáveis por vezes seguem (aproximadamente) uma distribuição (matematicamente) conhecida:
    • Normal, binomial, exponencial, logarítmica, etc…
    • Não percam os próximos episódios!

Relações Teóricas/Causais

  • Aleatórias

  • Independentes (ou preditoras)

  • Dependentes (ou de resposta/outcomes)

  • Moderadoras

  • Mediadoras

  • Estranhas

  • Estabelecer relações causais é um grande desafio para a ciência

    • Implica uma adequação da filosofia da ciência, métodos de investigação e análise estatística

Amostras

  • Uma parte de um todo

  • Podem ser seleccionadas aleatoriamente (amostragem aleatória/probabilística) ou não (amostragem não aleatória/probabilística)

  • Geralmente devem ser representativas da população que queremos testar, ao nível das variáveis, ou relações causais, que queremos estudar

    • AVISO: esta questão é mais complexa do que se costuma pensar
    • Por exemplo, podemos propositadamente estudar (purposive sampling) espécimes com lesões raras, que passaram por algum evento raro, ou que exibem um comportamento pouco comum

O Conceito de Aleatório

  • Em amostragem aleatória todos os elementos da população têm uma igual probabilidade (diferente de zero) de serem seleccionados

  • O conceito de aleatório é fundamental na estatística e voltaremos a cruzar-nos com ele

  • :warning: O conceito de aleatório é um conceito matemático “puro”. Na prática é muito difícil encontrar processos verdadeiramente aleatórios.

Amostragem

Aleatória:

  • Simples

  • Estratificada

  • Cluster

Não aleatória:

  • Conveniência

  • Propositada (purposive sampling)

Podemos combinar vários técnicas de amostragem, desde que sejam adequadas aos objectivos da investigação e aos recursos disponíveis

  • A maioria dos manuais e até a wikipedia listam bem os vários tipos e as definições

Amostragem: Aprofundamento

  • Tendemos a pensar em amostragem como a selecção dos espécimes, para a amostra do estudo…e é um tipo de amostragem

  • Mas a selecção de estímulos experimentais, locais, estações do ano, entre outros, também implica amostragem

    • Um facto que tendemos a negligenciar…

Exercícios

  • Uma empresa de aquacultura resolve testar um novo regime alimentar. Seleccionam aleatoriamente um em cada dez tanques e alimentam os peixes dos tanques seleccionados com o novo regime. Os peixes dos restantes tanques continuam a ser alimentados com o antigo regime. Qual ou quais a/s técnica/s de amostragem utilizada/s?

  • Uma bióloga marinha capturou 20 cetáceos, com sinais de danos causados por redes de arrasto. Efectuou várias medições a cada espécime e devolveu-os ao seu habitat. Mediu também 20 espécimes de cetáceos que viviam em cativeiro num aquário com o qual a sua Universidade tem uma parceria. Qual ou quais a/s técnica/s de amostragem utilizada/s?

Desafio

  • Tomem nota das variáveis (escala de medida e relações teóricas) e do tipo de amostragem dum artigo científico do vossa interesse

  • Instalem o JASP no vosso computador