Karen P Castillioni
Você já se interessou em saber como cientistas chegam as suas conclusões? Já se questionou se eles seguem algum método? E, para que serve a ciência? A ciência nos ajuda a entender o mundo, construir coisas, prever outras, assim como, atua na melhora da qualidade de vida e o bem estar social. Além disso, serve para resolver problemas e encontrar respostas. Por isso que, muitas vezes, uma investigação científica revolucionária começa apenas com uma pergunta bem feita.
Você, sem perceber, muitas vezes age como um cientista. Por exemplo, quando chega em casa, cansado da escola, faculdade ou trabalho, e decide ligar a televisão. Ao apertar o botão, no entanto, nada acontece.
Imediatamente, começa a formular hipóteses que expliquem o porquê da TV não estar ligando. Primeira hipótese: ela não está conectada à tomada. Você, então, observa o cabo de alimentação e vê que ele está em seu devido lugar. Assim, a primeira hipótese foi refutada ou rejeitada. Segunda hipótese: está faltando energia elétrica. Para testar sua nova proposição, você aperta o interruptor de luz ou tenta ligar algum aparelho elétrico. Você observa que não há problemas com a energia elétrica, e sua segunda hipótese também é refutada. Parabéns! Você pode não ter descoberto o motivo da sua TV não estar funcionando, mas aplicou o método científico em uma situação bastante corriqueira do dia-a-dia.
A investigação científica se baseia no método científico, ou seja, a técnica usada para decidir entre hipóteses com base em observações e predições. Cientistas podem usar vários métodos em seu trabalho.
Hipóteses são explicações potenciais que podem representar nossas observações do mundo externo. Em geral, elas representam relações de “causa e efeito” entre um mecanismo ou processo proposto (a causa) e nossas observações (o efeito). Observações são dados – aquilo que vemos ou medimos no mundo real. O objetivo do estudo científico é entender a(s) causa(s) de fenômenos observáveis. Coletar informações é um meio para este fim: cientistas acumulam diversos tipos de observações e a usam para distinguir entre diferentes causas possíveis.
Enquanto as observações são tiradas do mundo real, as hipóteses não necessariamente o são. Embora as observações dos pesquisadores possam sugerir hipóteses, as hipóteses também podem vir do corpo da literatura científica existente, das predições de modelos teóricos, e de nossa própria intuição e raciocínio.
Porém, nem todas as descrições de relações “causa e efeito” são hipóteses científicas válidas, pois hipóteses devem ser testáveis. Isso quer dizer que deve haver algum conjunto adicional de observações ou resultados experimentais que possam ser coletados e que cause a modificação, a rejeição ou o descarte da hipótese de trabalho.
Uma boa hipótese científica, além de ser testável, deve gerar novas predições que sejam testáveis através da coleta de mais observações.
Há alguns raciocínios que cientistas seguem na tentativa de explicar os fatos estudados, como:
1. Raciocínio indutivo (indução): vai do caso específico para o geral.
Exemplo:
Os cinco primeiros ovos da caixa estavam podres.
Todos os ovos da caixa têm o mesmo prazo de validade (marcado na caixa).
Portanto, o sexto ovo também estará podre.
As primeiras duas afirmações são chamadas de premissas da inferência, e a terceira é chamada de conclusão.
Esta forma de raciocínio mostra que as premissas não implicam a conclusão. Mesmo que seja verdade que os primeiros cinco ovos estavam podres e que todos os ovos da caixa tenham o mesmo prazo de validade, não há garantias de que o sexto ovo também esteja podre. Ele pode estar perfeitamente bom para se comer. Em outras palavras, é logicamente possível que as premissas dessa inferência sejam verdadeiras e que a conclusão seja falsa. A confiança aumenta com o tamanho da amostra, que é sempre o caso em inferência estatística.
A estatística, por natureza, é um processo indutivo: cientistas sempre tentam tirar conclusões gerais com base em amostras específicas e limitadas.
2. Raciocínio dedutivo (dedução): vai do caso geral para o específico. Se as premissas forem verdadeiras, então a conclusão também deve ser verdadeira.
Exemplo:
Todos os brasileiros gostam de futebol
Mario é um brasileiro
Portanto, Mario gosta de futebol.
O que torna este tipo de inferência dedutiva é a existência de uma relação específica entre as premissas e a conclusão, isto é, se as primeiras forem verdadeiras, então a última também será. O fato de as premissas serem ou não verdadeiras é um outro problema que não afeta a estrutura lógica do esquema acima.
Ambas, indução e dedução, são utilizadas em todos os modelos de raciocínio científico, mas elas recebem diferentes ênfases. Porém, provavelmente a dedução será a utilizada para derivar predições específicas a partir de hipóteses gerais.
Referência:
Gotelli, N. J., & Ellison, A. M. (2011). Princípios de estatística em ecologia. In Princípios de estatística em ecologia. Artmed, p. 97 a 106.
Figuras:
http://parsons-fans.livejournal.com/109249.html
http://wordpress.concurseirosolitario.com.br/category/duvidas-de-concurseiros/
Autora: Karen P Castillioni
contato@sustentahabilidade.com.br
