ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL

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ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL

1. PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS

Versão Preliminar

João Gilberto Corrêa da Silva

Universidade Federal de Pelotas

Instituto de Física e Matemática

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ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL

1. PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS

Versão Preliminar

João Gilberto Corrêa da Silva

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PREFÁCIO

O presente texto está sendo preparado, há alguns anos, para uso dos estudantes da disciplina de Estatística Experimental dos cursos de pós-graduação das áreas de ciências agrárias da Universidade Federal de Pelotas.

Em se tratando de texto em fase de elaboração, ele ainda é incompleto e os tópicos são abordados com extensões e profundidades heterogêneas, não apresentando, ainda, a abrangência e a consistência pretendidas. Pela mesma razão, erros ainda poderão ser detectados.

A literatura contempla uma grande quantidade de textos de Estatística Experimental, os mais conhecidos em língua inglesa. Entretanto, a quase totalidade deles enfatiza a análise estatística de experimentos, fazendo apenas referência aos aspectos conceituais e metodológicos que fundamentam a pesquisa experimental. No entender do autor, a origem da ineficiência de muito da pesquisa experimental decorre de falhas de planejamento dos experimentos.

A abordagem usual poderá ser justificada com o argumento de que muitos dos aspectos do plano do experimento são mais próprios do método científico e da área de pesquisa específica do que propriamente do método estatístico. O autor não concorda com esse argumento, já que a metodologia moderna da pesquisa experimental surgiu justamente da necessidade da consideração do método estatístico já na fase de planejamento do experimento. De fato, as contribuições mais relevantes de Fisher para a pesquisa experimental originaram-se da ênfase atribuída à metodologia do planejamento do experimento, tão logo concluiu que a quantidade de informação gerada pelas inferências de um experimento não pode ser maior do que a contida nos dados.

Ademais, o método estatístico é um componente inseparável do método científico, particularmente da pesquisa experimental. A base conceitual e metodológica moderna da pesquisa experimental teve origem justamente no desenvolvimento dos métodos estatísticos para aplicação no experimento. Nessas circunstâncias, também não se pode estudar estatística experimental sem uma compreensão sólida da base conceitual e metodológica da pesquisa experimental.

A iniciativa da redação deste texto surgiu da necessidade de preencher essa lacuna, suprindo ao estudante e ao pesquisador material bastante esparso e de difícil acesso na literatura. Ademais muitos conceitos são apresentados na literatura vaga e imprecisamente, o que não permite o estabelecimento de uma base conceitual e metodológica coerente e completa.

Os conceitos usuais são aqui revisados e formulados com a precisão necessária para a apropriada compreensão de seus significados reais, com o propósito de estabelecer uma base racional para a metodologia da pesquisa experimental e em particular para a Estatística Experimental. Em particular, são formulados os conceitos fundamentais de população objetivo, sistema, amostra, fator experimental, material experimental, unidade experimental, erro experimental, controle experimental e estrutura do experimento.

A base conceitual é elaborada progressivamente. Em decorrência da dependência mútua, alguns conceitos são formulados repetidamente, com precisão crescente. Mesmo

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nesses casos, evita-se, tanto quanto possível a repetição desnecessária. Esse processo também pareceu didaticamente conveniente.

O Capítulo 1 apresenta uma introdução ao método científico e à pesquisa científica, necessária para a apropriada compreensão da pesquisa experimental e de suas distinções relativamente aos demais métodos de pesquisa. O Capítulo 2 estabelece a conceituação de experimento, a caracterização do processo da pesquisa experimental e enfatiza a importância do plano do experimento e de sua documentação escrita. No Capítulo 3, estabelece-se a base conceitual da pesquisa experimental. Os Capítulos 4, 5 e 6 tratam do planejamento das três estruturas que compreendem a estrutura do experimento, ou seja, planejamento da resposta, planejamento das condições experimentais e planejamento do controle experimental. O Capítulo 7 trata da estrutura do experimento ou delineamento de experimento. A apresentação aqui é introdutória e tem o objetivo de ilustrar as inúmeras e diversas estruturas apropriadas que podem decorrer do planejamento de experimento, coerentemente com a base conceitual formulada no Capítulo 3 e segundo os requisitos e princípios básicos do plano de experimento, que são o tema do Capítulo 8. A apresentação é amplamente ilustrada por exemplos reais. Exercícios são intercalados, com o propósito de permitir ao estudante oportunidade para a melhor compreensão e o inter-relacionamento dos conceitos. Ao final de cada capítulo, é incluído um conjunto adicional de exercícios para revisão da matéria tratada.

A exposição mais detalhada do planejamento de experimentos é assunto de volume em fase de preparação.

O autor agradece contribuições de qualquer natureza para a melhor adequação do texto aos seus propósitos.

Pelotas, agosto de 1997

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CONTEÚDO

1. INTRODUÇÃO ... 1

1.1. Ciência e Método Científico ... 1

1.1.1. Conceito ... 1

1.1.2. Estratégia científica ... 2

1.1.3. Tática científica ... 5

1.1.4. Objetivos e alcance da ciência ... 5

1.1.5; Bases da ciência ... 6

1.2. Pesquisa Científica em Ciências Fatuais ... 9

1.2.1. Conceitos importantes ... 9

1.2.2. Observação e raciocínio ... 14

1.2.3. Estágios de uma pesquisa... 17

1.2.4. Objetivos de uma pesquisa científica ... 21

1.2.5. Métodos de pesquisa ... 23

1.2.5.1. Métodos de pesquisa analíticos ... 23

1.2.5.2. Métodos de pesquisa sistêmicos ... 27

1.2.6. Enfoque da pesquisa científica ... 29

1.3. Pesquisa Agropecuária ... 30

1.3.1. Características da Pesquisa Agropecuária ... 30

1.3.2. O Enfoque de Sistema na Pesquisa Agropecuária ... 30

1.4. A Estatística na Pesquisa Científica ... 34

1.4.1. Método científico e estatística ... 34

1.4.2. Uso e mau uso da Estatística ... 36

1.4.3. Conhecimento da estatística pelos pesquisadores ... 37

1.5. Exercícios de Revisão ... 39 2. PESQUISA EXPERIMENTAL ... 45 2.1. Introdução ... 45 2.2. Processo de Pesquisa ... 45 2.3. Experimento ... 47 2.3.1. Breve história ... 47 2.3.2. Conceito de experimento ... 51 2.4. Processo do Experimento ... 55

2.4.1. Estabelecimento do problema e formulação da hipótese ... 55

2.4.2. Planejamento do experimento para verificação da hipótese ... 55

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2.4.4. Análise dos resultados ... 57

2.4.5. Interpretação dos resultados, elaboração das conclusões e divulgação dos resultados. 58 2.5. Lista de Referência para a Execução de um Experimento ... 59

2.6. Protocolo de Experimento ... 63

2.7. Organização e Orientação do Trabalho Experimental ... 66

2.8. A Estatística na Pesquisa Experimental - Estatística Experimental ... 69

2.9. Exercícios de Revisão ... 71

3. CONCEITOS IMPORTANTES ... 73

3.1. Introdução ... 73

3.2. Fator experimental e condição experimental ... 74

3.3. Controle experimental ... 77

3.4. Material experimental, unidade experimental e erro experimental. ... 83

3.5. Ilustração ... 86

4. DELINEAMENTO DA RESPOSTA ... 107

4.2. Escolha das características respostas ... 108

4.3. Escalas de medida ... 110

4.4. Processo de mensuração ... 116

4.5. Precisão e exatidão de um processo de mensuração ... 118

4.6. Estrutura da variável resposta ... 119

5. DELINAEAMENTO DAS CONDIÇÕES EXPERIMENTAIS ... 123

5.2. Estruturas de Condições Experimentais ... 125

5.3. Fator de Tratamento e Fator Intrínseco ... 129

5.4. Classificação dos Fatores Experimentais Quanto à Escala de Medida e à Seleção dos Níveis para a Amostra ... 133

5.4.1. Fator qualitativo específico ... 133

*5.4.2. Fator qualitativo ordenado ... 135

5.4.3. Fator quantitativo ... 135

5.4.4. Fator qualitativo amostrado ... 136

5.4.5. Fator misto ... 137

5.5. Fator Fixo e Fator Aleatório ... 138

5.6. Escolha dos Fatores Experimentais ... 141

5.7. Escolha dos Níveis dos Fatores Experimentais ... 145

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5.9. Escolha de Tratamentos Adicionais ... 153

5.10. Delineamento de Tratamento em Experimentos em Genética ... 154

5.11. Delineamento de Tratamento em Experimentos Seqüenciais. ... 156

6. DELINEAMENTO DO CONTROLE EXPERIMENTAL ... 163

6.2. Controle de Técnicas Experimentais ... 164

6.2.1. Obtenção e preparação do material experimental básico. ... 164

6.2.2. Condução do experimento. ... 167

6.2.3. Coleta dos dados ... 169

6.2.4. Edição e crítica dos dados ... 173

6.3. Controle Local ... 175

6.4. Controle Estatístico ... 177

6.5. Casualização ... 179

6.6. Alcance da casualização de condições experimentais ... 185

7. DELINEAMENTO DO EXPERIMENTO ... 193

7.2. Estrutura dos Fatores Experimentais ... 193

7.3. Estrutura dos Fatores de Unidade ... 196

8. REQUISITOS E PRINCÍPIOS DO PLANO DO EXPERIMENTO ... 211

8.2. Requisitos Básicos do Plano do Experimento... 212

8.2.1. Estimação do erro experimental ... 212

8.2.2. Precisão ... 212

8.2.3. Validade ... 216

8.2.3.1. Validade interna ... 216

8.2.3.2. Validade externa ... 217

8.2.4. Simplicidade ... 219

8.2.5. Manifestação dos efeitos reais das condições experimentais ... 219

8.2.6. Fornecimento de medida de incerteza ... 220

8.3. Princípios Básicos do Plano de Experimento ... 220

8.3.1. Repetição ... 220

8.3.2. Controle local ... 223

8.3.3. Casualização ... 224

8.3.4. Balanceamento ... 226

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8.4. Exercícios de Revisão ... 228 9. TABELA DE DÍGITOS ALEATÓRIOS ... 235

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1. INTRODUÇÃO

1.1. Ciência e Método Científico

1.1.1. Conceito

O conhecimento, em geral, pode ser adquirido de diversas maneiras. O homem do campo, por exemplo, tem conhecimento das plantas que cultiva, da época de semear e de plantar, da forma de tratar a terra, dos meios de proteção contra insetos e pragas. Esses conhecimentos têm origem na imitação, na educação informal, transmitida pelos antecessores, e na experiência pessoal. Esse homem pode, também, possuir conhecimento gerado de modo racional por pesquisas conduzidas por instituições científicas, adquirido por transmissão por meios de comunicação e treinamento.

O conhecimento científico não é um conhecimento absoluto, definitivo. Pelo contrário, ele tende a se aperfeiçoar e, em conseqüência, levar, por exemplo, à criação de outros métodos, técnicas e procedimentos mais adequados e convenientes. Esse progresso é conseguido pela permanente atividade de indagação a que se dedicam os pesquisadores. Assim, a ciência é uma forma de aquisição de conhecimento que se renova para: responder questões, solucionar problemas, e desenvolver procedimentos mais efetivos para responder questões e solucionar problemas.

A descoberta de que a natureza é governada por um esquema inteligível teve origem na Grécia. A teoria grega descobriu o universo das idéias e das formas, ordenado pelas regras da geometria, e o universo da natureza, sob a ordem de movimentos logicamente ordenados. Toda a teoria grega dedica-se à descrição dessas duas ordens, consubstanciadas na Geometria de Euclides, na Física de Aristóteles e na Teoria das Idéias de Platão. Somente no início do século XVII teve origem a ciência moderna.

A ciência é freqüentemente definida como uma "acumulação de conhecimentos sistemáticos". Essa definição inclui três termos básicos da caracterização da ciência. Todavia ela é inadequada, como outras definições que ressaltam o conteúdo da ciência em vez de sua característica fundamental: sua operacionalidade metodológica. Isso é inconveniente, pois o conteúdo da ciência está mudando constantemente, dado que conhecimento considerado científico hoje pode tornar-se não científico amanhã. Além disso, a demarcação entre ciência e não ciência não é óbvia. Realmente, ela não é uma linha nítida, mas uma área móvel e sujeita a debates.

A ciência visa à compreensão do mundo em que o homem vive, o conhecimento da realidade. Assim, ela é fundamentalmente um método de aproximação do mundo empírico, isto é, do mundo suscetível de experiência pelo homem. O consenso em relação aos atributos e processos essenciais do método da ciência permite uma conceituação operacional da ciência por meio de seu método. De acordo com tal consenso, a ciência pode ser definida como: "um método objetivo, lógico e sistemático de análise dos fenômenos, criado para permitir a acumulação de conhecimento fidedigno".

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1.1.2. Estratégia científica

O método científico é o procedimento geral da ciência aplicado no processo de aquisição de conhecimento, independentemente do tema em estudo. Entretanto, cada classe de problemas de conhecimento requer a aplicação ou o desenvolvimento de procedimentos especiais adequados para os vários estágios do tratamento dos problemas, desde o enunciado desses até o controle das soluções propostas. Exemplos de tais métodos ou técnicas especiais são a análise colorimétrica para a determinação de características físico-químicas de uma substância e a análise de vigor para a determinação da qualidade fisiológica da semente.

Para ilustração do procedimento do método científico, suponha-se a seguinte questão: Porque a produtividade do trigo no Rio Grande do Sul é baixa? Uma resposta simples a essa pergunta poderia ser derivada da observação empírica de que as condições ambientais nesse Estado são desfavoráveis ao cultivo do trigo. Pesquisadores científicos desse problema não atribuiriam grande fé a explicações simples e genéricas como essa, e iniciariam por examinar criticamente o próprio problema, antes de tentar a busca de uma solução para ele. De fato, a pergunta inicial implica uma generalização empírica que necessita refinamento: Sob que circunstâncias ambientais (referentes a solo, clima, incidências de doenças e pragas, etc.) a produtividade tem sido baixa? Nessas circunstâncias, quais são as características relevantes dos sistemas de produção de trigo (cultivares utilizadas, tratamentos fitossanitários, fertilização e correção do solo, etc.) que podem ter implicações sobre a produtividade? As questões postas dessa forma ainda são demasiadamente vagas e necessitam mais refinamento: A produtividade tem sido mais baixa em anos de temperatura e umidade relativa mais elevadas durante o ciclo vegetativo do trigo? Em que estádios do desenvolvimento da planta essas condições são mais adversas? Em que estádios de seu desenvolvimento a planta é mais suscetível a essas condições climáticas? Essas condições de clima favorecem o desenvolvimento de doenças fúngicas do trigo? Quais doenças fúngicas? As cultivares em uso são suscetíveis a essas condições de clima? São elas suscetíveis a essas doenças fúngicas?

Uma análise do problema inicial, demasiadamente genérico e vago, pela formulação racional de uma série de questões específicas, poderá conduzir ao estabelecimento de um conjunto de problemas mais específicos, simples e precisos. Cada um desses problemas constituirá um problema científico particular.

Cada um desses problemas científicos suscitará uma ou mais conjeturas (ou

hipóteses científicas). Por exemplo, um desses problemas poderia ser: o prejuízo à

produtividade do trigo decorrente da incidência da ferrugem. Esse problema pode suscitar diversas conjeturas referentes à: a) condições climáticas que favorecem a incidência da ferrugem; b) estádio do desenvolvimento da planta em que esta é mais suscetível à ferrugem; c) controle da incidência da ferrugem com fungicidas; d) cultivares resistentes à ferrugem, etc.

Então, cada uma dessas conjeturas poderá ser verificada por suas conseqüências observáveis. Por exemplo, a) se temperatura e umidade relativa elevadas são determinantes da incidência da ferrugem e conseqüente diminuição da produtividade, então sistemas de produção que difiram apenas quanto àquelas características devem apresentar diferentes graus de incidência de ferrugem e diferentes níveis de produtividade; b) se a planta é mais suscetível à ferrugem em um estádio particular de seu ciclo vegetativo, então, a produtividade será mais baixa quando a ferrugem incidir nesse

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1 INTRODUÇÃO 3

estádio; c) se fungicidas controlam a incidência da ferrugem, então, sistemas de produção com fungicidas eficazes devem ser mais produtivos que sistemas de produção sem esses fungicidas ou com fungicidas ineficazes; d) se a suscetibilidade à ferrugem é um determinante importante da baixa produtividade, então, sistemas de produção que difiram quanto a cultivares com diferentes níveis de suscetibilidade (ou de resistência) e sejam semelhantes quanto às demais características, devem ter diferentes níveis de produtividade.

A verificação de cada conjetura específica requererá a coleta ou reunião de dados cientificamente certificáveis, ou seja, obtidos e controlados por meios científicos. Por exemplo, na presente ilustração: a) por meio de um levantamento de lavouras ou de um experimento conduzido em diversos locais em um ou mais anos, com variação natural de temperatura e umidade relativa; b) por um experimento com infeção controlada de ferrugem nos diversos estádios do ciclo vegetativo da planta; c) por um experimento com fungicidas disponíveis e um controle (sem fungicida); d) por um experimento com cultivares disponíveis com diferentes níveis de suscetibilidade (ou resistência) à ferrugem.

Finalmente, serão avaliados os méritos das alternativas de cada conjetura proposta e o conhecimento científico derivado será incorporado ao corpo de conhecimento anterior. Se a pesquisa for cuidadosa e imaginativa, a solução do problema que a originou suscitará um novo conjunto de problemas. De fato, as pesquisas mais importantes e férteis são aquelas capazes de desencadear novas questões e não as tendentes a levar o conhecimento à estagnação. A importância de uma pesquisa científica é avaliada pelas alterações que produz no corpo de conhecimentos e pelos novos problemas que suscita.

O exemplo anterior ilustra o procedimento geral da ciência para a aquisição de conhecimento. Nesse processo pode-se distinguir a seguinte seqüência ordenada de operações:

1) Enunciação de perguntas bem formuladas e férteis.

2) Formulação de conjeturas bem fundamentadas que possam ser submetidas à prova com a experiência, para responder as perguntas.

3) Derivação de conseqüências lógicas das conjeturas.

4) Escolha de técnicas para submeter as conjeturas à verificação.

5) Verificação dessas técnicas para comprovar sua relevância e fidedignidade. 6) Execução da verificação das conjeturas e interpretação dos resultados.

7) Avaliação da pretensão de verdade das conjeturas e da fidelidade das técnicas. 8) Determinação dos domínios para os quais valem as conjeturas e as técnicas, incorporação do novo conhecimento científico ao corpo de conhecimento disponível, e formulação de novos problemas originados da pesquisa.

Este ciclo da aplicação do método científico é representado esquematicamente na Erro! Fonte de referência não encontrada.Figura 1.1.

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Corpo de conhecimento disponível Problema → Hipótese   ↓   Conseqüências verificáveis → Novo corpo de  ↓ Avaliação da hipótese → conhecimento Técnica de → Evidência → Novo problema verificação

Figura 1.1. Um ciclo da aplicação do método científico por uma pesquisa científica.

Em resumo, a característica essencial do método científico é o exame do que já é conhecido e a formulação de hipóteses que possam ser verificadas objetivamente com a experiência. A próxima etapa é o exame das hipóteses para encontrar conseqüências que sejam verificáveis. Segue-se, então, a verificação objetiva. Se as provas empíricas objetivas confirmam as deduções, acumula-se evidência em favor das hipóteses e estas são aceitas como fatos, incorporando-se ao sistema conceitual (teoria) existente e ao corpo de conhecimento anterior. Sua vida subseqüente pode ser breve ou longa, pois, constantemente, novas deduções podem ser extraídas e verificadas, ou não, por meio de comparação com a experiência. Essa circularidade do método científico é ilustrada na Erro! Fonte de referência não encontrada.2 .

Abstração dos elementos essenciais para a formação

de uma teoria lógica Predição de

novos fatos

Observações

Desenvolvimento da teoria

Figura 1.2. Diagrama que caracteriza a circularidade do método científico.

O processo fundamental do método científico pode ser descrito como uma repetição cíclica de fases de síntese, análise e síntese. O método científico para a resposta a uma questão ou solução a um problema inicia com uma visão global desse problema (síntese). Entretanto, mesmo as partes mais restritas do universo usualmente são demasiadamente complexas para serem compreendidas globalmente pelo esforço humano. Portanto, é necessário ignorar muitos dos aspectos do problema real e abstrair uma sua versão idealizada, com a expectativa de que ela será uma aproximação útil. Freqüentemente, certas características dessas idealizações são alteradas para

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1 INTRODUÇÃO 5

simplificação. Essa idealização é, então, decomposta em um número de partes relativamente simples para tratamento separado. Basicamente, essa análise é relacionada com a identificação de partes independentes, ou que interajam de modos simples. Quando essas partes do problema estão solucionadas, o novo conhecimento é integrado ao corpo de conhecimento existente (síntese).

1.1.3. Tática científica

O método científico é a estratégia comum da ciência. Entretanto, a execução concreta de cada uma das operações do método científico em uma pesquisa particular requer um conjunto de táticas ou técnicas que dependem do tema e do estado de conhecimento referente a esse tema. Essas técnicas específicas mudam muito mais rapidamente que o método geral da ciência. Além disso, muito freqüentemente, não são utilizáveis em outros campos. Assim, por exemplo, a determinação dos sintomas de deficiência nutricional de plantas de arroz exige técnicas essencialmente diversas das necessárias para a obtenção de plantas resistentes à infeção com um vírus. A resolução efetiva do primeiro problema dependerá do estado em que se encontre a teoria da nutrição de plantas, enquanto que a resolução do segundo dependerá do estado da teoria da resistência a doenças.

As técnicas científicas podem ser classificadas em conceituais e empíricas. As

técnicas conceituais fundamentam-se em definições, axiomas, postulados, leis e teorias.

Permitem formular problemas de modo preciso, enunciar as correspondentes conjeturas ou hipóteses e os procedimentos (algoritmos) para deduzir conseqüências a partir das hipóteses e comprovar se a hipótese proposta soluciona os correspondentes problemas. A matemática oferece o conjunto mais rico e poderoso dessas técnicas. Essas técnicas também são poderosas na pesquisa científica de fenômenos naturais. Entretanto, sua aplicação requer que o conhecimento científico esteja suficientemente consolidado para ser suscetível de tradução matemática. As técnicas empíricas relacionam-se com a observação e avaliação de características de fenômenos naturais, pela observação e mensuração. O domínio da maior parte dessas técnicas depende apenas de adestramento. Entretanto, é necessário talento para sua aplicação a problemas novos, para a crítica das técnicas conhecidas e, particularmente, para o desenvolvimento de novas e melhores técnicas.

1.1.4. Objetivos e alcance da ciência

As diferenças de objetivos e técnicas caracterizam a diversidade da ciência. A diferença mais notável entre as várias ciências origina-se do relacionamento com a realidade: algumas ciências estudam idéias, outras estudam eventos ou fenômenos naturais. As primeiras são denominadas ciências formais; as segundas, ciências fatuais. A lógica e a matemática são ciências formais; não têm relação com a realidade; portanto, não utilizam o contato do homem com a natureza para a verificação de suas conjeturas. A física, a biologia e a psicologia são ciências fatuais; referem-se a fenômenos naturais, e, conseqüentemente, têm que recorrer à experiência para a verificação de suas hipóteses.

Assim, a ciência formal é autossuficiente porque constrói seu conteúdo e método de prova, enquanto que a ciência fatual depende do evento natural para o qual faz o conteúdo ou significado e da verificação experiencial para a validação. Essa é a razão porque se pode conseguir verdade formal completa, enquanto que a verdade fatual resulta inatingível.

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A ciência tem duplo objetivo. Em primeiro lugar, o incremento do conhecimento (objetivo intrínseco, ou cognitivo); em segundo lugar, o aumento do bem estar do homem e seu domínio sobre a Natureza (objetivo extrínseco, ou derivado). A ciência com objetivo puramente cognitivo é a ciência pura. A ciência aplicada, ou tecnologia, utiliza o mesmo método geral da ciência pura e vários de seus métodos especiais, mas os aplica com fins práticos. São exemplos de ciências puras a física, a química, a biologia e a psicologia; de ciências aplicadas, a engenharia elétrica, a bioquímica, a agronomia, as medicinas humana e veterinária e a pedagogia.

Essa divisão das ciências em puras e aplicadas é freqüentemente questionada, com o argumento de que a ciência visa, em última instância, a satisfação das necessidades de alguma natureza. Entretanto, ela está relacionada aos objetivos das ciências e, portanto, explica as diferenças de atitude e de motivação entre o cientista que busca entender melhor a realidade e o cientista que busca melhorar o domínio sobre ela.

A ciência fatual é baseada em fatos, isto é, observações e deduções acerca de fenômenos verificadas empírica e objetivamente. A fidedignidade de um fato é relativa à quantidade e tipo de evidência que a substancia. A razão porque todo conhecimento fatual em ciência é relativo em vez de absoluto é uma conseqüência de seu caráter experiencial. Fatos derivados de experiência conduzem a verdades prováveis, nunca a verdades certas, porque a experiência é infinita e uma experiência futura pode requerer uma nova interpretação de um fenômeno.

A ciência fatual busca estabelecer reconstruções conceituais da realidade por meio de fatos. A reconstrução conceitual de uma estrutura objetiva é uma lei científica (como a lei da inércia); um sistema de tais enunciados é uma teoria científica (como a teoria newtoniana do movimento). Mais do que isso, a ciência fatual visa uma reconstrução conceitual das estruturas objetivas dos fenômenos, tanto dos atuais como dos possíveis, que permita a compreensão exata dos mesmos e, dessa forma, seu controle tecnológico.

A cada passo, a ciência não consegue mais do que reconstruções parciais da realidade que são problemáticas e não demonstráveis. Com o progresso da ciência, essas reconstruções parciais vão se aproximando da realidade.

Esse processo de reconstrução do mundo mediante idéias e verificação de toda reconstrução parcial é um processo infinito. A ciência não se propõe um objetivo definido e final, como a construção completa do conhecimento sem falhas. O objetivo da ciência é mais propriamente o aperfeiçoamento contínuo de seus principais produtos - as teorias, e meios - as técnicas.

Assim, o conhecimento científico não é simples acumulação de fatos, mas permanente revisão conceitual. Seu progresso se deve a um processo de contínua correção. A atividade científica pode ser considerada como uma tentativa permanente para diminuir o grau de empirismo e aumentar o alcance da teoria.

1.1.5; Bases da ciência

As interpretações (isto é, descrições ou explicações) de fenômenos simples ou relacionados são usualmente baseadas em algum conhecimento prévio, presumivelmente referente ao fenômeno particular em questão. Desde que alguns fatos são necessários para a prova de outros fatos, todos os sistemas de conhecimento são compelidos à prova dos fatos básicos. Como esses fatos básicos não podem ser provados eles devem ser

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1 INTRODUÇÃO 7

admitidos como convenções fundamentais, necessárias a qualquer sistema lógico ou epistemológico. Esses fatos fundamentais são freqüentemente aceitos como indiscutíveis (dogmas) ou evidentes em si. Esse tipo de evidência é, entretanto, uma base dúbia e freqüentemente irreal para o estabelecimento de conhecimento válido.

A ciência se fundamenta em postulados, ou seja, suposições básicas suportadas por consistência lógica com a experiência, que os cientistas empregam para interpretar a evidência necessária para produzir fatos verificados, isto é, para derivar conhecimento.

Os postulados da ciência não devem ser confundidos com as descobertas científicas. Eles existem como instrumentos funcionais úteis para seus fins, enquanto descobertas científicas são confirmadas por evidência experiencial objetiva. Os postulados podem ser alterados com o tempo, caso novo conhecimento venha a demandar novas formas de referência, visto que novo conhecimento freqüentemente altera o estado de descobertas científicas anteriores.

O exame da literatura revela que não há concordância em relação ao número e à designação dos postulados. Muitos autores referem a dois ou três postulados "básicos"; outros, a um número mais elevado. Alguns autores indicam tais postulados, mas não os designam claramente; outros não mencionam quaisquer postulados específicos, possivelmente porque supõem que qualquer um os conhece.

A lista de oito postulados que segue não deve, portanto, ser considerada como representativa, visto que tratamento representativo ou típico do método científico ainda não existe. Ela é apenas uma tentativa de concretizar e agregar o que parece ser geralmente aceito entre autoridades competentes como pressuposições essenciais do método científico.

(1) Todo evento tem um antecedente ("causa") natural. As explicações de

eventos devem ser procuradas em causas ou antecedentes naturais, isto é, fenômenos demonstráveis objetiva e empiricamente. Esse postulado é empregado na ciência na análise de causalidade. Sua função principal é dirigir a busca da explicação dos fenômenos para as regularidades a que aparentemente eles obedecem.

(2) A natureza é ordenada, regular e uniforme. A crença de que o universo

opera de acordo com certas regras de regularidade (isto é, "leis naturais") é inerente à análise científica dos fenômenos naturais. Esse postulado rejeita a noção de ocorrências inexplicáveis ou puramente casuais e não relacionadas e dirige a atenção para a procura de relações qualitativas e quantitativas que aparentemente existem entre os fenômenos naturais. Embora muitos fenômenos possam parecer únicos (por exemplo, não há duas tempestades com características idênticas), na base de tais eventos únicos e inexplicáveis estão certos modelos de forças que, quando compreendidos, permitirão melhor predição do que seria possível por mera conjetura.

Esse postulado também expressa a observação de fato aparente de que a natureza não é infinitamente complexa. Dessa forma, a ordenação do conhecimento científico permite ao cientista o desenvolvimento de teorias referentes às inter-relações dos fenômenos e daí proceder para a mais ampla análise do universo como um todo.

As implicações deste postulado formam a base da lógica científica aplicada aos fenômenos naturais. Esse postulado permite generalizações e classificações referentes aos fenômenos e sustenta a base probabilista da inferência em ciências fatuais. Ele

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também sugere a possibilidade de alcance crescente de uma teoria geral mais altamente integrada, que é o objetivo principal de todo o esforço científico.

(3) A natureza é permanente. Embora aparentemente tudo se altere no tempo,

muitos fenômenos mudam de modo suficientemente lento para permitir o acúmulo de um corpo de conhecimento confiável. Esse postulado sustenta o atributo cumulativo da ciência. Ele implica a crença de que um evento estudado hoje, embora talvez indeterminadamente alterado amanhã, será, entretanto, suficientemente semelhante para permitir que generalizações válidas feitas sobre ele permaneçam fidedignas por um período de tempo.

(4) Todo fenômeno objetivo é eventualmente conhecível. Isto é, dado tempo e

esforço suficientes, nenhum problema objetivo é insolúvel. Esse postulado se origina de duas convicções relacionadas: a) a inteligência do homem é capaz de desvendar os mistérios do universo; b) a busca do homem nos mistérios de fenômenos objetivos tem sido tão frutífera que aparentemente nenhuma porta ao conhecimento está imutavelmente fechada aos esforços continuados de busca científica.

(5) Nada é evidente por si. Isto é, a realidade deve ser demonstrada

objetivamente. Esse postulado afirma que não deve ser depositada confiança no chamado "senso comum", em tradição, em autoridade popular, ou em qualquer das costumeiras interpretações dos fenômenos. Exemplos históricos revelam que veracidade aparente é freqüentemente muito diferente de verificação empírica objetiva.

(6) A verdade é relativa. A prova em ciência é sempre relativa - ao estado do

conhecimento científico, aos dados, aos métodos, aos instrumentos empregados, aos moldes de referência e, portanto, à interpretação. Dessa forma, a "verdade" na ciência é simplesmente uma expressão dos melhores julgamentos profissionais demonstráveis num determinado momento. Na medida em que o conhecimento cresce em qualidade (isto é, se torna mais altamente verificado) e em quantidade, reinterpretações e conclusões sobre os fenômenos se tornam imperativos. Esse é um atributo que tem permitido à ciência crescer tão extraordinariamente e que, ao mesmo tempo, tem encorajado a reavaliação constante de idéias tanto velhas como novas.

(7) Todas as percepções são obtidas por meio dos sentidos. Isto é, todo

conhecimento é obtido a partir de impressões sensoriais. Os elementos e instrumentos do raciocínio (isto é, idéias, conceitos, construções, imagens, etc.) são moldados pelas impressões recebidas pelos sentidos. Esse postulado também assegura que o único conhecimento confiável é aquele que é verificável objetiva e empiricamente.

Esse postulado originou-se da influência de Galileu referente à demonstrabilidade de predições teóricas. A demonstração empírica passou a constituir-se no teste essencial da validade de toda a especulação teórica referente a fenômenos objetivos e resultantes predições.

(8) O homem pode crer em suas percepções, memória e razão como meios para a aquisição de fatos. Esse postulado sustenta toda a base racional e empírica do

conhecimento científico. Ele não implica que quaisquer e todas as percepções, memórias e razões sejam confiáveis. O que esse postulado assevera é que a resolução final de qualquer disputa sobre fenômenos deve ser baseada em regras aceitas de raciocínio e em dados percebidos por meio dos sentidos; não sobre meras noções e idéias. A crença final

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1 INTRODUÇÃO 9

na análise dos fenômenos deve ser baseada em evidência empírica interpretada de acordo com regras de raciocínio lógico.

Exercício 1.1

1. Qual é a origem do conhecimento vulgar ou popular? 2. Qual é a origem do conhecimento científico?

3. Como o conhecimento científico chega ao homem comum?

4. Explique o significado de cada um dos termos entre aspas no seguinte conceito operacional da ciência: A ciência é um "método" "objetivo", "lógico" e "sistemático" de análise dos “fenômenos" criado para permitir a "acumulação" de conhecimento "fidedigno".

5. Ilustre a estratégia da ciência com um exemplo de sua área.

6. Ilustre as fases de síntese, análise e síntese de um ciclo do método científico aplicado para a solução de um problema em sua área.

7. Ilustre o significado de técnica científica com um exemplo de sua área. 8. Ilustre a distinção conceitual entre ciência pura e ciência aplicada.

9. Caracterize e distinga os conceitos de fato, lei e teoria científica. Ilustre cada um desses conceitos por meio de exemplos.

10. Qual é a razão da necessidade dos postulados como base da ciência?

11. Qual é o postulado que constitui a base da inferência indutiva em ciências fatuais?

12. Ilustre os significados dos postulados "nada é evidente por si" e "a verdade é relativa".

1.2. Pesquisa Científica em Ciências Fatuais

1.2.1. Conceitos importantes

As ciências fatuais visam à aproximação do conhecimento referente aos fenômenos naturais, ou seja, qualquer evento, objeto, condição, processo ou comportamento natural, que compreenda atributos ou conseqüências objetiva e empiricamente demonstráveis. Seu propósito é aumentar o conhecimento e melhorar a compreensão acerca dos fenômenos, para seu controle e, na falha deste, predição, com vistas à melhoria das condições de vida e do bem estar do homem, e seu domínio sobre a natureza.

O procedimento da ciência para a produção do conhecimento científico é a

pesquisa científica, ou seja, a investigação crítica e exaustiva, por meio do método

científico, com o propósito de descobrir novos fatos e sua correta interpretação. A pesquisa científica também visa à revisão de fatos, leis e teorias, em vista de novos fatos descobertos, e as aplicações práticas de tais fatos, leis e teorias. Portanto, a pesquisa científica é a busca continuada de conhecimento e compreensão da realidade, segundo os requisitos do método científico.

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O progresso do conhecimento científico consiste, basicamente, do aprofundamento permanente e progressivo do conhecimento da complexa interligação dos fenômenos naturais, que, por sua vez, compreendem, geralmente, um conjunto também extremamente complexo de outros fenômenos mais elementares, também intimamente relacionados.

Cada pesquisa particular enfoca uma classe de fenômenos relacionados com algumas características essenciais comuns. É usualmente conveniente uma caracterização técnica e operacional do componente unitário de tal classe de fenômenos, que usualmente recebe a designação de unidade ou sistema, e de seus elementos e atributos.

Um sistema ou unidade é um conjunto de elementos relacionados, que constituem um todo globalmente organizado e dinamicamente relacionado com o meio externo, e que conjuntamente realizam alguma função.

A caracterização do sistema é a primeira etapa em uma pesquisa científica. Um sistema é caracterizado pela definição de seus seguintes aspectos: a) função ou objetivos do sistema; b) elementos que entram no sistema (insumos); c) elementos que saem do sistema (produtos); d) componentes que transformam insumos em produtos; e) movimento ou fluxo de elementos entre os componentes do sistema; e f) fronteira ou limites do sistema, que inclui todos os seus componentes e elementos e demarca seu âmbito.

A definição do sistema depende do objetivo da pesquisa. Ela é parte da etapa inicial da pesquisa, ou seja, da formulação do problema a pesquisar. Algumas vezes, a definição do sistema parece óbvia, como em uma pesquisa para a recomendação de cultivares de trigo para uso pelos agricultores, em que o sistema é uma lavoura, e em uma pesquisa da eficácia de um vermífugo para o controle de helmintos de vacas leiteiras, em que o sistema é um animal. Entretanto, muito freqüentemente, a definição ou escolha do sistema não é tão óbvia.

A dificuldade da definição do sistema para uma pesquisa decorre do fato de existir na natureza uma hierarquia de sistemas, ou seja, sistemas dentro de sistemas, numa ordem decrescente de amplitude, tal que um determinado sistema é um subsistema em relação a nível hierárquico mais elevado e, por sua vez, contém subsistemas em nível mais baixo. Assim, por exemplo, uma empresa agrícola é um sistema; seus setores de produção vegetal e de produção animal também constituem sistemas; cada uma de suas lavouras e de suas pastagens e instalações de criação também constituem sistemas, assim como cada uma de suas plantas e animais; e, assim sucessivamente, prosseguindo para os níveis hierárquico inferiores: seus órgãos, tecidos, células, moléculas, átomos e partículas subatômicas também constituem sistemas.

Nessas circunstâncias, a definição do sistema é estabelecida pela demarcação de sua fronteira, ou seja, a linha imaginária que o delimita em relação ao ambiente externo. Muito freqüentemente, o sistema é definido vagamente, por meio de uma sua característica global, ou de uma característica particular importante, que é subentendido o caracterizar. Esse foi o critério adotado nos exemplos anteriores. Entretanto, deve ser claramente compreendido que a definição completa de um sistema deve abranger os seis aspectos listados na caracterização que segue a definição estabelecida anteriormente. Assim, por exemplo, um sistema de produção de trigo pode ser definido como uma lavoura com o propósito de produção de grãos, desenvolvida em um determinado intervalo de tempo, em uma área delimitada, em condições particulares de solo e clima, sujeita a

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1 INTRODUÇÃO 11

incidências de pragas, doenças, invasoras e predadores, e cujo cultivo adota um conjunto particular de técnicas. Podem-se identificar nessa caracterização os seguintes aspectos essenciais do sistema: a) função: produção de grãos; b) insumos: elementos referentes ao solo, clima, pragas, doenças, invasoras, predadores e técnicas de cultivo; c) produtos: grãos; d) componentes que transformam insumos em produtos: sementes e plantas; e) fluxo de elementos entre os componentes: determinados pelo metabolismo da semente e da planta; f) fronteira: contorno espacial da lavoura, que a limita de outras lavouras e áreas, e contorno temporal, que compreende o intervalo entre o plantio e a colheita e avaliação da produção.

Em uma pesquisa científica, a população objetivo, ou simplesmente população, é a coleção bem definida dos sistemas (ou unidades) de interesse para a qual é desejado inferir. Uma população é definida pela especificação de suas unidades ou da caracterização das condições para que estas lhe integrem. O número de unidades é denominado tamanho da população.

A especificação da população, assim como de seus sistemas, é determinada pelos objetivos da pesquisa e deve ser estabelecida na formulação do problema. Populações na natureza são de tamanho finito, embora comumente muito elevado e desconhecido, e têm constituição dinâmica, em decorrência da mutabilidade dos sistemas que lhe integram ao longo do tempo. Em algumas pesquisas, a população objetivo é constituída por unidades existentes no momento da execução da pesquisa. Uma população nessas circunstâncias, cujas unidades podem ser identificadas, é uma população real. Muito freqüentemente, entretanto, a população objetivo compreende unidades que não existem no momento da execução da pesquisa, mas que, supostamente, poderão existir no futuro. Uma população nessas circunstâncias, cujas unidades não são identificáveis, mas apenas definidas pela caracterização das condições para que lhe integrem, é uma população conceitual. Em uma pesquisa de melhoramento genético de trigo, por exemplo, as unidades da população não são as lavouras de trigo existentes na região de interesse no momento da execução da pesquisa, mas as lavouras que, supostamente, poderão existir nessa região no futuro.

A propriedade básica das populações de interesse na natureza é a heterogeneidade de suas unidades ou sistemas, o que caracteriza o que comumente se denomina "variabilidade natural". As unidades se distinguem ou se caracterizam por um conjunto de aspectos ou propriedades, em geral demasiadamente vasto e não totalmente conhecido para ser completamente descrito. Cada um desses aspectos é um atributo,

propriedade, ou característica da população e de suas unidades. Cada característica

pode manifestar-se nas unidades sob diferentes alternativas. Assim, por exemplo, o sexo em uma população de ovinos pode manifestar-se em cada animal em uma de duas formas alternativas - masculino e feminino; o peso desses animais pode assumir qualquer grandeza dentro de certo intervalo.

Uma pesquisa científica visa à derivação de inferências referentes a relações entre características dos sistemas de sua população objetivo com o propósito de controle ou predição de características que exprimem o desempenho desses sistemas com base no conhecimento e alteração de características de seus elementos ou componentes, com vistas à melhoria desses produtos. Em última instância, é um processo de representação aproximada ou modelagem da relação entre características que exprimem o desempenho dos sistemas (características respostas) e características cujo controle e alteração possam, supostamente, implicar na melhoria do desempenho desses sistemas (características explanatórias). A dificuldade de tal processo é que ele deve ser

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conduzido em face da variabilidade natural do conjunto das demais características dos sistemas (características estranhas).

Em essência, as características respostas exprimem o desempenho dos sistemas e constituem o objeto principal da pesquisa; por exemplo, produção de grãos e grau de infecção da planta em uma pesquisa sobre a eficácia de fungicidas no controle da giberela em sistemas de produção de trigo, e peso ao abate e quantidade de parasitas nas vísceras do animal em uma pesquisa da eficácia de anti-helmínticos no controle de vermes intestinais em sistemas de produção de carne ovina. As características explanatórias, supostamente, explicam variações sistemáticas das características respostas; fungicida aplicado, e anti-helmíntico administrado, respectivamente nos dois exemplos. Se no primeiro exemplo forem consideradas mais de uma cultivar e no segundo, mais de um sexo e mais de uma raça, cultivar, sexo e raça também serão características explanatórias. Se a pesquisa for conduzida em diversos locais por mais de um ano, local e ano serão, também, características explanatórias. As características estranhas são as demais características dos sistemas, em geral extremamente numerosas e não individualizadas; características referentes a solo, clima, incidências de pragas, doenças (exceto a decorrente da incidência da giberela), invasoras e predadores, práticas de cultivo, e mensuração e registro dos dados, no primeiro exemplo; e características referentes ao animal, pastagem, clima, manejo, incidências de parasitas (exceto helmintos), doenças e predadores, e mensuração e registro dos dados, no segundo exemplo.

As características respostas e as características explanatórias são designadas segundo o objetivo da pesquisa, com base em teorias científicas substantivas e em conhecimento empírico. As características estranhas são comumente definidas por exclusão, como o conjunto das características dos sistemas que não exprimem o desempenho destes e com as quais não tem o experimento como propósito relacionar o desempenho dos sistemas; ou seja, como o conjunto das características dos sistemas excluídas as características respostas e as características explanatórias. A distinção e classificação das características nessas três categorias é um passo crucial no planejamento de uma pesquisa.

Muito freqüentemente, é inviável, impraticável ou inconveniente conduzir a pesquisa sobre a população objetivo. Essa é obviamente a situação com populações conceituais, como são, geralmente, as classes de sistemas. Nessas circunstâncias, a pesquisa é conduzida sobre uma amostra da população, apropriadamente escolhida para representá-la. O processo de escolha da amostra é denominado amostragem.

A representatividade da população objetivo pela amostra é uma questão fundamental para a validade de inferências derivadas da amostra. Ela pode ser lograda quando a amostra é constituída por unidades da população objetivo e a amostragem é efetuada por processo objetivo e aleatório que atribua a todas as unidades da população igual chance de constituírem a amostra. Muito freqüentemente, entretanto, esse processo é inviável. Nessas circunstâncias, a população da qual a amostra pode ser considerada representativa, denominada população amostrada, difere da população objetivo. Inferências derivadas da amostra aplicam-se validamente à população amostrada. Nas situações de amostragem não aleatória, a extensão dessas inferências para a população objetivo depende de julgamento subjetivo.

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1 INTRODUÇÃO 13

A amostra também compreende três conjuntos de características, definidos correspondentemente aos três conjuntos de características da população objetivo: o conjunto das características respostas, o conjunto das características explanatórias e o conjunto das características estranhas.

Pela importância das conseqüências para a validade de inferências derivadas da pesquisa, é conveniente distinguir duas classes de características explanatórias da amostra: aquelas que representam, ou podem concebivelmente representar, condições impostas pelo pesquisador, denominadas características de tratamento, e aquelas que correspondem a propriedades inerentes às unidades, fora do controle do pesquisador, denominadas características intrínsecas. Essas duas classes de características explanatórias também são denominadas, respectivamente, fatores de tratamento e

fatores intrínsecos ou de classificação. Cada alternativa de um fator é um nível desse

fator. Cada nível específico de um fator de tratamento ou cada combinação dos níveis de dois ou mais fatores de tratamento é um tratamento.

Assim como na população objetivo, as características estranhas da amostra são definidas por exclusão, ou seja, como o conjunto das características dos sistemas, excluídas as características respostas e as características explanatórias. Métodos, técnicas e procedimentos apropriados devem ser utilizados para separar essas características estranhas das características respostas e explanatórias, e controlar as influências daquelas características sobre as características respostas, de modo que as inferências referentes aos efeitos causais das características explanatórias sobre as características respostas possam ser estabelecidas tão inequivocamente quanto possível.

A melhor compreensão das origens e implicações da variabilidade determinada pelas características estranhas da amostra pode permitir a minimização de sua influência e, conseqüentemente, controle ou predição mais exatos. Para tal, é útil classificar essas características nas três seguintes classes:

- Características estranhas controladas, que compreendem as características estranhas da amostra cujo controle é previsto no plano da pesquisa e é exercido pela utilização de técnicas de pesquisa apropriadas, do agrupamento (ou classificação) das unidades e obediência às correspondentes restrições imposta no processo de atribuição aleatória dos tratamentos a essas unidades, e de técnicas apropriadas de análise estatística.

- Características estranhas casualizadas são as características estranhas que resultam casualizadas em conseqüência da atribuição aleatória dos tratamentos às unidades da amostra.

- Características estranhas potencialmente perturbadoras são as

características estranhas não controladas nem casualizadas cujos efeitos causais sobre as características respostas podem resultar confundidos com efeitos de características explanatórias. Por essa razão, elas também são denominadas características de

confundimento. Características desse grupo que se manifestam irrelevantes

comportam-se como comportam-se foscomportam-sem casualizadas. O refinamento e a uniformização de técnicas de pesquisa são os recursos que podem ser apropriados para esses propósitos. As demais características desta classe que se revelam relevantes são as características estranhas

(24)

As características estranhas casualizadas e as potencialmente perturbadoras constituem o erro aleatório ou erro casual.

As técnicas para o controle de características estranhas têm como propósito a diminuição do efeito da tendenciosidade provocada por características perturbadoras, ou a diminuição de erros aleatórios decorrentes de características casualizadas, ou ambos. Entretanto, não é prático controlar mais do que poucas das características estranhas. A maioria delas deve ser deixada não controlada. Tais características devem ser colocadas na classe das características casualizadas, por meio da casualização, ou das características de comportamento irrelevante, pelo emprego de técnicas de pesquisa apropriadas.

1.2.2. Observação e raciocínio

A pesquisa científica em ciências fatuais é essencialmente composta de dois elementos: observação e raciocínio. A observação é processo de percepção sensorial por meio do qual é obtido o conhecimento de fenômenos. O raciocínio elabora e descobre o significado desses fenômenos, suas inter-relações e suas relações com o corpo de conhecimento científico existente, na medida em que o presente estágio de conhecimento e a habilidade do pesquisador permitem.

Caracteristicamente, o homem tem poder limitado de observação. Dessa forma, é necessário limitar o que deve ser observado às características relevantes dos sistemas de interesse. Algumas características podem ser observadas com o recurso de instrumentos simples para auxílio aos sentidos, como uma balança, uma régua e um tubo de ensaio. Entretanto, muitas outras requerem o recurso de instrumentos de observação mais sofisticados, como um estetoscópio, um microscópio, um telescópio, e outros instrumentos da vasta e formidável parafernália científica.

A representação (ou modelagem) de sistemas, demanda a descrição e quantificação de suas características relevantes e seu registro em forma escrita. Para que as descrições tenham o mesmo significado para todos os cientistas, devem ser adotadas definições, notações e convenções apropriadas e precisas. Por essa razão, as diversas ciências criam sua própria linguagem.

A quantificação de uma característica é obtida pela sua mensuração, ou seja, sua representação por meio de números que apresentem entre eles as mesmas relações relevantes existentes entre as alternativas da característica que representam. A mensuração de uma característica estabelece uma regra de correspondência entre as alternativas da característica e os números de um conjunto numérico, ou seja, uma função numérica, denominada variável. Cada valor da variável, que representa uma alternativa particular da característica, é um nível da variável. Assim, uma característica é representada ou expressa por uma variável. Geralmente, a variável é designada pela mesma denominação da característica que exprime e, freqüentemente, esses dois termos são empregados indistintamente. Entretanto, uma mesma característica pode ser expressa por muitas variáveis alternativas cuja escolha é arbitrária e dependente de conveniência e disponibilidade de recursos. Por exemplo, o sexo dos animais na pesquisa da eficácia de anti-helmínticos no controle de vermes intestinais em sistemas de produção de carne ovina, mencionada anteriormente, pode ser expresso por uma variável que faz corresponder a um animal macho o número 1 e a uma fêmea o número 0, ou por qualquer variável real com dois valores; o peso ao abate desses animais pode ser expresso por

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1 INTRODUÇÃO 15

uma variável que assinala a um animal o número real que corresponde à medida de seu peso determinada por uma balança com precisão de gramas, ou outro grau de precisão apropriado. Assim, sexo é uma variável de dois níveis, enquanto que peso é uma variável com um número de níveis consideravelmente elevado, dependente da precisão do processo de pesagem.

A observação depende de algum grau de julgamento subjetivo. Por essa razão, é importante estabelecer as condições da observação de modo a evitar a tendenciosidade do observador. Muitas vezes, elaboradas estratégias devem ser estabelecidas para permitir ao observador evitar sua própria tendência e obter o registro correto dos fatos.

Os fatos são os elementos essenciais que constroem a ciência. Todavia, eles devem ser dispostos e arranjados em estruturas úteis e inter-relacionadas. Contrariamente à crença popular, "fatos não falam por si só". A ferramenta mais essencial da ciência, juntamente com o fato verificado, é o sistema de raciocínio lógico válido sobre fatos que permite a derivação de conclusões fidedignas a partir deles. Essas conclusões são proposições sobre inter-relações de fatos que explicam os sistemas de uma dada população, que constituem princípios, leis e teorias científicas.

No âmago do raciocínio lógico sobre fatos está um sistema de regras e prescrições cujo emprego correto é fundamental a todo esforço científico. O conhecimento dessas regras é parte essencial do instrumental intelectual do cientista.

No processo de raciocínio usado em pesquisa científica parte-se de uma ou mais proposições e procede-se a outra proposição, ou a outras proposições, cuja veracidade acredita-se seja implicada pela veracidade do primeiro conjunto de proposições. Esse processo psicológico é denominado inferência. A validade dessa implicação depende da relação lógica entre as proposições. A ausência de relação implicativa entre as proposições envolvidas pode conduzir à inferência falsa.

Dois processos de inferência se distinguem fundamentalmente: a inferência dedutiva e a inferência indutiva. A inferência dedutiva é o processo de raciocínio em que a partir de uma proposição ou conjunto de proposições gerais se procede para outra proposição ou conjunto de proposições específicas. Ou, posto de outra forma, é o processo de derivação do conhecimento de um membro específico de uma classe a partir do conhecimento geral referente a todos os membros da mesma classe.

A inferência dedutiva é o processo de raciocínio mais comum em ciências formais, como exemplificado na seguinte sentença em geometria plana: "A área de um quadrado de lado l é A=l2 ; então, a área de um quadrado de lado dois é A=22 =4". A proposição inicial "a área de um quadrado de lado l é A=l2" é a premissa. A proposição final "a área de um quadrado de lado dois é quatro" é a conclusão. O processo de raciocínio e a conclusão constituem uma dedução. Esse tipo de inferência é associado principalmente com técnicas de pesquisa conceituais, mas também é usado com técnicas empíricas, como na construção de hipóteses, leis e teorias.

A inferência indutiva é o processo de raciocínio pelo qual o conhecimento de alguns membros de uma classe é aplicado ou estendido a todos os membros desconhecidos da mesma classe. Colocado de outra forma, o método indutivo é empregado para generalizar a partir de fenômenos conhecidos e verificados de uma dada classe para fenômenos desconhecidos e ainda não verificados da mesma classe. A

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indução envolve a formulação de uma generalização. Esse passo de generalização é denominado salto indutivo.

A descoberta da natureza da inferência surgiu relativamente tarde na cultura humana. Aristóteles (384-322 a.C.) foi o primeiro a salientar a natureza sistemática da ciência, sustentando que ela pode ser desenvolvida apenas por meio da razão. Ele estabeleceu o esquema lógico de raciocínio dedutivo denominado silogismo. Esse método de inferência dedutiva inicia com duas proposições, denominadas premissas, usualmente uma premissa principal e uma secundária, relacionadas logicamente de tal forma que pode ser derivada, a partir delas, uma terceira proposição, denominada

conclusão. Por exemplo:

Premissa principal: Todas as plantas vivas absorvem água (indução). Premissa secundária: Esta árvore é uma planta viva (observação). Conclusão: Portanto, esta planta absorve água (dedução).

O raciocínio indutivo é comumente empregado sempre que se faz um julgamento sobre uma situação baseado em experiência com uma situação prévia presumivelmente semelhante. Por exemplo, quando se observa um relâmpago e então se espera o som do trovão, e quando se seleciona uma cultivar para plantio na pressuposição de que se obterá o mesmo rendimento produzido no ano anterior.

A base dessa pretensão são os postulados da ordenação, regularidade e uniformidade e da permanência da natureza. Embora estritamente todo evento seja único e, portanto, não repetível no futuro sob o ponto de vista prático muitos eventos mostram similaridades de algumas características essenciais. Dessa forma, a observação histórica da sucessão de eventos permite uma base para a avaliação, em termos de chance, da possibilidade da ocorrência de um evento de uma classe quando ocorrem outros eventos que o sucederam no passado com freqüência conhecida.

De fato, o processo indutivo pode ser justificado como um argumento silogístico em que a premissa principal é constituída pelo conhecimento anterior e a pressuposição correspondente a esses dois postulados, a premissa secundária é uma evidência empírica particular, e a conclusão é uma extrapolação do que a evidência exprime para todos os casos. Por exemplo, sempre que se observa o aquecimento de um gás a uma pressão constante, observa-se que ele expande. Observações repetidas desse fenômeno fornecem uma base de evidência e desta base infere-se que esse evento ocorrerá sempre. Entretanto, a base de evidência - este evento ocorreu sempre até agora - é muito mais fraca ou estreita em extensão do que a conclusão - este evento ocorrerá sempre. A conclusão excede a extensão ou amplitude da base de evidência. A questão fundamental é a justificativa desse salto indutivo, ou seja, da crença de que alguma cousa ocorrerá simplesmente porque já ocorreu. Certamente, não é justificável no sentido de que a conclusão seja uma conseqüência lógica da evidência.

Apesar dessa semelhança, os raciocínios dedutivo e indutivo são fundamentalmente diferentes. Basicamente, o argumento dedutivo é exclusivo: a validade da conclusão depende unicamente da validade das premissas. A validade neste caso refere-se à correção lógica da forma do argumento, não à veracidade dos fatos estabelecidos como premissas. Mesmo que as premissas sejam falsas, a conclusão deduzida é sempre logicamente válida. Entretanto, esse processo de inferência não pode

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1 INTRODUÇÃO 17

testar a veracidade das premissas. Ele pode apenas determinar a validade lógica das conclusões extraídas das premissas. Por outro lado, o argumento indutivo é inclusivo: ele deriva sua validade da verificação das premissas. Se elas são válidas, a conclusão extraída será válida, no sentido de que ela será a melhor inferência possível, embora nunca final, que possa ser feita da relação causal com as premissas.

Em resumo, a indução em ciências fatuais é baseada em evidência incompleta, pela impossibilidade de considerar todos os sistemas da população que é pesquisada. As conclusões são apenas prováveis, em maior ou menor grau, dependendo do número de casos considerados e da precaução tomada na sua seleção. O fato relevante é que, freqüentemente, a evidência da inferência indutiva pode ser estabelecida matematicamente, em uma base probabilista. Inferências podem ser derivadas por métodos estatísticos quando o problema envolve uma base formal aceitável de teoria da probabilidade, hipóteses alternativas para explicar os fatos, um conjunto de observações, e um método de seleção de uma ou mais alternativas na base da observação e da teoria da probabilidade.

1.2.3. Estágios de uma pesquisa

Uma pesquisa em ciências fatuais inicia de um problema de pesquisa particular referente ao desempenho dos sistemas de uma população objetivo. Origina-se de uma interrogação como as que seguem: Que fungicidas são mais eficazes no controle da antracnose da videira? Quando o uso de carrapaticidas controla mais eficazmente a incidência da tristeza bovina? Quanto nitrogênio é necessário para a produtividade máxima do cultivo do arroz? Onde a incidência da giberela do trigo ocorre mais freqüentemente? Quem são os produtores que mais se beneficiam das tecnologias geradas pela pesquisa? Indiretamente, um "por quê?" ou "como?" pode estar implicado em todas estas questões. As questões "por quê?" e "como?" ocupam um lugar especial na ciência, em conseqüência das implicações implícitas nos tipos de questões formuladas acima.

As primeiras cinco questões - que? (ou qual?) quando? quanto? onde? e quem? - demandam uma determinação de relações de conexão discreta entre características - que características são relacionadas? quando são elas mais relacionadas? etc. As últimas questões (por quê? e como?), entretanto, referem-se a uma relação entre características diferente e mais complexa, ou seja, uma relação que expressa conexão causal. Este tipo de relação é extremamente importante em pesquisa em ciências fatuais. De modo geral, um problema de relação causal na ciência é eventualmente respondido em termos de condições necessárias e suficientes que relacionam uma dada causa com um dado efeito. Em outras palavras, a resposta estabelece as condições que relacionam um evento antecedente com um evento conseqüente.

Assim, o estágio inicial em toda a pesquisa científica é uma investigação na busca de relações de conexão entre características. Uma vez estabelecida a questão inicial, a natureza sistemática da pesquisa científica torna-se imediatamente evidente. Isso porque uma pesquisa em ciências fatuais é estruturada em uma forma muito precisa e logicamente arranjada. Essa forma foi desenvolvida ao longo dos séculos, a partir de uma experiência rica de respostas a questões científicas. A estrutura da pesquisa científica determina muito precisamente os vários estágios seqüenciais pelos quais se progride para responder a uma questão em uma maneira satisfatória à comunidade científica.