Pesquisa e Blog

O PhD Satoshi Kanazawa, em conjunto com o também PhD Alan Miller publicaram na Psychology Today sobre algumas verdades politicamente incorretas. O texto atraiu a atenção do famoso blog Freakonomics que deu amplo destaque as posições dos autores. Anteriormente o mesmo blog já tinha dado um destaque a outra pesquisa de Kanazawa, sobre a atração de mulheres bonitas por homens feios.
(Além disto, fiz um vínculo para o artigo do Psychology Today)

Um blog especializado em estatística faz um comentário devastador sobre a pesquisa de Kanazawa. Basicamente os estudos de Kanazawa possuem erros estatísticos. Quando controla-se as variáveis intermediárias não existe nada que comprove que "pais bonitos tem mais filhas". Ou seja, a teoria não foi comprovada estatísticamente.

Uso Errado da Matemática

Sou fã da série Numb3rs (e aqui), onde um matemático ajuda o FBI na solução de diversos crimes. A notícia abaixo mostra o contrário.

Na Holanda Lucia de Berk foi condenada pela morte ou tentativa de morte de diversos pacientes nos hospitais onde trabalhava. Um especialista encontrou que a chance estatística de ser mera coincidência as mortes ocorridas nos hospitais em 1 para 342 milhões.

Entretanto, alguns cientistas holandeses argumentam que o cálculo está errado e pode ser irrelevante para o caso. Isto é conhecido como Prosecutor´s Fallacy, onde falácias estatísticas são usadas em argumentos perante a lei.

Os investigadores do caso não foram cuidadosos na coleta dos dados. Em alguns casos, consideraram alguns eventos como suspeitos somente depois de saberem que Lucia estava presente. Isto significa que o número apresentado estava inflado e provavelmente Lucia é inocente. Em um hospital, quando Lucia trabalhava, ocorreram 6 casos suspeitos; no mesmo período, antes de Lucia começar a trabalhar, foram 7 casos. Ou seja, se Lucia é uma assassina, o número de morte diminuiu com sua presença.

Significante e não significante pode não ser significante

Quem tem o prazer de fazer pesquisa empírica já se deparou com testes de significâncias. Os softwares que usamos geralmente consideram 5% como o padrão para aceitação ou rejeição das hipóteses. Qual a razão de usar 5%? Talvez o costume na pesquisa na área de ciências sociais.

Existe muita discussão sobre a importância desse valor nas pesquisas empíricas. Afinal, a diferença entre "significante" e "não significante" é importante? Clique aqui para um artigo (PDF) de Gelman e Stern sobre o assunto

Estatística

Você fica confuso com as técnicas estatísticas? Não sabe como enquadrar a meta-analíse nos métodos quantitativos? Os gráficos abaixo talvez facilitem as coisas:





Fonte: Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science

Conselhos para um orientando

Sempre que posso, leio dicas sobre orientação e metodologia. Preferencialmente algo prático, longe do linguajar acadêmico, que seja efetivamente aplicável. Como admiro muito os trabalhos produzidos pelos norte-americanos, a consulta a textos com conselhos é sempre útil.

Além disso, estamos, nós brasileiros, literalmente mudando nosso estilo científico na pesquisa contábil. Já deixamos de lado a pesquisa bibliográfica e produzimos cada vez mais textos empíricos.

Michael Kremer apresenta algumas sugestões interessantes sobre um trabalho empírico e um trabalho de modelagem. Eis alguns conselhos (adaptado):

Trabalho Empírico

1. Descreva os dados. Quantas observações? De onde vieram?
2. Inclua tabela que mostre a média das variáveis e seus desvios.
3. Como regra, é usualmente melhor mostrar os erros padrões do que a estatística "t".
4. Olhe para um artigo publicado para ver como apresentar uma tabela. Evite linhas horizontais.
5. Inclua informações básicas como o tamanho da amostra e o R.
6. Na medida do possível faça a tabela autoexplicativa, inclusive no título e nas notas.
7. Você deve explicar seu trabalho empírico com detalhes suficientes para que alguém o replique.
8. Se você usa um instrumento, explique as razões pelo qual você pensa que é válido.

Exposição

1. A introdução e a revisão não deve tomar mais do que 5 páginas. Depois disso, vá para o modelo.
2. Sempre inclua um resumo.
3. No resumo e na introdução, não somente diga o que você irá examinar, mas também descreva os resultados. (Aqui, uma nota minha: no Brasil não fazemos isso)
4. Não devem ter mais do que 45 páginas. 20 a 30 é o mais apropriado.