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Sobre o papel da estatística no progresso científico




A propósito do papel da estatística em contexto da atividade científica, os autores do livro "Design of Experiments in Chemical Engineering" explicam muito bem os diferentes patamares de conhecimento que, em ciência, se pode ter sobre os fenómenos e processos, e em que situação a estatística é chamada a contribuir. Esta publicação foi adaptada do texto original.

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Na esfera das ciências exactas, o conhecimento detido sobre essência dos fenómenos e processos pode ser hierarquizado em 3 categorias:

1. Todos os fatores que fazem parte de um fenómeno são conhecidos, assim como a lei natural que o explica à luz das interações desses fatores. (Exemplo: F=m.a, E=m.c^2)

2. Todos os fatores que fazem parte de um fenómeno são conhecidos, mas não se conhece a lei natural que o explica à luz das interações desses fatores. (Exemplo: sistema de equações diferenciais Navier-Stokes, que descreve o escoamento de um fluido ideal)

3. Somente alguns dos fatores que fazem parte de um fenómeno são conhecidos, e não se conhece a lei natural.


O primeiro caso é claro, representa leis determinísticas e funcionais, enquanto que o segundo e o terceiro são exemplos de fenómenos chamados estocásticos, que são aproximações à lei natural através da observação de múltiplos casos em que o fenómeno ocorre, sobre a qual cada caso individual passa a exibir maiores ou menores desvios relativamente à relação matemática proposta para traduzir a lei.

A ciência evolui diariamente desde um patamar de desconhecimento absoluto de um fenómeno (abaixo do patamar 3.), em que nem fatores nem respetiva lei é conhecida, até ao patamar acima identificado como 1. Para isto os cientistas dedicam-se a encontrar novas conexões, relações e fatores, saindo progressivamente do domínio do aleatório. É no âmbito dos processos estocásticos da engenharia química, que a estatística surge como método de desvendar relações e identificar fatores, atuando sobe a descrição e interpretação de resultados (dados) experimentais.

Os métodos estatísticos podem ser divididos em duas categorias: a estatística descritiva, e a estatística inferencial. Quando se obtém uma amostra e se pretende caracterizá-la em termos de propriedades aplica-se estatística descritiva. Porém, se o objetivo passa por retirar conclusões gerais sobre a população o partir de uma amostra, que é um caso particular da população, (no fundo concluir algo geral a partir de algo particular), a estatística inferencial é aplicada. Neste sentido chama-se estatística e todo o cálculo produzido em cima de um conjunto de observações.

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