Neste artigo estão expostos os conceitos básicos da Pesquisa Científica, da Formulação e dos Testes de Hipóteses que regem as ações dos pesquisadores. Veremos, com exemplos, quais as definições clássicas de "pesquisa", como sua aplicação nem sempre é otimizada e onde e quando as falhas mais comuns numa pesquisa ocorrem.
O cérebro humano,
assim como
a maioria das funções biológicas cujas ações são de nosso controle, está
sujeito ao condicionamento. Isto quer dizer que, da mesma maneira que uma pessoa
que necessita utilizar a musculatura para uma atividade deve condicioná-la
previamente, devemos também constantemente treinar nosso raciocínio lógico,
científico e matemático.
O ser humano tende
rapidamente ao estado inercial, aquele onde é desprendida a menor
energia e esforço possível. Assim, tendemos a relaxar a musculatura quando não
necessitamos realmente utilizá-la; por isso, várias pessoas sofrem de
sedentarismo, apresentando diversos males funcionais do organismo, como o
desenvolvimento de colesterol elevado e obesidade. Da mesma maneira, quando não nos
vemos face à face com um problema intelectual cuja resolução é vital,
tendemos a esquecê-lo, não nos preocuparmos ou simplesmente o ignora-lo, não
exercitando a ferramenta intelectual em nome de um grande álibi, a praticidade.
Da mesma forma que uma
pessoa sedentária sentirá dificuldades em utilizar a musculatura não
preparada quando for requisitado, um indivíduo que não exercita o intelecto
padecerá deveras quando for exigido um raciocínio mais complexo ou uma utilização
mais severa das faculdades racionais. Assim, devemos desafiar nosso intelecto
sempre que possível, mesmo que não nos vejamos necessidade prática para tal.
Para exercitar
corretamente o raciocínio, devemos sempre estar bem embasados no tópico em
estudo. Isto quer dizer que devemos possuir ao menos os conhecimentos básicos
do fenômeno. Aliás, voltar às bases é sempre recomendado, porém várias
vezes negligenciado.
Quando um time esportivo inicia uma temporada com uma campanha de derrotas, normalmente ouve-se jogadores e treinadores proclamando a necessidade de "voltar às bases". Quando um experimento falha em todas as tentativas, o problema pode ser traçado até uma falha em seguir os princípios básicos. Por exemplo, um jogador de futebol cuja média de gols por cobrança de faltas decai irá infalivelmente concluir que a fonte de seu problema é sua falta de treinamento no fundamento básico. Um jogador de golfe que constantemente erra a tacada está negligenciando o aspecto mais básico deste jogo, o balanço. E quando um cientista encontra-se em um quadrante isolado, tornando-se incapaz de interpretar os resultados de um experimento, provavelmente falhou em seguir os princípios básicos da pesquisa experimental.
Alguns dos princípios
básicos parecem óbvios, mas eles são facilmente esquecidos. Necessitamos
regularmente retornar ao básico. Este é o motivo pelo qual nossas considerações
iniciais sobre o método de pesquisa é a busca mais importante de informações:
a formulação de hipóteses.
A condução real de
uma pesquisa requer o desenvolvimento e o teste de uma hipótese robusta. O
termo "pesquisa" é utilizado incorretamente em nossa sociedade e,
como conseqüência, seu significado tornou-se difuso. Um estudante que recorre
a enciclopédias para encontrar informações para escrever um relatório
acredita estar fazendo "pesquisa". Um analista de mercado que coleta
informações sobre as vendas e lucros de um produto para uma empresa a fim de fazer previsões de
produção acredita estar realizando "pesquisa de mercado". Embora
todas estas sejam atividades legítimas e úteis, elas não se enquadram na
definição de pesquisa, no sentido clássico do termo.
A pesquisa é uma busca
sistemática para descobrir a verdade. Note o elemento chave nesta definição.
Primeiramente, ela é sistemática. Isso significa que é lógica e organizada.
Qualquer outra pessoa deve ser capaz de observar seu trabalho e identificar a
direção na qual você está caminhando e as razões para sua escolha. Quando
alguém estiver verdadeiramente conduzindo uma pesquisa, haverá uma progressão
discernível. Este aspecto diferencia a pesquisa da resolução simples de
problemas. Alguém que faz um estudo para detectar quando há ou não interação
entre dois medicamentos, A e B, realiza outro estudo para determinar se uma doença
do fígado altera a eliminação de uma droga C, e então continua com outro
estudo para determinar se a freqüência de efeitos colaterais é o mesmo para
os medicamentos D e E, não está fazendo pesquisa. Está resolvendo problemas.
Este pode ser um trabalho extremamente útil, mas não deve ser confundido com
pesquisa. Alguém que estiver conduzindo pesquisa apresentará um progresso
natural em seu trabalho.
O segundo aspecto sobre
a pesquisa é que trata-se de uma busca. Isto significa que a pesquisa envolve a
perseguição de algo. Subentende-se aqui a idéia de uma devoção de tempo e
energia substanciais para o processo. Além disso, esta busca é objetiva e
livre de ambigüidades.
Finalmente, a pesquisa
é uma busca pela verdade não descoberta. Nós não estamos interessados em
reinventar a roda. O objetivo é avançar em nosso conhecimento. Isto significa
que devemos ter um claro entendimento sobre o conhecimento prévio existente
sobre o objeto de estudo. Antes de conduzir uma pesquisa, uma exaustiva busca
bibliográfica deve ser realizada para garantir que todos os
dados prévios relevantes sobre o tópico foram assimilados.
Assim, a pesquisa é
muito mais complexa que simplesmente encontrar e resolver um problema. O
principal objetivo de nosso empenho na pesquisa é promover a base para que
possamos fazer generalizações que nos guiarão no desenvolvimento de novos
sistemas, ou em sua modificação. Por exemplo, uma resolução de problema pode
procurar responder á questão: Qual agente anti-hipertensivo
é o melhor para este paciente? Uma aproximação da pesquisa fará a
pergunta: Qual é o melhor anti-hipertensivo para homens com uma leve disfunção
renal?
Para conduzir uma
pesquisa é necessário ter conhecimento sobre planejamento experimental, técnicas
analíticas e de coleta de dados, acesso a acervos bibliográficos adequados,
uma formação conceitual na área de interesse e o desejo de resolver o dilema
que se tem em face.
A pesquisa
invariavelmente envolve a experimentação. A experimentação é o processo de
manipulação de uma ou mais variáveis independentes e medir seus efeitos em
uma ou mais variáveis dependentes. É pela experimentação que geramos os
dados necessários para fazer as generalizações desejadas. Apesar de nem toda
pesquisa ser experimental os resultados de pesquisas não-experimentais quase
sempre apontam para a necessidade de pesquisa experimental. Métodos não-experimentais,
ou observacionais, normalmente aplicados à pesquisa clínica, medem a
freqüência ou a magnitude da variável dependente e procuram elucidar as variáveis
independentes significativas.
Por exemplo, suponha
que estejamos interessados na relação entre a dieta diária de gorduras e a
ocorrência de doenças da artéria coronária (DAC). Uma aproximação
experimental envolve a observação do efeito da redução de colesterol sobre
os eventos de DAC. Neste caso, nós devemos manipular a variável independente
(concentração de colesterol no sangue) utilizando intervenções com drogas,
e medir o efeito na variável dependente (eventos de DAC). Com uma aproximação
observacional podemos examinar a relação entre o colesterol sangüíneo e os
eventos de DAC em uma grande população de indivíduos. Neste caso, não há
manipulação; nós simplesmente procuramos identificar associações.
O que inicia o processo
de experimentação? A definição mais simples é a presença do problema que
causa e/ou cujas implicações são desconhecidas. Por exemplo, foi encontrado
que a co-administração de sulfato ferroso via oral com Sinemetâ (uma droga
contendo levedopa e carbidopa) reduzem a eficiência desta droga em pacientes
com o mal de Parkinson. Isto obviamente levou os pesquisadores a perguntarem-se
como o sulfato ferroso poderia alterar a eficiência do Sinemetâ.
Em qualquer tipo de
resolução de problema, é essencial que se façam perguntas específicas,
claras e informativas. A qualidade da informação obtida depende da qualidade
da questão formulada. O propósito deste processo de questionamento é
desenvolver uma explicação viável para o fenômeno observado. Este é o
processo de formulação de hipótese. De fato, a pesquisa científica revolve
no processo de formulação de uma hipótese, desenvolvendo e conduzindo, então,
experimentos para testar criticamente esta hipótese formulada.
É importante
desenvolver processos de auto-questionamento constante. Nem sempre é simples
levantar questões que nos promovam um direcionamento dos próximos passos a
seguir na pesquisa científica porque elas invariavelmente nos levam a enxergar
nossas deficiências em conhecimento teórico ou o volume futuro de trabalho que
será envolvido. Entretanto, uma vez que estamos motivados a desvendar os mistérios
dos problemas científicos, a formulação de questões robustas torna-se pura questão
de prática constante.
Uma hipótese é uma
explicação plausível para uma observação que pode ser testada. Existem dois
pontos principais nesta definição. Primeiro, a explicação deve ser realmente
plausível, isto é, deve ser razoável, baseada nas características que são
conhecidas do fenômeno. Isto é o que diferencia um hipótese de uma tentativa.
Segundo, a explicação deve ser testável. Se não puder ser posta à prova,
então é considerada mera conjectura.
A formulação de uma hipótese clara e precisa é uma pré-requisito essencial para se desenhar um experimento. Você não pode projetar um experimento adequadamente a menos que tenha um critério pelo qual acessar as propriedades das várias opções existentes em um desenho experimental. É a hipótese que fornece este critério. Quando estiver avaliando várias opções experimentais, você deve determinar se elas fornecem um teste crítico e robusto para a hipótese. Não é apenas o critério para a seleção de um desenho experimental, mas também o critério pelo qual você avalia a consistência de um planejamento publicado em um artigo.
Um dos erros mais
comuns que resultam em desenhos experimentais pobres é a confusão entre a
definição do problema e a hipótese. Mais além, uma das razões mais comuns
de interpretações errôneas das implicações de resultados experimentais é a
dificuldade em entender que a hipótese não é o problema!
Por exemplo, o problema observado em nosso exemplo anterior é que a co-administração de sulfato ferroso e Sinemetâ reduz a eficiência do medicamento em pacientes com o mal de Parkinson.
Uma vez que o problema
foi claramente definido, dados de literatura e, talvez, estudos preliminares,
promovem o conhecimento primário necessário para se formular a hipótese. Por
exemplo, alguém pode encontrar na literatura que a administração oral de
sulfato ferroso reduz a concentração sistêmica de metildopa oral em 50%. Uma
vez que levedopa e carbidopa (os ingredientes do Sinemetâ) são quimicamente
similares ao metildopa, parece lógico concluir que uma interação similar pode
ocorrer. Abaixo, são listadas algumas hipóteses que poderiam ser formuladas, e
seus problemas associados:
1 - O sulfato ferroso
interagem com Sinemetâ.
A hipótese definida desta maneira é muito generalizada para fornecer uma
explicação real da observação e não fornece a variável dependente que
necessita ser medida.
2 - O sulfato ferroso
altera a farmacocinética do Sinemetâ
Esta forma de hipótese continua muito genérica. Quais aspectos da farmacocinética
supõe-se que são alterados? Este ponto é crítico para se planejar o estudo
uma vez que irá determinar como administraremos os agentes e quais parâmetros
serão medidos.
3 - Sulfato ferroso
reduz a disponibilidade sistêmica de levedopa e carbidopa após administração
oral.
Esta hipótese fornece o tipo de especificidade necessária. Nela está
claro que a variável dependente a ser medida é a disponibilidade sistêmica e
a variável independente é a presença ou ausência de sulfato ferroso
administrado por via
oral.
O próximo passo no processo é o desenvolvimento de um desenho experimental. O primeiro passo no planejamento experimental é identificar a variável dependente a ser medida. Esta etapa é crítica para se projetar adequadamente os experimentos. Sem medidas não ambíguas da variável dependente, os dados possuirão significado limitado. Medidas ambíguas são aquelas onde não houve isolamento correto da variável que se deseja medir e, assim, quaisquer conclusões não podem ser atribuídas a ela exclusivamente, mas sim a todas as características que variaram no processo.
Pela hipótese número 3
acima, está claro que devemos ter uma medida não ambígua da disponibilidade
sistêmica de levedopa e carbidopa. Isto significa que temos que projetar o
estudo de modo a tomarmos uma quantidade adequada de amostras de sangue para
determinar com precisão a área sob a curva concentração-tempo. Nosso
primeiro passo no planejamento é assegurar que podemos realizar este tipo de
medida.
Após termos
identificado claramente nossa variável dependente e assegurado que podemos
medi-la de maneira não ambígua, é necessário determinar como a variável
dependente será manipulada. Baseado em nossa hipótese, devemos projetar nosso
estudo de modo que possamos medir a variável dependente sob duas condições
distintas: 1) quando a droga é administrada oralmente na ausência de sulfato
ferroso oral e 2) quando a droga é administrada oralmente na presença de
sulfato ferroso oral. Este planejamento requer considerações cuidadosas. Por
exemplo, devemos ter certeza de que os indivíduos envolvidos no estudo não estão
tomando um complexo vitamínico com minerais, que pode conter sulfato ferroso.
De outro modo, em nosso estudo diário, quando estivermos acreditando que
estamos examinando a disponibilidade sistêmica sem a presença de sulfato
ferroso, estaremos na realidade medindo os efeitos de sua administração sob
uma forma diferente.
Uma vez que o
planejamento experimental foi concluído, o estudo é conduzido e os resultados
analisados. É neste ponto que a hipótese nula é testada usando os
procedimentos estatísticos adequados. Você deve se lembrar
da estatística que um teste robusto é o da hipótese nula, que é a hipótese
onde não há efeito. Neste estágio, um dos dois resultados
podem ocorrer: ou a hipótese nula é rejeitada, ou a hipótese contrária é
rejeitada. Nenhuma hipótese pode ser diretamente comprovada; toda e qualquer
hipótese existe com o único senso de ser rejeitada. Por este motivo,
formulam-se, na realidade, duas hipóteses antagônicas, e uma será refutada.
Para tornar claro o conceito de "demonstração" e refutação de hipótese, consideremos um exemplo prático e simples. Suponha a seguinte hipótese: "Todos os gansos são brancos". Como poder-se-ia demonstrá-la? A única maneira de fazê-lo seria tomar todos os gansos do mundo, mesmo os que estivessem nascendo, e comprovar visualmente que todos são realmente brancos. Esta tarefa seria extremamente cansativa e, provavelmente, improdutiva, pois quando todos os gansos de uma região fossem catalogados novos estariam nascendo. Assim, é muito mais prático refutar a hipótese; para fazê-lo, basta encontrar apenas um único ganso preto ou marrom.
Se a hipótese nula não
for rejeitada, podemos então concluir que o sulfato ferroso não altera a
disponibilidade sistemática da levedopa e da carbidopa. Esta conclusão leva ao
fim de nossa pesquisa? Não, porque apesar de termos conseguido estabelecer a
hipótese nula como a mais plausível neste teste, ainda não explicamos a
observação fatídica, isto é, a de que a co-administração de sulfato
ferroso reduz a eficácia de Sinemetâ. Uma vez que nossa hipótese inicial
mostrou-se incorreta, devemos desenvolver agora uma nova hipótese para explicar
a observação. Por exemplo, podemos levantar a hipótese de que o sulfato
ferroso inibe o transporte de levedopa através da barreira entre o sangue e o cérebro.
Devemos então projetar e executar um experimento para testar nossa nova hipótese.
Por outro lado, a hipótese
nula pode ser rejeitada. Neste caso, devemos concluir que o sulfato ferroso
reduz a disponibilidade sistêmica de levedopa e carbidopa. Entretanto, suponha
que a redução seja de apenas 10%. Podemos concluir que esta redução é
grande o suficiente para resultar em uma mudança clinicamente significativa no
efeito da droga? Não! Este é o caso onde observamos uma diferença
estatisticamente significativa que não é vista como clinicamente
significativa. Em vários estudos a diferenciação matemática não deve ser
tomada como absoluta, conhecendo os efeitos físicos no sistema em estudo. Além
disso, algum outro efeito secundário pode eventualmente estar também contribuindo para o efeito total observado. Devermos propor outra hipótese para
este efeito. Alternativamente, podemos rejeitar a hipótese nula e enxergar a
diferença como estatística e clinicamente significativa. Então devemos nos
perguntar: Como o sulfato ferroso reduz a disponibilidade sistêmica da levedopa
e carbidopa? Esta questão requer o levantamento e teste de outra hipótese.
O ponto principal é
que a formulação e teste de hipóteses é um processo permanente. Cada hipótese
"demonstrada" geralmente deixa novas questões que requerem o
desenvolvimento de novas hipóteses.
Obviamente, o teste de
uma hipótese necessita do desenvolvimento de um planejamento experimental
racional. Entretanto, a escolha do planejamento experimental é governado pela
hipótese a ser testada. A falha em formular uma hipótese adequada levará a um
planejamento experimental que fornecerá informações de pouca ou nenhuma
valia.
As etapas essenciais no
planejamento de pesquisas são:
1 - A definição e a
medição dos parâmetros de interesse. Obviamente, o primeiro passo no
planejamento de um experimento baseado na hipótese é identificar a variável
dependente que servirá como foco no teste crítico da hipótese. Mas muitos
aspectos da variável dependente devem ser avaliados:
a - Este é um parâmetro
não ambíguo que pode fornecer um teste adequado para a hipótese?
O parâmetro escolhido como medida da variável dependente deve ser não ambíguo.
Isto significa que sua relação com a observação deve ser claramente
entendida. Por
exemplo, a mediação do escurecimento de um excipiente farmacológico não é
um bom parâmetro para estimar o prazo de validade de uma droga, pois este fator
não é devido exclusivamente ao tempo, mas a outras variáveis não controladas
presentes no sistema.
b - O parâmetro pode
ser medido com um nível de precisão e exatidão aceitáveis, com o menor ruído
possível?
Obviamente, nossas conclusões serão apenas tão boas quanto nossas medidas da
variável dependente. A precisão relaciona-se com a reprodutibilidade de nossas
medidas. A exatidão é a medida do desvio de nossas medidas do valor real,
enquanto que ruído é uma estimativa da dispersão das medidas.
c - Quão sensível é
nossa medida?
É importante conhecer a sensibilidade das medidas no desenvolvimento do
planejamento experimental, pois ela irá influenciar a interpretação dos dados.
Um método será de pouca ou nenhuma valia se não for sensível o suficiente para detectar os
diferentes efeitos da variável independente.
d - A variação normal
deste parâmetro é menor que a manipulação da variável
dependente?
Se estipularmos uma alteração de 25% em um parâmetro que normalmente
apresenta uma variabilidade de 75% na população normal, será extremamente difícil
detectar uma alteração tão pequena frente a uma variabilidade tão
significativa.
e - Existem outros
fatores que constituem fontes potencias de variabilidade neste parâmetro? Se for o caso, eles podem ser controlados ou medidos?
Na construção de um estudo necessitamos ter absoluta certeza de estarmos
medindo o efeito da alteração da variável independente de interesse, e não
de qualquer outra.
f - Existe a
possibilidade de inserção de ruído pelo próprio pesquisador?
Se existir, o pesquisador responsável pela medição da variável dependente não
deve receber informações sobre as manipulações na variável independente.
Após a definição e
avaliação da variável dependente, a variável independente deve ser
claramente identificada e várias questões levantadas sobre este parâmetro:
a - Ela é realmente
independente?
Deve ser determinado se existem outros fatores que podem influenciar a variável
"independente". Esta variável deve ser realmente controlada
(independente) para que as correlações matemáticas e as conclusões tomadas
sejam válidas.
b - Qual é a precisão
sobre o controle da variável independente?
Este fator é muito importante no planejamento de um experimento, especialmente
na determinação de quando ou não deve-se assumir a necessidade de se medir a
magnitude dos desvios sobre a variável independente.
2 - Controlando variáveis
aleatórias. O que estamos perguntando é quando ou não existem outras variáveis
independentes que influenciam a variável dependente de interesse; elas podem
ser identificadas? Entretanto existem variáveis que não reconhecemos como
aleatórias. Uma
maneira de lidar com este problema é utilizar sistemas de controle. Em essência,
o propósito de um sistema de controle é eliminar o efeito das variáveis aleatórias
que são desconhecidas. Este procedimento aumenta o nível de confiança de que
a alteração observada na variável dependente foi verdadeiramente devida à
manipulação da variável dependente.
Por exemplo, no estudo
do efeito de um medicamento podem-se estudar dois grupos. Um deles receberá o
medicamento dissolvido no veículo apropriado, enquanto que o outro receberá
apenas o veículo.
3 - Aleatorização. O
propósito da aleatorização é reduzir o ruído promovido tanto pelo paciente
como pelo analista do sistema. Por exemplo, se você alocar os pacientes de
maneira aleatória em três grupos em um estudo em andamento você prevenirá
algum ruído proveniente do dia do mês em que eles foram admitidos nos grupos
de estudo. Também é necessário realizar uma análise após o estudo estar
completo para garantir o sucesso da aleatorização.
Estas considerações são
iniciais e superficiais, mas constituem um excelente ponto de partida para que
você inicie seu treinamento no raciocínio científico. Certamente, cada indivíduo
direciona seu raciocínio para a área de atuação profissional, acadêmica ou
qualquer outra de interesse.
Comece formulando hipóteses sobre assuntos corriqueiros, fenômenos próximos e cujas informações e considerações teóricas são de fácil acesso, e cujas bases já estão comprovadas. Compare suas conclusões com os fatos. No início parecerá difícil mas, com o passar do tempo, você desenvolverá seu método particular para medir, de maneira totalmente imparcial, seu próprio progresso!