Teste de Hipóteses e Planejamento de Pesquisa

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, onde e quando ocorrem as falhas mais comuns e alguns conselhos para ajudá-lo a manter o foco do trabalho proposto. 

O cérebro humano, 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, ou seja, 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, se não nos vermos face à face com um problema intelectual cuja resolução é vital, tendemos a esquecê-lo, não nos preocuparmos ou simplesmente o ignoramos, não exercitando a ferramenta intelectual em nome do 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 uma empresa para 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. 

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 objeto de estudo. Antes de conduzir uma pesquisa, uma exaustiva busca bibliográfica deve ser realizada para garantir que você adquiriu todos os dados relevantes sobre o tópico. 

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 como 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 mau 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 treino. 

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 você tenha um critério pelo qual acessar as propriedades das várias opções existentes em 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!

A co-administração de sulfato ferroso e Sinemetâ reduz a eficiência do Sinemetâ em pacientes com o mau 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 que necessitamos. 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 via oral.

Você deve se lembrar da estatística que um teste robusto é o da hipótese nula, que é a hipótese onde não há efeito. 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. 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. 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.  

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 provavelmente também estar 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.  

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.

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. Ela irá influenciar a interpretação dos dados. Caso o método seja pouco sensível para detectar os efeitos da variável independente, será de pouca valia.

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 existam 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.

Quando utilizar sistemas de controle, existem dois tipos de amostragem que podem ser aplicados: pareado e não pareado. Em sistemas pareados, um indivíduo presente em um dos sistemas possui um análogo similar no outro. Este pode ser o caso quando gêmeos idênticos são utilizados no estudo do efeito de uma droga, ou quando um medicamento é utilizada no olho esquerdo enquanto que o olho direito recebe um tratamento alternativo. Também pode incluir protótipos não correlacionados que são pareados pela definição de algumas características. Um tipo especial de amostra pareada ocorre em um experimento cruzado. Neste caso, cada indivíduo serve como seu próprio controle. Quando um planejamento cruzado é utilizado, algumas considerações sobre o período de expurgo são essenciais. O período de expurgo é necessário para se ter certeza de que não há nenhum efeito remanescente de um tratamento anterior sobre o próximo.

Sistemas não pareados constituem amostras independentes que não são correlacionadas por nenhuma característica principal, mas simplesmente satisfazem o critério de inclusão-exclusão. Quando são utilizadas amostras independentes, os pesquisadores normalmente realizam testes para assegurar que os dois grupos são aproximadamente homogêneos.

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 hipóteses formuladas com os fatos demonstrados. No início parecerá difícil mas, com o passar do tempo, você desenvolverá seu método particular para medir, de maneira totalmente imparcial, seu próprio progresso!

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