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Carolina Loureiro 19/20
MIP
Princípios para os métodos em investigação científica:
· Diagnosticidade - O valor de qualquer informação para a apoiar uma inferência ou corroborar uma hipótese depende do termo de comparação (passado, grupo controlo, valor dessa informação para a hipótese alternativa). Ou seja, é necessário haver um meio de comparação e serem estudadas várias perspetivas de uma variável. 
· Regressão para a Média - Numa distribuição relativamente estável de acontecimentos, a seguir a um acontecimento raro, verificar-se-á provavelmente um menos raro (não se alterando a probabilidade de nenhum desses acontecimentos). 
É necessário ter em conta que quanto maior for o tamanho da amostra, mais próximo é o valor da média, e assim, quanto mais pequenas as amostras forem, mais afastado/extremo é o valor em relação à média. Deste modo, as investigações que apresentem resultados sobre amostras pequenas em detrimento das grandes amostras são logicamente sabíveis e sem qualquer valor (Ex. “As escolas pequenas são mais propícias à aprendizagem.”).
· Processos de Poisson - Apresentam frequentemente uma distribuição acumulada Gamma, ou seja, quanto mais tempo decorre a seguir a um acontecimento, mais provável é que ocorra o próximo.
A negligência destes princípios gera respostas erradas a certos problemas
O raciocínio humano não leva em consideração princípios probabilísticos e lógicos básicos, fazendo inferências a partir de informação não diagnóstica e, mesmo quando não está limitado à informação imediatamente disponível, não procura a informação mais diagnóstica, induzindo-nos em erro. Mas, quando lhe apresentam informação diagnóstica, não tem grande dificuldade em realizar inferências válidas.
Daí a utilidade do Método Científico, eliminar à partida uma série de inferências inválidas desinteressantes e, se bem utilizado (ou seja, fazendo as perguntas necessárias), permite-nos fazer inferências válidas sobre qualquer questão (da mais fácil à mais difícil).
Métodos de aquisição de conhecimentos:
Senso comum (método intuitivo): é um corpo de crenças e conhecimentos culturais partilhados por um grupo ou comunidade acerca do funcionamento das pessoas e do que as rodeia.
Não faz apelo a raciocínio ou inferências, sendo puramente um método indutivo, ou seja, é a transmissão da sabedoria popular. Os resultados não são necessariamente falsos, simplesmente não são científicos.
Autoridade: aceitação da informação recebida de forma inquestionável.
Racionalismo: o conhecimento a que se chega é válido na medida em que o processo do raciocínio é válido.
Empirismo: aquisição de conhecimento através da experiência. 
É enganador, pode distorcer os fenómenos devido às motivações e a experiências passadas.
Tese de Quine-Duhem:
Uma teoria não pode ser testada isoladamente. Para ser testada necessita de uma rede hipóteses auxiliares, por isso qualquer resultado que refute a “teoria” está a refutar algo no sistema “teoria + hipóteses auxiliares” e pode sempre salvar-se a teoria mudando adequadamente as hipóteses auxiliares.
O investigador/físico nunca pode sujeitar uma hipótese isolada a um teste experimental, mas apenas todo um grupo de hipóteses; quando a experiência está em desacordo com as suas previsões, ele aprende que pelo menos uma das hipóteses que fazem parte desse grupo é inaceitável e deve ser modificada; mas a experiência não indica qual deve ser mudada.
Kuhn e os paradigmas científicos:
Os paradigmas são, por um lado, as visões do mundo, técnicas e valores partilhados por uma comunidade científica, mas também os exemplos particularmente bem-sucedidos de resolução de problemas. 
Durante os períodos de ciência normal, os cientistas tentam estender o paradigma a novas áreas e resolver dificuldades residuais. Mas, à medida que as anomalias se acumulam, ocorrem crises paradigmáticas que quando existem propostas de paradigmas alternativos podem levar a mudanças de paradigma. 
Kuhn defende que a mudança de paradigmas não é um processo racional. A ideia é que não há qualquer padrão de racionalidade que irá avaliar e criticar os paradigmas sob um ponto de vista comum, já que cada paradigma possui o seu conjunto de regras que só faz sentido dentro da sua própria teoria. Ora, se a pesquisa cientifica muda de método assim que mudam os paradigmas, então não existe um padrão comum que possa avaliar paradigmas concorrentes. Portanto, esses paradigmas ou modelos científicos são incomensuráveis, ou seja, incomparáveis.
Lakatos e os programas de investigação:
Lakatos tenta sintetizar Popper e Kuhn com a noção de “programas de investigação”. 
Para Lakatos, a Natureza não é um árbitro que responda “Falso” às teorias que a interrogam na forma de experimento. Responde “Inconsistente” à rede de pressupostos que a interrogam (tese de Quine-Duhem). O teste corresponde sempre a uma escolha entre alternativas.
Lakatos distingue entre programas maduros e incipientes. 
Um programa tem uma heurística negativa que redirige as “refutações” para as hipóteses auxiliares e funciona assim como um cinto protetor do programa e uma heurística positiva que diz o que se deve investigar. A heurística negativa vai perdendo importância à medida que o programa amadurece.
A forma como se processa a substituição das hipóteses auxiliares em função dos dados que se vão tornando disponíveis é que distingue programas progressivos (prevê factos novos) e degenerativos (não prevê factos novos ou, quando os prevê, estes não são corroborados).
A escolha entre teorias alternativas envolve uma decisão especializada e só é indiretamente empírica e é sempre relativa a comparações entre a abrangência dos conteúdos empíricos das alternativas.
A existência de um programa progressivo é o novo critério de demarcação.
Heurística: Atalhos mentais que utilizamos para simplificar a solução de problemas cognitivos complexos.
Experimentos cruciais e inferências fortes (Platt):
Platt (1964) e o Strong Inference Method: 
1. Criar várias hipóteses alternativas de solução;
2. Idealizar uma experiência que permita excluir uma ou várias alternativas;
3. Executar a experiência de forma que os resultados permitam excluir, sem grande dúvida, alguma hipótese;
4. Repetir o ciclo com as hipóteses remanescentes.
O Teorema de Bayes:
O teorema de Bayes descreve a probabilidade de um evento, baseado num conhecimento a priori, que pode estar relacionado com o mesmo. O teorema mostra como alterar as probabilidades a priori tendo em vista novas evidências para obter probabilidades a posteriori.
O novo experiencialismo:
· Os experimentos podem ter uma "vida própria" em ciência, que é independente de "teorias de alto nível”;
· Os cientistas têm estratégias práticas para minimizar os erros e que institui a "realidade dos efeitos experimentais, sem a necessidade de recorrer a teoria de alto nível.“;
· O progresso científico consiste na “acumulação constante do stock de conhecimento experimental";
· Existe um "domínio do conhecimento experimental que pode ser estabelecido de forma fiável independente de teorias de alto nível.";
· Os resultados dos experimentos podem desencadear revoluções científicas em que o novo paradigma é "melhor" do que o antigo;
· Explica assim como o progresso da ciência é possível.
Para se ser um Cientista: Conclusões
· Perceber que a Ciência não é corpo fechado de conhecimentos e procedimentos: evolui;
· Daí que a compreensão das diferenças entre Ciência e não-ciência é um projeto importante mas sempre por acabar;
· Uma boa heurística: enunciar as condições em que estamos dispostos a abandonar as nossas teorias ou hipóteses (não no sentido da falsificação mas no sentido da identificar o que é importante);
· Pensar em programas (não há racionalismo instantâneo, Lakatos).
· Pensar em alternativas às nossas hipóteses e teorias (e construir experimentos “cruciais”); (Bayesianismo e Ifs)
· Apostar no pluri-metodologismo (novo experimentalismo).
Plano experimental:
O plano experimental é a estratégia que permite testar as hipóteses formuladas e responder à pergunta