tag:blogger.com,1999:blog-6464036.post-21600276062260108102008-02-25T18:24:00.015+09:002008-02-25T22:48:43.126+09:00<p align="justify"><span style="color:gray;"><a onblur="try {parent.deselectBloggerImageGracefully();} catch(e) {}" href="http://bp1.blogger.com/_-l1ubQ1Csw0/R8KJntOrb6I/AAAAAAAAAvs/wu4z-p0BSAE/s1600-h/Chi2RaylTest.jpg"><img style="margin: 0pt 10px 10px 0pt; float: left; cursor: pointer;" src="http://bp1.blogger.com/_-l1ubQ1Csw0/R8KJntOrb6I/AAAAAAAAAvs/wu4z-p0BSAE/s200/Chi2RaylTest.jpg" alt="" id="BLOGGER_PHOTO_ID_5170846637423816610" border="0" /></a>Algumas pessoas incluem as engenharias no ramo das ciências exatas (junto com Matemática e Física, por exemplo), outros as colocam em um grupo separado denominado - nada originalmente - "Engenharias". Pessoalmente eu gosto de pensar nas engenharias como ciência aplicada: um conjunto de disciplinas que utiliza-se dos princípios e descobertas da ciência no desenvolvimento de produtos (tangíveis ou não) voltados para a solução de problemas específicos.<br /><br />Algumas das ferramentas mais utilizadas por pesquisadores dos mais diversos campos - incluindo engenharias - são os testes e análises estatísticos. São estes testes que nos permitem, por exemplo, saber com um razoável grau de certeza que o comprimido de aspirina que você toma tem 100mg de Ácido Acetil-salicílico, sem que tenhamos que triturar o comprimido em questão e testa-lo (mesmo porque você não poderia tomá-lo depois disto).<br /><br />Bem, após muitos anos enrolando, finalmente resolvi estudar estatística um pouco mais a fundo. Meu conhecimento da área era vergonhosamente limitado (para um pesquisador), e isto estava começando a limitar a qualidade da minha pesquisa (e consequentemente dos meus artigos).<br /><br />E foi estudando o livro que escolhi (<a href="http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0471745898.html" target="out">Applied Statistics and Probability for Engineers</a>) que me deparei com uma descrição curta e excelente dos passos utilizados no método científico - e, é claro, na pesquisa em engenharia - para a solução de problemas!<br /><br />Sem mais delongas, eis que vos apresento o <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_method">método científico</a> passo a passo:<br /><br /><blockquote><strong>1)</strong> Estabeleça uma descrição concisa e clara do problema em questão;<br /><br /><strong>2)</strong> Identifique, pelo menos provisoriamente, os fatores importantes envolvidos na possível solução;<br /><br /><strong>3)</strong> Proponha um modelo para o seu problema, a partir da informação e conhecimento científico disponíveis sobre o fenômeno em questão. Certifique-se de identificar as limitações e premissas do modelo;<br /><br /><strong>4)</strong> Realize experimentos apropriados e obtenha dados que possam validar ou testar o modelo proposto no item 3;<br /><br /><strong>5)</strong> Tente refinar o modelo o máximo possível, com base nos dados coletados no item anterior;<br /><br /><strong>6)</strong> Utilize o modelo desenvolvido como uma ferramenta para a solução do problema;<br /><br /><strong>7)</strong> Conduza experimentos capazes de confirmar a eficácia e eficiência da solução encontrada;<br /><br /><strong>8)</strong> Obtenha conclusões (baseadas na solução do problema) sobre o fenômeno sendo estudado.</blockquote><br /><br />Complicado? Um pouco. Mas estes passos são necessários para separar fatos de besteiras. Obviamente cada etapa tem suas próprias sutilezas e detalhes, nas quais não vou entrar por hora para não alongar demais este já longo post. Outro dia comento um pouco mais sobre a importância dos testes duplo-cegos, de um conhecimento sólido de lógica e estatística (que era o tema inicial deste post, já estava quase esquecendo), e <span style="font-style: italic;">otras cositas mas</span>.<br /><br />Abraços a todos,<br /></span></p>Felipe, o Campelonoreply@blogger.com