Significância estatística, correlação e causalidade - Reflexões sobre a Crise da Ciência
Significância estatística, correlação e causalidade
jul 12, 2020 | Dissertação | 0 Comentários
Após tudo que publicamos, insistimos que o problema da Crise Estatística não pode ser solucionado apenas a partir de uma interpretação técnica dos resultados, sendo um problema epistemológico que aponta para uma crise de paradigmas.
O Modus Tollens é a forma de abstração presente na formulação de Popper, que acreditava ter resolvido o problema da indução conforme apresentado por Hume. É importante notar que, na sua forma estatística, ele não nos permite nunca afirmar, com certeza, que a hipótese alternativa está correta, apenas que há uma grande probabilidade de podermos descartar a hipótese nula (ROSA, 2005, p. 220).
Mesmo que pudéssemos ter certeza estatística de que os dados coletados representarem uma correlação (digamos, além de 99,999999% de confiabilidade), a natureza dessa correlação constitui um outro problema sobre o qual o teste de significância pouco pode nos dizer. Para ilustrar esse ponto, Gould abre um ensaio perguntando-se:
Por acaso pregadores batistas causam bebedeiras? Eu levanto este questionamento inusual porque uma velha e famosa tabela demonstra uma clara correlação positiva entre o número de pregadores e a frequência da prisão por embriaguez durante a segunda metade do século XIX nos Estados Unidos (Gould, 1995, p. 296).
Gould responde que não, afinal existem diversas outras hipóteses alternativas, que não a relação causal de que os pregadores causam bebedeiras, que condizem com a negação da hipótese nula: pode-se sugerir que "um aumento no consumo de álcool promove a contratação de mais pregadores". Ou ainda a possibilidade mais provável de que pregar e beber não tenham uma relação causal entre si, mas que "seu incremento simultâneo reflita uma ligação em comum a um terceiro fator, verdadeiramente determinante. O aumento da população estadunidense durante o século XIX promoveu um aumento em milhares de fenômenos de outra forma não relacionados". (GOULD, 1995, p. 296).
O fato de se ter um dado objetivo, um resultado estatisticamente significante implica, como vimos em duas opções, a hipótese nula ser verdadeira e estarmos diante de um fenômeno altamente improvável, ou dela ser falsa. A escolha entre essas duas respostas que os dados nos apresentam necessita de uma análise qualitativa que ultrapassa o escopo da estatística e que muitas vezes parte de crenças que existem antes e fora do experimento modelo. No limite, esta abordagem conhecida como frequentismo leva a um problema de definição circular, pois a medida do erro de uma medida de probabilidade só pode ser expressa como uma probabilidade.