Estatística

INTA – Instituto Superior De Teologia Aplicada

Curso: Fisioterapia

Disciplina: Estatística E Informática Aplicada À Saúde

Prof.: Jeovah Cardoso De Oliveira

Turno: Manhã        Turma: 25        Data: 04/12/2014

Grupo: Ane Iully, Ana Gabriela, Maiara Ferreira, Márcia Raquel e Rayanne Rodrigues

TRABALHO 3ª AP

Introdução As Ciências Experimentais

1. Origem

A afirmação de que o caráter experimental é a marca da ciência moderna constitui consenso entre historiadores e filósofos da ciência. Todas as vertentes historiográficas concordam em afirmar que, a partir do século XVII, a atividade científica estaria ligada à utilização e à construção de instrumentos e ferramentas que possibilitariam a produção de um saber mais exato e preciso.

Este trabalho busca analisar o estatuto atribuído por Alexandre Koyré à ciência experimental do século XVII, explorando os problemas teóricos ligados à definição desse estatuto, pois apesar do consenso existente quanto ao papel da experimentação na ciência moderna, existem divergências quanto ao significado do caráter experimental dessa ciência. Tal divergência levanta uma série de problemáticas dentro da historiografia, pois se a experimentação caracteriza a ciência moderna, a definição desse caráter experimental possibilita a compreensão do que seria a ciência a partir do século XVII.

Ao analisar as transformações do pensamento científico, Alexandre Koyré destaca que o nascimento da ciência moderna constitui fato importante para a história e para a filosofia não por representar uma evolução na ciência ou a criação de novos instrumentos, mas por indicar uma profunda transformação no pensamento ocidental. A revolução, tal como é compreendida pelo autor, daria origem a um novo sistema teórico de compreensão do mundo físico e transformaria a relação até então existente entre saber e percepção. A ideia de fazer experimentos é antiga, porém somente na década de 1920 a partir dos trabalhos de Ronald Aylmer Fisher tem-se formalização do planejamento e realização de experimentos por meio de uma fundamentação estatística. Inicialmente Fisher mostrou como conclusões válidas poderiam ser obtidas a partir de experimentos com flutuações naturais: como a temperatura, as condições do solo e chuva.

Embora o método de concepção experimental tenha sido usado pela primeira vez em um contexto agrícola, o método tem sido aplicado com sucesso em várias áreas do conhecimento. Os experimentos fatoriais e as técnicas de confundimento foram posteriormente desenvolvidos por Frank Yates Eisenhart (1947). Nesse artigo, ele distingue o Modelo I ou de efeitos fixos, e o Modelo II ou de efeitos aleatórios, tendo sido depois acrescentado o modelo misto, em que alguns efeitos são fixos e outros aleatórios As necessidades da experimentação industrial, onde são pesquisados vários fatores representados por variáveis quantitativas, levaram ao desenvolvimento de delineamentos especiais, conhecidos na literatura pelo nome de Delineamentos de Box, em homenagem ao estatístico inglês George Edward Pelham Box.

Os novos delineamentos, tais como os delineamentos compostos e os rotacionais. Na década de 1950, George Edward Pelham Box introduziu os métodos de planejamento experimental na indústria, principalmente no processo de melhoria da qualidade. O uso de métodos de planejamento experimental na indústria química foi promovido em 1950 pelo extenso trabalho de Box e seus colaboradores em projetos de resposta de superfície (Box e Draper , 1987). Nos últimos 15 anos, tem havido um enorme aumento na aplicação de técnicas de design experimental na indústria. Isto é devido em grande parte ao aumento da ênfase na melhoria da qualidade e do importante papel desempenhado por métodos estatísticos, em geral, e planejamento de experimentos, em especial, na indústria japonesa. O trabalho do consultor japonês qualidade G. Taguchi em design robusto para a redução da variação mostrou o poder de técnicas de design experimentais para melhoria da qualidade.

Técnicas de design experimentais também estão se tornando populares na área de desenho assistido por computador e engenharia por meio de modelos de computador/simulação, incluindo aplicações em manufatura (indústrias automobilística e de semicondutores), bem como na indústria nuclear (Conover e Iman, 1980). Problemas estatísticos na concepção e análise de experimentos computador / simulação são discutidos em Sacks et al. (1989). Design robusto utiliza experimentos para estudar as superfícies de resposta associados tanto média e variação, e para escolher as configurações de fator criteriosamente para que tanto a variabilidade e preconceito são feitas simultaneamente pequeno. Variabilidade é estudado, identificando importantes variáveis "ruído" e variando sistematicamente em experimentos offline. Ideias de design robustas têm sido amplamente utilizados na indústria nos últimos anos (ver Taguchi, 1986; Nair, 1992). Alguns conhecimentos básicos do projeto experimental tiveram um impacto revolucionário, mas muitas dessas ideias não são bem conhecidos entre os cientistas sem formação especializada em estatísticas, em parte porque os textos elementares e primeiros cursos raramente alocar tempo para este tema em tudo, ou com qualquer profundidade .

Por exemplo, a função de randomização e a ineficácia da prática de um factor de variação de cada vez não são bem aceites. Na medida em que isto é verdade para a comunidade de testes operacionais, deve ser surpreendente, já que muitos dos aplicativos e muito do apoio à investigação em design experimental derivado de problemas enfrentados pelo DoD durante e logo após a Segunda Guerra Mundial. A razão pode ser que considerações de ordem prática na realização de testes operacionais, muitas vezes impor tais restrições complexas sobre a natureza do projeto experimental que não se pode confiar em fórmulas padrão para otimizar o projeto.

Aqui, como em muitas outras aplicações da teoria estatística para a prática, parece provável que as regras de livros didáticos padrão limitados e dogmas são inadequados para lidar de forma inteligente com o problema. O que é necessário é o tipo de experiência que pode se adaptar princípios básicos subjacentes à situação atual, uma experiência raramente encontrada fora do âmbito de estatísticos bem treinados que entendem a relação de regras padronizadas para princípios subjacentes. Tanto para servir como um ponto de referência para posterior discussão e para ajudar a resumir os progressos realizados nesta área, descrevemos alguns dos princípios e ferramentas de projeto experimental básicos em barest esboço . É nossa esperança que a valorização dos princípios básicos serão, assim, reforçada, e o potencial para aplicações mais sofisticadas desenvolvidas.