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Atas da
Conferência Internacional "Experiências e Expectativas do Ensino de Estatística -
Desafios para o Século XXI" |
Artigo selecionado e não apresentado
A Formação em Estatística do Pesquisador Social no Brasil : Notas para Discussão
Paulo de Martino Jannuzzi
FACECA/PUC-Campinas
Rod.Dom Pedro I Km 136
Campinas SP 13100-000
ABSTRACT: This paper discusses aspects of the use of statistical methods in Social Research in Brazil. It brings an evaluation of the methods used by demographers since the end of 70s. It discusses some of the reasons that can explain the lack of use of quantitative methods by social researchers in Brazil. Criticism of empirical practises and episthemological questions are some of the aspects that have not allowed an improvement of the use of methods and the social researchers qualification.
KEYWORDS: social researchers, statistical teaching, quantitative methods for social data.
1.INTRODUÇÃO
Circula entre os meios acadêmicos das Ciências Aplicadas - nas Ciências Sociais, Médicas e Engenharias - um aforismo, contado como piada, nos seguintes termos:
"A Estatística é como um poste com luz queimada:
serve de apoio, mas não ilumina nada."
O que poderia soar como uma piada depreciativa é, na realidade, uma meia verdade, pelo menos na Pesquisa Social. É fato que e disto talvez ninguém discorde- a Estatística se presta a apoiar o pesquisador na comprovação de suas hipóteses, na estimação de parâmetros de interesse, na exploração heurística de seu conjunto de dados. Mas, ao contrário do que possa parecer para parte dos alunos, professores e usuários de Estatística Aplicada, os métodos estatísticos não são truques de mágica que se prestam a revelar ou comprovar a natureza intrínseca do processo social, econômico, biológico, físico ou industrial em estudo. A "revelação" do fenômeno em estudo e a sua afinidade- ou não- a modelos teóricos propostos não são obras exclusivas do método; são antes processos meta-científicos, decorrentes da intuição sociológica, do "feeling" do pesquisador, da percepção contextualizada do analista, do exercício obrigatório de reflexão teórica, do levantamento bibliográfico e seu cotejamento frente aos resultados obtidos sobre o fenômeno empírico observado.
E, no entanto, a maior parte dos cursos de Estatística Aplicada parecem partir da premissa de que as técnicas estatísticas têm o dom da "Revelação" e da "Legitimação científica". Neste contexto, não é a toa que, pelo menos nas Ciências Sociais no Brasil, haja tanta resistência à utilização e "desencantamento" com os métodos quantitativos.
Tratar de forma ensaística desta questão, trazendo evidências sobre o baixo uso, discutindo sobre frequentes abusos e mau usos de métodos estatísticos na Pesquisa Social é o que se pretende neste trabalho. Mais do que comprovar assertivas ou apontar caminhos, este trabalho procura trazer para discussão contribuições de diferentes autores que têm se debruçado sobre o "fazer ciência" na Pesquisa Social. Espera-se que o caráter preliminar e não exaustivo deste texto possa, de alguma forma, auxiliar na discussão sobre caminhos a seguir na superação dos problemas intervenientes da formação acadêmica "quantitativista" do pesquisador social nas universidades brasileiras.
2. SOBRE O USO DE MÉTODOS ESTATÍSTICOS NA PESQUISA SOCIAL BRASILEIRA
A baixa frequência de utilização de métodos estatísticos nas pesquisas em Ciências Humanas no Brasil, assim como a discussão sobre a problemática da formação "quantitativista" de estudantes e pesquisadores desta área foi um tema que tratamos em uma oportunidade anterior (Jannuzzi 1994), assim como outros autores (Ruas 1994, Barbetta 1994). Naquela oportunidade, baseados em uma amostra parcial e intencional da produção acadêmica nacional na área de Demografia - nove Anais dos Encontros Nacional de Estudos Populacionais, de 1978 a 1994- pudemos constatar que o emprego de técnicas estatísticas- exploratórias ou inferenciais- têm tido um caráter residual na pesquisa sócio-demográfica.
Como revelam os dados abaixo, na presente década, há evidências de emprego crescente de métodos estatísticos. No conjunto de 129 trabalhos apresentados nos ENEPs de 1990 e 1992 apenas 6 fizeram menção explícita de uso de métodos estatísticos; a partir do ENEP de 1994, já eram 12 os trabalhos apresentados com algum tipo de técnica estatística; nos dois últimos encontros esta marca já teria sido superada, especialmente através de aplicações com modelos de risco, nas áreas de fecundidade e mortalidade. Ë curioso que testes não paraméticos, métodos exploratórios básicos como os propostos por Tukey- ou técnicas exploratórias multivariadas - como análise discriminante - são e continuam ainda muito pouco empregados, em que pese a natureza das aplicações e potencialidade das ferramentas.
Se o quadro é este na Pesquisa em Demografia no país, não é difícil imaginar o que se passa em outras áreas das Ciências Sociais, epistemologicamente mais distantes dos métodos quantitativos que a Demografia. Naturalmente, cabe ressaltar, que o baixo uso de métodos estatísticos no Brasil não significa de modo algum- que a pesquisa realizada na área seja de menor qualidade que a realizada em outros contextos, onde o emprego de técnicas quantitativas esteja mais difundido. Parece, contudo, que há um campo a ser conquistado, um potencial a ser explorado, onde a técnica estatística pode ser de grande utilidade heurística para o pesquisador social.
Tabela 1: Emprego de métodos estatísticos nos trabalhos apresentados nas ediçðes bi-anuais do Encontro Nacional de Estudos Populacionais
Método |
1978/82 |
1984/88 |
1990/92 |
1994 |
1996 |
1998 |
Exploratórios ou Descritivos |
- |
2 |
1 |
2 |
4 |
5 |
Modelos Lineares |
3 |
7 |
3 |
6 |
4 |
4 |
Modelos de Risco |
- |
1 |
2 |
4 |
11 |
7 |
Total de trab. Apresentados. |
54 |
256 |
129 |
78 |
129 |
133 |
Fonte: Jannuzzi (1994) e anais dos encontros
3. ENTRE A QUANTIFICAÇÃO E O ENSAÍSMO
A conveniência ou importância da aplicação de métodos quantitativos para investigação de fenômenos sociais é uma questão recorrente nas Ciências Humanas. "Recorrente" talvez seja um adjetivo muito modesto para qualificar uma questão que suscitou debates e embates permeados de muita paixão no passado, sobretudo na Sociologia Americana. No Brasil, contudo, a discussão sobre os limites e potencialidades da quantificação na Pesquisa Social nunca teve essa proeminência. Os principais protagonistas deste debate continuam cada qual em seus castelos de areia, algo que parece se reproduzir em outros contextos latino-americanos. Estatísticos, "popperianos" por formação e natureza, descrentes da "cientificidade" da pesquisa nas Ciências Sociais, descontentes com a baixa motivação de alunos das Sociais em apreender os fundamentos matemáticos das técnicas, ou ainda receosos da aplicação de métodos em dados tão mal comportados não conseguem criar um fórum de debates sobre questðes metodológicas com Cientistas Sociais. Entre estes a crítica à "reificação das cifras", ao "fetichismo das técnicas", a análise empiricista dos fenômenos sociais ou a decepção com a utilização de alguns métodos acaba por distanciá-los ainda mais da Estatística. Como observa Prandi (1979):
"Entre muitos sociólogos e cientistas políticos, a idéia de trabalhar com dados numéricos na pesquisa científica é frequentemente afastada pelo receio de se incorrer em práticas empiricistas. E preferem, quando não a recomendam e defendem, a análise "qualitativa", ou o ensaísmo" (Prandi 1979:120)
Curiosamente, como observa o autor, esse temor na utilização dos dados quantitativos não se encontra nas obras fundamentais para a constituição da Sociologia Européia, como no "O Suicídio" de Durkhein ou no "Capital" de Marx.
Não é nossa intenção reavivar este debate "Quantificação X Ensaísmo" aqui, mas apenas registrar, sucintamente, nossa posição. Entre os extremos da "reificação das cifras e métodos quantitativos" e da "frieza dos números" há uma posição epistemológica intermediária quanto à natureza do método científico na Pesquisa Social. Como defende Blalock (1973), a mensuração e a aplicação de métodos quantitativos nas Ciências Humanas são encaminhamentos metodológicos importantes para descobrir relaçðes entre fenômenos sociais, e avançar no teste e formulação de hipóteses sobre os fenômenos e a estrutura de causalidade entre variáveis. Torgerson (1958) radicaliza esta idéia, propondo que somente pelo aprimoramento da quantificação é que as Ciências Sociais poderão chegar a uma Teoria Geral consensualmente aceita, como as disponíveis nas Ciências Naturais. Trata-se, certamente de um exagero, para dizer o mínimo, mas que parece estar presente no senso comum de boa parte da comunidade de cientistas de formação quantitativa.
Uma solução pragmática para estas questðes epistemológicas da ciência e disputas interdisciplinares entre a "reificação das cifras" e "a frieza dos números" é a clarividente síntese de Bourdieu, citado em Paula (1987)
"[Se, por um lado] Quem fala de dados não pode apenas falar de dados, precisa falar também da realidade em que foram produzidos, saber da realidade em que estão sendo analisados"(p.80), [por outro lado] "... as interpretaçðes são apenas hipóteses, mesmo quando a evidência é grande; precisam de uma verificação operacional, que pode ser fornecida pela estatística. Os números tem valor probatório, porém só sabem revelar as relaçðes que lhes é dado pesquisar; por outro lado, tem valor heurístico: permitem descobrir relaçðes em que não se teria pensado. As estatísticas são para o cientista social o que a experiência é para o físico: opðem à hipótese a resistência do dado, obrigando-o assim a formular novas hipóteses"(p.76).
Como observam os "metodólogos da pesquisa", uma investigação científica pode ser conduzida segundo diversas estratégias metodológicas, cada uma levando ao conhecimento de uma perspectiva distinta - e mesmo antagônica- do objeto de estudo.
"Métodos de pesquisa são tão diferentes entre si quanto o são os meios de transporte. Cruzar o país a pé, de carro, ou de avião - cada tipo de transporte lhe dá uma perspectiva diferente do que seja o país"(Selltiz 1987:1).
Métodos estatísticos permitem quantificar tendências, associaçðes, variaçðes. Mas não esgotam o conhecimento substantivo do problema investigado. Na realidade só são úteis se se têm um conhecimento qualitativo prévio das questðes importantes a quantificar. É preciso desmistificar o poder "exploratório" das técnicas estatísticas: elas desvendam aquilo que de alguma forma o conhecimento substantivo do problema em questão sugere como provável ou não. Como bem observa Kuhn (1978), os achados inusitados ou descobertas casuais em meio às experiências nas Ciências Naturais só vieram à tona porque havia uma teoria subjacente que os tornava previsíveis ou completamente impossíveis de ocorrência.
Prandi (1979), mais uma vez, aponta com clareza esta questão, que talvez se constitua em uma das principais deficiências dos docentes de Estatística Aplicada, que os impede de enxergar com as técnicas quantitativas são incorporadas na prática da Pesquisa Social:
".... se o pesquisador não dispõe de um plano interpretativo prévio para os seus dados, os seus dados nada podem fazer por ele. E, mais ainda, nenhuma tabela nenhum teste de significância estatística, nenhum coeficiente de correlação, etc, etc, é capaz de substituir ou produzir uma teoria. Podem, é verdade, alimentar a imaginação criadora do pesquisador e levá-lo adiante, obrigando-o muitas vezes a reformular posições interpretativas previamente estabelecidas".(Prandi 1979: 120)
4. SOBRE O MITO DA OBJETIVIDADE DA OBSERVAÇÃO E O MÉTODO
A formação "positivista" do estatístico docente ou não- leva-o a conferir ao "dado" um status epistemológico de "objetividade", "neutralidade ideológica e metodológica", "um objeto acima de qualquer suspeita" que não encontra eco entre os cientistas sociais. Há aqueles que já perceberam a natureza fugidia dos dados sociais, da pouca aderência dos mesmos às propriedades estatísticas "desejáveis" (Souza 1993), e que chegam a questionar sobre o emprego das técnicas estatísticas nesse tipo de dado. A respeito do "mal comportamento" dos dados sociais, em contraposição ao "enquadramento" dos dados provenientes da Física e Astronomia, Alves (1981) não poderia ser mais feliz:
"O rigor das ciências da natureza não se deve, em absoluto, a que elas sejam mais rigorosas e seus métodos mais precisos. Acontece que o bicho com que elas lidam é muito doméstico, manso, destituído de imaginação, faz sempre as mesmas coisas, numa rotina enlouquecedora, frequenta os mesmos lugares. Tanto assim que é possível prever onde estarão Terra, Sol e Lua daqui a 100.000 anos"(Alves 1981:98).
E no entanto, a despeito desse "mal comportamento" generalizado dos dados sociais, continua-se creditando aos testes de significância o pretensioso status de instrumento de "verificabilidade" ou "falseabilidade" de teorias e hipóteses científicas. Como propõe Kuhn (1978) e o endossa Fourez (1995)- Teorias e Paradigmas não são idealizados para serem demonstrados ou negados empiricamente, mas para abrir pistas fecundas de investigação. O que torna uma teoria mais aceitável (e não verdadeira) não é a possibilidade de sua refutação através de uma experiência ou observação crucial, por mais precisa, controlada e abrangente que possa ser, mas a factibilidade de sua repetição por outros pesquisadores, em condiçðes equivalentes (Torgerson 1958).
Uma rápida revisão dos trabalhos publicados em períodicos internacionais na área de Ciências Sociais e Demografia, geralmente de origem americana, são sintomáticos da fluência com que usam e abusam dos testes de significância para validar resultados ou descartar hipóteses de pesquisas. Há autores que parecem se esquecer que os dados sociais não são, na maioria das vezes, resultados de experimentações controladas e que os intervalos de confiança ou nível de significância dos testes não têm, portanto, o valor comprobatório que apregoam.
Sawyer & Peter (1983) comentam, a respeito do uso de testes de significância na Pesquisa Social em Marketing, que é ilusório considerá-los como procedimentos estritamente objetivos quando ao pesquisador é dado a oportunidade de alterar, a seu gosto, os diversos parâmetros que podem determinar a significância ou não de uma associação entre variáveis. Aumentar ou diminuir o tamanho da amostra a qual se aplica o teste, decidir por um teste mono ou bi-caudal, alterar post hoc o nível de significância são procedimentos subjetivos - e não necessariamente condenáveis - que estão por detrás da aparente formalidade e precisão matemática dos testes de significância. Há, inclusive, alguns autores que sugerem o descarte completo dos testes convencionais de significância, e sua substituição por testes baseados na Inferência Bayesiana. Até mesmo a Estatística vive suas disputas paradigmáticas !
Encarar a natureza fugidia do dado social e, mais ainda, reconhecer a natureza construída dos fenômenos observados são, certamente, passos importantes para que o Estatístico possa dialogar de forma mais produtiva com os cientistas sociais.
É preciso que se entenda que o dado coletado não é a realidade objetiva. A realidade não é passível de ser entendida de forma neutra ou objetiva, como querem alguns, mas a partir do conhecimento anterior e da visão de mundo que se tem da mesma. Tal como o pescador, o cientista precisa de uma rede ou um anzol (teoria) para que, lançados ao mar (realidade), possam recolher espécimes (evidências empíricas) para uma investigação mais detalhada (Alves 1981). Naturalmente, os espécimes fisgados ou recolhidos na rede estão determinados, a priori, pelo tamanho do anzol ou largura da malha. A observação não é, pois, puramente passiva, como insiste Fourez (1995).
"De acordo com a visão espontânea que a maioria tem da observação, esta diz respeito às "coisas tais como são". É sob este pressuposto que se diz com frequência que a observação deve ser fiel à realidade, e que, ao descrever uma observação, só se relata aquilo que existe. A observação seria uma mera atenção passiva, um puro estudo receptivo...... [Contudo] Quando observo "alguma coisa", é preciso que eu "a" descreva. Para tanto, utilizo uma série de noções que eu possuía antes; estas se referem sempre a uma representação teórica, geralmente implícita. Sem essas noções que me permitem organizar a minha observação, não sei o que dizer..... Em suma, para observar, é preciso sempre relacionar aquilo que se vê com noções que já se possuía anteriormente. Uma observação é uma interpretação: é integrar uma certa visão na representação teórica que fazemos da realidade"(Fourez 1995:40)
Ao contrário que o senso comum possa imaginar, uma publicação que sistematize uma enormidade de dados brutos em tabelas como os anuários das agências estatísticas- não constitui um retrato isento da realidade social vivenciada pela sociedade. Na seleção dos universos das pesquisas, na definição do instrumento de pesquisa, na definição dos objetivos do levantamento, na construção dos indicadores e das categorias expostas nas tabelas há escolhas teóricas, políticas e ideológicas, explícitas ou não.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Embora não seja imprescindível na investigação social, a aplicação de métodos estatísticos pode ser uma ferramenta útil na exploração heurística das relações entre variáveis na Pesquisa Social. Ao que parece, os cientistas sociais brasileiros vêm se gradativamente se convencendo deste fato.
Um avanço significativo poderia ser dado, contudo, se os estatísticos fossem iniciados- já nos cursos de graduação- a uma formação mais eclética nas Ciências Aplicadas, nos métodos de pesquisa empírica nas ciências sociais (Rosemberg 1976) e expostos a uma visão menos positivista do "Método Científico", no que os textos de Kuhn (1975) ou Fourez (1995) podem ser um bom começo. Tão importante quanto isso, seria mudar a ênfase do conteúdo clássico dos cursos de Estatística Aplicada, deslocando a preocupação excessiva com métodos da Estatística Inferencial para o uso das técnicas estatísticas como métodos exploratórios de análise. É bom lembrar que as frustações com os métodos quantitativos têm sua origem, em grande parte, na sua utilização mal sucedida como critérios de validação ou refutação de hipóteses.
Também é importante registrar que a Estatística pouco continuará se prestando aos cientistas sociais se estes não passarem a conhecer, de forma mais aprofundada, as finalidades, potencialidades e limitações das técnicas. Afinal, não deveria ser exclusividade ou prerrogativa do Estatístico em apontar uma ou outra técnica para tal ou qual problema da Pesquisa Social. A interação Teoria Método Dados Empíricos é parte inerente e indelegável do ofício do pesquisador social.
Por fim,. já que, como se diz,
Dados torturados, confessam
então, que os métodos de tortura sejam aqueles reconhecidos pela comunidade científica !.
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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BARBETTA,Pedro (1994) Uma proposta de ensino da Estatística nas Ciências Sociais e Humanas.11o. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, Belo Horizonte: ABE.
BLALOCK, H.M. (1973) Introdução à pesquisa social. Rio de Janeiro: Zahar.
FOUREZ,G. (1995) A construção das ciências. São Paulo: Ed. Unesp.
JANNUZZI, P.M. (1994) O uso da Estatística na pesquisa em Ciências Humanas no Brasil: o caso da Demografia. Revista Brasileira de Estudos Populacionais, Campinas, 11(2):249-254.
KUHN, Thomas S. (1978) A estrutura das revoluçðes científicas. São Paulo: Perspectiva.
PAULA, Sérgio Goes de (1987) Morrendo à toa: sobre os limites das relaçðes entre mortalidade e desenvolvimento do Brasil. Tese de Doutoramento. Campinas, IE/UNICAMP.
PRANDI, J.R. (1979) Números na sociologia: usos e abusos do computador. In: HIRANO, S. (org) Pesquisa Social: projeto e planejamento. São Paulo: TAQ.
ROSEMBERG, Morris (1976) A lógica da análise do levantamento de dados. São Paulo: Cultrix/EdUSP.
RUAS, Claudete (1994) O ensino de Estatística nas Ciências Sociais: notas para discussão. 11o. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, Belo Horizonte: ABE.
SAWYER, A.G. & PETER, J.P. (1983) The significance of statistical significance tests in Marketing Research. Journal of Marketing Research, 20:122-133.
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SOUZA, Jorge (1993) Sobre a natureza das observaçðes e o delineamento observacional. mimeo. Brasília: Depto. Estatística/UnB.
TORGERSON, Warren S. (1958) Theory and methods of scaling. New York: Wiley.