A distribuição de conhecimento: Pearson e a estatística

Para um pesquisador, o método científico é muito mais importante que os resultados de um trabalho. É a metodologia da pesquisa que vai decidir se aquela frase de duas linhas na conclusão (se é que no trabalho há conclusão) tem validade científica ou não. Sem uma metodologia adequada, um bom número de argumentos não ajuda em nada. Exemplos também não servem pois, como diriam os matemáticos: “exemplo não é prova”.

 

São necessárias observações honestas e um delineamento experimental adequado para dizer sim ou não para a hipótese testada. Hoje é muito trivial pensar que se queremos comparar, por exemplo, dois tipos de arroz, basta cozinhar os dois em panelas separadas com o mesmo tempo de cozimento, a mesma quantidade de sal, cebola e tempero, e depois experimentá-los, com o auxílio de outras pessoas que não devem saber qual é o tipo que estão comendo. Mas amigos, nem sempre foi assim.

 

Aliás, a trivialidade desta comparação só começou a ficar evidente há pouco tempo pros padrões científicos, algo em torno de 120 anos quando a revolução estatística se iniciou (lembremos que nosso modo de ver ciência nasceu com Galileu, isto é, 400 anos atrás).

 

Um dos mentores desta revolução estatística foi Carl Pearson (que depois mudaria a grafia do próprio nome para Karl, em homenagem a Karl Marx). Aluno brilhante no King’s College de Cambridg, lutou tenazmente contra as aulas de religião que eram obrigatórias desde a fundação da Instituição em 1441. Ganhou com a ajuda do pai, um advogado de primeiro time. Também conseguiu dispensa das orações da capela, e irritou todo mundo quando ia lá por livre e espontânea vontade.

 

Foi para a Alemanha estudar física e voltou ao King’s College, socialista, darwinista e erudito em Lutero (!). Em suma, um perturbador da ordem e tradição inglesas, que ainda por cima em 1880 recebeu uma bolsa do King’s College que lhe rendeu total liberdade para fazer o que bem entendesse antes de assumir a cátedra Goldsmid de matemática aplicada e mecânica no University College de Londres.  

 

Tendo já várias obras publicadas sobre assuntos diversos como: um romance, a teoria da elasticidade, o bom senso das ciências exatas, e pasmem amigos, socialismo e sexo, em 1892 Pearson lançou a primeira edição de um livro muitíssimo influente na época: “A gramática da ciência”, onde escreveu: “a unidade de toda ciência consiste apenas em seu método, não em seu material...não são os fatos que fazem a ciência, mas o método segundo o qual eles são abordados [e que exigem]: precisa e cuidadosa explicação dos fatos, observação de sua correlação e seqüência, que levará a descoberta de leis científicas que são atingidas também, com imaginação criadora e autocrítica”.

 

Neste meio tempo, foi procurado pelo zoólogo Weldon, que queria aplicar os métodos descritos em “Natureza da Hereditariedade” de Galton, para sustentar a hipótese darwiniana da evolução.

 

Aqui vale uma palavra sobre Sir Francis Galton, que era primo de Darwin, mas sempre evitado por ele. Galton havia montado um laboratório de biometria e descrito métodos de cálculos de regressão e correlação, que auxiliavam no estudo da hereditariedade pois relacionava medidas de pais com seus filhos (pais mais altos, filhos também mais altos).

 

Na verdade foi aqui que a eugenia científica nasceu porque estes pesquisadores começaram a medir as diferenças entre as “raças humanas”, e aqui também ocorreu uma grande distorção, pois o principal resultado de Pearson, mostrou que não havia diferenças significativas entre estas raças, mas os racistas, quando querem um argumento para odiar, desvirtuam até a ciência.

 

Mas o que Pearson realmente fez? Pearson foi o primeiro a entender que os então chamados problemas de medição de uma variável não eram realmente problemas, mas sim a variação inerente à natureza dos dados e que teriam uma dispersão aleatória, cujas probabilidades podem ser descritas por uma função de distribuição (a mais famosa delas é a distribuição normal, ou curva em forma de sino).

 

Pearson identificou os parâmetros (do grego ‘quase-medições’) que toda função de distribuição tem: média, desvio padrão (variação em torno da média), simetria (o grau em que as medições se acumulam apenas num dos lados da média) e curtose (o quanto as medições raras se afastam da média).

 

Segundo, David Salsburg, em seu “Uma senhora toma chá....como a estatística revolucionou a ciência no século XX” (Jorge Zahar Editor, 286p.) é neste momento que Pearson foi revolucionário, pois propôs que os fenômenos observáveis (as variáveis) fossem considerados meros reflexos aleatórios – real mesmo era a distribuição probabilística, isto é, os tentilhões de Darwin não eram objetos de investigação científica, mas sim a distribuição aleatória das variáveis medidas nestes tentilhões.

 

Pearson, substituiu Galton no laboratório biométrico em 1897 e junto com o próprio Galton e Weldon fundou uma revista científica que é prestigiada até hoje: a “Biometrika” e como seu principal editor, arrumou um desafeto: Ronald A. Fisher. Mas esta história de “Guerra de Estrelas” fica pra semana que vem.