Falando com Ciência

Uma das frases mais infelizes entre os chamados ditos populares é aquela que diz que "só se aprende errando" ou que "é errando que se aprende". Apesar do erro usualmente fazer parte da trajetória de construção do conhecimento, em particular quando se enfrenta o desconhecido, essas frases estão certamente erradas. Pior ainda, essas frases estabelecem um nível perigoso de condescendência com o erro, ao sugerirem que não se pode nem se deve evitar o erro durante o processo de aprendizagem. Mas é óbvio que existem formas muito mais eficientes de aprender e, por isso mesmo, não se deve naturalizar nem ser condescendente com o erro, que pode e deve ser evitado muitas vezes.

Por exemplo, parece óbvio que uma das formas de aprender é ESTUDAR !!! Pode-se aumentar a frequência de acertos simplesmente estudando, lendo os clássicos, consultando as experiências prévias e a enorme base de conhecimento estabelecido ao longo de milhares de anos de existência da humanidade. Quem estuda certamente erra muito menos que quem não estuda.

Mas é possível que alguém diga que essa estratégia apenas aproveita o conhecimento gerado pelos erros dos outros, que transmitem o conhecimento adquirido com os erros por meio do registro em livros. No entanto, não é possível ignorar que há métodos que permitem gerar novos achados a partir de uma base de conhecimentos estabelecidos.

Por exemplo, o método dedutivo expande a base do conhecimento ao deduzir novos fatos a partir dos fatos estabelecidos. É a famosa construção "SE ENTÃO". Assim, se uma mistura contém componentes tóxicos, parece sensato dizer que a ingestão da mistura deve fazer mal à saúde em alguma medida, não sendo necessário ingeri-la, passar mal e ficar doente para aprender esse fato.

Além desse, o método indutivo é aquele que propõe uma generalização a partir de algumas observações isoladas. Embora ele não seja infalível, o método indutivo permite obter conhecimento útil e verificável. Por exemplo, se a laranja, o limão e a tangerina são frutos ricos em vitamina C, embora eu não consiga provar formalmente, parece sensato dizer que os frutos da família das laranjas são ricos em vitamina C.

Finalmente, não devemos esquecer que a ponderação sobre um problema sempre demanda coleta criteriosa de dados, de forma que podemos sempre perguntar a nós mesmos se temos dados suficientes para fazermos uma afirmação ou tomarmos uma decisão. Dessa forma, antes de errar, é possível ponderar sobre a qualidade dos dados disponíveis.

Enfim, aprender não é de forma alguma sinônimo de errar e o novo sempre pode ser melhor enfrentado com estudo, reflexão e ponderação. Embora a ocorrência do erro não constitua o fim do mundo, não devemos ser condescendentes com os erros cometidos. E, caso ocorram, devem ser avaliados profundamente, para que as causas geradoras sejam identificadas e para que outros erros não ocorram no futuro.

https://youtu.be/JeSkOphrXr0

Uma das características menos bem compreendidas do processo de construção do conhecimento é aquele que admite que errar faz parte desse processo, não sendo possível acertar sempre. A palavra "errar" é aqui adotada no sentido de propor uma construção teórica ou modelo que eventualmente se mostra equivocada, e não como sinônimo de medir de forma errada ou de usar uma metodologia inapropriada. Uma proposta teórica pode se mostrar equivocada por meio da coleta inteligente e criteriosa de dados e novas informações, em processo extremamente importante para a evolução do conhecimento científico, por abrir novas portas e sugerir o aprimoramento do conhecimento disponível. Infelizmente o viés positivo do processo de publicação valoriza principalmente os trabalhos que mostram o que é, em detrimento dos trabalhos que mostram que algo não é, tão importantes quanto os primeiros para o avanço da ciência.

Um exemplo recente importante ocorreu na década de 1990, depois que os cientistas Fleischmann e Pons publicaram um trabalho em 1989 que prometia a produção de energia barata e em grande quantidade a partir da fusão a frio de átomos de hidrogênio da água, usando para isso uma corrente elétrica e eletrodos de paládio. A imprensa comemorou entusiasticamente o achado, o preço do paládio disparou no mercado e cientistas de vários lugares do mundo começaram a confirmar os dados relatados por Fleischmann e Pons. Até que outros trabalhos meticulosos e criteriosos mostraram que os dados e informações publicados estavam equivocados e que o processo prometido era inadequado para produzir a energia barata prometida. Era nesses trabalhos que estava a verdade científica e o conhecimento real.

Exemplo ainda mais recente foi acompanhado durante a crise pandêmica, quando o pesquisador francês Didier Raoult propôs o uso da cloroquina para o tratamento da COVID-19, o que se mostrou ineficaz em muitos trabalhos posteriores. De novo, era na negação que estava a verdade científica, que abriu portas para que outros tratamentos e remédios fossem investigados.

O método da negação por absurdo de uma hipótese ou construção científica constitui ferramenta importante para desenvolvimento do conhecimento. Quando o desenvolver de uma ideia gera uma negação ou contradição, a ideia obviamente se mostra equivocada e deve ser abandonada ou aprimorada, abrindo portas para novas ideias.

Nesse contexto, hipóteses e modelos errados devem ser respeitados como parte do processo histórico da construção do conhecimento científico. Por isso, deve ficar claro que não é possível avançar nessa trajetória sem que se deem algumas topadas. Contudo, permanecer parado reclamando da topada e insistir no erro é outra coisa: negacionismo e até mesmo burrice.

https://www.revistaquestaodeciencia.com.br/artigo/2019/01/04/licoes-do-fiasco-da-fusao-frio-30-anos-depois

https://super.abril.com.br/ciencia/o-misterio-da-fusao-a-frio/

https://www.theguardian.com/world/2020/nov/12/covid-professor-didier-raoult-hydroxychloroquine

https://pt.wikipedia.org/wiki/Prova_por_contradi%C3%A7%C3%A3o

https://youtu.be/B1GTi5iWoJE

https://youtu.be/rcydzzMlac0

Uma frase muito conhecida e atribuída a Einstein é a que diz que a ciência sem a religião é manca, enquanto a religião sem a ciência é cega. De minha parte, acho essa frase muito infeliz, pois o fato é que ciência e religião não se precisam para coisa alguma.

Há muitos vídeos, textos e postagem disponíveis na internet, há milhões de livros disponíveis nas bibliotecas de todo o mundo, que pretendem mostrar a pretensa complementariedade existente entre ciência e religião. Contudo, esses textos normalmente tomam o ser humano como ponto de partida, em particular o ser humano racional e religioso, que precisa juntar esses dois mundos dentro do seu cérebro. Mas religião e ciência tratam de coisas distintas e podem viver tranquilamente separadas, uma sem a outra. Em verdade, elas até muitas vezes se atrapalham.

O escopo do mundo científico é o mundo real, a explicação dos fenômenos com base em evidências e fatos. A construção do conhecimento científico conecta informações que são verificáveis e compartilháveis. O escopo do mundo científico é a fé e o mundo espiritual, e em geral propõem códigos de moral e conduta que não precisam da ciência para nada. Isso aliás explica a profusão de matrizes religiosas existentes no mundo e a profusão de livros sagrados disponíveis, usualmente escritos há centenas, milhares de anos atrás, escritos sem necessidade de usar qualquer tipo de conhecimento científico.

A ideia de que uma ciência religiosa é mais forte é falsa, até porque a religião traz para a discussão científica um viés interpretativo e os dogmas que caracterizam aquela religião. A ciência não tem dogmas e todo o conhecimento disponível pode ser sempre questionado a qualquer momento, com base em uma nova medida experimental, um novo fato, um novo dado. Por isso a ciência não tem livros sagrados e qualquer livro ou artigo científico pode ser lançado no lixo a qualquer instante, com base em um novo conjunto de dados. Aliás, todo conhecimento científico é verificável e compartilhável, de maneira que o conhecimento científico pode ser considerado como uma experiência coletiva. De outro lado, o sentimento religioso é sempre uma experiência pessoal, que não pode ser compartilhado na plenitude com um terceiro, que vive esse sentimento de uma outra forma.

Portanto, você pode certamente ser cientista e religioso, mas entenda que essas duas caixas são distintas e que a necessidade de conectar esses dois mundos é oriunda dos conflitos vividos por cada um em seu cérebro.

https://www.pensador.com/frase/ODk5NA/

https://www1.folha.uol.com.br/fsp/ciencia/fe1505200804.htm

Teve grande repercussão o caso de Gilberto Macedo Pina, estudante de Ciências Sociais da UFRJ que teve a sua matrícula cancelada por motivos futilmente burocráticos. De forma incrível e emblemática, a UFRJ alegou que o estudante deixou de apresentar em tempo hábil o histórico escolar do ensino médio, deixando de considerar vários aspectos relevantes:

1- Que a escola em que Gilberto cursou o ensino médio não existe mais, como reconhecido formalmente pela própria Secretarial Estadual de Educação do Estado do Rio de Janeiro, de maneira que não e possível emitir a segunda via do documento exigido pela UFRJ;

2- Que o candidato teve excelente desempenho no ENEM, tendo sido considerado apto para ingressar no ensino superior pela própria UFRJ, por meio de seus mecanismos de seleção;

3- Que o candidato de diploma de graduação em Processamento de Dados, emitido pela PUC em 1997, que reconheceu assim a aptidão do candidato para cursar o ensino superior;

4- Que o candidato tem diploma de mestrado em Ciências da Informação, emitido pela própria UFRJ em 1997, que assim reconheceu a aptidão do candidato para cursar o ensino superior e a pós-graduação na instituição.

O caso ilustra de forma cristalina a estupidez burocrática que vez por outra assombra o mundo acadêmico brasileiro. Parece óbvio que Gilberto está apto para ingressar no ensino superior, não importa o que diga o histórico escolar do ensino médio do estudante. Aliás, o ensino deveria ser sempre usado como ferramenta de inclusão, nunca de exclusão. O ensino médio é importante para que o candidato se prepare de forma adequada para fazer o ENEM e ingressar na universidade, não para fechar as portas da universidade para que m fez o curso aqui ou acolá, nesse ou naquele tempo.

É importante que as autoridades prestem atenção para essa história porque não se trata de fato isolado. Eu conheço ao menos dois outros casos de estudantes que estão tendo o acesso negado aos diplomas de graduação e vendo as portas de acesso aos cursos de pós-graduação vedadas por causa de problemas com a emissão de históricos de cursos de ensino médio. É preciso acabar com isso na universidade brasileira. O ENEM é porta de entrada para a universidade, independentemente da trajetória prévia do estudante no ensino fundamental e no ensino médio. 

Abaixo a burocracia que exclui !!!!

https://g1.globo.com/rj/rio-de-janeiro/noticia/2022/07/20/aos-67-anos-mestre-pela-ufrj-e-impedido-de-cursar-nova-graduacao.ghtml

Uma das falas mais recorrentes entre pesquisadores e pós-graduandos diz respeito a preocupações com a abrangência (e, portanto, as limitações) do trabalho que está sendo conduzido. De fato, não importa quão original, profundo ou legal seja o trabalho realizado, é certo que ele apresenta limitações de algum tipo. Reconhecer esse ponto é sempre muito importante. Afinal, o número de variáveis investigadas sempre pode ser ampliado; o número de testes, experimentos ou entrevistas conduzidas no escopo do trabalho sempre pode ser aumentado; o número de caracterizações feitas para mostrar a estrutura ou propriedades de um novo produto sempre pode crescer; o número de aplicações dos produtos, métodos e procedimentos desenvolvidos sempre pode aumentar; e um modelo ou teoria construída para explicar um fenômeno sempre pode ser desafiada uma vez mais e aprimorada. Portanto, é certo que sempre pode ser feito algo a mais. Mas o trabalho precisa acabar formalmente um dia, por conta das limitações de tempo e de recursos financeiros.

Reconhecer que todo estudo de investigação tem limitações e identificar essas limitações contribuem com o amadurecimento do investigador e do trabalho de pesquisa. Além disso, todo leitor, interlocutor ou revisor de um trabalho de investigação devem saber antecipadamente que várias portas permanecerão abertas ao final do trabalho e que não há nada errado nisso. Muito pelo contrário, na área acadêmica é comum dizer que um bom trabalho de pesquisa é aquele que mantém muitas portas abertas e perguntas sem resposta. Identificar essas portas é fundamental para que sejamos capazes de planejar novos projetos de investigação, capazes de aprimorar e ampliar a abrangência do estudo realizado. É por isso que o investigador deve sempre fazer essa reflexão após a apresentação de um trabalho de pesquisa, como na seção sobre sugestões para trabalhos futuros, cuja importância não deve ser minimizada.

Essa é a beleza do trabalho científico, em que as portas vão sendo abertas e o conhecimento segue avançando.

A história que narro hoje ocorreu no final da década de 1990. Naquele momento eu estava muito feliz porque havia sido convidado pela primeira vez para fazer a palestra de abertura de um evento científico internacional realizado fora do Brasil. O tema da palestra dizia respeito aos riscos de fazer uso indiscriminado de uma técnica numérica chamada de desconvolução para interpretar dados experimentais, quando uma curva complexa é representada como a soma de curvas mais simples.

A palestra ocorreu bem e, ao final, quando foi dada a palavra à audiência, um senhor pediu a palavra, disse que estava tudo errado e saiu da sala. Eu fiquei perplexo com o que ocorreu. Primeiro, porque eu nunca havia testemunhado um evento como aquele. Segundo, porque não havia nada errado no que eu havia apresentado, já que muitos exemplos construídos de forma teórica ilustravam como o uso indiscriminado da técnica poderia deformar a interpretação dos dados experimentais. (Diga-se de passagem, ao longo da carreira tive a oportunidade de publicar vários textos científicos em periódicos internacionais que tratam do tema.) E em terceiro lugar, porque me senti agredido naquele momento, em que o senhor se investiu de dono da verdade, emitiu um parecer contundente e sequer esperou a minha resposta e sequer ouviu o que eu tinha para falar.

Infelizmente, ao longo da minha carreira eu testemunhei outros momentos como esse, em que alguém se coloca no papel de dona da verdade, emite pareceres contundentes e deixa o debate de forma covarde e autoritária. Por isso, esteja preparado, porque você possivelmente vai encarar algum momento como esse na sua carreira. Se isso ocorrer, em primeiro lugar mantenha a calma e responda com base técnica, pois o debate científico é técnico, não é pessoal. Em segundo lugar, trate o interlocutor violento com o respeito que ele não dedicou a você. E em terceiro lugar, saiba que os donos da verdade frequentemente estão errados e escondem seus equívocos atrás das palavras violentas e autoritárias.

Nunca se ponha no papel de dono da verdade. Se você achar que algo está errado, pergunte, esclareça, discuta e debata o tema de forma respeitosa. Até porque o errado possivelmente pode ser você.

Não importa que trabalho você esteja fazendo nesse momento nem a qualidade da investigação que você está desenvolvendo, mas é certo que seu trabalho e seus dados serão apresentados a alguém algum dia na forma de relatório técnico de disciplina, relatório técnico para uma instância de fomento ou parceiro comercial, dissertação ou tese, artigo a ser submetido a uma publicação ou na forma oral como apresentação em evento científico.  A comunicação faz parte da rotina do trabalho de investigação e da rotina do pesquisador. Se você guarda seus dados para você, do ponto de vista científico aqueles dados simplesmente não existem, pois é necessário que seu trabalho seja revisado por outros colegas e que as novas ideias se difundam, para que a ciência avance. Portanto, a comunicação precisa ser feita de forma clara, objetiva e inteligível. Sendo assim, a qualidade da comunicação, sim, importa !!!!

É muito comum que pesquisadores, pós-graduandos e graduandos minimizem a importância da apresentação, achando que a qualidade do trabalho é suficiente para cativar o leitor, espectador ou interlocutor. Pois saiba que aqueles que pensam dessa forma estão errados. Como editor de revistas científicas, o comentário mais comum que recebo no privado são queixas em relação à qualidade da redação do texto, ao desleixo com figuras e à clareza das tabelas. Um trabalho mal apresentado causa certa repulsa e má vontade por parte de quem o lê.

Por todas essas razões, o texto precisa estar bem escrito, com grafia correta das palavras. Assim, preste atenção nas sugestões dos corretores automáticos de texto. As figuras precisam ser claras, com textos e títulos de eixo legíveis e escolha apropriada de símbolos e cores. As tabelas precisam ser limpas, organizadas, com referências e unidades de medida onde for cabível. A organização precisa ser homogênea, do início ao fim do documento, com formatação e tipos uniformes. E o plano da apresentação precisa ser claro, com início, meio e fim, mostrando de onde você vem e aonde você chegou.

Alguns estudantes costumam me perguntar se podem mandar os trabalhos de disciplina na forma de programas e figuras por e-mail. Minha resposta sempre é um sonoro não, pois é obrigação de quem informa coordenar as ideias para mostrar o que pretende. É certo que o leitor pode se esforçar para compreender a mensagem transmitida, mas a responsabilidade pelo sucesso dessa comunicação é de quem informa.

Por isso, não se engane: a qualidade da apresentação, sim, importa. E da próxima vez que você preparar uma comunicação técnica ou científica, revise o texto ao final e veja se ele está correto, claro e inteligível, não para você, mas para o seu interlocutor.

A hashtag "#leavingacademia" cresceu tanto nos últimos meses que ganhou as páginas de revistas de excelentes reputações, como a Nature, e dos jornais de grande circulação. Basicamente, o número de pedidos de demissão entre jovens pesquisadores no meio da carreira, com cerca de 40 anos cresceu de forma sem precedentes ao longo dos últimos dois anos nos países do norte (Estados Unidos, Canadá e Europa), em favor de postos de trabalho em empresas de consultoria e centros de investigação privados. Quando deixam a academia, esses profissionais postam mensagens no Tweeter com a hashtag "#leavingacademia", para explicar suas razões.

Segundo a Nature, cerca de dois terços dos professores e pesquisadores em meio de carreira estão insatisfeitos ou muito insatisfeitos com suas carreiras, o que é muito !!!! As razões são várias: (i) baixos salários; (ii) excesso de trabalho; (iii) excesso de atividades administrativas, quando comparadas às atividades de pesquisa; (iv) falta de apoio pessoal e profissional, em particular para as mães pesquisadoras; e (v) falta de perspectivas de crescimento. Já se discute inclusive nesses países a provável falta de professores, por conta da aposentadoria dos pesquisadores mais velhos e da falta de profissionais para ocupar os lugares vagos.

Observa-se no momento movimento correlacionado no Brasil, com redução expressiva do número de defesas de tese de mestrado e doutorado e do número de matrículas nos cursos de pós-graduação das grandes instituições de pesquisa nos últimos anos. Esse movimento se deve em parte à pandemia, mas principalmente à falta de apoio do Governo Federal e ao congelamento dos baixíssimos valores das bolsas de pós-graduação nos últimos 9 anos !!! Já se fala abertamente em crise da pós-graduação brasileira, projeto urdido conscientemente pelo Governo Federal.

Como se vê, o momento é de desafio e é hora das lideranças acadêmicas chacoalharem o sistema para tornar mais atrativa a carreira de pesquisa para o jovem brasileiro. Caso contrário, sobrarão apenas os aficionados e os voluntários. No entanto, a pesquisa tem que ser feita por gente bem treinada e feliz, não por voluntários.

https://www.nature.com/articles/d41586-022-01512-6

https://time.news/the-great-resignation-hits-research-and-academia/

https://www1.folha.uol.com.br/educacao/2022/03/usp-unesp-e-unicamp-formam-25-menos-mestres-e-doutores-na-pandemia.shtml

https://oglobo.globo.com/economia/emprego/reducao-de-bolsas-crise-levam-pos-graduandos-trabalhar-como-uber-buscar-auxilio-emergencial-25133716

Na semana passada o Governo Federal anunciou pela enésima vez a intenção de introduzir cortes no já combalido orçamento da pasta de ciência, tecnologia e inovação no país. Parece notícia velha, mas não é. Na sua sanha persecutória contra as áreas de educação, ciência, tecnologia e inovação, o Governo Federal agora propõe um golpe contra a própria democracia brasileira.

Para você entender o que está se passando, é necessário dizer que a Lei Complementar 177/2021 foi aprovada em 2021 para proibir o contingenciamento das verbas destinadas de forma obrigatória (veja bem, de forma obrigatória) ao FNDCT (Fundo Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico). O FNDCT é um fundo que recebe recursos coletados como uma fração dos impostos pagos por certas atividades econômicas para apoiar as atividades científicas e tecnológicas necessárias para apoiar o desenvolvimento dessas mesmas áreas. A Lei 177/2021 se tornou necessária porque o Governo Federal reduz de forma continuada e dramática os recursos destinados às áreas de educação, ciência, tecnologia e inovação desde 2019.

Nesse contexto, o Ministério da Economia enviou para o Congresso Nacional o projeto de lei orçamentária que, dentre outras coisas, propõe dois pontos em particular: (i) que tem o direito de não incluir no orçamento os recursos destinados ao FNDCT; (ii) que tem o direito de não liberar os recursos destinados ao FNDCT e já previstos no orçamento. Os sábios do Ministério da Economia entendem que não é obrigatória a inclusão dos recursos no orçamento porque eles sempre poderão ser cumpridos em algum momento futuro. Além disso, esses mesmos sábios entendem que não podem contingenciar o que não foi liberado. Sendo assim, brincando com a língua portuguesa, os sábios do Ministério da Economia pretendem rasgar pura e simplesmente a vontade do legislador e da sociedade, interpretando como não obrigatório o que é obrigatório e como contingenciável o que não é contingenciável. Trata-se, portanto, de um golpe contra a democracia brasileira.

Em tempos eleitorais, a PLN 17/2022 tramita em alta velocidade e já foi aprovada na Comissão de Orçamento do Congresso no dia 07/07/2022 e enviada para o plenário da Câmara. Se essa lei for aprovada, estimam-se cortes adicionais superiores a 2 bilhões de reais na área de ciência e tecnologia. De forma simultânea e não coincidente, o Governo Federal liberou apenas na semana passada mais de 4 bilhões do orçamento secreto, destinado a projetos que ninguém sabe quem indicou e por que motivo serão executados.

Tire suas próprias conclusões.

https://www.camara.leg.br/propostas-legislativas/2331430

https://noticias.portaldaindustria.com.br/posicionamentos/cni-alerta-para-o-risco-de-projeto-que-congela-recursos-para-pesquisa-e-inovacao/

http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/lcp/Lcp177.htm

http://www.finep.gov.br/a-finep-externo/fndct

https://www.brasildefato.com.br/2022/07/06/governo-libera-valor-recorde-do-orcamento-secreto-enquanto-busca-votos-para-pec-dos-auxilios

http://www.apub.org.br/escanteadas-ciencia-e-educacao-seguem-na-uti-no-governo-bolsonaro/

Um dos pontos mais polêmicos da análise de dados técnicos e científicos diz respeito a como lidar com dados discrepantes. Dados discrepantes (ou outliers) são dados que, por alguma razão, são distintos dos demais e que por isso mesmo são frequentemente chamados de suspeitos.

Em geral, o investigador se sente mais confortável diante de dados que são homogêneos, sugerem baixa variabilidade do processo de medição e confirmam algum tipo de expectativa teórica. Por isso, se o dado é diferente dos demais, ele deve estar errado; se o dado sugere variabilidade elevada do processo de medição, ele deve estar errado; se o dado é diferente das expectativas construídas com alguma ferramenta teórica, ele deve estar errado.

Nesse processo de construção mental, suponha que um indivíduo lançou o dado duas vezes e tirou os números 5 e 6. Se o dado agora é lançado uma terceira vez e revela o número 6, o investigado se sente confortável com a medida, que confirma os dados anteriores; no entanto, se o dado revela o número 1, o investigador se sente desconfortável e tentado a descartar o valor obtido como suspeito. Contudo, não há nada errado nem com a sequência 5,6 e 6 nem com a sequência 5, 6 e 1. Parece óbvio que o descarte do outlier pode causar polarização do processo de investigação, introduzindo viés e se confundindo com a prática de falsificação do processo de medição. Deve ser percebido que o descarte sumário do outlier causa redução artificial da variabilidade dos dados medidos e impede a compreensão da natureza do processo experimental chamado de "lançamento dos dados".

Um outro exemplo curioso é o das loterias. Suponha que na última edição da Sena pergunta-se aos jogadores se eles ganharam algo no processo. A maioria absoluta dirá que não, de forma que se os poucos que disserem que ganharam algo forem descartados, será impossível perceber a natureza real daquele jogo, em que muitos perdem para que alguns poucos ganhem. Na área em que trabalho, em particular, chamada de "Identificação e Diagnóstico de Falhas", perseguem-se exatamente os outliers, que podem conter informações muito importantes sobre mudanças indesejadas em equipamentos e processos.

Nesse contexto, é legítimo então perguntar o que fazer com os pontos discrepantes. Meu primeiro conselho é repetir o processo de medição, sempre que possível. Assim, um eventual erro de medição não será corroborado durante o processo de validação, tornando mais clara a natureza especial daquela medida. Um segundo conselho é investigar aquela medida, observar se algo foi feito de diferente, tentar explicar o que pode ter acontecido. Descarte a medida apenas se o processo de investigação identificar um erro metodológico ou um erro de medição.

Respeite e dê atenção aos pontos discrepantes, ou outliers. Eles podem ser eventualmente o seu passaporte para o Prêmio Nobel.