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    O que significa "resultados" na ciência?

    Se você está ouvindo uma palestra sobre os resultados de um estudo ou está lendo uma revista científica, certamente encontrará a palavra "resultados". superficial, mas complexo nos bastidores, os "resultados" intrigam até mesmo alguns estudantes avançados de ciências.
    "Resultados" significa, bem, resultados

    Quando um cientista anuncia os resultados de seu estudo, está dizendo mais ao mundo descobertas importantes em seu estudo. Quando ele menciona esses resultados, muitas vezes encobre resultados insignificantes ou sem importância de seu estudo em favor de dados subjacentes às conclusões mais importantes. Geralmente, os resultados importantes de um estudo são respostas às perguntas específicas que o estudo se propõe a encontrar: a resposta à pergunta específica, mas não necessariamente a abrangente, que o estudo fez. Por exemplo, um cientista que se propôs a pesquisar a relação entre tamanho da cintura e diabetes pode descobrir que homens com tamanhos de cintura acima de 36 polegadas têm um risco maior de diabetes. Este é um resultado importante, pois esclarece a relação entre tamanho da cintura e diabetes. Portanto, um cientista chamaria isso de "resultado". No entanto, isso não aborda a questão maior de saber se o excesso de peso causa diabetes; isso é uma implicação dos resultados e, portanto, seria encontrado na seção Discussão de um relatório científico.
    “Resultados” significa “resultados objetivos”

    Muitos não-cientistas - e até cientistas inexperientes - - confundir resultados com implicações. Um resultado científico deve sempre ser objetivo; deve ser declarado como um fato derivado, não contaminado pela opinião pessoal do cientista que o relata. Por exemplo, na seção Resultados de um relatório científico, um estudo que identifique homens com cintura acima de 36 polegadas com alto risco de diabetes deve declarar apenas isso. A implicação de que homens com cintura alta devem perder peso para evitar diabetes não é um resultado, mas uma sugestão baseada no resultado. Tais sugestões podem ser discutidas na seção Discussão de um relatório científico. A ciência é objetiva por natureza, e os resultados da ciência mantêm-se fiéis a essa objetividade.
    “Resultados” significa o fim de uma história científica

    Se você já participou de uma feira de ciências ou ouviu a explicação de um experimento incrível, você sabe que a ciência às vezes pode parecer uma história. Um experimento científico tem um começo e um fim. Os resultados são simplesmente o fim do experimento científico: o que você encontrou em seu estudo. Para muitas pessoas, os detalhes da criação de hipóteses, a teorização dos métodos para provar a hipótese e o aspecto técnico da realização do experimento são uma grande aventura; para outros, são detalhes desnecessários que atrapalham a questão importante: “Então, como a história terminou?” Os resultados dão essa resposta de maneira sucinta, sem forçar você a ouvir o processo do experimento. br> "Resultados" geralmente inclui estatísticas

    No mundo hardcore da ciência, os resultados geralmente são incompletos sem estatísticas. As estatísticas não apenas ajudam a mostrar que os resultados são objetivamente - ao invés de subjetivamente - importantes, mas também ajudam os cientistas a testar suas hipóteses. Alguns estatísticos diriam mesmo que os resultados são estatísticos. Mesmo sem entender as estatísticas por trás da ciência, um estudante de ciência geralmente pode saber se um resultado é importante perguntando a um cientista: "O resultado foi estatisticamente significativo?" Essa pergunta pergunta ao cientista se o resultado foi mais provável devido a um fenômeno verdadeiro do que aleatoriedade. Por exemplo, se um cientista descobriu que tamanhos maiores de cintura relacionados a taxas de prevalência mais altas de diabetes eram um resultado estatisticamente significativo, ela costuma dizer que a probabilidade de seu estudo ter chegado a seus resultados simplesmente por acaso é significativamente baixa - geralmente em torno de 5% . De fato, nenhuma ciência é perfeita, mas as estatísticas permitem que um cientista mostre quão perto da perfeição ela pode chegar.

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