O documento discute os principais conceitos relacionados à formulação de problemas e hipóteses em pesquisas científicas. Primeiro, destaca a importância de definir claramente o problema de pesquisa por meio de uma pergunta precisa. Em seguida, explica os tipos de hipóteses que podem ser formuladas para responder ao problema, como hipóteses empíricas, plausíveis e convalidadas. Por fim, aborda os passos para realizar testes de hipóteses e validar ou rejeitar hipóteses formuladas.

1. Problemas – Hipóteses -
Variáveis
Bioestatística 2015
UESC
PPGZOO-PPGSAT

2. O Processo de Pesquisa
Descobrir o Problema
Explicação Explicação
Coloca Problema Precisamente
Procura conhecimento relevante
Tentativa de Solução
Satisfatória Inútil
Novas Idéias/Dados
Tentativa de Solução
Prova de Solução
Satisfatória Não Satisfatória

3. Tema Vs Problema
TEMA: área na qual se concentra o problema;
representa um contexto mais amplo, onde
podem ser inseridos inúmeros problemas
PROBLEMA DE PESQUISA: formulação clara e
precisa que indica o questionamiento
concreto que mobiliza a pesquisa, com a
identificação das variáveis e de sua relações.

4. TEMA
 Assunto que se deseja provar ou desenvolver
 Proposição mais abrangente, dificuldade sem solução a ser
determinada com precisão.
Ex.: Biocombustíveis
PROBLEMA
 Anúncio do que vai ser determinado com precisão.
Indica exatamente qual a dificuldade que se pretende resolver.
 Lacuna a respeito do tema
Exemplo 1:
Poder energético de biocombustíveis de euforbiáceas
Tema Vs Problema

5.  Há temas com vários problemas
Ex.: Tema: Degradação do solo
Problemas (P): P1, P2, P3, P4,... Pn
 Há temas com problemas únicos?
Ex.: Tema: Níquel na Agricultura
Problema: Níquel como nutriente de planta
Como não há conhecimento acumulado sobre este tema, não
há outro caminho a seguir, se não estudar o Ni como fonte de
nutriente.
Exemplo2:
TEMA: Tolerância das plantas à salinidade
PROBLEMA: O feijoeiro cresce em solo salinizado?

6. Objetivos da formulação do problema
 Individualizar o estudo
 Especificar o estudo
 Tornar o estudo inconfundível
 Delimitar o tema
Há perguntas que não são problemas científicos
Exs.:
- A harmonia nacional depende da compreensão mútua?
- O método de educação religiosa A e melhor que o B para
aumentar a fé?
- A igualdade tem o mesmo valor que a liberdade?

7. Validade científica de um problema
• Pode ser enunciado como pergunta?
• Corresponde a interesses metodológicos e de conteúdo?
• Tem característica científica, relacionando entre si ao
menos dois fenômenos ou fatos?
• Pode ser investigado de forma sistemática, controlada e
crítica?
• Suas consequências podem ser verificadas?

8. O QUE NÃO É PROBLEMA DE PESQUISA
1- PROBLEMAS DE ENGENHARIA:
- Não indagam sobre variáveis.
- Indagam sobre como fazer as coisas: isto é questão
de decisão e não de ciência.
EX: O que fazer para melhorar a distribuição
de renda? Como reduzir a desigualdade social?
Como melhorar os transportes urbanos?
Como incrementar as relações de cooperação do
Brasil com o país X?
- A resolução de um problema de engenharia pode ser
auxiliada se for precedida pela resolução de um
problema de pesquisa.

9. 2 - PROBLEMAS DE VALOR:
- Não indagam sobre variáveis e suas relações
indagam sobre preferências, certo/errado, pior/melhor,
desejável/indesejável, dever fazer/não fazer algo.
EX: qual a melhor técnica didática? A política de renda
mínima é justa? Os professores devem exigir mais dos
alunos? As empresas estatais devem ser privatizadas?
É certo acabar com a estabilidade dos funcionários
públicos? O Brasil deve modernizar suas forças
armadas? Os recursos da venda de estatais devem ser
destinados ao pagamento da dívida externa ou a
políticas sociais?

10. OBJETIVOS DE UM PROBLEMA
DE PESQUISA
- Descrição de determinado fenômeno/evento.
- Distribuição de características ou atributos de uma
população.
- Avaliação dos efeitos de algum fenômeno ou evento
- Comparação de fenômenos/eventos/medidas
- Identificar relações entre variáveis: associação,
dependência, causa etc

11. Formulando o Problema
• Em resumo...
– problema: questão não resolvida, cuja resposta
tem alguma relevância.
– deve ser delimitado de maneira especifica,para
evitar multiples respostas
– Deve ter uma (unica) solução viável
– Seus termos devem ser claros
– Vamos trabalhar alguns exemplos:

12. REDIJA NOVAMENTE AS SEGUINTES
PERGUNTAS
• Por que as orcas são pretas e brancas, ao igual
que os ursos panda?
• Qual o melhor momento para plantar o milho
no Paraná?
• É possível que um animal seja exclusivamente
vegetariano?

13. A Formulação do Problema
• A apresentação de um problema de pesquisa
pode incluir:
– Introdução: onde é apresentado o tema
– Situação problema: caracterização do problema,
delimitando o estudo
– A pergunta propriamente dita

14. Identifique o seu problema de
pesquisa.
• Esse é o passo mais importante.
• Se você não consegue identificar claramente a
sua pergunta científica, provavelmente não
ache uma resposta para ela.
• “Uma pergunta pouco precisa tem infinitas
respostas”
• Uma pergunta científica deve ter uma
resposta objetiva. Parece simples, mas não é.

15. O que é a explicação científica ?
Desenvolvimento de uma teoria que prevê os
fenômenos observados
Primeiro passo: Elaboração de uma
hipótese científica

16. HIPÓTESES
2.1. CONCEITO
- Enunciado geral de relações entre variáveis (fatos ou
fenômenos).
Características
- Formulado com solução provisória para um problema.
- Apresenta caráter explicativo ou preditivo.
- Compatível com o conhecimento atual.
- Passível de verificação.

17. Mais de um tipo de Hipótese...
• Hipótese de Ocorrência
– Baseadas na especulação, sem fundamentação
científica
• “Quando morre, a pessoa perde 21 gramas”.
• Hipótese Empírica
– Baseadas em evidências experimentais
preliminares. Não precisam ser consistentes
• Deu pau no servidor de internet porque andou
chovendo muito.

18. • Hipótese Plausível
– Se relacionam de maneira consistente com as
teorias existentes
• Este raio provavelmente caiu a menos de 700 metros
de onde estamos, pois o som do trovão levou menos de
2 seg para ser ouvido.
• Hipótese Convalidada
– Apoiadas em teorias conhecidas e com apoio de
evidências ocorridas na realidade.
Mais de um tipo de Hipótese...

19. Hipótese científica
• Pressuposto, tentativa de explicar o que
não se conhece. Resposta possível para a
pergunta do problema
• Elaborada a partir de várias fontes:
• Observação da realidade
• Resultado de outros estudos
• Derivada de outras teorias
• Derivada da Intuição do Pesquisador

20. • Correlação entre duas variáveis
– Se x, então y
Exemplo1: “Se elevado grau de desorganização na família,
então deficiência na realização escolar mais tarde”
Exemplo 2: “Se o feijoeiro for submetido ao excesso de sais
(X), então terá redução do seu crescimento” (Y).
Formulação das hipóteses
• Correlação entre duas ou mais variáveis
- Se x, então y, sob as condições r e s
- Se x1 e x2 e x3, então y

21. Hipótese estatística
• OS ESTATÍSTICOS NÃO PERGUNTAM QUAL É A
PROBABILIDADE DE ESTAREM CERTOS, MAS A
PROBABILIDADE DE ESTAREM ERRADOS. Para
fazerem isso estabelecem um hipótese nula.

22. Critérios na formulação de
Hipóteses
• Linguagem clara e Simples;
• Ser específica
• Evitar expressões valorativas
• Ser coerente com uma teoria que a sustente

23. Exemplos de HCs
• Positiva
– Conflitos provocam mudanças cognitivas nos participantes
de discussões em grupo.
• Negativa
– Não há perigo de contaminação com o vírus da aids pelo
contágio indireto.
• Condicional
– Se não forem bem lubrificados, os motores bicombustível
têm maior tendência a corrosão que os a gasolina.

24. “Requisitos” para a hipótese
• Deve ser formalmente correta, com significado.
• Deve ser apoiada em conhecimento anterior.
– O tema e o problema vêm de lacunas do
conhecimento existente = motivação p/ pesquisa
• Tem que ser testável com dados empíricos.
– Também controlável por técnicas e teorias científicas

25. Importância das hipóteses
• São instrumentos de trabalho da teoria
– Esta gera novas hipóteses
• Podem ser testadas como prováveis V ou F
• Permitem o avanço da ciência
– Independem dos valores e opiniões individuais
• Dirigem a investigação
– Indicam ao pesquisador o que investigar
• São formulações relacionais gerais
– Permitem a dedução de fatos

26. Fontes para elaboração das hipóteses
“Observação” do pesquisador
– Verificar correlação entre fatos
–Constatação in loco do fenômeno.
Exemplo 1:
“Solo escuro significa boa fertilidade” (Observação)
Hipótese1:
O solo é escuro devido ao maior teor de matéria orgânica a qual
enriquece o solo com nutrientes.
Hipótese2:
O solo é escuro devido a matéria orgânica a qual melhora
fisicamente o solo.

27. Exemplo 2:
“A visita de abelhas mamangavas a flor do maracujazeiro
promove maior produção de frutos de maracujá”
Hipótese:
A abelha mamangava poliniza a flor do maracujazeiro.

28. Comparação com outros estudos
- Testar uma hipótese em outro contexto.
- Redefinir uma hipótese já existente.
Exemplo:
Hipótese original
“Plantas de feijoeiro bem nutridas são mais tolerantes ao excesso
de sais do solo”
Hipótese derivada
“Plantas de feijoeiro bem nutridas toleram melhor estresse
hídrico”.

29. Analogias
- Semelhança de fenômenos ou objetos de estudo.
Exemplo1:
Desenvolvimento (criação) da ecologia humana, a partir das
analogias com a ecologia animal e vegetal.
Exemplo2:
Diagnose de doenças humanas Vs Diagnose de doenças de
animais.

30. Testes de Hipóteses
População
Conjectura (hipótese) sobre o comportamento
de variáveis
Amostra
Resultados reais obtidos
Decisão sobre a admissibilidade da
hipótese

31. • Os testes de hipótese são uma das aplicações da estatística
mais usadas.
• Via de regra, a hipótese nula é feita com base no
comportamento passado do produto/processo/serviços,
enquanto a alternativa é formulada em função de
alterações / inovações recentes.
• é fácil entender a importância dos testes de hipótese: eles
permitem confirmar a eficácia d0s cambios adotados.
• Ao testar a hipótese, toma-se uma amostra aleatória do
sistema em estudo e se calcula o parâmetro desejado.
Conforme o valor do parâmetro, a hipótese nula será aceita
ou rejeitada, a partir de procedimentos estatísticos.

33. Hipóteses de um Teste
• Ho - Hipótese Nula - hipótese que será suposta
inicialmente como verdadeira.
• É, basicamente, a negação do que o
pesquisador deseja provar.

34. • H1 - Hipótese Alternativa - hipótese que será
aceita, se os dados mostrarem evidências
suficientes para a rejeição da hipótese nula.
• Geralmente, é a própria hipótese da pesquisa.
Hipóteses de um Teste

36. PRINCIPAIS CONCEITOS
HIPÓTESE ESTATÍSTICA
Trata-se de uma suposição quanto ao valor de um
parâmetro populacional, ou quanto à natureza da
distribuição de probabilidade de uma variável
populacional.
TESTE DE HIPÓTESE
É uma regra de decisão para aceitar ou rejeitar uma
hipótese estatística com base nos elementos amostrais

37. TIPOS DE ERRO DE HIPÓTESE
EXISTEM DOIS TIPOS DE ERRO DE HIPÓTESE.
Erro tipo 1 - rejeição de uma hipótese verdadeira;
Erro tipo 2 – aceitação de uma hipótese falsa.
As probabilidades desses dois tipos de erros são designadas  e
.
A probabilidade  do erro tipo I é denominada “nível de
significância” do teste.

39. α
β

40. LÓGICA DO TESTE DE SIGNIFICÂNCIA
• ATRIBUEM-SE BAIXOS VALORES PARA , GERALMENTE 1-
10%;
• FORMULA-SE Ho COM A PRETENSÃO DE REJEITÁ-LA, DAÍ O
NOME DE HIPÓTESE NULA;
• SE O TESTE INDICAR A REJEIÇÃO DE Ho TEM-SE UM
INDICADOR MAIS SEGURO DA DECISÃO;
• CASO O TESTE INDIQUE A ACEITAÇÃO DE Ho, DIZ-SE QUE,
COM O NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA , NÃO SE PODE
REJEITAR Ho.

41. A hipótese nula pode ou não
ser impugnada pelos
resultados de um
experimento. Ela nunca pode
ser provada, mas pode ser
desaprovada no curso da
experimentação.
R. A. Fisher

42. • Passo 1 : Definição da Hipótese
• O primeiro passo é o estabelecimento das
hipóteses: hipótese nula e hipótese alternativa
• Hipótese Nula (Ho): É um valor suposto para um
parâmetro.Se os resultados da amostra não forem
muito diferentes de Ho, ela não poderá ser rejeitada.
• Hipótese Alternativa(H1) : É uma hipótese que contraria
a hipótese nula, complementar de Ho, Essa hipótese
somente será aceita se os resultados forem muito
diferentes de Ho.
Passos para realizar um Teste de Hipótese

43. Passos para realizar um Teste de Hipótese
• Passo 2: Calcular a estatística do Teste
• É o valor calculado a partir da amostra, que será
usado na tomada de decisão. Uma maneira de tomar-se
uma decisão é comparar o valor tabelado com a
estatística do teste.
• Para o caso de testes de médias, a estatística do
teste é a variável padronizada Z:
)n(
)X(
Zcal



Estatística
do teste
Variabilidade
das médias

44. • Passo 3: Região Crítica
• O valor da estatística do teste, no caso, o valor Z, é calculado
supondo que a hipótese nula (Ho) é verdadeira. No entanto, o valor
calculado pode estar associado a uma probabilidade de ocorrência
muito baixa. Nesse caso, a hipótese nula deve ser rejeitada e
aceitamos a hipótese alternativa.
• A região crítica é a região onde Ho é rejeitada. A área da
região crítica é igual ao nível de significância (), que estabelece a
probabilidade de rejeitar Ho quando ela é verdadeira.
• Por exemplo, se utilizarmos o nível de significância de 5%, a
probabilidade de rejeitar Ho quando ela é verdadeira é igual a 5%.
Na prática, os valores usuais de alfa são  = 0,01 ou 0,05 ou 0,10.
Passos para realizar um Teste de Hipótese

45. • Unilateral à esquerda:
• Ho:  = 50
• H1::  > 50
• Unilateral à direita:
• Ho: :  = 50
• H1: :  <50
• Bilateral:
• Ho: :  = 50
• H1::   50
Passos para realizar um Teste de Hipótese

46. • Passo 4. Regra de Decisão:
• Se o valor da estatística do teste cair na região crítica,
rejeita-se Ho. Ao rejeitar a hipótese nula (Ho) existe uma forte
evidência de sua falsidade.
• Ao contrário, quando aceitamos, dizemos que não houve
evidência amostral significativa no sentido de permitir a rejeição
de Ho.
Passos para realizar um Teste de Hipótese

47. • Passo 5: Conclusão
• Aceitar Ho, implica que a hipótese nula
não pode ser rejeitada!
• Rejeitar Ho implica que temos
evidências estatísticas para rejeitá-la
com um risco conhecido : .
Passos para realizar um Teste de Hipótese

49. Testes de hipóteses em relação a µ para amostras grandes
utilizando a abordagem do valor p
Valor p: é o menor nível de significância no qual a hipótese nula é
rejeitada.
Utilizando a abordagem do valor –p, rejeitamos a hipótese nula se:
Valor p <  ou  > valor -p
E não rejeitamos a hipótese nula se:
Valor –p ≥  ou  ≤ valor -p

50. Etapas para realizar um teste e hipóteses utilizando a
abordagem do valor p
1 – Declare as hipóteses nulas e alternativas;
2 – Selecione a distribuição a utilizar;
3 – Calcule o valor p;
4 – Tome uma decisão.

51. VARIÁVEIS
CONCEITO:
“Conceito operacional que contem valores”
- Passível de mensuração.
Problema
Hipótese
Observações (fatos, fenômenos,
comportamento, atividades)
Variável
- Qualidade
- Quantidade
- Magnitudes
- Características

52. Em geral...

53. VARIÁVEIS
• VARIÁVEIS SEGUNDO O PROJETO:
• DEPENDENTES
• INDEPENDENTES
• MODERADORAS
VARIÁVEIS SEGUNDO A SUA NATUREZA:
QUALITATIVAS (nominais e ordinais)
QUANTITATIVAS (contínuas ou discretas)

54. VARIÁVEIS: São quaisquer elementos a serem
medidos dentro de uma pesquisa
VARIÁVEL INDEPENDENTE: è o fator determinante para
que ocorra um determinado resultado. È aquela que é
manipulada pelo pesquisador, para ver que influência exerce
sobre um possível resultado
VARIÁVEL DEPENDENTE: É aquele fator ou propriedade
que é efeito, resultado, conseqüência ou resposta de algo que foi
estimulado
VARIÁVEL MODERADORA: Fator ou propriedade que
também é causa, porém situa-se a um nível secundário com
relação à v. independente. São chamadas também de “espúrias” –
não são objeto do estudo, mas interferem no resultado. Devem
ser cuidadosamente controladas!!

55. Sobre as Variáveis...
• Podem ser ainda...
• Intervenientes – são variáveis que ampliam, diminuem
ou anulam o efeito das variáveis independentes sobre as
dependentes. Não podem ser controladas. São
consideradas causas da dependente.
• Antecedentes – São as causas do problema que
originou a pesquisa.
• Extrínsecas – Apresentam relacoes falsas

56. Exemplo:
Área rural ou urbana
N° de cegonhas N° de crianças

57. Variável Independente
- Influencia ou determina outra variável.
- Provoca os efeitos.
- Fator de estudo manipulado pelo pesquisador.
- Antecede o fenômeno
- Determinante
Variável Dependente
- Consequente
- Efeito da variável Independente
- Não manipulável pelo pesquisador
- Determinada

58. CLASSIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS
Variáveis Quantitativas:
• Implicam em relações de
mensuração, medida,
contagem.
• Exemplos: salário, idade,
preço, produção,
escolaridade (número de
anos na escola).
Variáveis Qualitativas:
• Expressam atributos,
qualidades do indivíduo
pesquisado.
• Exemplos: estado civil,
profissão, escolaridade
(fundamental, médio ou
superior).

59. VARIÁVEIS QUALITATIVAS
• Ordinal: é possível atribuir alguma ordem aos
indivíduos depois de atribuída a característica.
Exemplo: Escolaridade.
• Nominal: não é possível fazer nenhuma
classificação depois das realizações.
Exemplo: Profissão.

60. VARIÁVEIS QUANTITATIVAS
• Discreta: valores assumem um conjunto finito
de valores possíveis.
Exemplo: número de filhos.
• Contínua: valores pertencem a um intervalo
dos número Reais.
Exemplo: Concentração de um nutriente medida
numa amostra de sangue.