Estive pensando sobre como apresentamos nossos métodos estatísticos em projetos de pesquisa – especificamente projetos de iniciação científica, mestrado e doutorado – e tem alguns aspectos disso que acho que são bastante subótimos, por assim diz, e poderiam ser bem mais informativos (e melhores para a formação das pessoas) se mudássemos a abordagem geral de como escrevemos esses métodos.
Em ecologia, a estatística que utilizamos frequentemente é bem mais complexa do que a estatística que aprendemos na graduação – ou na pós-graduação; a não ser que façamos graduação ou pós-graduação em estatística! Mas aí provavelmente não estaríamos desenvolvendo um projeto de ecologia. (Acho que não conheci nenhum estatístico que estivesse fazendo pós-graduação em eco nos PPGs com que tive mais contato). Por exemplo, vejam o artigo “The mismatch between current statistical practice and doctoral training in ecology”, de Touchon e McCoy, publicado em 2016 na Ecosphere – podem acessar por este link aqui, o acesso é aberto. Eles mostram como a estatística ensinada nos cursos de doutorado frequentemente não é a mesma estatística usada nos artigos. Pela minha experiência, frequentemente usamos modelos generalizados lineares e aditivos, modelos mistos, análises por permutações e até estatística Bayesiana. São coisas que não aprendemos; e mesmo as coisas que aprendemos – ANOVA, regressão, teste t – frequentemente aprendemos de forma superficial.