Interpretando os resultados de um GLM

Recentemente uma amiga me pediu ajuda para interpretar o resultado de um GLM (eu já escrevi um post explicando o que são GLMs? Não? Poxa. Alguém precisa me lembrar de fazer isso. Haha), e ao dar uma explicação detalhada por email eu pensei, Ei, isso dá um post legal! Tá aqui esse post 🙂 Agradeço à Bianca Righi por ceder a tabela e os gráficos.

Enquanto eu não escrevo um post sobre o que é um GLM, vai aqui uma explicação rápida: GLM vem de Generalized Linear Model, ou Modelo Linear Generalizado. Um modelo linear é um modelo que modela alguma coisa (nossa variávei Y) como uma função linear de uma outra coisa (nossa variável X). Então um modelo linear pode dizer que quando uma coisa aumenta, a outra também aumenta; ou quando uma coisa aumenta, a outra diminui. E este aumento ou esta diminuição é linear – podemos traçar uma linha reta no gráfico para mostrar isso.

Em um modelo linear podemos também modelar como uma coisa varia em função de duas ou mais outras coisas – como nosso Y varia em função de X1, X2, X3 etc. Isso é feito de forma aditiva: valor de Y = efeito de X1 + efeito de X2 + efeito de X3. Se usarmos uma letra, por exemplo a letra greta β, para representar o efeito de cada coisa, temos que Y = β1X12X23X3. E também podemos incluir interações, que é quando uma coisa afeta o efeito de outra coisa. Por exemplo, pode ser que, sei lá, o metabolismo de dragões vermelhos aumenta com a temperatura em condições de baixa umidade, mas em condições de alta umidade este efeito desapareça (porque a alta umidade atrapalha a geração do fogo interno que estes dragões precisam pra aumentar seu metabolismo) (acho que viajei demais agora…)

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Pensamentos aleatórios sobre a descrição dos métodos estatísticos em projetos

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.

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Mais um texto sobre réplicas e pseudoréplicas

Uma versão deste post em áudio está disponível clicando aqui.

Digamos que você decidiu estudar como as características funcionais de unicórnios são afetadas por características do ambiente e como elas se relacionam entre si. Mas aí você percebeu que a sua área de estudo é muito pequena pra estudar unicórnios, e aí você decidiu estudar fadas. De modo que agora você está estudando como as características das fadas encontradas em uma área se relacionam com o ambiente e entre si.

E é claro que antes de planejar seu estudo você foi atrâs de ler sobre desenho amostral, réplicas e pseudoréplicas… Como assim você não leu sobre isso?! Ah, uffa. Levei um susto aqui. Bom, caso por algum motivo da vida você não tenha lido sobre isso, no final deste texto tem referências para artigos que você precisa ler. Precisa sim. Sim. Precisa. Mesmo. Precisa ler, mesmo. Começando pelo artigo do Hurlbert (aquele que fala de intrusões demoníacas), mas não parando por ele. Bom, se quiser ler esse post antes, tudo bem, mas leia os artigos ein!

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Ciência, Amazônia e o chamado para a aventura

Versão em áudio disponível clicando aqui. Este é um post convidado, escrito por Ivana Cardoso, licenciada em ciências biológicas e estudante de mestrado do PPG Ecologia e Conservação da Biodiversidade da UESC. A convidei para escrever esse texto depois de algumas conversas por email sobre o blog, nas quais pensei “Olha, essa pessoa poderia escrever um texto bem legal!” Eu estava certo! 🙂

Talvez você esteja se perguntando quem sou eu, de onde vim e por que raios estou escrevendo um post para o blog. Particularmente, eu não sou alguém importante, não venho de uma faculdade renomada e de uma cidade que você já tenha ouvido falar. Sou de uma cidade pequena no Rio Grande do Sul, chamada Júlio de Castilhos, venho de um IFFar, Instituto Federal Farroupilha, onde cursei Licenciatura em Ciências Biológicas. Então, o que possivelmente eu estaria tentando escrever aqui no blog? Bom… neste post, venho escrever um pouco sobre minha jornada do herói (como diz Marco Mello). Quando ingressei na faculdade, no ano de 2015, eu nada sabia sobre ciência, artigos científicos e rede de contatos, mas Gandalf já dizia que nem mesmo os muito sábios podem ver todos os fins.

Meu chamado para aventura foi através de uma seleção para um voluntariado no Amazonas, aquele que você faz, mas não tem muita esperança de ser selecionado. Foi assim comigo: me inscrevi, fiz a seleção e recebi com muita surpresa, uma semana depois, a notícia de que tinha sido escolhida. Agora, me restava decidir se deixaria minha família e partiria para fora do meu estado pela primeira vez, com pessoas que eu não conhecia. Eu decidi: tranquei um semestre de meu curso, fiz um seguro de vida (para desespero da minha mãe haha) e pensei, como Bilbo Bolseiro, estou indo em uma aventura!

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Dicas para aprender inglês

Caso você prefira ouvir ao invés de ler esse texto, uma versão em áudio (mp3) está disponível clicando aqui

…Eu ia escrever mais sobre temas ecológicos esses tempos. Mas não estou com muita vontade, então, seguindo os resultados de uma rápida pesquisa de opinião que fiz, decidi escrever um post com dicas de como estudar inglês! Já ouviram falar de procrastinação produtiva? É quando você faz algo importante como forma de deixar de fazer outra coisa importante. Esta postagem é um exemplo disso. 🙂

Não vou escrever sobre exames (TOEFL etc) porque eu pessoalmente não acredito em estudar para exames… Acredito em estudar para aprender algo, e ir bem no exame é mera consequência.

E também não sei se sou uma boa pessoa pra falar sobre isso porque eu fiz curso de inglês (CCAA) durante vários anos; mas, por outro lado, embora importante, eu não acho que o curso sozinho tenha sido suficiente, e talvez ele nem tenha sido o mais importante pra eu aprender inglês. Foi importante, sim; mas eu acredito que é possível aprender sem fazer um curso formal, especialmente se houver pessoas que lhe possam dar um retorno sobre aspectos do que você fala, escreve e entende. Aqui vou dar umas dicas com base na minha própria experiência, que pode fazer sentido para você ou não.
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Atividades não-acadêmicas úteis academicamente

Caso você prefira ouvir ao invés de ler esse texto, uma versão em áudio (mp3) está disponível clicando aqui 🙂

Já repararam como na Academia frequentemente nos referimos a qualquer atividade não-acadêmica como procrastinação? Sendo que às vezes nem é. Muitas vezes não é! Parafraseando Iron Maiden, there’s a time to work and a time to rest (ou seja, existe um tempo para trabalhar e um tempo para descansar). Não é porque alguém não está trabalhando na sua tese ou artigo ou preparando aula ou participando de reunião ou estudando que a pessoa está procrastinando – não dá pra trabalhar o tempo todo, a não ser por curtos períodos, e ter uma vida também faz bem pro Lattes! E cuidar da saúde, física e mental, é legal.

Mas esse não é mais um post pra reforçãr que você não precisa trabalhar horas infinitas, que existe vida fora do trabalho, e que podemos aumentar nossa produtividade se organizarmos bem o tempo e matermos um foco no trabalho enquanto estivermos de fato trabalhando, sem ter que trabalhar até a exaustão e abdicar de outras atividades. Aqui venho discutir um pouco sobre como atividades que aparentemente não tem nada a ver com a vida acadêmica podem nos auxiliar em diferentes aspectos do nosso trabalho, ajudando a nos tornar profissionais melhores. Inclusive tem um post no Dynamic Ecology, com vários comentários interessantes, discutindo isso, dêem uma olhada clicando aqui!

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Sentinelas ambientais

Esse é um post convidado, escrito por Ingrid Silva Rodrigues, doutoranda do PPG Ecologia: Teoria, Aplicação e Valores pela UFBA (inclusive sob minha orientação 🙂 ) e mestra em Sistemas Aquaticos Tropicais pela UESC. Ingrid, muito obrigado pela colaboração!

Sentinelas são espécies de animais ou plantas capazes de monitorar a qualidade ambiental do local em que vivem, funcionando como um sinal de alerta quando as concentrações de poluentes e toxinas estão altas e constantes, principalmente para os seres humanos que dependem de muitos serviços ecológicos para sua sobrevivência. O termo sentinela foi empregado incialmente na década de 50 em referência a organismos utilizados em pesquisas de monitoramento ambiental da radioatividade. Dependendo do tipo de resposta que estes organismos apresentam frente a exposição aos compostos tóxicos, como mudanças na fisiologia, comportamento ou abundância, podem ocorrer equívocos na interpretação dos resultados, devendo a sentinela ser adequadamente classificado como indicador ou monitor de espécies, pois sua importância está na quantificação dos efeitos tóxicos diretos ou indiretos.

Sentinelas podem ser classificados em categorias diferentes de acordo com a sua finalidade. Podem ser do tipo monitor, indicador, acumulador e eficaz. O sentinela monitor atua medindo o impacto do poluente de acordo com a diminuição de sua função. Já o indicador desempenha seu papel mostrando a escala de poluição através da sua abundância (por exemplo número de indivíduos) ou ausência no ambiente. O tipo acumulador retem o poluente em seus tecidos, mapeando a porção biodisponível em um ecossistema. Sentinelas eficazes são indiferentes aos compostos tóxicos no que diz respeito à faixa de concentração ambiental, sinalizando e quantificando a poluição em um intervalo de área/tempo e permitindo estabelecer uma correlação entre os níveis de compostos tóxicos encontrados nos tecidos e no ambiente natural.

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Como é fazer um trabalho de revisão

Esse post foi escrito em colaboração com Juliana Monteiro de Almeida Rocha, Aluane Ferreira e Elaine Rios, doutoras e doutoranda pela UESC. Muito obrigado pela colaboração!

Terminei o último post com as palavras “Sempre dá pra fazer um artigo de revisão”, né? Foi um clássico exemplo de algo que é fácil de falar mas bem trabalhoso e difícil de fazer! Não seria interessante um post sobre como fazer tal coisa?

Infelizmente o autor deste blog nunca escreveu um artigo de revisão. Por outro lado, o autor desde blog está escrevendo um (bem devagar e não muito sempre, mas está), e tem alguma experiência colaborando, coorientando e orientando trabalhos de revisão (um dos quais já publicado! #orgulhodeminhacoori). Mas colaborar, coorientar é diferente de orientar. Então convidei três amigas para compartilharem suas experiências em trabalhos de revisão! Juliana Monteiro de Almeida Rocha, que fez um trabalho bem interessante de metaanálise e que inclusive ministrou aula e disciplina sobre o tema; Aluane Ferreira, que fez um trabalho também bem interessante de revisão sem ser metaanálise (e que também escreveu esse post aqui pro anotherecoblog!); e Elaine Rios, que está finalizando um trabalho (novamente bem interessante!) de revisão usando dados secundários (e no qual eu coincidentemente estou colaborando). Elas fizeram ou fazem doutorado no PPGECB-UESC, onde fazer um trabalho de revisão é obrigatório no doutorado. Eu pessoalmente acho essa prática muito interessante, porque ao fazer uma revisão é possível ter um aprendizado muito bom sobre um assunto; e também porque mostra que você não precisa ser a maior especialista na área para fazer e publicar uma revisão!

Trabalhos de revisão podem ser de diferentes tipos. Pode ser uma revisão mais conceitual, na qual sintetizamos conhecimento sobre um assunto e podemos propôr um modelo conceitual ou mecanístico sobre ele. Pode ser um estudo cienciométrico, no qual quantificamos o que cientistas estão fazendo sobre um assunto: quantos artigos, publicados por pessoas de que países e universidades, como isso está variando com o tempo, quais são os temas explorados e as eventuais lacunas neles. Pode ser uma metaanálise, na qual se coletam dados de vários trabalhos (publicados ou não) e os resultados destes trabalhos são reanalizados com técnicas estatísticas especiais, visando determinar se, em média, os trabalhos indicam se existe um efeito positivo ou negativo ou se não há efeito; talvez a medicina seja a área onde as metaanálises mais dominam, mas elas têm um papel importante em outras áreas também, inclusive na ecologia. Pode ser uma revisão quantitativa que não seja uma metaanálise, usando outras técnicas para quantificar os resultados e testar sua significância. Pode ser um trabalho com dados secundários, em que os dados coletados em uma série de estudos são reanalizados para responder uma pergunta diferente da original ou para padronizar as análises entre os artigos – os datapapers e as bases de dados online são uma boa fonte de dados para tais trabalhos. E pode haver algum outro tipo de revisão que não mencionei aqui.

E depois dessa introduçãozinha vou parar de falar um pouco e passar a palavra para quem entende mais do assunto. 🙂

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Fazendo pesquisa em quarentena

…E aí você estava lá, feliz e contente, fazendo sua pesquisa de mestrado ou doutorado ou iniciação científica ou TCC ou alguma outra… E aí quando você finalmente tinha colocado o cronograma em dia… Tá, acho que exagerei, suspeito que a única forma de colocar um cronograma em dia é tendo uma TARDIS transformada em máquina de paradoxo… E aí quando você estava finalmente chegando relativamente perto de colocar o cronograma em dia, BANG, você está em quarentena, e seu caderno de dados está no laboratório (ao qual você não tem mais acesso), você não pode ir pra campo, as plantas que você precisava identificar e morfotipar vão ter que ficar em stand by por tempo indeterminado, você não tem lupa ou microscópio para examinar amostras e nem amostras você tem com você, seu computador é lentinho, seus últimos arquivos não estão na nuvem e nem acesso à nuvem você tem direito, e todos seus planos de quais seriam os passos seguintes para fazer sua pesquisa foram coronavírus abaixo.

O que fazer?

Lembrando que você não precisa manter uma super produtividade em meio a uma **** pandemia global e que é normal não se sentir bem e que um desespero pode vir… Recomendo inclusive esse texto aqui, escrito por uma pessoa com experiência em crises, dizendo pra você ignorar a pressão para ser produtiva/o. E também sem esquecer que cuidar de sua saúde é importante!

Mas bom, vamos supôr que você está conseguindo manter sua sanidade (ou resquícios dela) e quer trabalhar na sua pesquisa (talvez porque isso pode lhe ajudar a manter os resquícios de sanidade?), sendo que a maior parte das coisas de que você precisa para fazer ela não estão com você. E sim, você pode fazer pesquisa estando longe do seu grupo de pesquisa – uma parte importante do trabalho científico é feita de forma colaborativa, mas outra parte essencial é o input intelectual individual. E mesmo em tempos normais, grande parte de cientistas regularmente leva trabalho para casa (eu mesmo escrevi a minha tese quase inteiramente em casa), mas não é todo mundo (em tempos normais, é perfeitamente plausível, e provavelmente saudável, deixar para trabalhar no local de trabalho e deixar a casa reservada para outras coisas importantes, como dormir e tirar cochilinhos). Assim, se você já tinha na sua casa uma estrutura boa para trabalhar – legal! E se não tinha, é provável que possa se dar uma jeito… Veja esse texto sobre como trabalhar em homeoffice. Só não podemos assumir que outras pessoas tenham a mesma estrutura que nós.

Minhas recomendações neste texto, portanto, são para pessoas que estão impedidas ou quase impedidas de fazer as coisas que rotineiramente precisariam fazer para fazer pesquisa, mas que têm as condições mínimas necessárias para trabalhar – basicamente um computador, algum acesso à internet, eletricidade, um lugar para apoiar o computador enquanto trabalha nele e um ambiente em que você possa se concentrar para fazer seu trabalho (se necessário, com um fone de ouvido e ouvindo Megadeth em volume máximo). Ter uma cadeira é interessante mas opcional.

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Rotina, trabalho e saúde em tempos de crise

Vou parar um pouco de escrever sobre modelos estatísticos aplicados ao COVID-19, e falar um pouco sobre como viver nesses tempos 🙂

Estamos vivendo tempos de crise, uma crise que tem tudo para ser prolongada e deixar sequelas, e sem que saibamos quanto tempo ela dure. Embora tenhamos previsões a respeito; mas é difícil prever um processo como a expansão de um vírus, afetado por fatores biológicos, econômicos, sociais, e especialmente quando muita gente não respeita as recomendações dos órgãos de saúde e algumas pessoas falar que não é algo tão sério assim.

E isso que eu acabei de falar faz a coisa parecer mais desesperadora, né? Talvez ela seja… Acho que não estou ajudando. Ou talvez esteja? Leiam para descobrir! 🙂

Meu objetivo aqui é falar a minha visão de como lidar com a crise, a nível individual. Ou seja, o que cada pessoa pode fazer. Outras pessoas sábias já escreveram ou falaram sobre isso, nesse contexto específico; recomendo esse e esse texto de Marco Mello, e também esse vídeo de Seiiti Arata. E aqui nesse texto apresento a minha visão, que pode fazer sentido para você, ou pode não fazer, ou talvez seu contexto seja tão diferente do meu que essa visão nem se aplique. Mas, vamos lá 🙂

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