Organização geral da tese - Guia rápido

A organização ou estrutura de uma tese depende das regras da Instituição ou da Universidade onde a Tese ou Dissertação será apresentada. Assim, regra-geral, todas as universidades apresentam um sítio (website), onde é possível descarregar um documento contendo as regras de formatação, bibliografia e organização do documento (seja este uma tese, dissertação, monografia ou trabalho final de curso). 

A título de exemplo: um candidato ao grau de Mestre da Universidade do Minho do Instituto de Ciências Sociais, depois de arranjar tema e orientador, quer começar a escrever a sua tese.  Como deverá ele proceder? 

A procura directa nos sites das Universidades é recomendada contudo pode efectivamente representar muitas horas perdidas em pesquisa sem sucesso. Utilizando o motor de busca Google (c) (r) é possível pesquisar o documento contendo  as normas que pretendemos. No exemplo, basta procurar no motor de busca por: "normas de formatação de tese + Universidade do Minho" que encontraremos o documento necessário. Certifique-se que este documento é o mais actual. Confirme-o com o seu orientador, com a secretaria ou em último caso com colegas que tenham recentemente terminado a tese/dissertação/monografia.

A figura que se segue ilustra algumas das componentes ou secções possíveis de uma tese.

Estas "secções" são geralmente definidas nas normas de cada Faculdade/Universidade. De forma consensual a estrutura convencional contempla:

1. Introdução (ver o guia rápido)

Contextualizar, definir questão de investigação e objectivos

2. Revisão bibliográfica (que pode ser uma sub-secção da introdução ou uma secção independente)

Rever ou fazer o estado de arte sobre o tema à luz e pertinência da questão de investigação.

3. Materiais e Métodos

Explicar o que foi usado e como foi usado para operacionalizar os objectivos

4. Resultados

O que foi obtido após a operacionalização dos objectivos

5. Discussão

Confronto entre o estado de arte ou revisão e os resultados encontrados. Críticas ao estudo e sugestões para estudos futuros

6. Conclusões

Descrever como os resultados e os contributos da discussão ajudam a responder à questão de investigação ou hipóteses levantadas no decurso do estudo.

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Guia rápido para a escrita de uma boa introdução

Na escrita da introdução de uma dissertação é importante identificar dois aspectos:

1. Estrutura

A estrutura deve seguir a forma de uma pirâmide invertida, isto é partir do geral para o específico. Assim o candidato deve abordar o tema de forma geral, aprofundando a pertinência específica do que pretende investigar. Cada parágrafo deve progressivamente levantar a relevância da sua Questão de Investigação.

Iremos desenvolver o aspecto da estrutura conjuntamente com a integração dos elementos.

2. Elementos 

Existe um conjunto de elementos que devem estar presentes na introdução. Repare que nem todos estes elementos são considerados essenciais. Alguns são incluídos em combinação com outros. Distinguem-se:

-uma declaração da importância do tema

-a definição do tema de acordo com o consenso actual

-menção de publicações recentes  sobre o tema

-menção das divergências entre autores sobre o tema

-justificação para abordar o tema

-uma declaração de objectivos

-uma declaração do que pretende fazer para operacionalizar os objectivos e quais as limitações esperadas

Assim, e de acordo com Swales e Feak, estes elementos podem ser enquadrados na estrutura da seguinte forma:

2.1. Definir área de investigação

-demonstrar a importância da investigação sobre o tema (facultativo) 

-introduzir conceitos e definições pertinentes ao tema (obrigatório)

-fazendo uma breve revisão sobre o tema (recomendado)

2.2. Definir um nicho

-encontrar vazio no actual conhecimento (obrigatório)

ou 

-partindo de sugestões de estudos prévios (geralmente na discussão de estudos são feitas recomendações para estudos futuros - este pode ser o ponto de partida- o seu nicho!)

2.3. Ocupar o nicho

-delinear uma proposta ou definir a natureza da investigação (obrigatório)

-desenvolver uma questão de investigação / hipóteses

-anunciar resultados principais

-declarar a importância de investigações passadas

-declarar a estrutura e brevemente os conteúdos

2.4 Outras dicas

Ainda no que diz respeito à escrita da tese:

-devemos ter uma boa frase de abertura para ganhar a atenção e interesse do leitor

-não dizer tudo na introdução, guardar argumentos para a discussão e conclusões (por exemplo)

-manter o leitor com vontade de continuar a ler sobre o que fez ou propõe fazer

-é importante estabelecer uma relação entra a introdução e o restante documento

-se a tese tiver capítulos de introdução fazer uma pequena introdução e conclusão para estes capítulos

-re-lembrar o leitor de capítulos anteriores "Conforme explicado no capítulo II, a influência de..."

3. Alguns problemas desta estrutura

Os elementos acima identificados servem para criar uma introdução científica muito razoável. Devemos entretanto ter noção que a fórmula apresentada tem alguns riscos, nomeadamente:

-a introdução pode ser demasiado previsível, faltando entusiasmo

-a introdução pode ficar muito extensa em relação ao restante documento

-a introdução pode ficar demasiada detalhada e "estragar" o "efeito surpresa"

Em muitas áreas, como na matemática ou nas ciências exactas, os leitores não esperam entusiasmo ou introduções apelativas. Nesses casos a fórmula acima descrita funciona perfeitamente. 

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O fenómeno da regressão para a média

Para ilustrar o erro de pensamento associado à regressão para a média, faremos uma experiência em que será necessário escolher dois grupos de crianças: um cujos pais são pessoas altas e outro em que os pais são de altura normal. O objectivo é seguir durante 10 anos os seus desenvolvimentos, avaliando a altura que estes dois grupos de crianças atingem - provando assim que as crianças de pais altos serão mais altas que as crianças de pais de altura normal/comum. 

Este raciocínio é falacioso e continua a fazer parte do erro médico e até de quem desenha ensaios clínicos. E porquê? Porque  quando existe uma série de eventos aleatórios, há uma elevada probabilidade de um acontecimento extraordinário (um progenitor muito alto) ser seguido, em virtude do acaso, por um acontecimento mais vulgar (um filho de altura normal). 

Esta foi a observação feita por Francis Galton, primo de Darwin, que chamou ao fenómeno: regressão para a média. Na observação empírica, do acima descrito, ele verificou que as crianças filhas de pais altos, eram mais altas que a média, mas mais baixas que os pais quando atingiam a idade adulta.

Esta questão levanta sérias problemas em muitas observações científicas. Porque razão é que isto acontece? Simplesmente porque o nosso cérebro não tem em conta o efeito aleatório na avaliação universal de processos.

Entenda-se que este exemplo médico é apenas a base histórica, mas a regressão para a média ocorre até com você. Imagine que todos os dias de um ano corre um percurso de 4km, em média, em 20 minutos. Um dia o seu relógio regista 16 minutos. Fantástico. A interpretação que fará é que está a melhorar a forma e que agora os seus tempos serão mais baixos. Ao jantar para celebrar decide beber álcool - um copo de vinho. No dia seguinte o seu relógio volta a registar valores próximos dos 20 minutos como tem feito já há vários meses. Identificará o problema no copo de álcool que bebeu. Na realidade só regrediu para a média, mas o seu cérebro não interpretará o evento aleatório como causa.

No pensamento científico é importante ter este aspecto em consideração quer na selecção de indivíduos (Critérios de Inclusão) quer na interpretação de resultados não reproduzíveis. 

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Medir o efeito de tratamento (intervenção)

Quando pretendemos avaliar um efeito ou intervenção, frequentemente fazemos o seguinte erro: comparamos o resultado do efeito ou da intervenção (outcome) com o estado inicial prévio à intervenção (baseline). A diferença será o efeito o efeito, certo? Errado. 

O efeito deve ser definido como: a diferença entre o que aconteceria se determinada intervenção fosse feita e se essa mesma intervenção não fosse efectuada -  em alguns ramos chama-se, também, contrafactual. 

Vejamos então o seguinte exemplo para melhor compreensão:

Um mecânico usa um óleo vegetal experimental há 5 anos nos seus carros (que após meia década de funcionamento começam a demonstrar sinais naturais de desgaste associados à idade do veículo). Se o mecânico for comparar o performance actual dos veículos (outcome) com o performace antes da introdução deste óleo (baseline), pode verificar que o performance não só não aumentou como até diminuiu. Irá tirar a conclusão que o efeito do óleo vegetal não é benéfico. A conclusão estará obviamente errada uma vez que com o passar dos anos o performance que qualquer máquina tende a ceder, nem que seja, pelo princípio de obsolescência. Para fazer este estudo, o nosso mecânico precisaria de carros da mesma marca, número de Kms e ano de fabrico. Seguidamente  sujeitaria metade destes carros ao óleo vegetal e outra metade a um óleo regular recomendo. A diferença entre os performances seria o efeito do tratamento ou da intervenção.

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A importância de Thomas Bayes

Uma mulher entre 40-44 anos tem mais hipóteses de ter um bebé com síndrome de Down quando comparada com uma mulher que tenha um filho entre os 20-24. Contudo concluir que qualquer bebé nascido com síndrome de Down tem maior possibilidade de ter nascido de uma mãe com idade entre os 40-44 do que com 20-24 é errado.
Para resolver este tipo de problema é importante recorrer a um dos teoremas mais importantes da estatística: o Teorema de Bayes.

Vamos supor que: 
1. classificamos as duas classes de mães (acima descritas) como novas e velhas ignorando os restantes grupos etários existentes
2. uma mãe velha tem a probabilidade de 1/40 (=0,025) de ter um bebé com síndrome de Down e que as novas têm 1/200 (=0,005).
3.  três em cada dez (=0,3) bebés tem a probabilidade de nascer de uma mãe nova e 1/100 (=0,01) bebés de uma mãe velha.

Usando o teorema de Bayes verificamos que a probabilidade relativa de um bebé com síndrome de Down ser proveniente de uma mãe nova quando comparado com ser proveniente de uma mãe velha é de:

(0,005 x 0,3)               probabilidade de bebé down ser de uma mãe nova
______________ = _________________________________________ = 6

(0,025 x 0,01)              probabilidade de bebé down ser de uma mãe velha 

Assim podemos afirmar que um bebé com Síndrome de Down tem 6 vezes mais possibilidade de ser proveniente de uma mãe nova do que de uma velha.

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