Reprodutibilidade e Replicabilidade

Há uma diferença sutil entre reprodutibilidade e replicabilidade na ciência, segundo Leek:

Reprodutibilidade = tomar os dados de uma publicação anterior, reve-los e obter os mesmos resultados.
Replicabilidade = executar um experimento e obter resultados "consistentes" com o estudo original usando novos dados.

Eis um exemplo. Uma pesquisa testou a relação entre tamanho do ativo e margem líquida para as empresas abertas no ano de 2014. A reprodutibilidade significa pegar as mesmas empresas, os mesmos valores e recalcular os testes estatísticos. Já a replicabilidade é usar as técnicas do texto original e verificar se o mesmo se aplica aos resultados de 2017.

Segundo Leek, os resultados que não são reprodutíveis são difíceis de verificar e os resultados que não se replicam em novos estudos são mais difíceis de confiar. Mas uma boa ciência se faz com ambos. Para isto, o pesquisador deve guardar os resultados e disponibilizar quando necessário.

Um estudo de alguns anos atrás mostra a importância disto. Dois pesquisadores econômicos conhecidos cometeram um erro ao calcular a média em uma planilha Excel. A fórmula usada não contemplava todos os países. o estudo apontava uma média na taxa de crescimento de diversos países de -0,1% e o valor correto era de 2,2%. O erro só foi descoberto graças a reprodutibilidade.

Os problemas com a reprodutibilidade e a reprodutividade ocorrem, segundo Leek, por falta de treinamento em estatística e computação por parte dos cientistas, aos incentivos financeiros para publicar resultados desejáveis, os incentivos dos periódicos para publicar resultados inovadores, as limitações estatísticas dos estudos (tamanho da amostra, por exemplo), a não consideração de alternativas nas explicações para os resultados, entre outros aspectos. Como parecerista de artigos em periódicos tenho notado um descuido com ambas as questões; muitos textos preferem falar da classificação da pesquisa, do que esclarecer como a pesquisa foi feita.

Há um outro aspecto: o desprezo com a ética por parte de alguns pesquisadores. Tenho notado isso ao longo da vida acadêmica e isto inclui desde usar o “CRTL C CRTL V” até a tentativa de torturar os dados. Quem não segue este padrão é taxado de “preciosista” pelos colegas.

Rir é o melhor remédio

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Oscar, PwC e uma nova atitude

Depois de anos usando o prêmio Oscar, a empresa de auditoria PwC optou, neste ano, pela discrição. A razão foi o vexame que ocorreu no ano passado, na confusão do prêmio de melhor filme. A PwC anunciou mudanças nos procedimentos, para evitar a repetição do ocorrido, e somente isso.

Segundo lembrou o Going Concern, a PwC passou anos vangloriando do seu papel na cerimônia do Oscar, com entrevistas, detalhando os cuidados e promovendo sua participação. Agora, nenhum comunicado à imprensa e a página do sítio da empresa com os detalhes da votação foi retirada.

Efeito do Blockchain na contabilidade

Tenho dúvidas de algumas afirmações da figura abaixo, mas achei o material bastante interessante. Ótimo para se usar em sala de aula, com os amigos, nos blogs ... Primeiro, uma versão completa:

A seguir, uma versão em partes:

Adaptado daqui

Contabilidade da Herbalife

Eis um caso interessante, relatado pelo Fraud Files Foresinc Accounting:

Em novembro de 2017, em uma teleconferência, o presidente da Herbalife Des Walsh disse que a empresa tinha cerca de 215.000 distribuidores. Na demonstração publicada em novembro, a empresa disse:

"Em um típico mês entre junho a setembro de 2017, cerca de 45.000 distribuidores dos Estados Unidos pediram produtos para revenda para Herbalife e cerca de 40.000 deles ganharam dinheiro com suas vendas. Aqui está o que eles produziram num típico mês, antes das despesas:"

A empresa ignorou 170 mil distribuidores. 

Quantidade x Qualidade na pesquisa científica

O bom pesquisador deve deixar de lado a quantidade e focar na qualidade? Uma pesquisa mostra que isto depende da área. Mas em geral,

há um retorno de qualidade positivo do aumento da produtividade. Um número maior de documentos resulta em números ainda maiores de artigos citados. Em outras palavras, estimular a produção de artigos importa e parece ser um incentivo positivo e não negativo aos pesquisadores. Sendo assim, os níveis de produção devem ser levados em consideração na avaliação de pesquisadores e organizações. Isso, é claro, não implica que a produção seja o único critério de avaliação relevante; mas que é relevante parece indiscutível.

O gráfico abaixo resume a relação por área:

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