Pesquisa aberta, rigorosa e reproduzível: um manual para profissionais (2021)

Etapa de desenho da pesquisa

• Definir a pergunta de pesquisa
• Escolher o desenho da pesquisa
• Reconhecer diferentes desenhos de pesquisa
• Reconhecer outras fontes de erro/incerteza que surgem na estimação
• Vieses típicos em diferentes fontes de dados e desenhos de pesquisa
• Diferentes tipos de redução de erro e métodos de estimação
• Criar um plano de análise
• Começar a documentar pesquisas de grande escala

Etapa de análise

• Comece por aqui
• Plano de análise estatística (SAP)
• Geração de dados
• Preparação dos dados
• Visualização de dados
• Resumo dos dados
• Análise de dados
• Análise de dados na área médica
• Relatório de análise estatística
• Exemplos
• Materiais

Etapa de publicação

• Divulgação dos dados
• Divulgação do código
• Ambiente reproduzível
• Modelo de publicação aberta
• Documentação do processo e das decisões
• Material adicional

Prefácio

• Parte da premissa de que há muitas coisas que podem ser feitas para aumentar os benefícios da pesquisa.
• Considera as principais limitações quando a pesquisa não é realizada de maneira transparente e reproduzível, seja por acesso restrito, complexidade da análise ou problemas de acessibilidade a dados ou software.
• Explica os motivos pelos quais faltam esforços para tornar a pesquisa mais aberta, transparente e reproduzível.

Autores e agradecimentos

• Os autores realizam atividades de pesquisa na Universidade Stanford e no Google Health, e cada um obteve doutorado nas áreas de aprendizado de máquina, epidemiologia e saúde populacional, e ciência de dados.
• Expressam agradecimentos aos leitores iniciais, à comunidade da Stanford Data Science Initiative, e a Russ Poldrack, John Chambers e Steve Goodman.

Opinião do GN⁺

O ponto mais importante deste texto é apresentar maneiras de tornar a pesquisa mais aberta, transparente e reproduzível, o que é interessante porque pode aumentar a confiabilidade das descobertas científicas e ampliar a utilidade dos resultados de pesquisa. Também é atraente por ajudar cientistas ocupados a conduzir e compartilhar melhor suas pesquisas, ao oferecer uma abordagem prática e modular em cada etapa do desenho da pesquisa, da análise de dados e da publicação.