UNIDADE I – NOÇÕES DE DESENHO AMOSTRAL
2. Planejando o projeto de pesquisa
Começando pelo começo: os passos básicos
Todo pesquisador já ouviu, em algum momento, questionamentos do tipo “Qual é a sua pergunta?” ou “Qual é a sua questão científica de interesse?”. Responder adequadamente tais questões é o primeiro passo para se definir o seu desenho amostral.
Um bom desenho amostral poupa energia, recursos e, sobretudo, permite obter respostas consistentes às questões científicas investigadas. Portanto, antes de tudo, considere o seguinte:
Quais são suas questões científicas de interesse? Que tipos de dados seriam necessários para respondê-las?
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A pergunta adequada irá indicar os dados necesssário para respondê-la, e esses é que levarão ao método adequado.
A Pesquisa e a pergunta do estudo não deve inciar pela escolha prévia do método.
A captura e marcação, por serem métodos atrativos e de contato próximo com os organismo, muita vezes são escolhidos a priori, mas podem não ser os melhores metodos para determinadas perguntas.
Em geral, estudos envolvendo a amostragem de biodiversidade têm custo elevado, seja financeiro ou de tempo. Um bom desenho amostral pode evitar que se utilize uma estratégia de coleta de dados equivocada ou inconsistente que não atinja os objetivos.
Adote os métodos mais simples que satisfaçam seus objetivos. Os métodos mais complexos são geralmente mais exigentes em termos de tempo e de critérios estatísticos a satisfazer. É preferível obter dados confiáveis através de um método simples do que dados não confiáveis através de método complexo, mesmo que este último possa fornecer mais informações (Biddy; Jones; Marsden, 2000) .
Até aqui não detalhamos esses métodos, mas fique tranquilo, pois a próxima unidade irá abordá-los, assim como sua utilização para a captura das aves.
Um estudo piloto sempre é recomendável, e até mesmo o acesso a dados coletados por outros pesquisadores poderá auxiliar nas decisões ligadas as técnicas e ao esforço amostral.
Uma maneira de otimizar o esforço de amostragem, principalmente em estudos de ecologia, é utilizar a abordagem do desenho lógico amostral (Underwood, 1997). Esse desenho permite ao investigador maximizar a replicação das unidades amostrais e investigar questões científicas por meio de experimentação em ambientes naturais. Para mais detalhes dos problemas envolvendo experimentos pseudo-replicados e de análise de modelos hierárquicos recomenda-se a leitura de Hurlbert (1984) e Underwood (1997).
No caso de estudos envolvendo a captura de aves, o esforço amostral está relacionado às especificações do tamanho de rede, além do número de redes empregadas. A forma com que essas redes serão instaladas nos ambientes deve estar ligada aos objetivos do projeto de pesquisa. Assim, maior ou menor esforço dependerá muito das suas questões científicas, da dinâmica local de captura (que pode variar enormemente de local para local).
Em localidades onde as redes conseguem capturar muitas aves, é provável que as redes funcionem bem como método de amostragem. Por outro lado, em locais onde a taxa de captura é muito baixa, o esforço amostral pode ter que ser bem maior. Assim, novamente, o número de redes, a quantidade de horas que cada rede ficará aberta, o número de dias de amostragem, todos esses fatores são altamente variáveis de local para local. Detalhes de como escolher as áreas, cálculo de esforço amostral de redes serão vistos na Unidade 4.
Para estudos com aves existem várias técnicas de amostragem, as quais serão mais ou menos adequadas dependendo do grupo de aves a ser estudado, ambiente e dos dados necessários para responderem as perguntas. Duas referências boas para as diferentes técnicas de amostragem de aves são Sutherland et al. (2004) e Von Matter et al. (2010).
Na próxima unidade veremos várias técnicas de amostragem da avifauna com a utilização de diferentes métodos para a captura das aves.
Um bom anilhador de aves, antes de tudo, deve ser um bom identificador das espécies e ter uma boa noção da comunidade de aves da região a ser estudada.
Outra razão para adotar um método simples é que estes são mais fáceis de serem repetidos. Se você espera que outros repitam o seu trabalho no futuro, talvez no âmbito de um programa de monitoramento a longo prazo, não parta do principio de que eles terão o mesmo nível de formação ou farão o mesmo esforço que você. Diferentes equipes muitas vezes não têm tempo para repetir levantamentos complicados, por isso mantenha os objetivos e métodos tão simples quanto possível (Bibby et al., 2000).