In this illuminating volume, Robert P. Abelson delves into the too-often dismissed problems of interpreting quantitative data and then presenting them in the context of a coherent story about one's research. Unlike too many books on statistics, this is a remarkably engaging read, filled with fascinating real-life (and real-research) examples rather than with recipes for analysis. It will be of true interest and lasting value to beginning graduate students and seasoned researchers alike.
The focus of the book is that the purpose of statistics is to organize a useful argument from quantitative evidence, using a form of principled rhetoric. Five criteria, described by the acronym MAGIC (magnitude, articulation, generality, interestingness, and credibility) are proposed as crucial features of a persuasive, principled argument.
Particular statistical methods are discussed, with minimum use of formulas and heavy data sets. The ideas throughout the book revolve around elementary probability theory, t tests, and simple issues of research design. It is therefore assumed that the reader has already had some access to elementary statistics. Many examples are included to explain the connection of statistics to substantive claims about real phenomena.
| Sobre o Livro |
Organização de argumentos a partir de evidências quantitativas é o eixo central, apresentado por meio do acrônimo MAGIC (magnitude, articulation, generality, interestingness e credibility). O texto recorre a exemplos de pesquisa empírica para mostrar como transformar dados em uma narrativa coerente. O autor discute métodos estatísticos como probabilidades elementares, testes t e questões de desenho de pesquisa, com uso mínimo de fórmulas. Em vários trechos, analisa conexões entre resultados numéricos e reivindicações substantivas sobre fenômenos reais. Leitura indicada para quem lida com interpretação de dados e comunicação de resultados, incluindo públicos acadêmicos e profissionais interessados em argumentação quantitativa. A abordagem prioriza critérios práticos de avaliação de evidências e aplicabilidade em estudos empíricos.
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