Vou deixar esta informação aqui, embora possa conter, além da informação, minha opinião sobre o assunto.
Ciência trata de conhecimento. Pesquisa científica, de ampliar esse conhecimento.
Conhecimento ganha o adjetivo "científico" se foi adquirido através de um processo (metodologia) próprio para isso.
Processos desse tipo são estudados e criados desde a antiguidade (procure epistemologia na net).
Um pioneiro no estudo e aperfeiçoamento da ciência moderna é René Descartes. A obra citada é o "Discurso do Método" veja post http://fabionakano.blogspot.com.br/2015/02/0-razao-como-guia.html. O método apresentado propõe que se parta de verdades e através da correta aplicação de operações lógicas chegue-se a verdades. É um método dedutivo.
O processo dedutivo é (ou era), pouco aplicável à generalização que se desejava em ciência, num processo em que parte-se de observações e chega-se às "Leis da Natureza" (para usar um termo da época). Mesmo assim, a ciência avançou, por exemplo, Newton, no séc XVII publicou as "Leis do Movimento" e a "Lei da Gravitação Universal". Na época não havia um método consolidado que permitisse generalizar (criar "Leis", regras ou fórmulas) a partir de observações.
A preocupação com esse processo (chamado indução) foi levantado por Bertrand Russell em seu The Problems of Philosophy (1912)*
A solução atual foi percebida, ou esboçada por Keynes (sim! o mesmo da teoria econômica) em seu "Tratado sobre probabilidade" (http://www.gutenberg.org/files/32625/32625-pdf.pdf) e tratada diretamente por Popper em "A Lógica da Descoberta Científica" (http://en.wikipedia.org/wiki/The_Logic_of_Scientific_Discovery). Esta baseia-se pesadamente em probabilidade e estatística (por isso a importância da área e da disciplina TADI).
Há duas grandes etapas nessa solução para generalização. A segunda é testar (estatisticamente) hipóteses: Formular as hipóteses da pesquisa em termos de testes estatísticos e aplicá-los sobre uma população, ou uma amostra a fim de obter o valor ou uma estimativa (a técnica não permite ter certeza absoluta, mas apresenta um nível de significância ou alternativamente um intervalo de confiança).
Uma hipótese corriqueira e transformável diretamente em teste estatístico é: "Que candidato vencerá a eleição? A ou B?"
Tanto a hipótese quando os dados precisam satisfazer algumas condições para que a metodologia estatística seja aplicável. Por exemplo, a população precisa ser grande (a do Brasil é).
Há limitações na coleta de dados. Por exemplo extremo, não é economicamente viável consultar toda a população. Até porque equivaleria a realizar a eleição.
As teorias desenvolvidas em estatística permitem consultar uma parcela pequena da população (uma amostra) e obter uma estimativa do resultado (novamente com um nível de incerteza, significância ou intervalo de confiança).
A primeira grande etapa é planejar a amostra de forma que esta "copie" da melhor forma possível a população e fazer a coleta de dados de acordo com esse plano.
Espero que esta informação tenha melhorado sua compreensão sobre as etapas 3, 4 e 5 do esquema do projeto de pesquisa do post http://fabionakano.blogspot.com.br/2015/03/09x-pontos-fundamentais-de-um-projeto.html
Uma referência (apresentação em slides) que procura fazer a conexão na direção oposta (de TADI para RP e metodologia científica): http://each.uspnet.usp.br/lauretto/ACH0021_2015/aula01.pdf
* Desculpe, li isso há algum tempo. A melhor fonte que encontrei (em 10min) é http://worden.blogspot.com.br/2010/09/o-problema-da-inducao-em-bertrand.html
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