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Desenho de grupos independentes
Por que os psicólogos fazem
experimentos
 Testar
• Hipóteses derivadas de teorias
• A efetividade de tratamentos e programas
 Terceiro objetivo da pesquisa psicológica
• Explicação
 Investigar as causas do comportamento
 Abordagem multimétodos
• Busca validade convergente para resultados de
pesquisa com métodos diferentes
Pesquisa experimental
 Um experimento deve conter
• Variável indepentente (VI)
• Variável dependente (VD)
 Variável independente
• Manipulada (controlada) pelo experimentador
• Pelo menos 2 condições (níveis)
 “Tratamento” e “Controle”
Pesquisa experimental
 Variáveis dependentes
• Medidas pelo experimentador
• Usadas para determinar o efeito da VI
 Os pesquisadores geralmente medem diversas
variáveis dependentes para avaliar o efeito da VI.
Validade interna
 Diferenças no comportamento (VD) podem
ser atribuídas sem ambiguidades ao efeito
da variável independente (VI)
 3 condições para inferência causal
• Covariação
• Relação de ordem temporal
• Descartar explicações causais alternativas
(confusões)
Validade interna, continuação
 Confusões
• VI covaria com uma variável diferente e
potencialmente independente
• Explicações alternativas para os resultados
de um estudo
• Experimento livre de confusões tem
validade interna
 Técnicas de controle para eliminar
confusões
• Manter as condições constantes, balancear
Exemplo: imagem do corpo em garotas
pequenas (Dittmar, Halliwell, & Ives, 2006)
 Hipótese de pesquisa
• Garotas pequenas expostas à imagem de um
corpo muito magro terão mais insatisfação
com seus corpos do que garotas que são
expostas a imagens corporais realistas ou
neutras.
 VI: versão de livro ilustrado com 3 níveis
 Barbie (imagem de corpo muito magro)
 Emme (imagem de corpo realista)
 Neutra (sem imagens corporais)
Imagem do corpo em garotas pequenas,
continuação
 Variáveis dependentes
• Diversas medidas da imagem corporal e
insatisfação com o corpo
• Child Figure Rating Scale
 Avaliar percepção de forma corporal
 Avaliar forma corporal ideal
 Obter escore para a diferença
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Técnicas de controle
 Manipulação
• VI: participantes nas condições têm
experiências diferentes
 Exemplo: Barbie, Emme, ou imagens neutras
 Mantendo condições constantes
• VI é o único fator que difere sistematicamente
entre os grupos
• Dittmar et al. (2006) mantiveram constante
 Todas as garotas ouviram as mesmas instruções e
história
 Todas responderam as mesmas perguntas após a
história
Técnicas de controle, continuação
 Balanceamento
• A designação aleatória a condições serve
para balancear as características dos
sujeitos, em média.
• Os grupos são equivalentes antes da
manipulação da VI.
• Todas as variáveis dos sujeitos são
balanceadas.
 Peso corporal, número de Barbies, nível
preexistente de insatisfação com o corpo, etc.
Desenho de grupos independentes
 Indivíduos diferentes participam de cada
condição do experimento.
• Não há sobreposição de participantes entre
as condições
 Três tipos
• Desenho de grupos aleatórios
• Desenho de grupos correspondentes
• Desenho de grupos naturais
Desenho de grupos aleatórios
 Os indivíduos são designados
aleatoriamente a condições da VI.
 Lógica da inferência causal
Se os grupos forem equivalentes no começo de
um experimento (por balanceamento) e as
condições forem mantidas constantes,
quaisquer diferenças entre os grupos em
relação à variável dependente serão
causadas pela variável independente
manipulada.
Desenho de grupos aleatórios,
continuação
 Randomização em blocos
• Bloco: ordem aleatória de todas as condições
do experimento
• Designar os sujeitos aleatoriamente a um
bloco de cada vez.
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 Cria grupos de mesmo tamanho
 Controla eventos temporais que ocorrem durante o
experimento
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 A capacidade de fazer inferências causais
é ameaçada quando
• São usados grupos intactos de sujeitos
• As variáveis externas não são controladas
 Manter condições constantes
• A perda seletiva de sujeitos ocorre
 Perda mecânica de sujeitos não é problema
• Características de demanda e efeitos do
experimentador não são controlados
 Usar controle com placebo e procedimentos duplo-
cegos
Análise e interpretação de resultados
experimentais
 Usar análise estatística para
• Afirmar que VI gerou efeito em VD
• Descartar a explicação alternativa de que o
acaso produziu algum efeito observado
 Replicação
• Melhor maneira de determinar se resultados
são fidedignos
• Repetir experimento e ver se os mesmos
resultados são obtidos
Análise de desenhos experimentais
 Três passos
• Verificar os dados
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• Descrever os resultados
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• Confirmar o que os dados revelam
 Estatísticas inferenciais
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• Média (tendência central)
 Escore médio em VD, calculado para cada condição
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pessoas respondem em média em uma condição
• Desvio-padrão (variabilidade)
 Distância média de cada escore em relação à média de um
grupo
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experimental
Análise de experimentos, continuação
• Tamanho do efeito
 Medida da intensidade da relação entre a VI e a
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 d de Cohen
diferença entre médias do tratamento e controle
variabilidade média para os escores dos participantes
Diretrizes para interpretar d de Cohen:
efeito pequeno da VI: d = 0,20
efeito médio da VI: d = 0,50
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 Meta-análise
• Sintetizar tamanhos de efeitos entre muitos
experimentos que investigaram a mesma VI
ou VD.
• Selecionar experimentos com base em sua
validade interna e outros critérios.
• Permitir que os pesquisadores desenvolvam
confiança em princípios psicológicos gerais.
Análise de experimentos, continuação
 Confirmar o que os dados revelam
• Usar estatísticas inferenciais para determinar
se a VI teve um efeito fidedigno sobre a VD.
• Descartar a possibilidade de resultados se
deverem ao acaso (variação do erro).
• Dois tipos de estatísticas inferenciais
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 Intervalos de confiança
Análise de experimentos, continuação
 Teste de significância da hipótese nula
• Procedimento estatístico para determinar se a
diferença média entre as condições é maior
do que poderia ser devido ao acaso (variação
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• O efeito de uma VI sobre uma DV é
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Análise de experimentos, continuação
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verdadeira.
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após ver imagens da Barbie é igual à média
populacional para imagens da boneca Emme e imagens
neutras.
Análise de experimentos, continuação
(2) Usar médias amostrais para estimar médias
populacionais.
 Exemplo
insatisfação corporal média para Barbie = -0,76
insatisfação corporal média para Emme = 0,00
insatisfação corporal média para imagem neutra = 0,00
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maior do que a esperada quando consideramos
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Análise de experimentos, continuação
(3) Calcular a estatística inferencial apropriada.
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 Teste F (ANOVA): testa a diferença entre três ou
mais médias amostrais
(4) Identificar a probabilidade associada à
estatística inferencial
 o valor de p é fornecido no resultado do
computador ou pode ser encontrado em tabelas
estatísticas
Análise de experimentos, continuação
(5) Comparar a probabilidade observada com o
nível de significância (alfa) observado, que
geralmente é p < 0,05
• Se o valor observado para p for maior que
0,05, não rejeitamos a hipótese nula de que
não há diferença
• Concluir que a VI não teve um efeito
fidedigno
Análise de experimentos, continuação
• Se o valor observado para p for menor que
0,05, rejeitamos a hipótese nula de que não
há diferença.
• Concluir que VI teve um efeito fidedigno
• A versão dos livros ilustrados (Barbie, Emme,
neutro) causou diferenças na insatisfação de
garotas pequenas com seus corpos
Análise de experimentos, continuação
 Intervalos de confiança
• Médias amostrais estimam médias
populacionais
• O intervalo de confiança para uma média
proporciona a faixa de valores que contém a
média populacional verdadeira.
 com um grau de probabilidade, geralmente 0,95
Análise de experimentos, continuação
• Calcular intervalo de confiança ao redor da média
amostral em cada condição.
 Se os intervalos de confiança não se sobrepõem, temos
confiança de que as médias populacionais para as
condições são diferentes
- ou seja, a VI causa um efeito.
 Se os intervalos de confiança se sobrepõem levemente, não
temos certeza sobre a diferença real entre as médias.
 Se os intervalos se sobrepõem de modo que a média de um
grupo esteja dentro do intervalo de outro grupo, concluímos
que as médias populacionais não diferem.
Validade externa
 Validade externa
• Nível em que os resultados de um
experimento podem ser generalizados para
descrever indivíduos, situações e condições
além dos limites de um experimento
específico.
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limitada
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costumam ser criticadas por sua baixa
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e população para os quais os pesquisadores
querem generalizar
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• A designação aleatória exige grandes
amostras para balancear as características
dos sujeitos.
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pequenas disponíveis.
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individuais para a correspondência
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dependendo do número de condições) de
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 Desenhos de grupos naturais
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indivíduos diferem, e como essas diferenças
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aleatoriamente a esses grupos.
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 Desenhos de grupos naturais
• Classificar indivíduos em grupos com base em
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Tecnicas de Pesquisa em Psicologia 6

  • 1. Desenho de grupos independentes
  • 2. Por que os psicólogos fazem experimentos  Testar • Hipóteses derivadas de teorias • A efetividade de tratamentos e programas  Terceiro objetivo da pesquisa psicológica • Explicação  Investigar as causas do comportamento  Abordagem multimétodos • Busca validade convergente para resultados de pesquisa com métodos diferentes
  • 3. Pesquisa experimental  Um experimento deve conter • Variável indepentente (VI) • Variável dependente (VD)  Variável independente • Manipulada (controlada) pelo experimentador • Pelo menos 2 condições (níveis)  “Tratamento” e “Controle”
  • 4. Pesquisa experimental  Variáveis dependentes • Medidas pelo experimentador • Usadas para determinar o efeito da VI  Os pesquisadores geralmente medem diversas variáveis dependentes para avaliar o efeito da VI.
  • 5. Validade interna  Diferenças no comportamento (VD) podem ser atribuídas sem ambiguidades ao efeito da variável independente (VI)  3 condições para inferência causal • Covariação • Relação de ordem temporal • Descartar explicações causais alternativas (confusões)
  • 6. Validade interna, continuação  Confusões • VI covaria com uma variável diferente e potencialmente independente • Explicações alternativas para os resultados de um estudo • Experimento livre de confusões tem validade interna  Técnicas de controle para eliminar confusões • Manter as condições constantes, balancear
  • 7. Exemplo: imagem do corpo em garotas pequenas (Dittmar, Halliwell, & Ives, 2006)  Hipótese de pesquisa • Garotas pequenas expostas à imagem de um corpo muito magro terão mais insatisfação com seus corpos do que garotas que são expostas a imagens corporais realistas ou neutras.  VI: versão de livro ilustrado com 3 níveis  Barbie (imagem de corpo muito magro)  Emme (imagem de corpo realista)  Neutra (sem imagens corporais)
  • 8. Imagem do corpo em garotas pequenas, continuação  Variáveis dependentes • Diversas medidas da imagem corporal e insatisfação com o corpo • Child Figure Rating Scale  Avaliar percepção de forma corporal  Avaliar forma corporal ideal  Obter escore para a diferença • Escore negativo: desejo de ser mais magra
  • 9. Técnicas de controle  Manipulação • VI: participantes nas condições têm experiências diferentes  Exemplo: Barbie, Emme, ou imagens neutras  Mantendo condições constantes • VI é o único fator que difere sistematicamente entre os grupos • Dittmar et al. (2006) mantiveram constante  Todas as garotas ouviram as mesmas instruções e história  Todas responderam as mesmas perguntas após a história
  • 10. Técnicas de controle, continuação  Balanceamento • A designação aleatória a condições serve para balancear as características dos sujeitos, em média. • Os grupos são equivalentes antes da manipulação da VI. • Todas as variáveis dos sujeitos são balanceadas.  Peso corporal, número de Barbies, nível preexistente de insatisfação com o corpo, etc.
  • 11. Desenho de grupos independentes  Indivíduos diferentes participam de cada condição do experimento. • Não há sobreposição de participantes entre as condições  Três tipos • Desenho de grupos aleatórios • Desenho de grupos correspondentes • Desenho de grupos naturais
  • 12. Desenho de grupos aleatórios  Os indivíduos são designados aleatoriamente a condições da VI.  Lógica da inferência causal Se os grupos forem equivalentes no começo de um experimento (por balanceamento) e as condições forem mantidas constantes, quaisquer diferenças entre os grupos em relação à variável dependente serão causadas pela variável independente manipulada.
  • 13. Desenho de grupos aleatórios, continuação  Randomização em blocos • Bloco: ordem aleatória de todas as condições do experimento • Designar os sujeitos aleatoriamente a um bloco de cada vez. • Vantagens  Cria grupos de mesmo tamanho  Controla eventos temporais que ocorrem durante o experimento
  • 14. Ameaças à validade interna  A capacidade de fazer inferências causais é ameaçada quando • São usados grupos intactos de sujeitos • As variáveis externas não são controladas  Manter condições constantes • A perda seletiva de sujeitos ocorre  Perda mecânica de sujeitos não é problema • Características de demanda e efeitos do experimentador não são controlados  Usar controle com placebo e procedimentos duplo- cegos
  • 15. Análise e interpretação de resultados experimentais  Usar análise estatística para • Afirmar que VI gerou efeito em VD • Descartar a explicação alternativa de que o acaso produziu algum efeito observado  Replicação • Melhor maneira de determinar se resultados são fidedignos • Repetir experimento e ver se os mesmos resultados são obtidos
  • 16. Análise de desenhos experimentais  Três passos • Verificar os dados  Erros? outliers? • Descrever os resultados  Estatísticas descritivas, como média, desvio- padrão, tamanho do efeito • Confirmar o que os dados revelam  Estatísticas inferenciais
  • 17. Análise de experimentos, continuação  Estatísticas descritivas • Média (tendência central)  Escore médio em VD, calculado para cada condição  Interesse não é em cada escore individual, mas em como as pessoas respondem em média em uma condição • Desvio-padrão (variabilidade)  Distância média de cada escore em relação à média de um grupo  Nem todos respondem do mesmo modo a uma condição experimental
  • 18. Análise de experimentos, continuação • Tamanho do efeito  Medida da intensidade da relação entre a VI e a VD  d de Cohen diferença entre médias do tratamento e controle variabilidade média para os escores dos participantes Diretrizes para interpretar d de Cohen: efeito pequeno da VI: d = 0,20 efeito médio da VI: d = 0,50 efeito grande da VI: d = 0,80
  • 19. Análise de experimentos, continuação  Meta-análise • Sintetizar tamanhos de efeitos entre muitos experimentos que investigaram a mesma VI ou VD. • Selecionar experimentos com base em sua validade interna e outros critérios. • Permitir que os pesquisadores desenvolvam confiança em princípios psicológicos gerais.
  • 20. Análise de experimentos, continuação  Confirmar o que os dados revelam • Usar estatísticas inferenciais para determinar se a VI teve um efeito fidedigno sobre a VD. • Descartar a possibilidade de resultados se deverem ao acaso (variação do erro). • Dois tipos de estatísticas inferenciais  Teste de significância da hipótese nula  Intervalos de confiança
  • 21. Análise de experimentos, continuação  Teste de significância da hipótese nula • Procedimento estatístico para determinar se a diferença média entre as condições é maior do que poderia ser devido ao acaso (variação do erro) • O efeito de uma VI sobre uma DV é estatisticamente significativo quando a probabilidade de os resultados observados se deverem ao acaso for baixa. • p < 0,05
  • 22. Análise de experimentos, continuação  Passos para o teste da hipótese nula (1) Pressupor que a hipótese nula seja verdadeira.  As médias populacionais para os grupos no experimento são iguais.  Exemplo • A média populacional para insatisfação com o corpo após ver imagens da Barbie é igual à média populacional para imagens da boneca Emme e imagens neutras.
  • 23. Análise de experimentos, continuação (2) Usar médias amostrais para estimar médias populacionais.  Exemplo insatisfação corporal média para Barbie = -0,76 insatisfação corporal média para Emme = 0,00 insatisfação corporal média para imagem neutra = 0,00 diferença entre Barbie e Emme/neutra = -0,76 A diferença observada entre as médias (-0,76) é maior do que a esperada quando consideramos que a hipótese nula seja verdadeira (zero)?
  • 24. Análise de experimentos, continuação (3) Calcular a estatística inferencial apropriada.  Teste t: testa a diferença entre duas médias amostrais  Teste F (ANOVA): testa a diferença entre três ou mais médias amostrais (4) Identificar a probabilidade associada à estatística inferencial  o valor de p é fornecido no resultado do computador ou pode ser encontrado em tabelas estatísticas
  • 25. Análise de experimentos, continuação (5) Comparar a probabilidade observada com o nível de significância (alfa) observado, que geralmente é p < 0,05 • Se o valor observado para p for maior que 0,05, não rejeitamos a hipótese nula de que não há diferença • Concluir que a VI não teve um efeito fidedigno
  • 26. Análise de experimentos, continuação • Se o valor observado para p for menor que 0,05, rejeitamos a hipótese nula de que não há diferença. • Concluir que VI teve um efeito fidedigno • A versão dos livros ilustrados (Barbie, Emme, neutro) causou diferenças na insatisfação de garotas pequenas com seus corpos
  • 27. Análise de experimentos, continuação  Intervalos de confiança • Médias amostrais estimam médias populacionais • O intervalo de confiança para uma média proporciona a faixa de valores que contém a média populacional verdadeira.  com um grau de probabilidade, geralmente 0,95
  • 28. Análise de experimentos, continuação • Calcular intervalo de confiança ao redor da média amostral em cada condição.  Se os intervalos de confiança não se sobrepõem, temos confiança de que as médias populacionais para as condições são diferentes - ou seja, a VI causa um efeito.  Se os intervalos de confiança se sobrepõem levemente, não temos certeza sobre a diferença real entre as médias.  Se os intervalos se sobrepõem de modo que a média de um grupo esteja dentro do intervalo de outro grupo, concluímos que as médias populacionais não diferem.
  • 29. Validade externa  Validade externa • Nível em que os resultados de um experimento podem ser generalizados para descrever indivíduos, situações e condições além dos limites de um experimento específico.  Qualquer experimento tem validade externa limitada  A validade externa dos resultados aumenta quando são replicados em um novo experimento
  • 30. Validade externa, continuação  Questões ligadas à validade externa • Os mesmos resultados ocorreriam  Em diferentes situações?  Em diferentes condições?  Com diferentes participantes? • Pesquisas com estudantes universitários costumam ser criticadas por sua baixa validade externa. • Teste de teorias: amostra muitas vezes não importa
  • 31. Validade externa, continuação  Aumentar a validade externa • Incluir características de situações, condições e população para os quais os pesquisadores querem generalizar • Replicações parciais • Experimentos de campo • Replicações conceituais
  • 32. Desenhos de grupos independentes adicionais  Desenho de grupos correspondentes • A designação aleatória exige grandes amostras para balancear as características dos sujeitos. • Às vezes, existem apenas amostras pequenas disponíveis. • No desenho de grupos correspondentes,  Os pesquisadores selecionam 1 ou 2 diferenças individuais para a correspondência
  • 33. Desenho de grupos correspondentes  Procedimento • Selecionar variável correspondente  relacionada com resultado ou variável dependente • Formar duplas (ou trios, quádruplos, etc., dependendo do número de condições) de escores idênticos ou semelhantes. • Designar participantes aleatoriamente dentro de cada combinação para as diferentes condições da VI. • Grupos não são equivalentes para todas as variáveis de diferenças individuais.
  • 34. Desenhos de grupos naturais  Desenhos de grupos naturais • Os psicólogos fazem perguntas sobre como os indivíduos diferem, e como essas diferenças individuais estão relacionadas com resultados importantes.  Diferenças individuais (variáveis do sujeito) • características ou traços que variam entre os indivíduos (p.ex., sexo masculino ou feminino)  Não é possível designar participantes aleatoriamente a esses grupos.
  • 35. Desenhos de grupos naturais, continuação  Desenhos de grupos naturais • Classificar indivíduos em grupos com base em variável do sujeito e medir VDs. • Selecionar VIs de diferenças individuais • Pesquisa correlacional • Descrever e prever o uso de relações entre variáveis de grupos naturais e VDs • Melhorar as inferências causais: estudar variáveis de diferenças individuais em combinação com VIs manipuladas.