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Desenhos de medidas repetidas
Desenhos de medidas repetidas
 Cada indivíduo participa de cada condição
do experimento
• Responde a medida da DV em cada condição
• Daí a expressão “medidas repetidas”
 Também chamado desenho
“intrassujeitos”
• Todo o experimento é implementado “no
âmbito” de cada sujeito
Desenhos de medidas repetidas,
continuação
 Vantagens
• Não há necessidade de balancear diferenças
individuais entre as condições do
experimento
• Menos participantes necessários
• Conveniente e eficiente
• Desenho mais sensível
Sensibilidade
 Um experimento sensível
• Consegue detectar efeitos da VI mesmo
quando o efeito é pequeno
• A “variação do erro” é reduzida
 As mesmas pessoas participam de cada condição
 Elimina-se a variabilidade decorrente de
diferenças individuais
Efeitos da prática
 Desvantagem: efeitos da prática
• As pessoas mudam quando são testadas
repetidamente.
 O desempenho pode melhorar com o tempo.
 As pessoas podem se entediar ou cansar à
medida que aumenta o número de “testes”.
 Os efeitos da prática se tornam uma
variável de confusão potencial se não
forem controlados.
Efeitos da prática, continuação
 Exemplo
• Suponhamos que um pesquisador compare
dois métodos diferentes de estudo, A e B.
 Condição A: os participantes usam um marcatexto
enquanto leem, e depois fazem um teste sobre o
material.
 Condição B: os participantes leem um texto e
criam um teste com perguntas e respostas, e
depois fazem um teste sobre o material.
Efeitos da prática, continuação
• Suponhamos que
 Todos os perticipantes passem primeiro pela
Condição A e depois pela Condição B
 Os resultados indiquem que os escores do teste
são maiores na Condição A, em comparação com
a Condição B
• Confusão da VI com a ordem de
apresentação
 Não determinar o efeito da VI
 Os efeitos da prática (tédio, fadiga) podem explicar
o desempenho inferior na Condição B
Efeitos da prática, continuação
 Balancear efeitos da prática entre as
condições.
• Contrabalancear a ordem das condições
 A metade dos participantes faz a Condição A,
depois a B
 Os participantes restantes fazem a Condição B,
depois a A
• Distribuir os efeitos da prática igualmente
entre as condições.
 Os efeitos da prática não são eliminados.
 Balancear, em média, os efeitos da prática entre
as condições do experimento.
Contrabalancear os efeitos da prática
 Dois tipos de desenhos de medidas
repetidas
• Completo e incompleto
• Propósito de cada tipo: contrabalancear os
efeitos da prática
Desenho de medidas repetidas completo
 Balancear os efeitos da prática em cada
participante.
• Cada participante passa por cada condição
várias vezes.
• Cada participante forma um “experimento
completo”.
• Usar ordens diferentes a cada vez
• Usar quando cada condição for breve
 p.ex., avaliações simples sobre estímulos
Desenho completo, continuação
 Dois métodos para generalizar ordens de
condições
• Randomização em bloco
• Contrabalanceamento ABBA
Desenho completo, continuação
 Randomização em bloco
• Bloco: todas as condições de uma VI
p.ex, 4 condições: A, B, C, D
• Gerar uma ordem aleatória do bloco (ACBD)
• Participante faz a condição A, depois C,
depois B, depois D
• Gerar nova ordem aleatória cada vez que o
participante concluir as condições do
experimento
Desenho completo, continuação
 Randomização em bloco
• Calcula-se a média dos efeitos da prática
entre muitas apresentações das condições
• Exige muitas apresentações para balancear
os efeitos da prática
Desenho completo, continuação
 Contrabalanceamento ABBA
• Apresentar as condições apenas algumas vezes a
cada participante
• Usar sequência aleatória de condições (p.ex.,
DACB)
• Depois, apresentar oposto da sequência (BCAD)
• Repetir com nova sequência aleatória e oposto,
etc.
• Cada condição tem a mesma quantidade de
efeitos da prática.
Desenho completo, continuação
 Usar contrabalanceamento ABBA somente
se os efeitos da prática forem “lineares”
• Efeitos lineares da prática
 Os participantes mudam do mesmo modo a cada
apresentação de uma condição.
• Efeitos não-lineares da prática
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administração de uma condição (p.ex., “aha”)
 Confusão entre efeitos da prática e VI
 Usar randomização em bloco
Desenho completo, continuação
 Não usar contrabalanceamento ABBA
quando houver possibilidade de efeitos de
antecipação.
• Os participantes criam expectativas sobre a
próxima condição na sequência.
• As respostas podem ser influenciadas pelas
expectativas (e não pela VI).
• Se houver probabilidade de efeitos de
antecipação (p.ex., as condições forem
previsíveis), usar randomização em bloco.
Desenho de medidas repetidas
incompleto
 Cada participante passa por cada
condição da VI uma vez.
 Balancear os efeitos da prática entre os
participantes (não dentro).
 Regra geral para balancear os efeitos da
prática
• Cada condição da VI deve aparecer com a
mesma frequência em cada posição ordinal
(1ª, 2ª, 3ª).
Desenho incompleto, continuação
 Duas técnicas para balancear os efeitos
da prática
• Todas as ordens possíveis
• Ordens selecionadas
Desenho incompleto, continuação
 Todas as ordens possíveis
• Usar com 4 ou menos condições da VI
• 2 condições (A, B) → 2 ordens possíveis: AB, BA
 Designar a metade dos participantes aleatoriamente à condição
A primeiro, depois B; outra metade: B, depois A
• 3 condições (A, B, C) → 6 ordens possíveis
 Designar participantes aleatoriamente a uma das seis ordens
• 4 condições (A, B, C, D) → 24 ordens possíveis
 Necessário pelo menos 1 participante designado
aleatoriamente a cada ordem
Desenho incompleto, continuação
 Ordens selecionadas
• Selecionar ordens específicas de condições
para balancear efeitos da prática
• Dois métodos
 Quadrado latino
 Ordem inicial aleatória com rotação
• Cada condição da VI aparece em cada
posição ordinal exatamente uma vez.
• Designar cada participante aleatoriamente a
uma das ordens de condições.
Desenho incompleto, continuação
 Quadrado latino (exemplo)
1ª 2ª 3ª 4ª
A B D C
B C A D
C D B A
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• Cada condição aparece em cada posição
ordinal uma vez para balancear efeitos da
prática.
Desenho incompleto, continuação
 Outra vantagem do quadrado latino
1ª 2ª 3ª 4ª
A B D C
B C A D
C D B A
D A C B
Cada condição precede e segue outra
condição uma vez (e.g., AB e BA, BC e CB)
 Isso ajuda a controlar efeitos potenciais da ordem
Desenho incompleto, continuação
 Ordem inicial aleatória com rotação
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1ª 2ª 3ª 4ª
A B C D
B C D A
C D A B
D A B C
 Cada condição aparece em todas as posições
ordinais
 A ordem das condições não é balanceada
Análises de dados para desenhos de
medidas repetidas
 Os desenhos de medidas repetidas
completos tem um passo adicional.
• Calcular um escore sumário (p.ex., média)
para cada participante em cada condição da
VI.
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cada participante em cada condição.
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 Não usar desenhos de medidas repetidas
quando houver possibilidade de
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• Os efeitos de uma condição persistem e
afetam a experiência dos participantes em
condições subsequentes
• Usar desenho de grupos independentes
Transferência diferencial, continuação
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problema possível ao comparar resultados
para desenho de medidas repetidas e
desenho de grupos aleatórios
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grupos aleatórios.
1ª 2ª 3ª 4ª
A B D C
B C A D
C D B A
D A C B
Comparação entre dois desenhos
 Diferenças entre o desenho de medidas
repetidas e o desenho de grupos
independentes (aleatórios)
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 Medidas repetidas: cada participante passa por
todas as condições da VI
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participante passa por apenas uma condição da VI
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continuação
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descartar explicações alternativas para os
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  • 2. Desenhos de medidas repetidas  Cada indivíduo participa de cada condição do experimento • Responde a medida da DV em cada condição • Daí a expressão “medidas repetidas”  Também chamado desenho “intrassujeitos” • Todo o experimento é implementado “no âmbito” de cada sujeito
  • 3. Desenhos de medidas repetidas, continuação  Vantagens • Não há necessidade de balancear diferenças individuais entre as condições do experimento • Menos participantes necessários • Conveniente e eficiente • Desenho mais sensível
  • 4. Sensibilidade  Um experimento sensível • Consegue detectar efeitos da VI mesmo quando o efeito é pequeno • A “variação do erro” é reduzida  As mesmas pessoas participam de cada condição  Elimina-se a variabilidade decorrente de diferenças individuais
  • 5. Efeitos da prática  Desvantagem: efeitos da prática • As pessoas mudam quando são testadas repetidamente.  O desempenho pode melhorar com o tempo.  As pessoas podem se entediar ou cansar à medida que aumenta o número de “testes”.  Os efeitos da prática se tornam uma variável de confusão potencial se não forem controlados.
  • 6. Efeitos da prática, continuação  Exemplo • Suponhamos que um pesquisador compare dois métodos diferentes de estudo, A e B.  Condição A: os participantes usam um marcatexto enquanto leem, e depois fazem um teste sobre o material.  Condição B: os participantes leem um texto e criam um teste com perguntas e respostas, e depois fazem um teste sobre o material.
  • 7. Efeitos da prática, continuação • Suponhamos que  Todos os perticipantes passem primeiro pela Condição A e depois pela Condição B  Os resultados indiquem que os escores do teste são maiores na Condição A, em comparação com a Condição B • Confusão da VI com a ordem de apresentação  Não determinar o efeito da VI  Os efeitos da prática (tédio, fadiga) podem explicar o desempenho inferior na Condição B
  • 8. Efeitos da prática, continuação  Balancear efeitos da prática entre as condições. • Contrabalancear a ordem das condições  A metade dos participantes faz a Condição A, depois a B  Os participantes restantes fazem a Condição B, depois a A • Distribuir os efeitos da prática igualmente entre as condições.  Os efeitos da prática não são eliminados.  Balancear, em média, os efeitos da prática entre as condições do experimento.
  • 9. Contrabalancear os efeitos da prática  Dois tipos de desenhos de medidas repetidas • Completo e incompleto • Propósito de cada tipo: contrabalancear os efeitos da prática
  • 10. Desenho de medidas repetidas completo  Balancear os efeitos da prática em cada participante. • Cada participante passa por cada condição várias vezes. • Cada participante forma um “experimento completo”. • Usar ordens diferentes a cada vez • Usar quando cada condição for breve  p.ex., avaliações simples sobre estímulos
  • 11. Desenho completo, continuação  Dois métodos para generalizar ordens de condições • Randomização em bloco • Contrabalanceamento ABBA
  • 12. Desenho completo, continuação  Randomização em bloco • Bloco: todas as condições de uma VI p.ex, 4 condições: A, B, C, D • Gerar uma ordem aleatória do bloco (ACBD) • Participante faz a condição A, depois C, depois B, depois D • Gerar nova ordem aleatória cada vez que o participante concluir as condições do experimento
  • 13. Desenho completo, continuação  Randomização em bloco • Calcula-se a média dos efeitos da prática entre muitas apresentações das condições • Exige muitas apresentações para balancear os efeitos da prática
  • 14. Desenho completo, continuação  Contrabalanceamento ABBA • Apresentar as condições apenas algumas vezes a cada participante • Usar sequência aleatória de condições (p.ex., DACB) • Depois, apresentar oposto da sequência (BCAD) • Repetir com nova sequência aleatória e oposto, etc. • Cada condição tem a mesma quantidade de efeitos da prática.
  • 15. Desenho completo, continuação  Usar contrabalanceamento ABBA somente se os efeitos da prática forem “lineares” • Efeitos lineares da prática  Os participantes mudam do mesmo modo a cada apresentação de uma condição. • Efeitos não-lineares da prática  Os participantes mudam radicalmente com a administração de uma condição (p.ex., “aha”)  Confusão entre efeitos da prática e VI  Usar randomização em bloco
  • 16. Desenho completo, continuação  Não usar contrabalanceamento ABBA quando houver possibilidade de efeitos de antecipação. • Os participantes criam expectativas sobre a próxima condição na sequência. • As respostas podem ser influenciadas pelas expectativas (e não pela VI). • Se houver probabilidade de efeitos de antecipação (p.ex., as condições forem previsíveis), usar randomização em bloco.
  • 17. Desenho de medidas repetidas incompleto  Cada participante passa por cada condição da VI uma vez.  Balancear os efeitos da prática entre os participantes (não dentro).  Regra geral para balancear os efeitos da prática • Cada condição da VI deve aparecer com a mesma frequência em cada posição ordinal (1ª, 2ª, 3ª).
  • 18. Desenho incompleto, continuação  Duas técnicas para balancear os efeitos da prática • Todas as ordens possíveis • Ordens selecionadas
  • 19. Desenho incompleto, continuação  Todas as ordens possíveis • Usar com 4 ou menos condições da VI • 2 condições (A, B) → 2 ordens possíveis: AB, BA  Designar a metade dos participantes aleatoriamente à condição A primeiro, depois B; outra metade: B, depois A • 3 condições (A, B, C) → 6 ordens possíveis  Designar participantes aleatoriamente a uma das seis ordens • 4 condições (A, B, C, D) → 24 ordens possíveis  Necessário pelo menos 1 participante designado aleatoriamente a cada ordem
  • 20. Desenho incompleto, continuação  Ordens selecionadas • Selecionar ordens específicas de condições para balancear efeitos da prática • Dois métodos  Quadrado latino  Ordem inicial aleatória com rotação • Cada condição da VI aparece em cada posição ordinal exatamente uma vez. • Designar cada participante aleatoriamente a uma das ordens de condições.
  • 21. Desenho incompleto, continuação  Quadrado latino (exemplo) 1ª 2ª 3ª 4ª A B D C B C A D C D B A D A C B • Cada condição aparece em cada posição ordinal uma vez para balancear efeitos da prática.
  • 22. Desenho incompleto, continuação  Outra vantagem do quadrado latino 1ª 2ª 3ª 4ª A B D C B C A D C D B A D A C B Cada condição precede e segue outra condição uma vez (e.g., AB e BA, BC e CB)  Isso ajuda a controlar efeitos potenciais da ordem
  • 23. Desenho incompleto, continuação  Ordem inicial aleatória com rotação • Gerar ordem aleatória de condições (ABCD) • Rotação: avançar cada condição uma posição 1ª 2ª 3ª 4ª A B C D B C D A C D A B D A B C  Cada condição aparece em todas as posições ordinais  A ordem das condições não é balanceada
  • 24. Análises de dados para desenhos de medidas repetidas  Os desenhos de medidas repetidas completos tem um passo adicional. • Calcular um escore sumário (p.ex., média) para cada participante em cada condição da VI. • Isso representa o desempenho médio de cada participante em cada condição.
  • 25. O problema da transferência diferencial  Não usar desenhos de medidas repetidas quando houver possibilidade de transferência diferencial. • Os efeitos de uma condição persistem e afetam a experiência dos participantes em condições subsequentes • Usar desenho de grupos independentes
  • 26. Transferência diferencial, continuação • Avaliar se a transferência diferencial é um problema possível ao comparar resultados para desenho de medidas repetidas e desenho de grupos aleatórios • 1ª posição ordinal representa um desenho de grupos aleatórios. 1ª 2ª 3ª 4ª A B D C B C A D C D B A D A C B
  • 27. Comparação entre dois desenhos  Diferenças entre o desenho de medidas repetidas e o desenho de grupos independentes (aleatórios) • Variável independente  Medidas repetidas: cada participante passa por todas as condições da VI  Grupos independentes (aleatórios): cada participante passa por apenas uma condição da VI
  • 28. Comparação entre dois desenhos, continuação • O que é balanceado entre as condições para descartar explicações alternativas para os resultados (confusões)?  Medidas repetidas: efeitos da prática  Grupos independentes: diferenças individuais