O desenho da pesquisa experimental é uma maneira elegante de determinar até que ponto um determinado programa atinge seus objetivos. Muitos projetos experimentais variam amplamente para controlar a contaminação da relação entre variáveis independentes e dependentes.
Compreenda o projeto de pesquisa experimental.
O que é um estudo experimental?
Um estudo experimental é aquele em que o pesquisador manipula a situação e mede o resultado de sua manipulação. Isto contrasta com uma estudo correlacional, que tem muito pouco controle sobre o ambiente de pesquisa.
O estudo experimental exerce um controle considerável sobre o meio ambiente. Este controle sobre o processo de pesquisa permite ao experimentador tentar estabelecer causalidade em vez de mera correlação. Assim, o estabelecimento da causalidade é o objetivo usual do experimento.
O estudo experimental clássico possui três características:
- Manipulação;
- Controle e
- Randomization.
Os indivíduos em um estudo experimental são selecionados aleatoriamente e alocados em pelo menos dois grupos. Um grupo está sujeito a intervenção (ou manipulação ou estímulo de teste), enquanto o(s) outro(s) grupo(s) não o é.
Num verdadeiro estudo experimental, o experimentador pode medir os valores da variável dependente tanto antes de administrar o estímulo (pré-teste) como depois de administrá-lo (pós-teste).
A diferença entre estas pontuações dá uma indicação aproximada do efeito da variável causal. O grupo ao qual o estímulo de teste ou manipulação é administrado é chamado de Grupo experimental. O grupo que faz não receber o estímulo de teste é chamado de grupo de controle.
Elaboramos ainda mais os termos controle e randomização.
Por controle entendemos que todos os fatores, exceto a variável independente, devem ser mantidos constantes e não confundidos com outra variável (variável estranha), que não faz parte do estudo.
Por Randomization, queremos dizer que o pesquisador tem o cuidado de atribuir aleatoriamente os sujeitos aos grupos controle e experimental. Cada sujeito tem chances iguais de ser atribuído a qualquer um dos grupos.
O objectivo de todos os procedimentos de selecção para grupos experimentais e de controlo é tornar os grupos tão semelhantes quanto possível em termos da variável dependente e, portanto, necessariamente em termos de todos os factores que a afectam.
Portanto, os resultados do pré-teste para os grupos experimentais e de controle serão idealmente idênticos ou semelhantes antes da introdução do estímulo de teste. A randomização não garante necessariamente que as pontuações do pré-teste para os dois grupos sejam idênticas.
No entanto, deve garantir que quaisquer diferenças que permaneçam sejam aleatórias, o que significa que as diferenças são resultados aleatórios.
A lógica básica da experimentação é bastante simples. O experimentador começa com uma hipótese causal, que afirma que uma variável (a variável independente) causa mudanças em uma segunda variável (o efeito ou variável dependente).
O próximo passo é;
- medir a variável dependente (pré-teste);
- introduzir a variável independente na situação ou alterar seu nível se já estiver presente, e
- medir a variável dependente (pós-teste) para ver se houve alguma mudança resultante em seu valor.
Uma questão importante que surge num estudo experimental é: como separar a parte de uma mudança total nas pontuações pré-teste e pós-teste, que é causada por fatores estranhos, da parte que é causada pelos estímulos do teste?
Isso não pode ser feito com um. único grupo de assuntos, mas pode ser realizado com dois grupos se certas suposições puderem ser feitas.
As suposições são
- Os sujeitos dos dois grupos (experimental e controle) são idênticos em suas características;
- O pré-teste mais quaisquer fatores estranhos que afetem um grupo também afetarão o segundo grupo no mesmo grau.
A primeira suposição implica que as pontuações médias do pré-teste devem ser idênticas. Em contraste, a suposição 2 verifica que a diferença entre as pontuações do pré-teste e do pós-teste causada por fatores externos é a mesma em cada grupo.
Se essas suposições forem válidas, pré-testam-se ambos os grupos, mas administra-se o estímulo causal ao grupo experimental.
O grupo de controle deve mostrar uma mudança na variável dependente que seja atribuível apenas à variação externa.
Em contrapartida, a variável dependente no grupo experimental deveria apresentar uma alteração maior causada pela variação estranha mais o estímulo de teste.
Ao subtrair a mudança estranha (mudança no grupo de controle) da mudança total no grupo experimental, pode-se estimar a quantidade de mudança devida ao estímulo causal.
A segunda e mais direta abordagem para controlar o erro de atribuição é Coincidindo.
É um procedimento de atribuição de disciplinas a grupos; garante que cada grupo de entrevistados seja correspondido com base em características pertinentes.
Suponhamos que seja realizada uma experiência para examinar se a educação da mãe afeta o conhecimento nutricional. Apreende-se que a idade é um fator que pode influenciar o conhecimento.
Para controlar por correspondência, precisamos de ter a certeza de que a distribuição etária das mães é a mesma em todos os grupos.
Embora a correspondência garanta que os sujeitos de cada grupo sejam semelhantes nas características correspondentes, o pesquisador nunca pode ter certeza de que os sujeitos foram combinados em todas as características que poderiam ser importantes para o experimento.
A desvantagem da correspondência é que qualquer sujeito que não tenha um parceiro correspondente em todas as características relevantes não pode ser atribuído a nenhum dos grupos e, portanto, não pode ser utilizado na experiência.
Auto-seleção é outro problema espinhoso na seleção de um grupo de controle.
As pessoas que optam por ingressar em um programa provavelmente serão diferentes daquelas que não o fazem, e as diferenças anteriores (em interesses, aspirações, valores, iniciativa, etc.) tornam arriscadas as comparações pós-programa entre grupos 'atendidos' e 'não atendidos' .
Os problemas de auto-selecção podem por vezes ser ultrapassados se os sujeitos dos grupos experimental e de controlo forem seleccionados entre voluntários.
Tal seleção pode ser considerada um verdadeiro experimento se os voluntários forem distribuídos aleatoriamente em qualquer um dos grupos.
Enfatizamos aqui que a randomização é o método básico pelo qual é garantida a equivalência entre grupos experimentais e de controle. Os grupos experimentais e de controle devem ser estabelecidos de forma que sejam iguais.
É melhor atribuir aleatoriamente os sujeitos a grupos experimentais ou de controle. Se as atribuições forem feitas aleatoriamente, cada grupo deverá receber a sua quota-parte de diferentes factores.
A correspondência e o controle são úteis, mas não levam em conta todas as incógnitas. São formas complementares de melhorar a qualidade da medição e reduzir o ruído estranho na medição.
Vantagens e desvantagens do estudo experimental
A pesquisa experimental é vista como verdadeira pesquisa por muitos cientistas. No entanto, existem muitas vantagens e desvantagens da pesquisa experimental.
As vantagens e desvantagens de qualquer pesquisa são geralmente subjetivas, pois não se pode afirmar que a vantagem em um experimento também será uma vantagem em outro.
Algumas pessoas sentem que a contribuição humana é uma desvantagem nestes estudos, uma vez que os humanos têm sempre os seus pensamentos e podem manipular os resultados.
Há outro pensamento de que testar em humanos também é uma desvantagem, pois não é possível dizer se suas respostas ou reações são verdadeiras ou uma demonstração para o experimento.
Resumimos abaixo algumas vantagens e desvantagens importantes de um estudo experimental.
4 vantagens do estudo experimental
- Em estudos experimentais, o pesquisador tem controle e capacidade de alterar o experimento caso as respostas sejam inconclusivas. Isto permite menos perda de tempo em experimentos;
- A contaminação por variáveis estranhas pode ser controlada de forma mais eficaz em estudos experimentais do que em outros projetos. Isto ajuda o pesquisador a isolar variáveis experimentais e avaliar seu impacto ao longo do tempo;
- O custo e a conveniência da experimentação são muito menores em comparação com outros métodos;
- O experimento oferece a oportunidade de estudar mudanças ao longo do tempo por meio de medições repetidas. Esta replicação leva à descoberta de um efeito médio da variável independente entre pessoas, situações e tempos;
8 desvantagens do estudo experimental
- A maior parte da pesquisa em ciências sociais é conduzida em um ambiente artificial. Este é talvez o principal problema do uso da experimentação nas ciências sociais, onde é impossível um controlo suficiente em ambientes naturais.
- Às vezes é impossível controlar todas as variáveis estranhas.
- Com um grande grupo de sujeitos, é difícil controlar o ambiente.
- A generalização a partir de uma amostra não probabilística pode apresentar problemas, apesar da atribuição aleatória.
- A experimentação é mais eficazmente direcionada para problemas do presente ou do futuro imediato. Estudos experimentais do passado não são viáveis e previsões não são possíveis em estudos experimentais.
- Intervenção e controle são os dois elementos importantes em experimentos que às vezes são difíceis de alcançar quando estão envolvidas questões éticas.
- O cientista manipula valores e, como resultado, pode não estar fazendo um experimento totalmente objetivo.
- As pessoas podem ser influenciadas pelo que veem e podem dar respostas que acham que o pesquisador deseja ouvir, em vez de dar respostas que pensam e sentem sobre um assunto.
Tipos de projeto de pesquisa experimental
Projetos pré-experimentais
Projetos pré-experimentais são aqueles projetos que não possuem grupos de comparação. Mesmo que o tenham feito, não cumprem o requisito de atribuição aleatória destes grupos.
Discutiremos alguns projetos pré-experimentais;
- Design somente pós-teste;
- Desenho pré-teste-pós-teste; e
- Comparação de grupo estático.
Design somente pós-teste
O design somente pós-teste, também chamado de design de estudo de caso único, é o mais fraco de todos os designs e falha em controlar adequadamente as várias ameaças à validade interna.
Esses projetos são mais úteis para coletar informações descritivas ou fazer pequenos estudos de caso de uma situação específica.
Está diagramado da seguinte forma:
| Grupo experimental: | X | Ó |
O design inclui as seguintes etapas:
- Selecione os assuntos
- Selecione o ambiente experimental
- Administrar o estímulo experimental X
- Realize o pós-teste com medição O
Como podemos ver, neste desenho foi introduzida uma intervenção do programa (X) e, por vezes, após a sua introdução, é feita uma observação de medição (O).
Como não existe grupo controle nem medida pré-teste, não há possibilidade de comparar a medida O com qualquer outra medida.
Tudo o que a medição O pode fazer é fornecer informações descritivas.
Por ambiente, queremos dizer se o experimento é conduzido em campo, em laboratório ou em qualquer outro ambiente. As ameaças à validade da história, da maturação, da seleção e da mortalidade experimental não podem ser controladas.
A falta de um pré-teste e de um grupo de controle torna este desenho inadequado para estabelecer causalidade.
Exemplo
A UNICEF, no Bangladesh, lançou uma campanha de injecção de glicose em certas áreas do Bangladesh propensas a DDI.
Esta é a nossa intervenção (X). Um ano depois, foi feita uma medição daqueles que receberam a injeção resultando na observação 'O.'
Observe que não temos meios de controlar as influências estranhas. Deveria haver alguma medida do que aconteceria quando as unidades de teste não fossem expostas a X em comparação com a medida quando os indivíduos fossem expostos a X.
Design pré-teste-pós-teste
Este projeto inclui um único grupo experimental e é chamado de design pré-teste-pós-teste sem grupo de controle.
Uma vez que este projeto carece de um grupo de controle com o qual medir a variação externa, ele pode ser usado somente quando o experimentador puder assumir que a variação externa é mínima, de modo que virtualmente todas as alterações registradas nas medições pré e pós-teste sejam causadas pela intervenção (X), o estímulo de teste.
O design inclui as seguintes etapas:
- Selecione os assuntos
- Selecione o ambiente experimental
- Realize o pré-teste com medição O1
- Administrar o estímulo experimental X
- Realize o pós-teste com medição O2
Exemplo
A amostra de sangue é coletada para medir o nível de glicose e o nível de glicose é determinado. Esta é a nossa observação pré-teste, O1.
Duas horas após a administração de glicose ou café da manhã, foi realizada uma segunda medição. Esta é a nossa medição pós-teste O2. O projeto está diagramado da seguinte forma:
| Grupo experimental: | Ó1 | X | Ó2 |
Como a variação total nas pontuações pré e pós-teste está sendo atribuída ao fator causal, a fórmula para esta causa é
| ΔExperiente = Ó2 – Ó1 |
Suponha que a suposição do experimentador esteja incorreta e que os fatores estranhos causem uma mudança nas pontuações pré e pós-teste.
Nesse caso, o experimentador não sabe quanto da mudança na variável dependente se deve à intervenção (X) e quanto a fatores não controlados.
Podemos resolver este problema repetindo o experimento e adicionando um grupo de controle com pré e pós-teste, mas sem intervenção.
Este projeto está sujeito a diversas ameaças ao histórico de validade, testes, maturação e instrumentação.
Comparação de grupo estático
No desenho de grupo estático, os sujeitos são identificados como grupos experimentais ou de controle.
O grupo experimental é medido após ter sido exposto ao tratamento experimental. Observe o diagrama a seguir que retrata o design:
Ao contrário dos outros dois designs, este design adiciona um grupo de controle. O grupo experimental recebe uma intervenção do programa (X) seguida de uma observação de medição (O1).
Esta observação de medição é então comparada com uma segunda observação (O2) de um grupo controle que não recebeu a intervenção do programa.
Os resultados do design do grupo estático são então calculados como uma diferença entre as duas observações da seguinte forma:
| ΔExperiente = Ó2 – Ó1 |
A linha tracejada ( – – – – – ) é uma linha não aleatória, o que indica que nenhum processo aleatório foi seguido para criar os dois grupos.
A adição de um grupo de comparação representa uma melhoria substancial em relação aos dois designs. A sua principal fraqueza é que não há forma de ter a certeza de que os dois grupos são equivalentes e que não foi seguido nenhum processo aleatório na criação dos dois grupos.
Projetos Experimentais Verdadeiros
A maior deficiência dos desenhos pré-experimentais é que eles não conseguem fornecer grupos de comparação que sejam verdadeiramente equivalentes. A maneira de obter equivalência é por meio de correspondência e atribuição aleatória.
Descrevemos dois desses designs que se enquadram nesta categoria. Estes são;
Design de grupo de controle pré-teste-pós-teste
É um desenho em que todos os sujeitos são designados aleatoriamente (RA) de uma única população para os grupos experimental e controle. Os grupos experimental e controle recebem uma observação de medição inicial (O1 e Ó3 no diagrama anexo).
O grupo experimental recebe então a intervenção do programa (X), mas o grupo de controle não recebe esta intervenção.
Finalmente, o segundo conjunto de observações de medição (O2 e Ó4 ) são feitas para ambos os grupos.
Este desenho assume que o efeito de todas as variáveis estranhas será o mesmo nos grupos experimental e de controle. O design é retratado da seguinte forma:
| RA | Grupo experimental | Ó1 | X | Ó2 |
| RA | Grupo de controle | Ó3 | Ó4 |
Enumeramos as etapas na condução de um projeto de grupo de controle pré-teste-pós-teste da seguinte forma:
| Grupo experimental | Grupo de controle |
| 1. Selecione assuntos | 1. Selecione o assunto |
| 2. Selecione um ambiente experimental | 2. Selecione um ambiente experimental |
| 3. Faça a medição pré-teste (00 | 3. Faça a medição pré-teste (O3) |
| 4. Administrar intervenção (X) | 4. Não administre nenhuma intervenção. |
| 5. Faça a medição pós-teste (02) | 5. Faça a medição pós-teste (04) |
Para avaliar o efeito causal do tratamento experimental, procedemos da seguinte forma:
| ΔExperiente = (O2 – Ó1) – (O4 – Ó3) |
Seria de esperar que, uma vez que o grupo experimental recebeu um programa especial de intervenção, O2 seria maior que O4. Além disso, como os casos experimentais e de controle foram distribuídos aleatoriamente, esperaríamos que O1 seria igual a O3 em variáveis-chave.
Sob esta suposição, AExpt será positivo, e a quantidade que contribui para esta diferença será o verdadeiro efeito causal do estímulo de teste. A diferença de controle será igual à diferença experimental nos casos em que o efeito causal do estímulo teste é zero.
Devido à atribuição aleatória de sujeitos nos grupos, este desenho sofre muito pouco com os problemas de ameaças de validade.
Os efeitos de maturação, teste e regressão são bem tratados porque seria de esperar que fossem sentidos igualmente nos grupos experimentais e de controle.
A mortalidade, no entanto, pode ser um problema se houver diferentes taxas de abandono nos grupos de estudo. O processo de atribuição aleatória resolve bem o problema de seleção.
Design de grupo de controle somente pós-teste.
Neste desenho, as medições pré-teste de ambos os grupos são omitidas. Os pré-testes estão bem estabelecidos em projetos de pesquisa clássicos, mas não são necessários quando o processo de randomização é seguido.
O projeto está diagramado da seguinte forma:
| RA | Grupo experimental | X | Ó1 |
| RA | Grupo de controle | Ó2 |
O efeito experimental é medido pela diferença entre O1 e O2:
| ΔExperiente = Ó1 – Ó2 |
A simplicidade deste projeto o torna mais atraente do que o projeto de grupo de controle pré-teste e pós-teste.
As ameaças à validade interna provenientes da história, maturação, seleção e regressão estatística são adequadamente controladas pela atribuição aleatória.
Como os sujeitos são medidos apenas uma vez, as ameaças de testes e instrumentações são reduzidas, mas as taxas de mortalidade diferenciais entre os grupos experimentais e de controle continuam a ser um problema potencial.
Projeto de quatro grupos de Solmon
O desenho de quatro grupos de Solmon é uma forma de evitar algumas das dificuldades encontradas no desenho pré-teste-pós-teste.
Esse desenho contém dois grupos de controle extras, que reduzem a influência de variáveis de confusão e permitem ao pesquisador testar se o pré-teste afeta os sujeitos.
Embora seja muito mais complexo de configurar e analisar, o tipo de design combate muitos problemas de validade interna que assolam a pesquisa. Permite ao pesquisador exercer controle total sobre as variáveis e permite ao pesquisador verificar se o pré-teste não influenciou os resultados.
Como observaremos no diagrama abaixo, o teste de quatro grupos de Solmon é um projeto padrão de pré-teste-pós-teste, e o pós-teste apenas controla o projeto de grupo.
As diversas combinações de grupos testados e não testados com grupos de tratamento e controle permitem ao pesquisador garantir que variáveis de confusão e fatores estranhos não influenciaram os resultados.
| (A) | RA | Grupo experimental | Ó1 | X | Ó2 |
| (B) | RA | Grupo de controle | Ó3 | Ó4 | |
| (C) | RA | Grupo experimental | X | Ó5 | |
| (D) | RA | Grupo de controle | Ó6 |
Os primeiros dois grupos do projeto de quatro grupos de Solomon são projetados e interpretados da mesma maneira que no projeto pré-teste-pós-teste e fornecem as mesmas verificações na randomização.
A comparação dos resultados do pós-teste dos grupos C e D permite ao pesquisador determinar se o próprio ato do pré-teste influenciou os resultados.
Se a diferença entre os resultados do pós-teste dos Grupos C e D for diferente da diferença dos Grupos A e B, então o pesquisador pode assumir que o pré-teste teve algum efeito nos resultados.
A comparação do Pré-teste do Grupo B e do Pós-teste do Grupo D permite ao pesquisador estabelecer se algum fator externo causou distorção temporal.
Por exemplo, mostra se alguma outra coisa poderia ter causado os resultados mostrados e é uma verificação da causalidade.
A comparação entre o pós-teste do Grupo A e o pós-teste do Grupo C permite ao pesquisador determinar o efeito que o pré-teste teve no tratamento. Se os resultados do pós-teste para esses dois grupos diferirem, então o pré-teste teve algum efeito no tratamento e o experimento é falho.
A comparação entre o pós-teste do Grupo B e o pós-teste do Grupo D mostra se o próprio pré-teste afetou o comportamento, independentemente do tratamento.
Se os resultados forem significativamente diferentes, então o ato de pré-teste influenciou os resultados gerais e precisa de refinamento.
Projetos Quase Experimentais
Projetos quase-experimentais são aqueles que não satisfazem os requisitos estritos do experimento.
Nesses projetos, os sujeitos a serem observados não são distribuídos aleatoriamente em grupos diferentes para medir os resultados, como em um experimento aleatório, mas agrupados de acordo com uma característica que já possuem.
Alguns autores distinguem entre um experimento natural e um quase experimento. A diferença é que o pesquisador manipula o fator causal em um quase experimento, enquanto em um experimento natural o fator causal varia naturalmente.
A principal desvantagem dos quase-experimentos é que eles são mais abertos a variáveis de confusão.
Já salientamos que os melhores projetos controlam efeitos externos relevantes e levam a inferências válidas sobre os efeitos do programa.
Ao contrário de um desenho experimental, que protege contra quase todas as ameaças possíveis à validade interna, os desenhos quase-experimentais geralmente deixam um ou vários deles sem controlo.
Na realidade, é simplesmente impossível satisfazer os critérios de atribuição aleatória do verdadeiro desenho experimental.
Paralelamente, os investigadores querem evitar os problemas de ameaças à validade associados aos desenhos pré-experimentais.
A utilização de desenhos quase-experimentais nestas circunstâncias oferece um compromisso razoável, que não tem a restrição da atribuição aleatória.
É, neste sentido, inferior a um verdadeiro desenho experimental, mas geralmente é superior aos desenhos pré-experimentais. Discutimos alguns projetos quase experimentais nesta seção. Estes são
- Projeto de grupo de controle não equivalente
- Projeto de série temporal
- Amostra separada de design pré-teste-pós-teste
- Projeto ex post facto
Projeto de grupo de controle não equivalente
Este é um projeto quase experimental forte e provavelmente amplamente utilizado. Não há atribuição aleatória de programação e controle como haveria em um experimento verdadeiro.
Existem duas variantes deste design. Um é o chamado projeto equivalente intacto e o outro é o projeto experimental autosselecionado.
Em projeto equivalente intacto, os membros de ambos os grupos são naturalmente reunidos.
Por exemplo, podemos usar turmas diferentes em uma escola, enfermarias de hospital ou clientes de lojas similares. Uma questão importante é tornar o grupo de comparação o mais semelhante possível ao grupo experimental.
Às vezes, recorre-se a procedimentos de correspondência para emparelhar membros dos grupos experimentais e de controle sobre as medidas disponíveis no início do programa.
Posteriormente, quando um grupo tiver sido exposto aos benefícios do programa e o outro grupo não, a diferença entre eles deverá ser atribuída à intervenção do programa.
Mas a correspondência, por razões óbvias, é muito menos satisfatória do que a atribuição aleatória em vários aspectos. Não menos importante é que muitas vezes não conseguimos definir as características pelas quais as pessoas devem ser comparadas.
Ou seja, não sabemos quais características afetarão o benefício ou não do programa.
A segunda variante, o desenho experimental auto-selecionado, é mais fraca porque encontra um problema na seleção de um grupo de comparação.
As pessoas que optam por ingressar em um programa provavelmente serão diferentes daquelas que não o fazem.
As diferenças anteriores (em interesse, atitude, desejo, normas, valores, iniciativa, etc.) tornam arriscadas as comparações pós-programa entre grupos “atendidos” e “não atendidos”.
Os problemas de auto-selecção podem por vezes ser ultrapassados se os sujeitos dos grupos experimental e de controlo forem seleccionados entre voluntários.
Tal seleção pode ser considerada um verdadeiro experimento se os voluntários forem distribuídos aleatoriamente em qualquer um dos grupos. O projeto está diagramado da seguinte forma:
Uma comparação dos resultados do pré-teste (O1– Ó3) indica o grau de equivalência entre os grupos experimental e controle. Se os resultados do pré-teste forem significativamente diferentes, há uma verdadeira questão sobre a comparabilidade dos grupos.
Por outro lado, se as observações pré-teste forem semelhantes entre os grupos, há mais razões para acreditar que a validade interna do experimento é boa.
O desenho de grupos de controle não equivalentes é particularmente útil na avaliação de programas de treinamento.
O design, contudo, é ameaçado pelo efeito de seleção e pela interação da seleção com outros fatores. O efeito da regressão seria um problema adicional se os grupos fossem seleccionados para pontuações extremas.
Projeto de série temporal
O projeto de série temporal é um dos quase-experimentos mais atraentes. Envolve uma série de medições em intervalos periódicos antes do início do programa e medições contínuas após o término do programa.
Torna-se assim possível determinar se as medidas imediatamente anteriores e posteriores ao programa são uma continuação de padrões anteriores ou se marcam uma mudança decisiva.
Um desenho de série temporal é semelhante a um desenho pré-experimental, excepto que tem a vantagem de observações de medição repetidas antes e depois da intervenção do programa (X).
Examine o seguinte diagrama:
| Grupo experimental: | Ó1 | Ó2 | Ó3 | X | Ó4 | Ó5 | Ó6 |
Suponha que não encontremos diferença entre O1, Ó2e O3, mas então ocorre um aumento repentino entre O3 e Ó4, que posteriormente continua para O5.
Podemos concluir com algum grau de confiança que o aumento repentino se deveu provavelmente ao efeito da intervenção do programa (X).
Figura: Um desenho de série temporal mostrando o efeito da intervenção
Figura: Três séries temporais exibindo a significância variável
A figura foi concebida para ilustrar o impacto da intervenção de forma mais vívida. Os três casos mostrados nestas figuras terão significados diferentes. Nem o topo nem o meio nos dizem nada sobre o efeito da intervenção.
A figura no topo mostra um aumento monótono ou contínuo desde o início do estudo. Em outras palavras, a intervenção não impacta o programa.
A mesma interpretação é verdadeira para a figura do meio. Somente a mudança de B para A na figura inferior pode ser atribuído ao efeito do programa. Observe que esta figura é semelhante.
O projeto de série temporal provavelmente protege contra quase todas as ameaças à validade, exceto ameaças históricas e de instrumentação.
Permite uma análise mais detalhada dos dados e do impacto do programa do que a concepção pré-teste-pós-teste, porque fornece informações sobre tendências antes e depois da intervenção do programa. O design de série temporal ajuda o pesquisador a evitar conclusões erradas.
Um projeto de série temporal é particularmente apropriado quando um pesquisador pode fazer múltiplas observações de medição antes e depois de uma intervenção do programa (Fisher e outros. 1998: 87).
Mais uma vez, notamos que o desenho de séries temporais recomendado quando se utiliza um grupo de controle é impossível ou inviável por razões práticas.
Amostra separada de design pré-teste-pós-teste
Este desenho é mais aplicável quando não podemos saber quando e quem introduzir o tratamento, mas podemos decidir quando e quem medir.
Essencialmente, envolve fazer um pré-teste de linha de base (O1) com uma amostra selecionada aleatoriamente de uma população de estudo.
Posteriormente, uma intervenção do programa (X) é introduzida e, em seguida, uma medição pós-teste (O2) é feita utilizando uma segunda amostra selecionada aleatoriamente da mesma população de estudo. O design é exibido da seguinte forma:
| RA: Grupo de Pré-teste | Ó1 | (X) | |
| RA: Grupo Pós-teste | X | Ó2 |
O tratamento entre colchetes (X) é irrelevante para o propósito do estudo, mas sugere que o experimentador não pode controlar o tratamento.
Este não é um design forte porque várias ameaças à validade interna estão no caminho. O efeito histórico pode confundir os resultados ao repetir o estudo em outros momentos e em outros ambientes.
Em contraste, é considerado superior aos verdadeiros experimentos em validade externa.
A sua força resulta de ser uma experiência de campo em que as amostras são geralmente retiradas da população para a qual desejamos generalizar as nossas descobertas.
Projeto ex post facto
Às vezes torna-se difícil dividir a população estudada em dois grupos claros e semelhantes.
Este pode ser o caso quando toda a sociedade, constituída por diferentes variedades de pessoas e condições, está envolvida. Pode ser necessário estudar todo o contexto histórico de um país.
Por exemplo, se um investigador estiver interessado em estudar as causas da revolução, que já está em curso, não será capaz de estudar objectivamente a situação exacta antes do início da revolução no país.
Ele tem que depender do contexto histórico do país, que será estudado através do desenho de estudo ex post facto.
Neste caso particular, o investigador deve seleccionar dois países: um onde ocorreu a revolução e outro onde não ocorreu. Os países, caso contrário, deveriam ser amplamente semelhantes.
Então, através de um estudo comparativo das condições dos dois países, o investigador poderá descobrir as causas da revolução prevalecente.
No estudo ex post facto, o passado é estudado através do presente. Mas noutros estudos tentamos prever o futuro a partir do presente.
A limitação mais óbvia do estudo ex post facto é a dificuldade de encontrar dois grupos semelhantes que sejam comparáveis. Também é difícil encontrar um critério objetivo de comparação.
Em segundo lugar, é impossível criar condições artificiais ou ter condições controladas de estudo.
Em terceiro lugar, é impossível empregar um desenho pré-teste-pós-teste num estudo deste tipo.
Conclusão
O objetivo principal do desenho de pesquisa experimental é determinar até que ponto um determinado programa atinge seus objetivos, controlando a contaminação da relação entre variáveis independentes e dependentes.
Os principais tipos de projeto de pesquisa experimental são Projetos Pré-experimentais, Projetos Experimentais Verdadeiros e Projetos Quase-Experimentais.
Como um estudo experimental difere de um estudo correlacional?
Um estudo experimental envolve o pesquisador manipulando a situação e medindo o resultado dessa manipulação, com o objetivo de estabelecer a causalidade. Em contraste, um estudo correlacional tem controle limitado sobre o ambiente de pesquisa e identifica principalmente relações sem estabelecer causalidade.
Qual é a diferença entre o grupo experimental e o grupo de controle em um estudo experimental?
Em um estudo experimental, o grupo que recebe o estímulo ou manipulação do teste é denominado grupo experimental. O grupo que não recebe o estímulo de teste é denominado grupo controle.
Quais são as três características principais de um estudo experimental clássico?
As três principais características de um estudo experimental clássico são Manipulação, Controle e Randomização.
O que significa “randomização” no contexto da pesquisa experimental?
Na pesquisa experimental, a randomização refere-se ao processo de atribuição aleatória de sujeitos aos grupos de controle e experimental, garantindo que cada sujeito tenha chances iguais de ser colocado em qualquer um dos grupos. Isso ajuda a tornar os grupos o mais semelhantes possível em relação à variável dependente.
