1.8: Delineamento de grupo

Group Design
JoVE Core
Social Psychology
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JoVE Core Social Psychology
Group Design

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02:01 min
February 12, 2020

O desenho experimental mais básico envolve dois grupos: o grupo experimental e o grupo controle. Os dois grupos são projetados para serem iguais, exceto por uma diferença – manipulação experimental. O grupo experimental recebe a manipulação experimental – isto é, o tratamento ou variável que está sendo testada – e o grupo de controle não. Como a manipulação experimental é a única diferença entre os grupos experimental e controle, podemos ter certeza de que quaisquer diferenças entre os dois são devidas à manipulação experimental e não ao acaso.

Em um exemplo de como a programação violenta da televisão pode afetar o comportamento violento em crianças, temos o grupo experimental vendo a programação violenta da televisão por um tempo especificado e, em seguida, medindo seu comportamento violento. Medimos o comportamento violento em nosso grupo de controle depois que eles assistem a programas de televisão não violentos pelo mesmo período de tempo. É importante que o grupo controle seja tratado de forma semelhante ao grupo experimental, com a exceção de que o grupo controle não recebe a manipulação experimental. Portanto, temos o grupo de controle assistindo a programas de televisão não violentos pelo mesmo período de tempo que o grupo experimental.

Também precisamos definir com precisão, ou operacionalizar, o que é considerado violento e não violento. Uma definição operacional é uma descrição de como mediremos nossas variáveis e é importante para permitir que outros entendam exatamente como e o que um pesquisador mede em um experimento específico. Ao operacionalizar o comportamento violento, podemos optar por contar apenas atos físicos como chutes ou socos como instâncias desse comportamento, ou também podemos optar por incluir trocas verbais raivosas. O que quer que determinemos, é importante que operacionalizemos o comportamento violento de tal forma que qualquer pessoa que ouça sobre nosso estudo pela primeira vez saiba exatamente o que queremos dizer com violência. Isso ajuda a capacidade das pessoas de interpretar nossos dados, bem como sua capacidade de repetir nosso experimento, caso optem por fazê-lo.

Uma vez que tenhamos operacionalizado o que é considerado programação de televisão violenta e o que é considerado comportamento violento de nossos participantes do experimento, precisamos estabelecer como executaremos nosso experimento. Nesse caso, podemos fazer com que os participantes assistam a um programa de televisão de 30 minutos (violento ou não violento, dependendo da participação no grupo) antes de enviá-los para um playground por uma hora, onde seu comportamento é observado e o número e o tipo de atos violentos são registrados.

Variáveis Independentes e Dependentes

Em um experimento de pesquisa, nos esforçamos para estudar se mudanças em uma coisa causam mudanças em outra. Para conseguir isso, devemos prestar atenção a duas variáveis importantes, ou coisas que podem ser alteradas, em qualquer estudo experimental: a variável independente e a variável dependente. Uma variável independente é manipulada ou controlada pelo experimentador. Em um estudo experimental bem desenhado, a variável independente é a única diferença importante entre os grupos experimental e controle. No exemplo de como os programas de televisão violentos afetam a exibição de comportamento violento das crianças, a variável independente é o tipo de programa – violento ou não violento – visto pelos participantes do estudo.

Uma variável dependente é o que o pesquisador mede para ver quanto efeito a variável independente teve. Em nosso exemplo, a variável dependente é o número de atos violentos exibidos pelos participantes do experimento.

Esperamos que a variável dependente mude em função da variável independente. Em outras palavras, a variável dependente depende da variável independente. Uma boa maneira de pensar sobre a relação entre as variáveis independentes e dependentes é com esta pergunta: Que efeito a variável independente tem sobre a variável dependente? Voltando ao nosso exemplo, que efeito assistir a meia hora de programação de televisão violenta ou programação de televisão não violenta tem sobre o número de incidentes de agressão física exibidos no playground?

Selecionando e atribuindo participantes experimentais

Uma vez que o estudo é projetado, precisamos obter uma amostra de indivíduos para incluir em nosso experimento. Nosso estudo envolve participantes humanos, por isso precisamos determinar quem incluir. Os participantes são os sujeitos da pesquisa psicológica e, como o nome indica, os indivíduos envolvidos na pesquisa psicológica participam ativamente do processo. Freqüentemente, os projetos de pesquisa psicológica dependem de estudantes universitários para servir como participantes. De fato, a grande maioria das pesquisas em subcampos da psicologia historicamente envolveu estudantes como participantes da pesquisa (Sears, 1986; Arnett, 2008). Mas os estudantes universitários são realmente representativos da população em geral? Os estudantes universitários tendem a ser mais jovens, mais educados, mais liberais e menos diversificados do que a população em geral. Embora usar alunos como cobaias seja uma prática aceita, confiar em um grupo tão limitado de participantes da pesquisa pode ser problemático porque é difícil generalizar as descobertas para a população em geral.

O experimento hipotético envolve crianças, e devemos primeiro gerar uma amostra de crianças participantes. As amostras são usadas porque as populações geralmente são muito grandes para envolver razoavelmente todos os membros em nosso experimento específico. Se possível, devemos usar uma amostra aleatória. Uma amostra aleatória é um subconjunto de uma população maior na qual todos os membros da população têm a mesma chance de serem selecionados. Amostras aleatórias são preferidas porque, se a amostra for grande o suficiente, podemos ter certeza de que os indivíduos participantes são representativos da população maior. Isso significa que as porcentagens de características na amostra – sexo, etnia, nível socioeconômico e quaisquer outras características que possam afetar os resultados – estão próximas dessas porcentagens na população maior.

No exemplo dado, digamos que decidimos que nossa população de interesse são os alunos da quarta série. Mas todos os alunos da quarta série são uma população muito grande, então precisamos ser mais específicos; em vez disso, podemos dizer que nossa população de interesse são todos os alunos da quarta série em uma determinada cidade. Devemos incluir alunos de várias faixas de renda, situações familiares, raças, etnias, religiões e áreas geográficas da cidade. Com essa população mais gerenciável, podemos trabalhar com as escolas locais na seleção de uma amostra aleatória de cerca de 200 alunos da quarta série que queremos que participem de nosso experimento.

Em resumo, como não podemos testar todos os alunos da quarta série em uma cidade, queremos encontrar um grupo de cerca de 200 que reflita a composição dessa cidade. Com um grupo representativo, podemos generalizar nossas descobertas para a população maior sem medo de que nossa amostra seja tendenciosa de alguma forma.

O próximo passo do processo experimental é dividir os participantes em grupos experimentais e de controle por meio de atribuição aleatória. Com a atribuição aleatória, todos os participantes têm a mesma chance de serem atribuídos a qualquer um dos grupos. Existe um software estatístico que atribuirá aleatoriamente cada um dos alunos da quarta série da amostra ao grupo experimental ou ao grupo de controle.

A atribuição aleatória é crítica para o design experimental de som. Com amostras suficientemente grandes, a atribuição aleatória torna improvável que haja diferenças sistemáticas entre os grupos. Assim, por exemplo, seria muito improvável que tivéssemos um grupo composto inteiramente de homens, uma determinada identidade étnica ou uma determinada ideologia religiosa. Isso é importante porque, se os grupos fossem sistematicamente diferentes antes do início do experimento, não saberíamos a origem de quaisquer diferenças que encontramos entre os grupos: as diferenças eram preexistentes ou foram causadas pela manipulação da variável independente? A atribuição aleatória nos permite supor que quaisquer diferenças observadas entre os grupos experimental e controle resultam da manipulação da variável independente.

Variáveis de confusão

A atribuição aleatória também é crítica para distribuir igualmente possíveis fatores de confusão – fatores desconhecidos que podem contribuir para os resultados observados. Os pesquisadores não sabem tudo, então sempre há a possibilidade de que variáveis adicionais e não previstas sejam responsáveis por um resultado. Com o projeto de pesquisa adequado, os pesquisadores podem pelo menos controlar as confusões e evitar tirar conclusões incorretas.    

 

Este texto foi adaptado de OpenStax, Psicologia. OpenStax CNX.

Transcript

Ao decidir como estruturar um estudo que envolve grupos de pessoas, os pesquisadores normalmente escolhem entre dois projetos experimentais: entre grupos e medidas repetidas ou dentro dos sujeitos.

Talvez um pesquisador queira comparar o quanto os leitores têm empatia com o protagonista de uma história – a variável dependente – quando leem um texto que contém uma linguagem mais emocional versus palavras mais descritivas – os dois níveis da variável independente.

Ela pode decidir usar um design entre grupos – atribuindo aleatoriamente indivíduos diferentes a cada condição: a linguagem emocional e os grupos de linguagem descritiva. Como resultado, cada participante só participará de uma condição.

Com a atribuição aleatória, quaisquer fatores de confusão em potencial, como o quanto as pessoas normalmente simpatizam com os personagens durante a leitura, devem ser distribuídos de forma mais igualitária entre os dois grupos.

Alternativamente, o pesquisador pode decidir realizar o mesmo estudo usando um projeto de medidas repetidas – atribuindo os mesmos participantes a todos os níveis das condições experimentais. Aqui, depois de participar de uma condição, cada participante também completará a segunda condição.

Neste projeto de medidas repetidas, ou dentro dos sujeitos, os fatores de confusão potenciais e a quantidade de erro devido à variância natural são controlados automaticamente porque os mesmos participantes estão em cada grupo.

Por esse motivo, há também o risco de efeitos de ordem – os participantes têm desempenho diferente em cada condição por causa da ordem em que foram apresentados. 

Para evitar que esse problema afete os resultados, o contrabalanceamento – uma abordagem que garante que todas as ordens possíveis das condições ocorram – é usado. Por exemplo, metade dos participantes pode ser solicitada a ler o texto emocional primeiro, enquanto a outra metade lê o texto descritivo primeiro.

No final, ambos os designs têm seus prós e contras quando se trata de coletar e analisar dados, então planeje de acordo!