PLANOS EXPERIMENTAIS

O desenho do estudo experimental tem o maior nível de controle e tem sido frequentemente identificado como o padrão-ouro da pesquisa quantitativa devido à sua capacidade de determinar uma relação de causa-efeito entre uma intervenção (a causa) e o resultado do estudo (o efeito) (Rogers & Révész, 2020).

A pesquisa científica reconhece amplamente os projetos experimentais como o padrão ouro. Este método, conhecido como experimentação verdadeira, estabelece uma relação de causa-efeito entre variáveis dentro de um estudo. Apesar dos equívocos comuns, a verdadeira experimentação não é exclusiva de ambientes laboratoriais.

A pesquisa experimental fornece uma abordagem estruturada para estabelecer relações causais entre variáveis. Usando esta abordagem, o pesquisador está ativamente envolvido na dedução e teste de hipóteses. O pesquisador manipula uma variável independente (causa) e observa seu efeito sobre uma variável dependente enquanto tenta controlar variáveis estranhas. Isto é conseguido através da administração do tratamento a um grupo, retendo-o de outro e, em seguida, analisando as pontuações resultantes de ambos os grupos.

No âmbito da pesquisa, um experimento envolve selecionar os participantes aleatoriamente e expô-los a diferentes níveis de uma ou mais variáveis, conhecidas como variáveis independentes. O pesquisador então observa o impacto dessa exposição em uma ou mais variáveis de desfecho chamadas variáveis dependentes. O objetivo da realização de uma experiência é estabelecer uma correlação entre as variáveis independentes e dependentes e deduzir conclusões sobre a eficácia da intervenção e o seu nexo causal. Um aspeto fundamental deste processo é o controlo de variáveis estranhas. Este controlo é essencial, uma vez que garante que quaisquer efeitos observados se devem unicamente à manipulação das variáveis independentes, aumentando a validade do estudo. Os experimentos são uma ferramenta potente para investigar relações de causa e efeito em diversos campos, incluindo psicologia, medicina, física e engenharia (Mizik e Hanssens, 2018).

Experimentos verdadeiros alocam aleatoriamente os sujeitos a condições de tratamento, enquanto quase-experimentos utilizam atribuições não aleatórias. Para garantir a semelhança dos sujeitos, os casos são pareados em várias características e aleatoriamente alocados em grupos controle e experimental. Apenas fatos observáveis são considerados, e as estatísticas inferenciais produzem resultados numéricos precisos. Vários desenhos experimentais foram desenvolvidos, desde simples antes e depois até complexos desenhos fatoriais multivariados, incluindo:

• Design paralelo - Em um design paralelo, os participantes são aleatoriamente atribuídos ao grupo de intervenção ou controle.
• Design cruzado - Em um design cruzado, os participantes são inicialmente atribuídos ao grupo de intervenção ou controle e, em seguida, mudam para o outro grupo após um certo período de tempo. Este design ajuda a negar o preconceito das diferenças individuais, uma vez que cada participante se torna seu próprio controle.
• Desenho de agrupamentos - Em muitos contextos de investigação, nem sempre é possível aleatorizar indivíduos para receber diferentes intervenções. Para ultrapassar esta situação, grupos ou agrupamentos de indivíduos (por exemplo, enfermarias, unidades ou hospitais) podem ser aleatoriamente atribuídos ao controlo ou à intervenção e todos os membros do agrupamento receberão a atribuição.

O ensaio clínico randomizado e controlado (ECR) é uma abordagem de pesquisa altamente valorizada que incorpora essas virtudes (Styles & Torgerson, 2018) (Fig. 11).

Todas as variáveis são identificadas e controladas neste tipo de experimento, exceto uma. A variável independente é manipulada para observar seus efeitos sobre as variáveis dependentes. Além disso, os participantes são aleatoriamente atribuídos a tratamentos experimentais em vez de serem selecionados de grupos naturais. Isso garante a validade da pesquisa.

Os princípios fundamentais dos desenhos experimentais incluem atribuição aleatória, manipulação de variáveis e grupos de controle. Embora os projetos experimentais estabeleçam efetivamente relações causais, eles também têm limitações, como considerações éticas e restrições práticas.

O quadro fundamental de um desenho quantitativo está enraizado no método científico, utilizando o raciocínio dedutivo. Isso envolve o pesquisador desenvolver uma hipótese, investigar para coletar dados sobre o problema e, em seguida, analisar e compartilhar as conclusões para demonstrar que as hipóteses não são falsas.

Para seguir este procedimento, deve-se:

• Observe um fenômeno desconhecido, inexplicável ou novo e pesquise as teorias atuais relacionadas ao assunto.
• Crie uma hipótese para explicar as observações feitas.
• Preveja resultados com base nessas hipóteses e crie um plano para testar a previsão.
• Recolher e processar dados. Se a previsão for precisa, prossiga para a próxima etapa. Caso contrário, crie uma nova hipótese com base no conhecimento disponível.
• Verifique os resultados, tire suas conclusões e apresente os resultados em um formato adequado.

(2014) delinear as etapas de um desenho clássico de pesquisa experimental verdadeira, que envolvem reunir um grupo de participantes, realizar um pré-teste na variável dependente, atribuir aleatoriamente os participantes ao grupo experimental ou controle, controlar de perto a aplicação do tratamento experimental entre os dois grupos e medir ambos os grupos novamente na variável dependente após a manipulação experimental (Figura 12). Existem variações, como a remoção de pré-testes, incluindo vários tratamentos experimentais, ou o uso dos mesmos participantes em todas as condições experimentais.

Seguir passos cruciais é essencial para conceber e conduzir experiências de forma eficaz. Essas etapas incluem o seguinte: (Kuçuksayraç, 2007):

• Amostragem de participantes para o estudo.
• Atribuição aleatória de participantes a grupos.
• Atribuição aleatória de grupos a condições experimentais ou de controlo.
• Definição da variável independente, que se refere ao aspeto do ambiente a ser estudado que varia entre os grupos.
• Definir a variável dependente, que mede quaisquer mudanças comportamentais resultantes.
• Controlar todas as outras variáveis que podem afetar a variável dependente, mantendo a variável independente consistente.
• Realização de testes estatísticos para confirmar ou refutar a hipótese para determinar se existem diferenças entre os dois grupos em relação às medidas das variáveis dependentes.
• Se a hipótese se confirmar, explique e generalize os resultados.
• Finalmente, prever como os resultados podem ser aplicados a outras situações, potencialmente através da replicação.

Em conclusão, a pesquisa quantitativa é um método importante para medir variáveis e avaliar a eficácia das intervenções. Ao contrário da pesquisa qualitativa, a pesquisa quantitativa é conduzida objetivamente, enfatizando o viés redutor. Os pesquisadores que procuram adotar práticas baseadas em evidências devem ter uma forte compreensão do desenho de pesquisa quantitativa. Este conhecimento permite-lhes compreender e avaliar melhor a literatura de investigação e, potencialmente, integrar os resultados e recomendações do estudo no seu trabalho.

Tabela 8. resume as alternativas para a implementação de projetos de pesquisa quantitativos e experimentais ajustados às diferentes condições de pesquisa.