OBJETIVIDADE, FIABILIDADE, VALIDADE, GENERALIZABILIDADE

Conseguir a aleatorização da amostra num estudo é essencial para garantir que a amostra reflete com precisão a população parental e que os resultados são generalizáveis. Sem randomização, pode ser um desafio para os pesquisadores combinar os participantes com base em características críticas que podem afetar os resultados do estudo. Mesmo com procedimentos sistemáticos e protocolizados em vigor, fatores externos ainda podem influenciar os resultados de experimentos com seres humanos, especialmente em projetos de pesquisa longitudinais.

Os desafios à validade, tanto internos como externos, bem como o efeito Hawthorne, impõem limitações à investigação experimental. Os participantes podem alterar o seu comportamento simplesmente porque são observados, levando os investigadores a adotar uma técnica "duplo-cego". Além disso, medidas de resultados confiáveis e validadas são cruciais para resultados significativos. Desenhos de pesquisa quantitativa podem contribuir significativamente para a base de evidências, enquanto desenhos descritivos e correlacionais são essenciais para gerar perguntas e hipóteses. Apesar dos procedimentos rigorosos para controlar erros e vieses, as preocupações éticas e metodológicas permanecem para a pesquisa experimental.

Uma conceção de investigação sólida visa reduzir distorções e aumentar a fiabilidade dos dados recolhidos e analisados. O desenho que produz o menor erro experimental é tipicamente considerado a abordagem ideal na investigação científica. Da mesma forma, um design adequado e eficaz resulta na aquisição de informações abrangentes e permite considerar várias facetas de um determinado problema. As características de um design de pesquisa robusto incluem:

• A precisão é crucial no que diz respeito aos métodos utilizados para recolher dados e avaliar as respostas. Para garantir a objetividade, é essencial implementar ferramentas de medição imparciais que entreguem resultados consistentes, independentemente de quem realiza a avaliação.
• A confiabilidade, por sua vez, refere-se ao grau de consistência nas respostas obtidas a partir de múltiplas medições. Essencialmente, se um participante oferecer uma resposta específica a uma pergunta específica, espera-se que forneça a mesma resposta se a pergunta for colocada novamente. Quaisquer flutuações nas suas respostas podem enfraquecer a fiabilidade dos dados recolhidos. Como tal, os investigadores devem conceber os seus inquéritos de forma a garantir a fiabilidade e consistência nas respostas obtidas.
• O Quantitative Research Design enfrenta um obstáculo significativo na medição precisa das variáveis pretendidas. A validade de um dispositivo ou instrumento de medição deve ser considerada válida medindo apenas o que pretende, e esta qualidade pode ser demonstrada. Por exemplo, um teste de QI deve medir apenas a inteligência e usar perguntas adequadamente enquadradas. Para estimar a validade das medidas, incluindo validade facial, convergente, discriminante e preditiva, é necessária concordância com a literatura disponível e análises quantitativas de consistência e previsões disponíveis, apesar da natureza em constante evolução das medidas.
• A generalizabilidade refere-se à aplicação de dados coletados de uma amostra a uma população maior. É crucial conceber cuidadosamente o estudo de investigação para garantir que os resultados de um investigador possam ser generalizados. Isso envolve definir com precisão a população, selecionar uma amostra apropriada, realizar análises estatísticas adequadas e garantir que as conclusões do estudo possam ser aplicadas à população.

Informações suficientes são essenciais para analisar o problema de pesquisa de uma perspetiva mais ampla, criar um desenho de pesquisa eficaz e identificar fatores importantes, como objetivos de pesquisa, métodos para obter informações, disponibilidade de recursos humanos e financeiros qualificados, minimização de vieses e maximização da confiabilidade e generalização. Um projeto de pesquisa ideal deve ser flexível, adaptável, eficiente e econômico.

O desenho da pesquisa é a base para a coleta e análise de dados. Descreve os métodos e procedimentos para medir e analisar dados, permitindo aos investigadores investigar questões de investigação e estabelecer as condições para a recolha e análise de dados para que os resultados de uma amostra possam ser generalizados para a população em geral  (Kuçuksayraç, 2007).