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1.4: Design experimental e ética

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    A aspirina reduz o risco de ataques cardíacos? Uma marca de fertilizante é mais eficaz no cultivo de rosas do que outra? A fadiga é tão perigosa para o motorista quanto a influência do álcool? Perguntas como essas são respondidas usando experimentos aleatórios. Neste módulo, você aprenderá aspectos importantes do design experimental. O design adequado do estudo garante a produção de dados confiáveis e precisos.

    O objetivo de um experimento é investigar a relação entre duas variáveis. Quando uma variável causa mudança em outra, chamamos a primeira variável de variável independente ou variável explicativa. A variável afetada é chamada de variável dependente ou variável de resposta: estímulo, resposta. Em um experimento aleatório, o pesquisador manipula os valores da variável explicativa e mede as mudanças resultantes na variável de resposta. Os diferentes valores da variável explicativa são chamados de tratamentos. Uma unidade experimental é um único objeto ou indivíduo a ser medido.

    Você quer investigar a eficácia da vitamina E na prevenção de doenças. Você recruta um grupo de indivíduos e pergunta se eles tomam regularmente vitamina E. Você percebe que os indivíduos que tomam vitamina E apresentam melhor saúde, em média, do que aqueles que não tomam. Isso prova que a vitamina E é eficaz na prevenção de doenças? Isso não acontece. Existem muitas diferenças entre os dois grupos em comparação com o consumo de vitamina E. Pessoas que tomam vitamina E regularmente geralmente tomam outras medidas para melhorar sua saúde: exercícios, dieta, outros suplementos vitamínicos, optando por não fumar. Qualquer um desses fatores pode estar influenciando a saúde. Conforme descrito, este estudo não prova que a vitamina E seja a chave para a prevenção de doenças.

    Variáveis adicionais que podem obscurecer um estudo são chamadas de variáveis ocultas. Para provar que a variável explicativa está causando uma mudança na variável de resposta, é necessário isolar a variável explicativa. A pesquisadora deve desenhar seu experimento de forma que haja apenas uma diferença entre os grupos que estão sendo comparados: os tratamentos planejados. Isso é realizado pela atribuição aleatória de unidades experimentais a grupos de tratamento. Quando os sujeitos recebem tratamentos aleatoriamente, todas as possíveis variáveis ocultas são distribuídas igualmente entre os grupos. Nesse ponto, a única diferença entre os grupos é a imposta pelo pesquisador. Resultados diferentes medidos na variável de resposta, portanto, devem ser um resultado direto dos diferentes tratamentos. Dessa forma, um experimento pode provar uma conexão de causa e efeito entre as variáveis explicativas e de resposta.

    O poder da sugestão pode ter uma influência importante no resultado de um experimento. Estudos mostraram que a expectativa do participante do estudo pode ser tão importante quanto a medicação real. Em um estudo sobre medicamentos que melhoram o desempenho, os pesquisadores observaram:

    Os resultados mostraram que acreditar que alguém havia tomado a substância resultou em [desempenho] vezes quase tão rápido quanto aqueles associados ao consumo da droga em si. Em contraste, tomar o medicamento sem conhecimento não produziu nenhum aumento significativo no desempenho. (McClung, M. Collins, D. “Porque eu sei que vai acontecer!” : efeitos placebo de um auxiliar ergogênico no desempenho atlético. Journal of Sport & Exercise Psychology. 29 de junho de 2007 (3) :382-94. Web. 30 de abril de 2013.)

    Quando a participação em um estudo solicita uma resposta física de um participante, é difícil isolar os efeitos da variável explicativa. Para contrariar o poder da sugestão, os pesquisadores deixaram de lado um grupo de tratamento como grupo de controle. Esse grupo recebe um tratamento com placebo — um tratamento que não pode influenciar a variável de resposta. O grupo de controle ajuda os pesquisadores a equilibrar os efeitos de estar em um experimento com os efeitos dos tratamentos ativos. Obviamente, se você está participando de um estudo e sabe que está recebendo uma pílula que não contém nenhum medicamento real, o poder da sugestão não é mais um fator. A cegueira em um experimento aleatório preserva o poder da sugestão. Quando uma pessoa envolvida em uma pesquisa fica cega, ela não sabe quem está recebendo o (s) tratamento (s) ativo (s) e quem está recebendo o tratamento com placebo. Um experimento duplo-cego é aquele em que tanto os sujeitos quanto os pesquisadores envolvidos com os sujeitos ficam cegos.

    Exemplo\(\PageIndex{19}\)

    A Smell & Taste Treatment and Research Foundation conduziu um estudo para investigar se o olfato pode afetar o aprendizado. Os sujeitos completaram labirintos várias vezes usando máscaras. Eles completaram os labirintos de lápis e papel três vezes usando máscaras com aroma floral e três vezes com máscaras sem perfume. Os participantes foram designados aleatoriamente para usar a máscara floral durante os primeiros três testes ou durante os últimos três testes. Para cada ensaio, os pesquisadores registraram o tempo necessário para completar o labirinto e a impressão do sujeito sobre o perfume da máscara: positiva, negativa ou neutra.

    1. Descreva as variáveis explicativas e de resposta neste estudo.
    2. Quais são os tratamentos?
    3. Identifique quaisquer variáveis ocultas que possam interferir neste estudo.
    4. É possível usar o cegamento neste estudo?
    Responda

    Solução 1.19

    A variável explicativa é perfume, e a variável resposta é o tempo necessário para completar o labirinto. Existem dois tratamentos: uma máscara com aroma floral e uma máscara sem perfume. Todos os sujeitos experimentaram os dois tratamentos. A ordem dos tratamentos foi atribuída aleatoriamente para que não houvesse diferenças entre os grupos de tratamento. A atribuição aleatória elimina o problema de variáveis ocultas. Os sujeitos saberão claramente se podem cheirar flores ou não, portanto, os sujeitos não podem ficar cegos neste estudo. No entanto, os pesquisadores que cronometram os labirintos podem ficar cegos. O pesquisador que estiver observando um assunto não saberá qual máscara está sendo usada.