Métodos de investigação em psicologia: questões para praticar com explicações

1Por que a psicologia precisa de métodos de pesquisa

A psicologia faz afirmações sobre as pessoas: que o sono melhora a memória, ou que uma terapia reduz a ansiedade. Os métodos de pesquisa são as regras para testar essas afirmações de forma justa, para que a resposta não dependa de opinião.

Um estudo começa com uma hipótese, uma previsão testável. A hipótese nula diz que não há efeito nem relação; a hipótese alternativa diz que há. Uma hipótese direcional (unicaudal) também indica o sentido do efeito; uma não direcional (bicaudal) não indica.

Em um experimento, o pesquisador altera uma variável e mede outra:

• A variável independente (VI) é a que o pesquisador altera deliberadamente, como a quantidade de sono.
• A variável dependente (VD) é a que se mede para ver se é afetada, como uma pontuação de memória.
• As variáveis estranhas também poderiam afetar a VD. Se uma delas varia junto com a VI, torna-se uma variável de confusão e o resultado fica pouco claro.

A operacionalização significa definir uma variável de modo que possa ser medida, por exemplo “memória” como “o número de palavras lembradas de uma lista de 20”.

2Delineamentos, amostras e ética

Os delineamentos experimentais diferem quanto a quem participa de cada condição:

• Grupos independentes: pessoas diferentes em cada condição. Não há efeitos de ordem, mas os grupos podem ser diferentes.
• Medidas repetidas: as mesmas pessoas passam por todas as condições. As diferenças individuais são controladas, mas surgem efeitos de ordem (prática, cansaço); o contrabalanceamento (metade faz A e depois B, metade faz B e depois A) os controla.
• Pares pareados: pessoas diferentes, pareadas em características-chave como idade ou QI.

Em um experimento verdadeiro, os participantes são designados aleatoriamente às condições. Em um quase-experimento, a VI é uma diferença que existe naturalmente, como gênero ou idade, e por isso não pode ser designada. Um experimento de campo manipula a VI em um ambiente natural.

Os métodos não experimentais incluem estudos correlacionais, observações, questionários e entrevistas, estudos de caso e estudos longitudinais, que acompanham as mesmas pessoas ao longo do tempo.

Amostragem: em uma amostra aleatória, todos têm a mesma chance; a sistemática toma cada n-ésima pessoa de uma lista; a estratificada mantém as proporções dos subgrupos da população; a por conveniência usa quem estiver disponível; a voluntária usa pessoas que respondem a um anúncio.

Viés: os participantes podem mudar o comportamento porque adivinham o objetivo (características de demanda) ou querem parecer bem (desejabilidade social). Um delineamento duplo-cego, em que nem os participantes nem os experimentadores sabem a condição, reduz isso e o viés do experimentador.

Ética: consentimento informado, direito de desistir, proteção contra danos, confidencialidade e uma explicação final (debriefing), especialmente quando houve engano.

3Confiabilidade, validade e estatística

A confiabilidade é a consistência: uma medida dá o mesmo resultado todas as vezes. É verificada por teste–reteste, por concordância entre avaliadores (observadores), ou por split-half (metades) e consistência interna.

A validade é a exatidão: o estudo mede o que afirma medir. A validade interna significa que a VI realmente causou a mudança na VD. A validade externa significa que os resultados se generalizam para outras pessoas e contextos.

Uma medida também pode mostrar validade concorrente (concorda com um teste estabelecido) e validade preditiva (prevê um resultado posterior). Uma medida pode ser confiável sem ser válida.

Níveis de medida: nominal (categorias), ordinal (postos), intervalar (passos iguais) e de razão (passos iguais e um zero verdadeiro, como o tempo de reação).

Estatística descritiva: média, mediana e moda descrevem o centro; o desvio padrão descreve a dispersão. Em uma distribuição normal, cerca de 68% dos escores ficam a até 1 DP da média e cerca de 95% a até 2 DP.

A estatística inferencial testa a hipótese nula. Se p < 0,05, o resultado é chamado de significativo. São possíveis dois erros:

• Erro do tipo I: rejeitar uma hipótese nula verdadeira, um falso positivo.
• Erro do tipo II: deixar de rejeitar uma hipótese nula falsa, um falso negativo. Amostras pequenas o tornam mais provável.

Escolha o teste pelo delineamento e pelos dados: um teste t independente para dois grupos separados, um teste t pareado para medidas repetidas, qui-quadrado para categorias, r de Pearson para uma relação linear e rho de Spearman para postos.

Um valor-p não diz nada sobre o tamanho de um efeito. Os tamanhos de efeito, como o d de Cohen ou o r, e os intervalos de confiança mostram isso.

4Como avaliar um estudo

Muitas questões descrevem um estudo e perguntam o que se pode concluir. Resolva-as nesta ordem:

1. Identifique as variáveis: a VI e a VD, ou as duas variáveis medidas em uma correlação.
2. Nomeie o delineamento: experimento verdadeiro, quase-experimento, correlacional, observação ou estudo de caso.
3. Observe a amostra: como foi escolhida, qual o tamanho e a quem os resultados se aplicam.
4. Procure ameaças: variáveis de confusão, características de demanda, falta de grupos de controle, medidas pouco confiáveis.
5. Verifique a estatística: o teste certo, o valor-p e o tamanho de efeito.
6. Formule a conclusão que o delineamento permite. Somente um experimento bem controlado sustenta uma afirmação causal.

5Um exemplo resolvido

Avalie o estudo um passo de cada vez. Tente dizer o próximo passo antes de abri-lo.

6Erros comuns

• Tratar correlação como causalidade. Uma terceira variável ou o sentido inverso pode explicar a relação.
• Trocar a VI (alterada) e a VD (medida).
• Trocar os erros do tipo I (falso positivo) e do tipo II (falso negativo).
• Ler p como a probabilidade de a hipótese nula ser verdadeira. Ele é a probabilidade de dados tão extremos se a hipótese nula fosse verdadeira.
• Concluir “sem efeito” a partir de um resultado não significativo em uma amostra pequena. O estudo pode ter pouco poder.
• Confundir confiabilidade (consistente) com validade (exata).

7Como são as questões de prova

• Fácil (termos e fatos principais): definições. O que é uma VI, uma hipótese nula, a confiabilidade ou o consentimento informado.
• Médio (aplicação dos conceitos): um estudo curto a classificar. Você nomeia o delineamento, o método de amostragem, o tipo de validade ou o teste estatístico certo.
• Difícil (casos e análise): um estudo com um problema. Você identifica uma variável de confusão, p-hacking, uma amplitude restrita ou uma amostra WEIRD, interpreta R² ou um intervalo de confiança, ou aplica uma correção de Bonferroni.

Nas questões difíceis, pergunte o que mais poderia explicar o resultado e se o delineamento permite a conclusão tirada.