Uma experiência é um tipo de método de investigação em que se manipula uma ou mais variáveis independentes e mede-se o seu efeito sobre uma ou mais variáveis dependentes. Concepção experimental significa criar um conjunto de procedimentos para testar uma hipótese.
Uma boa concepção experimental requer uma forte compreensão do sistema que se está a estudar. Ao considerar primeiro as variáveis e como estão relacionadas (Passo 1), pode fazer previsões que são específicas e testáveis (Passo 2).
Quão ampla e finamente varia a sua variável independente (Passo 3) determinará o nível de detalhe e a validade externa dos seus resultados. As suas decisões sobre aleatorização, controlos experimentais, e desenhos de medidas independentes vs medidas repetidas (Passo 4) determinarão a validade interna da sua experiência.
Passo 1: Defina a sua questão e variáveis de investigação
Deve começar com uma questão de investigação específica em mente. Poderá ter de passar algum tempo a ler sobre o seu campo de estudo para identificar lacunas de conhecimento e encontrar perguntas que o interessem.
Trabalharemos com dois exemplos de perguntas de investigação ao longo deste guia, uma de ciências da saúde e outra de ecologia:
Exemplo da pergunta 1: Uso do telefone e sono
Deseja saber como o uso do telefone antes de dormir afecta os padrões de sono. Especificamente, pergunta-se como o número de minutos que uma pessoa usa o telefone antes de dormir afecta o número de horas de sono.
Pergunta exemplo 2: Temperatura e respiração do solo
Quer saber como é que a temperatura afecta a respiração do solo. Especificamente, pergunta como o aumento da temperatura do ar perto da superfície do solo afecta a quantidade de dióxido de carbono (CO2) respirado do solo.
Para traduzir a sua pergunta de investigação numa hipótese experimental, precisa de definir as principais variáveis e fazer previsões sobre como elas estão relacionadas.
Comece simplesmente por listar as variáveis independentes e dependentes.
| Pergunta de investigação | Variável independente | |
|---|---|---|
| O uso do telefone e o sono | Minutos de uso do telefone antes de dormir | Horas de sono por noite |
| Temperatura e respiração do solo | Temperatura do ar imediatamente acima da superfície do solo | CO2 respirado do solo |
Então é preciso pensar em possíveis variáveis confusas e considerar como se pode controlar para elas na sua experiência.
| >>Variável fundadora | Como controlar por ela | |
|---|---|---|
| Phone use and sleep | Variação natural dos padrões de sono entre indivíduos. | Controlo estatístico: medir a diferença média entre sono com uso do telefone e sono com uso do telefone em vez da quantidade média de sono por grupo de tratamento. |
| Temperatura e respiração do solo | A humidade do solo também afecta a respiração, e a humidade pode diminuir com o aumento da temperatura. | Controlo experimental: monitorizar a humidade do solo e adicionar água para garantir que a humidade do solo é consistente em todas as parcelas de tratamento. |
Finalmente, colocar estas variáveis juntas num diagrama. Use setas para mostrar as possíveis relações entre as variáveis e inclua sinais para mostrar a direcção esperada das relações.
Aqui prevemos que o uso crescente do telefone está negativamente correlacionado com as horas de sono, e prevemos uma influência desconhecida de variação natural nas horas de sono.
Aqui prevemos uma correlação positiva entre temperatura e respiração do solo e uma correlação negativa entre temperatura e humidade do solo, e prevemos que a diminuição da humidade do solo levará a uma diminuição da respiração do solo.
Passo 2: Escreva a sua hipótese
Agora que tenha uma forte compreensão conceptual do sistema que está a estudar, deverá ser capaz de escrever uma hipótese específica e testável que aborde a sua questão de investigação.
| hipótese nula (H0) | hipótese alternativa (Ha) | |
|---|---|---|
| Phone use and sleep | Phone use before sleep does not correlaciona com a quantidade de sono que uma pessoa recebe. | Aumento do uso do telefone antes de dormir leva a uma diminuição do sono. |
| Temperatura e respiração do solo | A temperatura do ar não está correlacionada com a respiração do solo. |
Os próximos passos descreverão como conceber uma experiência controlada. Numa experiência controlada, deverá ser capaz de:
- Sistematicamente e manipular com precisão a(s) variável(s) independente(is).
- Medir com precisão a(s) variável(s) dependente(s).
- Controlar quaisquer potenciais variáveis confusas.
Se o seu sistema de estudo não corresponder a estes critérios, existem outros tipos de pesquisa que pode utilizar para responder à sua pergunta de pesquisa.
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Step 3: Conceber os seus tratamentos experimentais
Como manipular a variável independente pode afectar a validade externa da experiência – ou seja, até que ponto os resultados podem ser generalizados e aplicados ao mundo em geral.
P>Primeiro, poderá ter de decidir a amplitude da variação da sua variável independente.
Experimento de aquecimento do solo
P>Pode optar por aumentar a temperatura do ar:
- um pouco acima da gama natural para a sua região de estudo.
- sobre uma gama mais ampla de temperaturas para imitar o aquecimento futuro.
- sobre uma gama extrema que está para além de qualquer variação natural possível.
segundo, poderá ter de escolher o quão finamente variar a sua variável independente. Por vezes esta escolha é feita para si pelo seu sistema experimental, mas muitas vezes terá de decidir, e isto afectará o quanto pode inferir dos seus resultados.
P>P>Pode escolher tratar o uso do telefone como:
- uma variável categórica: ou como binário (sim/não) ou como níveis de um factor (sem uso do telefone, baixo uso do telefone, alto uso do telefone).
- uma variável contínua (minutos de uso do telefone medidos todas as noites).
Passo 4: Atribua os seus sujeitos aos grupos de tratamento
Como aplicar os seus tratamentos experimentais aos seus sujeitos de teste é crucial para obter resultados válidos e fiáveis.
Primeiro, precisa de considerar o tamanho do estudo: quantos indivíduos serão incluídos na experiência? Em geral, quanto mais indivíduos incluir, maior será o poder estatístico da sua experiência, o que determina quanta confiança pode ter nos seus resultados.
Então, precisa de atribuir aleatoriamente os seus indivíduos a grupos de tratamento. Cada grupo recebe um nível diferente do tratamento (por exemplo, sem uso de telefone, baixo uso de telefone, alto uso de telefone).
Deverá também incluir um grupo de controlo, que não recebe nenhum tratamento. O grupo de controlo diz-nos o que teria acontecido aos seus sujeitos de teste sem qualquer intervenção experimental.
Ao atribuir os seus sujeitos a grupos, há duas escolhas principais que precisa de fazer:
- Um desenho completamente aleatório versus um desenho de bloco aleatório.
- Um desenho de medidas independente versus um desenho de medidas repetidas.
Randomização
Uma experiência pode ser completamente aleatória ou aleatória dentro de blocos (também conhecida como strata):
- Num desenho completamente aleatório, cada sujeito é atribuído a um grupo de tratamento ao acaso.
- Num desenho de bloco aleatório (também conhecido como desenho aleatório estratificado), os sujeitos são primeiro agrupados de acordo com uma característica que partilham, e depois atribuídos aleatoriamente a tratamentos dentro desses grupos.
| Desenho completamente aleatório | Desenho aleatório de blocos | |
|---|---|---|
| Phone use and sleep | Subjects are all randomly assigned a level of phone use using a random number generator. | Subjectos são primeiro agrupados por idade, e depois tratamentos de uso do telefone são atribuídos aleatoriamente dentro destes grupos. |
| Temperatura e respiração do solo | Tratamentos de aquecimento são atribuídos a parcelas de solo aleatoriamente usando um gerador de números para gerar coordenadas cartográficas dentro da área de estudo. | Os solos são primeiro agrupados por precipitação média, e depois as parcelas de tratamento são atribuídas aleatoriamente dentro destes grupos. |
Às vezes a aleatorização não é prática ou ética, pelo que os investigadores criam desenhos parcialmente aleatórios ou mesmo não aleatórios. Um desenho experimental onde os tratamentos não são atribuídos aleatoriamente chama-se desenho quase experimental.
Medidas independentes vs. repetidas
Num desenho de medidas independente (também conhecido como desenho entre sujeitos ou desenho clássico de ANOVA), os indivíduos recebem apenas um dos níveis possíveis de um tratamento experimental.
Na investigação médica ou social, pode também usar pares combinados dentro do seu desenho de medidas independente para se certificar de que cada grupo de tratamento contém a mesma variedade de sujeitos de teste nas mesmas proporções.
Num desenho de medidas repetidas (também conhecido como desenho de medidas dentro dos sujeitos ou desenho de medidas repetidas ANOVA), cada indivíduo recebe cada um dos tratamentos experimentais consecutivamente, e as suas respostas a cada tratamento são medidas.
As medidas repetidas podem também referir-se a um desenho experimental onde um efeito emerge ao longo do tempo, e as respostas individuais são medidas ao longo do tempo a fim de medir este efeito à medida que emerge.
O contrapeso (randomizar ou inverter a ordem dos tratamentos entre sujeitos) é frequentemente utilizado no desenho de medidas repetidas para assegurar que a ordem de aplicação do tratamento não influencia os resultados da experiência.
| Concepção de medidas independentes | Repetida measures design | |
|---|---|---|
| Phone use and sleep | Subjects are randomly assigned a level of phone use (low, médio, ou alto) e seguir esse nível de utilização do telefone durante toda a experiência. | |
| Temperatura e respiração do solo | Tratamentos de aquecimento são atribuídos a parcelas de solo ao acaso, e os solos são mantidos a esta temperatura durante toda a experiência. | Cada parcela recebe cada tratamento de aquecimento (1, 3, 5, 8, e 10C acima das temperaturas ambientes) consecutivamente ao longo da experiência, e a ordem em que recebe estes tratamentos é aleatória. |
Os experimentos são sempre dependentes do contexto, e um bom desenho experimental terá em conta todas as considerações únicas do seu sistema de estudo para produzir informação que seja válida e relevante para a sua pergunta de investigação.
Perguntas frequentes sobre experiências
Concepção experimental significa planear um conjunto de procedimentos para investigar uma relação entre as variáveis. Para conceber uma experiência controlada, é necessário:
- Uma hipótese testável
- Pelo menos uma variável independente que possa ser manipulada com precisão
- Pelo menos uma variável dependente que possa ser medida com precisão
Ao conceber a experiência, é você quem decide:
- Como irá manipular a(s)variável(s)
- Como irá controlar para qualquer variável potencialmente confusa
- Como muitos sujeitos ou amostras serão incluídos no estudo
- Como os sujeitos serão atribuídos a níveis de tratamento
O desenho experimental é essencial para a validade interna e externa da sua experiência.
P>Pode pensar em variáveis independentes e dependentes em termos de causa e efeito: uma variável independente é a variável que pensa ser a causa, enquanto que uma variável dependente é o efeito.
Numa experiência, manipula a variável independente e mede o resultado na variável dependente. Por exemplo, numa experiência sobre o efeito dos nutrientes no crescimento das culturas:
- A variável independente é a quantidade de nutrientes adicionados ao campo de culturas.
- A variável dependente é a biomassa das culturas no momento da colheita.
Definir as suas variáveis, e decidir como as manipular e medir, é uma parte importante da concepção experimental.
Uma variável de confusão, também chamada factor de confusão, é uma terceira variável num estudo que examina uma potencial relação de causa e efeito.
Uma variável de confusão está relacionada tanto com a suposta causa como com o suposto efeito do estudo. Pode ser difícil separar o verdadeiro efeito da variável independente do efeito da variável confusa.
Na sua concepção da investigação, é importante identificar potenciais variáveis confusas e planear como irá reduzir o seu impacto.
Um grupo experimental, também conhecido como grupo de tratamento, recebe o tratamento cujo efeito os investigadores desejam estudar, enquanto que um grupo de controlo não o faz. Devem ser idênticos em todas as outras formas.
Validade interna é o grau de confiança de que a relação causal que está a testar não é influenciada por outros factores ou variáveis.
Validade externa é o grau em que os seus resultados podem ser generalizados a outros contextos.
A validade da sua experiência depende da sua concepção experimental.
Reliabilidade e validade são ambas sobre quão bem um método mede algo:
- Fiabilidade refere-se à consistência de uma medida (se os resultados podem ser reproduzidos sob as mesmas condições).
- A validade refere-se à exactidão de uma medida (se os resultados representam realmente aquilo que devem medir).
Se estiver a fazer investigação experimental, também tem de considerar a validade interna e externa da sua experiência.