Garcia Zeus- O que é a conceção experimental?
- História da conceção experimental
- Termos-chave na conceção experimental
- Etapas da conceção experimental
- 1) Desenho experimental verdadeiro
- 2) Conceção quase-experimental
- 3) Conceção pré-experimental
- 4) Conceção fatorial
- 5) Conceção longitudinal
- 6) Conceção transversal
- 7) Conceção correlacional
- 8) Meta-análise
- 9) Conceção não experimental
- 10) Conceção de medidas repetidas
- 11) Conceção de crossover
- 12) Desenho aleatório de cluster
- 13) Conceção de métodos mistos
- 14) Conceção multivariada
- 15) Conceção pré-teste-pós-teste
- 16) Conceção de quatro grupos de Solomon
- 17) Concepções adaptativas
- 18) Concepções Bayesianas
- 19) Aleatorização adaptativa de covariáveis
- 20) Conceção em cunha escalonada
- 21) Conceção sequencial
- 22) Experiências de campo
- Conclusão
Já se perguntou como é que os cientistas descobrem novos medicamentos, os psicólogos aprendem sobre o comportamento ou até mesmo como é que os profissionais de marketing descobrem que tipo de anúncios lhe agradam? Bem, todos eles têm algo em comum: utilizam um plano ou receita especial chamado "projeto experimental".
Imagine que está a fazer bolachas. Não pode simplesmente deitar quantidades aleatórias de farinha, açúcar e pepitas de chocolate numa tigela e esperar que corra tudo bem. Segue uma receita, certo? Os cientistas e investigadores fazem algo semelhante. Seguem uma "receita" chamada desenho experimental para se certificarem de que as suas experiências são organizadas de forma a que as respostas que encontram sejam significativas e fiáveis.
O desenho experimental é o roteiro que os investigadores utilizam para responder a perguntas. É um conjunto de regras e passos que os investigadores seguem para recolher informação, ou "dados", de uma forma justa, exacta e que faça sentido.
Há muito tempo, as pessoas não tinham planos de jogo detalhados para as experiências. Muitas vezes, limitavam-se a experimentar e a ver o que acontecia. Mas, ao longo do tempo, as pessoas tornaram-se mais inteligentes e começaram a criar planos estruturados - aquilo a que hoje chamamos desenhos experimentais - para obter respostas mais claras e fiáveis às suas perguntas.
Neste artigo, vamos levá-lo numa viagem pelo mundo dos desenhos experimentais. Vamos falar sobre os diferentes tipos, ou "sabores", de desenhos experimentais, onde são utilizados, e até mesmo dar-lhe uma espreitadela sobre como surgiram.
O que é a conceção experimental?
Muito bem, antes de nos debruçarmos sobre os diferentes tipos de concepções experimentais, vamos esclarecer o que é realmente uma conceção experimental.
Imagine que é um detetive a tentar resolver um mistério. Precisa de pistas, certo? Bem, no mundo da investigação, a conceção experimental é como o roteiro que o ajuda a encontrar essas pistas. É como o plano de jogo no desporto ou a planta quando está a construir uma casa. Tal como não começaria a construção sem uma boa planta, os investigadores não começarão os seus estudos sem uma conceção experimental sólida.
Então, porque é que precisamos de um design experimental? Pense em fazer um bolo. Se atirar os ingredientes para uma tigela sem medir, vai acabar com uma confusão em vez de uma sobremesa saborosa.
Da mesma forma, na investigação, se não tiver um plano sólido, pode obter resultados confusos ou incorrectos. Um bom desenho experimental ajuda-o a fazer as perguntas certas (pensar criticamente), a decidir o que medir (ter uma ideia) e a descobrir como medi-lo (testá-lo). Também o ajuda a considerar coisas que podem estragar os seus resultados, como influências externas em que não tinha pensado.
Por exemplo, digamos que quer descobrir se ouvir música ajuda as pessoas a concentrarem-se melhor. O seu desenho experimental ajudá-lo-ia a decidir coisas como: Quem vai testar? Que tipo de música vai utilizar? Como vai medir a concentração? E, mais importante, como vai certificar-se de que é realmente a música que afecta a concentração e não outra coisa, como a hora do dia ou se alguém teve uma boapequeno-almoço?
Em suma, a conceção experimental é o plano diretor que guia os investigadores através do processo de recolha de dados, para que possam responder às perguntas da forma mais fiável possível. É como o GPS para a viagem da descoberta!
História da conceção experimental
Por volta de 350 a.C., pessoas como Aristóteles tentavam descobrir como o mundo funcionava, mas, na maioria das vezes, limitavam-se a pensar muito sobre as coisas e não testavam muito as suas ideias. Por isso, embora fossem super inteligentes, os seus métodos nem sempre eram os melhores para descobrir a verdade.
O Renascimento (séculos XIV a XVII) foi uma época de grandes mudanças e de muita curiosidade. Pessoas como Galileu começaram a fazer experiências através de testes, como fazer rolar bolas em planos inclinados para estudar o movimento. O trabalho de Galileu era fantástico porque combinava o pensar com o fazer. Ele tinha uma ideia, testava-a, olhava para os resultados e depois pensava mais um pouco. Esta abordagem era muito maisfiável do que apenas ficar sentado a pensar.
Agora, vamos avançar para os séculos XVIII e XIX. Foi nesta altura que pessoas como Francis Galton, um polímata inglês, começaram a tornar a experimentação realmente sistemática. Galton era obcecado por medir coisas. A sério, ele até tentou medir a aparência das pessoas! O seu trabalho ajudou a criar as bases para uma abordagem mais organizada das experiências.
A próxima paragem: o início do século XX. Entra Ronald A. Fisher, um brilhante estatístico britânico. Fisher foi um revolucionário, tendo criado ideias que são como o pão e a manteiga do design experimental moderno.
Fisher inventou o conceito de " grupo de controlo " - trata-se de um grupo de pessoas ou coisas que não recebem o tratamento que está a ser testado, para que se possa compará-los com os que o recebem. Também sublinhou a importância de " aleatorização Isto significa atribuir pessoas ou coisas a grupos diferentes por acaso, como tirar nomes de um chapéu, o que garante que a experiência é justa e que os resultados são fiáveis.
Na mesma altura, psicólogos americanos como John B. Watson e B.F. Skinner estavam a desenvolver " behaviorismo ." Concentraram-se no estudo de coisas que podiam observar e medir diretamente, como acções e reacções.
Skinner chegou mesmo a construir caixas - as chamadas Caixas de Skinner - para testar a forma como animais como pombos e ratos aprendem. O seu trabalho ajudou a moldar a forma como os psicólogos concebem as experiências atualmente. Watson realizou uma experiência muito controversa chamada "A experiência do pequeno Albert" que ajudou a descrever o comportamento através do condicionamento - por outras palavras, a forma como as pessoas aprendem a comportar-se da forma como o fazem.
A partir do final do século XX e até aos nossos dias, os computadores vieram revolucionar as coisas: os investigadores utilizam atualmente programas informáticos muito potentes para os ajudar a conceber as suas experiências e a calcular os números.
Com os computadores, podem simular experiências complexas antes mesmo de estas começarem, o que os ajuda a prever o que pode acontecer, o que é especialmente útil em áreas como a medicina, em que fazer as coisas corretamente pode ser uma questão de vida ou de morte.
Os desenhos experimentais não são apenas para os cientistas nos laboratórios? São utilizados por pessoas em todo o tipo de empregos, como o marketing, a educação e até o design de jogos de vídeo! Sim, provavelmente alguém fez uma experiência para descobrir o que torna um jogo super divertido de jogar.
Eis uma rápida viagem pela história do design experimental, desde os pensamentos profundos de Aristóteles até às ideias inovadoras de Fisher, passando pela investigação atual com recurso a computadores. Estes designs são as receitas que ajudam pessoas de todos os quadrantes da vida a encontrar respostas para as suas grandes questões.
Termos-chave na conceção experimental
Antes de nos debruçarmos sobre os diferentes tipos de concepções experimentais, vamos familiarizar-nos com alguns termos-chave. A compreensão destes termos facilitar-nos-á a exploração dos vários tipos de concepções experimentais que os investigadores utilizam para responder às suas grandes questões.
Variável independente Por exemplo, se estiver a estudar se diferentes tipos de música ajudam as pessoas a concentrarem-se, o tipo de música é a variável independente.
Variável dependente Na nossa experiência de música e concentração, o grau de concentração das pessoas é a variável dependente - é o que "depende" do tipo de música tocada.
Grupo de controlo Grupo de controlo: Trata-se de um grupo de pessoas que não recebem o tratamento especial ou a mudança que está a ser testada. Ajudam a ver o que acontece quando a variável independente não é aplicada. Se estiver a testar se um novo medicamento funciona, o grupo de controlo tomará um comprimido falso, chamado placebo em vez do verdadeiro medicamento.
Grupo experimental Este é o grupo que recebe o tratamento especial ou a mudança em que está interessado. Voltando ao nosso exemplo do medicamento, este grupo receberia o medicamento real para ver se tem algum efeito.
Randomização O grupo de controlo e o grupo experimental são colocados de forma aleatória, de modo a que cada grupo tenha uma boa mistura de diferentes tipos de pessoas, o que ajuda a tornar os resultados mais fiáveis.
Amostra Por exemplo, se quiser saber o que os adolescentes pensam de um novo jogo de vídeo, pode estudar uma amostra de 100 adolescentes.
Preconceito Por exemplo, se estiver a testar um novo tipo de comida para cães e só a testar em caniches, isso pode criar um preconceito porque talvez os caniches gostem mesmo dessa comida e as outras raças não.
Dados É a informação que recolhe durante a experiência, como o tesouro que encontra na sua viagem de descoberta!
Replicação É como verificar duas vezes as respostas de um teste.
Hipótese É o seu palpite sobre o que vai acontecer na experiência, como se estivesse a prever o final de um filme com base na primeira parte.
Etapas da conceção experimental
Digamos que está pronto para realizar a sua própria experiência. Ótimo! Mas por onde começar? Bem, conceber uma experiência é um pouco como planear uma viagem de carro. Há alguns passos fundamentais que tem de dar para garantir que chega ao seu destino:
- Fazer uma pergunta Antes de se fazer à estrada, é preciso saber para onde se vai. O mesmo se passa com as experiências. Começa-se com uma pergunta a que se quer responder, como "Será que tomar o pequeno-almoço faz com que se tenha um melhor desempenho escolar?".
- Fazer os trabalhos de casa Antes de fazer as malas, é preciso pesquisar os melhores locais para visitar, certo? Em ciência, isto significa ler o que outras pessoas já descobriram sobre o seu tema.
- Formular uma hipótese É o seu palpite sobre o que pensa que vai acontecer. É como dizer: "Aposto que este caminho vai levar-nos lá mais depressa".
- Planear os pormenores Agora decide que tipo de carro vai conduzir (o seu modelo experimental), quem vem consigo (a sua amostra) e que aperitivos levar (as suas variáveis).
- Randomização Lembre-se de que isto é como baralhar um baralho de cartas: deve misturar quem entra nos grupos de controlo e experimental para garantir que o teste é justo.
- Executar a experiência Por fim, a borracha atinge a estrada! Executa o seu plano, certificando-se de que recolhe os seus dados cuidadosamente.
- Analisar os dados Em ciência, isto significa analisar os dados para ver o que eles nos dizem.
- Tirar conclusões Com base nos seus dados, encontrou uma resposta para a sua pergunta? É o mesmo que dizer: "Sim, aquele percurso foi mais rápido" ou "Não, apanhámos muito trânsito".
- Partilhe as suas descobertas Os cientistas fazem o mesmo, publicando os seus resultados para que outros possam aprender com eles.
- Fazer de novo? Por vezes, uma viagem de carro não é suficiente. Da mesma forma, os cientistas repetem frequentemente as suas experiências para se certificarem de que as suas descobertas são sólidas.
Estes são os passos básicos que deve seguir quando concebe uma experiência. Cada passo ajuda a garantir que está a criar uma forma justa e fiável de encontrar respostas para as suas grandes questões.
Passemos a exemplos de concepções experimentais.
1) Desenho experimental verdadeiro
Nascido do trabalho de estatísticos do início do século XX, como Ronald A. Fisher, este design tem tudo a ver com controlo, precisão e fiabilidade.
Os investigadores escolhem cuidadosamente uma variável independente para manipular (lembre-se, é a coisa que estão a mudar de propósito) e medem a variável dependente (o efeito que estão a estudar). Depois vem o truque de magia - a aleatorização. Ao colocar aleatoriamente os participantes no grupo de controlo ou no grupo experimental, os cientistas certificam-se de que a sua experiência é o mais justa possível.
Não há preconceitos sorrateiros aqui!
Prós do design experimental verdadeiro
Os prós do Design Experimental Verdadeiro são como as vantagens de um bilhete VIP num concerto: obtém os melhores e mais fiáveis resultados. Como tudo é controlado e aleatório, pode sentir-se bastante confiante de que os resultados não são apenas um acaso.
Design Experimental Verdadeiro Contras
No entanto, há um senão: por vezes, é muito difícil realizar estas experiências numa situação real. Imagine tentar controlar todos os pormenores do seu dia, desde a comida que come até ao ar que respira. Não é assim tão fácil, certo?
Utilizações do verdadeiro projeto experimental
Os domínios que mais beneficiam dos verdadeiros desenhos experimentais são aqueles que necessitam de resultados super fiáveis, como a investigação médica.
Quando os cientistas estavam a desenvolver as vacinas contra a COVID-19, utilizaram este modelo para realizar ensaios clínicos. Tinham grupos de controlo que recebiam um placebo (uma substância inofensiva sem qualquer efeito) e grupos experimentais que recebiam a vacina propriamente dita. Depois, mediam quantas pessoas de cada grupo ficavam doentes. Comparando os dois, podiam dizer: "Sim, esta vacina funciona!"
Por isso, da próxima vez que ler sobre uma descoberta inovadora na medicina ou na tecnologia, é provável que um Design Experimental Verdadeiro tenha sido o VIP nos bastidores, certificando-se de que tudo estava no ponto.
2) Conceção quase-experimental
Vamos então falar sobre o Design Quase-Experimental. Pense neste como o primo porreiro do Design Experimental Verdadeiro. Ele quer ser como o seu parente famoso, mas é um pouco mais descontraído e flexível. Encontrará designs quase-experimentais quando for complicado configurar um Design Experimental Verdadeiro completo com todos os sinos e assobios.
As quase-experiências continuam a jogar com uma variável independente, tal como as suas primas mais rigorosas. A grande diferença é que não utilizam a aleatoriedade. É como querer dividir um saco de gomas em partes iguais entre os seus amigos, mas não o conseguir fazer na perfeição.
Na vida real, muitas vezes não é possível ou ético atribuir aleatoriamente pessoas a grupos diferentes, especialmente quando se trata de temas sensíveis como a educação ou questões sociais.
Prós da conceção quase-experimental
Apesar de não serem totalmente aleatórios, os modelos quase-experimentais são como os canivetes suíços da investigação: versáteis e práticos, são especialmente populares em áreas como a educação, a sociologia e as políticas públicas.
Por exemplo, quando os investigadores quiseram descobrir se o programa Head Start, destinado a dar às crianças um "avanço" na escola, era eficaz, utilizaram uma conceção quase experimental. Não podiam atribuir aleatoriamente às crianças a possibilidade de irem ou não para o pré-escolar, mas podiam comparar as crianças que iam com as que não iam.
Conceção quase-experimental Contras
É claro que as quase-experiências têm os seus prós e contras. O lado positivo é que são mais fáceis de montar e, muitas vezes, mais baratas do que as verdadeiras experiências. Mas o lado negativo é que não são tão sólidas nas suas conclusões. Como os grupos não são distribuídos aleatoriamente, há sempre aquela vozinha a dizer: "Será que nos está a escapar alguma coisa?"
Usos do desenho quase-experimental
A conceção quase-experimental ganhou força em meados do século XX. Os investigadores estavam a debater-se com problemas do mundo real que não se enquadravam perfeitamente num ambiente laboratorial. Além disso, à medida que a sociedade se tornava mais consciente das considerações éticas, aumentava a necessidade de concepções flexíveis. Assim, a abordagem quase-experimental foi como uma lufada de ar fresco para os cientistas que queriam estudar questões complexas sem umlista exaustiva de restrições.
Em suma, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback superstar, a Conceção Quase-Experimental é o jogador versátil que se pode adaptar e ainda dar contribuições significativas para o jogo.
3) Conceção pré-experimental
Agora, vamos falar sobre o Design Pré-Experimental. Imagine-o como o skate para principiantes que recebe antes de experimentar todos os truques fixes. Tem rodas, rola, mas não foi construído para o skatepark profissional.
Do mesmo modo, as concepções pré-experimentais proporcionam aos investigadores um ponto de partida, permitindo-lhes mergulhar na água da investigação científica sem o fazer de cabeça.
Então, o que é que se passa com os desenhos pré-experimentais?
Os investigadores ainda mexem com uma variável independente e medem uma variável dependente, mas saltam toda a parte da aleatorização e muitas vezes nem sequer têm um grupo de controlo.
É como fazer um bolo mas esquecer a cobertura e os granulados; obterá alguns resultados, mas poderão não ser tão completos ou fiáveis como gostaria.
Prós da conceção pré-experimental
Por que razão utilizar uma configuração tão simples? Porque, por vezes, só precisa de pôr a bola a rolar. As concepções pré-experimentais são óptimas para investigação rápida e suja quando tem pouco tempo ou recursos. Dão-lhe uma ideia aproximada do que está a acontecer, que pode utilizar para planear estudos mais detalhados mais tarde.
Um bom exemplo disto são os primeiros estudos sobre os efeitos do tempo de ecrã nas crianças. Os investigadores não podiam controlar todos os aspectos da vida de uma criança, mas podiam facilmente pedir aos pais que registassem o tempo que os seus filhos passavam em frente aos ecrãs e depois procurar tendências no comportamento ou no desempenho escolar.
Conceção pré-experimental Contras
Mas aqui está o senão: os desenhos pré-experimentais são como o primeiro rascunho de um ensaio. Ajudam-no a pôr as suas ideias no papel, mas não quereria entregá-lo para obter uma nota. Uma vez que estes desenhos não têm a estrutura rigorosa das configurações verdadeiras ou quase-experimentais, não lhe podem dar conclusões sólidas. São mais como pistas ou sinais que o apontam numa determinada direção.
Utilizações da conceção pré-experimental
Este tipo de conceção tornou-se popular nas fases iniciais de vários domínios científicos. Os investigadores utilizavam-nas para arranhar a superfície de um tópico, gerar alguns dados iniciais e depois decidir se valia a pena explorá-lo mais. Por outras palavras, as concepções pré-experimentais eram os trampolins que conduziam a investigações mais complexas e aprofundadas.
Assim, embora a conceção pré-experimental possa não ser a estrela da equipa, é como a equipa de treino que ajuda todos a melhorar. É o ponto de partida que pode levar a coisas maiores e melhores.
4) Conceção fatorial
Agora, aperte o cinto, porque vamos entrar no mundo do Design Fatorial, o multi-tasker do universo experimental.
Imagine fazer malabarismo não apenas com uma, mas com várias bolas no ar - é isso que os investigadores fazem num projeto fatorial.
Na conceção fatorial, os investigadores não se contentam em estudar apenas uma variável independente, mas querem estudar duas ou mais ao mesmo tempo para ver como interagem.
É como cozinhar com várias especiarias para ver como se misturam e criam sabores únicos.
O design fatorial tornou-se o tema de conversa da cidade com o aparecimento dos computadores. Porquê? Porque este design produz muitos dados, e os computadores são os calculadores de números que ajudam a dar sentido a tudo isso. Assim, graças aos nossos amigos de silício, os investigadores podem estudar questões complicadas como "Como é que a dieta e o exercício físico em conjunto afectam a perda de peso?" em vez de analisarem apenas um desses factores.
Prós do design fatorial
A principal vantagem deste tipo de conceção é a sua capacidade de explorar interacções entre variáveis. Por exemplo, talvez um novo medicamento em estudo funcione muito bem para os jovens, mas não tão bem para os adultos mais velhos. Uma conceção fatorial pode revelar que a idade é um fator crucial, algo que poderia passar despercebido se se estudasse apenas a eficácia do medicamento em geral. É como ser um detetive que procura pistas e não apenasnuma divisão, mas em toda a casa.
Conceção Fatorial Cons
Imagine coordenar um cruzamento de quatro vias com muitos carros vindos de todas as direcções - tem de se certificar de que tudo corre bem, ou acabará num engarrafamento. Da mesma forma, os investigadores têm de planear cuidadosamente a forma como vão medir e analisar todos os diferentesvariáveis.
Usos do desenho fatorial
Os desenhos factoriais são amplamente utilizados em psicologia para desvendar a teia de factores que influenciam o comportamento humano. São também populares em áreas como o marketing, onde as empresas querem compreender como diferentes aspectos como o preço, a embalagem e a publicidade influenciam o sucesso de um produto.
E por falar em sucesso, o design fatorial tem sido um sucesso desde que estatísticos como Ronald A. Fisher (sim, ele outra vez!) o desenvolveram no início e meados do século XX. Ofereceu uma forma mais matizada de compreender o mundo, provando que, por vezes, para obter uma imagem completa, é necessário fazer malabarismos com mais do que uma bola de cada vez.
Assim, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback e a Conceção Quase Experimental é o jogador versátil, a Conceção Fatorial é o estratega que vê todo o tabuleiro de jogo e faz as jogadas em conformidade.
5) Conceção longitudinal
Imaginem-no como um grande contador de histórias, do tipo que não se limita a falar de um único evento, mas que conta uma história épica que se estende ao longo de anos ou mesmo décadas. Este design não se trata de instantâneos rápidos; trata-se de captar o filme completo da vida de alguém ou de um processo de longa duração.
Sabe quando tira uma fotografia todos os anos no seu aniversário para ver como mudou? O design longitudinal é mais ou menos assim, mas para investigação científica.
Com a Conceção Longitudinal, em vez de medir algo apenas uma vez, os investigadores voltam repetidamente, por vezes ao longo de muitos anos, para ver como as coisas estão a correr, o que os ajuda a compreender não só o que está a acontecer, mas também porque é que está a acontecer e como muda ao longo do tempo.
Este design começou a brilhar na segunda metade do século XX, quando os investigadores começaram a perceber que algumas questões não podem ser respondidas à pressa. Pense nos estudos que analisam o crescimento das crianças, ou na investigação sobre o efeito de um determinado medicamento durante um longo período de tempo. Não são coisas que se possam apressar.
O famoso Estudo do Coração de Framingham, iniciado em 1948, é um excelente exemplo: há décadas que se estuda a saúde do coração numa pequena cidade do Massachusetts e os resultados têm moldado o que sabemos sobre as doenças cardíacas.
Prós do design longitudinal
Em primeiro lugar, é o método ideal para estudar as mudanças ao longo do tempo, quer se trate da forma como as pessoas envelhecem ou da forma como uma floresta recupera de um incêndio.
Conceção longitudinal Contras
Mas nem tudo são raios de sol e arco-íris. Os estudos longitudinais requerem muita paciência e recursos. Além disso, acompanhar os participantes ao longo de muitos anos pode ser como pastorear gatos - difícil e cheio de surpresas.
Utilizações de conceção longitudinal
Apesar destes desafios, os estudos longitudinais têm sido fundamentais em domínios como a psicologia, a sociologia e a medicina, pois proporcionam o tipo de conhecimentos profundos e a longo prazo que outras concepções não conseguem igualar.
Assim, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback superstar, e a Conceção Quase-Experimental é o atleta flexível, então a Conceção Fatorial é o estratega, e a Conceção Longitudinal é o ancião sábio que já viu tudo e tem histórias para contar.
6) Conceção transversal
Agora, vamos inverter o guião e falar sobre o desenho transversal, o oposto polar do desenho longitudinal. Se o longitudinal é o grande contador de histórias, pense no transversal como o fotógrafo de instantâneos. Capta um único momento no tempo, como uma selfie que se tira para recordar um dia divertido. Os investigadores que utilizam este desenho recolhem todos os seus dados num ponto, fornecendo uma espécie de "instantâneo" deo que quer que estejam a estudar.
Numa conceção transversal, os investigadores analisam vários grupos ao mesmo tempo para ver se são diferentes ou semelhantes.
Em vez de esperar anos para ver como as opiniões mudam, pode simplesmente perguntar a pessoas de todas as idades o que pensam neste momento. É assim o Cross-Sectional Design: rápido e direto.
Este tipo de investigação pode ser encontrado em todo o lado, desde estudos de marketing até aos cuidados de saúde. Por exemplo, já deve ter ouvido falar de inquéritos que perguntam às pessoas o que pensam de um novo produto ou de uma questão política. Trata-se normalmente de estudos transversais, destinados a obter uma leitura rápida da opinião pública.
Prós do desenho transversal
Bem, é a opção ideal quando precisa de respostas rápidas e não tem tempo ou recursos para uma configuração mais complicada.
Desenho transversal Cons
Lembre-se de que a velocidade tem contrapartidas. Embora obtenha os seus resultados rapidamente, esses resultados estão presos no tempo. Não lhe podem dizer como as coisas mudam ou porque estão a mudar, apenas o que está a acontecer neste momento.
Utilizações de desenhos transversais
Além disso, por serem tão rápidos e simples, os estudos transversais servem muitas vezes como primeiro passo na investigação, dando aos cientistas uma ideia do que se está a passar, para que possam decidir se vale a pena aprofundar o assunto.
Assim, no nosso alinhamento de concepções experimentais, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback superstar e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, então a Conceção Transversal é como o speedy running back - rápido, ágil, mas não concebido para jogadas longas e demoradas.
7) Conceção correlacional
A seguir na nossa lista está o Design Correlacional, o observador atento do mundo experimental. Imagine este design como a pessoa numa festa que adora observar as pessoas. Não interfere nem se envolve; apenas observa e toma notas mentais sobre o que está a acontecer.
Num estudo correlacional, os investigadores não alteram nem controlam nada; limitam-se a observar e a medir a forma como duas variáveis se relacionam entre si.
A conceção correlacional tem raízes nos primórdios da psicologia e da sociologia. Pioneiros como Sir Francis Galton utilizaram-na para estudar a forma como qualidades como a inteligência ou a altura podiam estar relacionadas dentro das famílias.
Por exemplo, os investigadores podem estudar se os alunos que têm mais tempo de estudo obtêm melhores notas ou se as pessoas que fazem mais exercício físico têm níveis de stress mais baixos.
Em meados do século XX, os investigadores começaram a reparar que as pessoas que fumavam muito também pareciam ter cancro do pulmão com mais frequência. Não podiam dizer que fumar causava cancro - isso exigiria uma verdadeira experiência - mas a forte correlação foi uma bandeira vermelha que levou a mais investigação eeventualmente, avisos de saúde.
Prós do design correlacional
Este modelo é ótimo para provar que duas (ou mais) coisas podem estar relacionadas. Os modelos correlacionais podem ajudar a provar que é necessária uma investigação mais detalhada sobre um tópico. Podem ajudar-nos a ver padrões ou possíveis causas para coisas que, de outra forma, poderíamos não ter percebido.
Conceção correlacional Cons
Mas é aqui que é preciso ter cuidado: os desenhos correlacionais podem ser complicados. Só porque duas coisas estão relacionadas não significa que uma causa a outra. É como dizer: "Sempre que uso as minhas meias da sorte, a minha equipa ganha." Bem, é uma ideia divertida, mas essas meias não estão realmente a controlar o jogo.
Usos do design correlacional
Apesar desta limitação, as concepções correlacionais são populares em psicologia, economia e epidemiologia, para citar alguns domínios. São frequentemente o primeiro passo para explorar uma possível relação entre variáveis. Uma vez encontrada uma correlação forte, os investigadores podem decidir realizar estudos experimentais mais rigorosos para examinar a causa e o efeito.
Assim, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback superstar e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega e a Conceção Transversal é o velocista, então a Conceção Correlacional é o batedor inteligente, identificando padrões interessantes mas deixando o trabalho pesado de provar causa e efeito para os outros tipos de concepções.
8) Meta-análise
Por último, mas não menos importante, falemos de meta-análise, o bibliotecário dos projectos experimentais.
Se as outras concepções têm a ver com a criação de nova investigação, a meta-análise tem a ver com a recolha da investigação de todos os outros, classificando-a e descobrindo o que significa quando a juntamos.
Imagine um puzzle em que cada peça é um estudo diferente. A meta-análise é o processo de encaixar todas essas peças para ver o quadro geral.
O conceito de meta-análise começou a tomar forma no final do século XX, quando os computadores se tornaram suficientemente potentes para lidar com grandes quantidades de dados. Foi como se alguém tivesse dado aos investigadores uma lupa super-poderosa, permitindo-lhes examinar vários estudos ao mesmo tempo para encontrar tendências ou resultados comuns.
Talvez já tenha ouvido falar das Revisões Cochrane no domínio dos cuidados de saúde, que são grandes colecções de meta-análises que ajudam os médicos e os decisores políticos a descobrir quais os tratamentos que funcionam melhor com base em toda a investigação realizada.
Por exemplo, se dez estudos diferentes mostrarem que um determinado medicamento ajuda a baixar a tensão arterial, uma meta-análise reunirá toda essa informação para dar uma resposta mais exacta.
Prós da Meta-Análise
A beleza da meta-análise é que pode fornecer provas muito fortes. Em vez de se basear num estudo, está a olhar para todo o panorama da investigação sobre um tópico.
Meta-análise Cons
No entanto, tem algumas desvantagens. Por um lado, a meta-análise só é tão boa quanto os estudos que inclui. Se esses estudos tiverem falhas, a meta-análise também terá. É como fazer um bolo: se usar maus ingredientes, não importa a qualidade da receita - o bolo não vai ficar bom.
Meta-análise Utilizações
Apesar destes desafios, as meta-análises são muito respeitadas e amplamente utilizadas em muitos domínios, como a medicina, a psicologia e a educação, e ajudam-nos a compreender um mundo repleto de informações, mostrando-nos o panorama geral obtido a partir de muitas imagens mais pequenas.
Assim, no nosso alinhamento de estrelas, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista e a Conceção Correlacional é o batedor, então a Meta-Análise é como o treinador, utilizando os conhecimentos das jogadas de todos os outros para encontrar o melhor plano de jogo.
9) Conceção não experimental
Agora, vamos falar de um jogador que é um pouco estranho nesta equipa de concepções experimentais - a conceção não experimental. Pense nesta conceção como o comentador ou o jornalista que cobre o jogo mas não joga.
Numa conceção não experimental, os investigadores são como repórteres que recolhem factos, mas não interferem nem alteram nada. Estão simplesmente lá para descrever e analisar.
Prós da conceção não experimental
O seu ponto forte é a descrição e a exploração. É muito bom para estudar as coisas tal como elas são no mundo real, sem alterar quaisquer condições.
Conceção não-experimental Contras
Uma vez que uma conceção não experimental não manipula variáveis, não pode provar causa e efeito. É como um repórter meteorológico: pode dizer que está a chover, mas não pode dizer porque é que está a chover.
A desvantagem é que, uma vez que os investigadores não controlam as variáveis, é difícil excluir outras explicações para o que observam. É como ouvir um lado de uma história - ficamos com uma ideia do que aconteceu, mas pode não ser a imagem completa.
Utilizações de conceção não experimental
A conceção não-experimental sempre fez parte da investigação, especialmente em domínios como a antropologia, a sociologia e algumas áreas da psicologia.
Por exemplo, se já ouviu falar de estudos que descrevem a forma como as pessoas se comportam em diferentes culturas ou o que os adolescentes gostam de fazer no seu tempo livre, isso é frequentemente o Design Não-Experimental em ação. Estes estudos visam captar a essência de uma situação, como pintar um retrato em vez de tirar uma fotografia.
Um exemplo bem conhecido que já deve ter ouvido falar é o dos Relatórios Kinsey dos anos 40 e 50, que descreviam o comportamento sexual de homens e mulheres. Os investigadores entrevistaram milhares de pessoas, mas não manipularam quaisquer variáveis como numa verdadeira experiência. Limitaram-se a recolher dados para criar uma imagem abrangente do assunto em questão.
Assim, na nossa equipa metafórica de concepções de investigação, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o batedor e a Meta-Análise é o treinador, então a Conceção Não-Experimental é o jornalista desportivo - sempre presente, captando o jogo, mas não fazendo parte da açãopor si só.
10) Conceção de medidas repetidas
Se esta conceção fosse um jogador num jogo desportivo, seria aquele que está sempre a revisitar jogadas passadas para descobrir como melhorar a próxima.
A conceção de medidas repetidas consiste em estudar as mesmas pessoas ou indivíduos várias vezes para ver como mudam ou reagem em condições diferentes.
A ideia por detrás do Design de Medidas Repetidas não é nova; existe desde os primórdios da psicologia e da medicina. Pode dizer-se que é um primo do Design Longitudinal, mas em vez de analisar a forma como as coisas mudam naturalmente ao longo do tempo, centra-se na forma como o mesmo grupo reage a coisas diferentes.
Em vez de comparar um grupo que bebeu a bebida energética com outro grupo que não a bebeu, um desenho de medidas repetidas faria com que o mesmo grupo de pessoas corresse várias vezes - uma vez com a bebida energética e outra sem. Desta forma, está realmente a concentrar-se no efeito dessa bebida energética, tornando os resultados maisfiável.
Prós do projeto de medidas repetidas
O ponto forte do Design de Medidas Repetidas é o facto de ser super focado. Uma vez que utiliza os mesmos sujeitos, não tem de se preocupar com diferenças entre grupos que possam estragar os seus resultados.
Conceção de medidas repetidas Contras
Mas o lado negativo é que as pessoas podem ficar cansadas ou aborrecidas se forem testadas demasiadas vezes, o que pode afetar a forma como respondem.
Usos do desenho de medidas repetidas
Um exemplo famoso desta conceção é a experiência "Little Albert", realizada por John B. Watson e Rosalie Rayner em 1920. Neste estudo, um rapaz foi exposto várias vezes a um rato branco e a outros estímulos para ver como as suas reacções emocionais se alteravam. Embora os padrões éticos desta experiência sejam frequentemente criticados hoje em dia, foi inovadora na compreensão das respostas emocionais condicionadas.
No nosso alinhamento metafórico de concepções de investigação, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o batedor, a Meta-Análise é o treinador e a Conceção Não-Experimental é o jornalista, então a Conceção de Medidas Repetidas é o viajante do tempo - sempre a voltar aafinar o plano de jogo.
11) Conceção de crossover
Se está familiarizado com o basebol, sabe que um "switch-hitter" é alguém que pode bater tanto com a mão direita como com a mão esquerda.
De uma forma semelhante, A conceção cruzada permite que os sujeitos experimentem várias condições, invertendo-as de modo a que todos tenham uma vez em cada papel.
Este design é como o jogador utilitário da nossa equipa - versátil, flexível e muito bom a adaptar-se.
O design cruzado tem as suas raízes na investigação médica e tem sido popular desde meados do século XX. É frequentemente utilizado em ensaios clínicos para testar a eficácia de diferentes tratamentos.
Profissionais de design de crossover
Imagine que está a testar dois novos tipos de medicamentos para a dor de cabeça. Em vez de dar um tipo a um grupo e outro tipo a um grupo diferente, daria ambos os tipos às mesmas pessoas, mas em alturas diferentes.
Contras do design crossover
Qual é o grande problema do Crossover Design? A sua principal vantagem é reduzir o "ruído" resultante das diferenças individuais. Uma vez que cada pessoa experimenta todas as condições, é mais fácil ver os efeitos reais. No entanto, há um senão. Este design assume que não há qualquer efeito duradouro da primeira condição quando se muda para a segunda. Isso pode nem sempre ser verdade. Se o primeiro tratamentotem um efeito duradouro, pode alterar os resultados quando se passa para o segundo tratamento.
Utilizações de design cruzado
Um exemplo bem conhecido de Design Crossover é em estudos que analisam os efeitos de diferentes tipos de dietas - como dietas com baixo teor de hidratos de carbono versus dietas com baixo teor de gordura. Os investigadores podem fazer com que os participantes sigam uma dieta com baixo teor de hidratos de carbono durante algumas semanas e, em seguida, mudem para uma dieta com baixo teor de gordura.
Na nossa equipa de concepções experimentais, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback e a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o batedor, a Meta-Análise é o treinador, a Conceção Não-Experimental é o jornalista e a Conceção de Medidas Repetidas é o viajante do tempo, então a Conceção Cruzada é o versátiljogador utilitário - sempre pronto a adaptar-se e a desempenhar vários papéis para obter os resultados mais exactos.
12) Desenho aleatório de cluster
Na nossa linha imaginária de concepções experimentais, se outras concepções se centram em jogadores individuais, então a conceção aleatória de clusters analisa o funcionamento de toda a equipa.
Esta abordagem é especialmente comum na investigação educacional e comunitária, e tem vindo a ganhar força desde o final do século XX.
Em vez de atribuir pessoas individuais a diferentes condições, os investigadores atribuem grupos inteiros, ou "clusters", que podem ser escolas, bairros ou mesmo cidades inteiras. Isto ajuda-o a ver como o novo método funciona num cenário real.
Em vez de selecionar alunos individuais, introduziria o programa em toda uma escola ou talvez mesmo em várias escolas e depois compararia os resultados com os das escolas sem o programa.
Desenho aleatório de cluster Prós
Porquê utilizar o Desenho Aleatório de Clusters? Bem, por vezes não é prático atribuir condições a nível individual. Por exemplo, não se pode ter metade de uma escola a seguir um novo programa de leitura enquanto a outra metade mantém o antigo; isso seria demasiado confuso! A Aleatorização de Clusters ajuda a contornar este problema tratando cada "cluster" como a sua própria mini-experiência.
Desenho aleatório por cluster Contras
Há também uma desvantagem: uma vez que são atribuídos grupos inteiros a cada condição, existe o risco de os grupos serem diferentes de alguma forma importante que os investigadores não tenham tido em conta. É como ter uma equipa desportiva cheia de veteranos a jogar contra uma equipa de novatos; o jogo não seria justo.
Desenho aleatório de cluster Usos
Um exemplo famoso é a investigação realizada para testar a eficácia de diferentes intervenções de saúde pública, como os programas de vacinação. Os investigadores podem lançar um programa de vacinação numa comunidade, mas não noutra, e depois comparar as taxas de doença em ambas.
Na nossa equipa de investigação metafórica, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback, a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o batedor, a Meta-Análise é o treinador, a Conceção Não-Experimental é o jornalista, a Conceção de Medidas Repetidas é o viajante do tempo e a Conceção Crossover é o jogador utilitário, entãoO Cluster Randomized Design é o capitão da equipa - sempre a pensar no grupo como um todo.
13) Conceção de métodos mistos
Diga olá à Conceção de Métodos Mistos, o polivalente ou o "jogador da Renascença" da nossa equipa de investigação.
A conceção de métodos mistos utiliza uma mistura de métodos qualitativos e quantitativos para obter uma imagem mais completa, tal como uma pessoa renascentista que é boa em muitas coisas diferentes. É como ser bom tanto no ataque como na defesa num desporto; tem todas as bases cobertas!
A conceção de métodos mistos é um conceito relativamente recente, que se tornou mais popular no final do século XX e no início do século XXI, à medida que os investigadores começaram a ver o valor da utilização de várias abordagens para resolver questões complexas. É o canivete suíço no nosso kit de ferramentas de investigação, combinando as melhores partes de outras concepções para ser mais versátil.
Imagine que está a estudar os efeitos de uma nova aplicação educativa nas competências matemáticas dos alunos. Pode utilizar métodos quantitativos, como testes e notas, para medir a melhoria dos alunos - essa é a "parte dos números".
Mas também quer saber como é que os alunos se sentem agora em relação à matemática, ou porque é que acham que melhoraram ou pioraram. Para isso, pode realizar entrevistas ou pedir aos alunos que preencham diários - essa é a "parte da história".
Prós da conceção de métodos mistos
Então, qual é a vantagem da conceção de métodos mistos? O ponto forte é a sua versatilidade e profundidade; não se obtêm apenas números ou histórias, obtêm-se ambos, o que dá uma imagem mais completa.
Conceção de métodos mistos Contras
Mas também é mais desafiante: imagine tentar praticar dois desportos ao mesmo tempo! É preciso ter competências em diferentes métodos de investigação e saber combiná-los eficazmente.
Utilizações de concepções de métodos mistos
Os cientistas utilizam números e dados para mostrar as alterações de temperatura (quantitativos), mas também entrevistam pessoas para compreender como estas alterações estão a afetar as comunidades (qualitativos).
Na nossa equipa de concepções experimentais, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback, a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o olheiro, a Meta-Análise é o treinador, a Conceção Não-Experimental é o jornalista, a Conceção de Medidas Repetidas é o viajante do tempo, a Conceção Crossover é o jogador utilitário eO Cluster Randomized Design é o capitão da equipa, enquanto o Mixed-Methods Design é o jogador da Renascença - com competências em várias áreas e capaz de as reunir para uma estratégia vencedora.
14) Conceção multivariada
Agora, vamos voltar a nossa atenção para a Conceção Multivariada, a multitarefa do mundo da investigação.
Se a nossa linha de concepções de investigação fosse como os jogadores num campo de basquetebol, a conceção multivariada seria o jogador a driblar, a passar e a rematar ao mesmo tempo. Esta conceção não analisa apenas uma ou duas coisas; analisa várias variáveis em simultâneo para ver como interagem e se afectam mutuamente.
A conceção multivariada é como fazer um bolo com muitos ingredientes. Em vez de olhar apenas para a forma como a farinha afecta o bolo, considera também o açúcar, os ovos e o leite de uma só vez. Desta forma, compreende como tudo funciona em conjunto para que o bolo tenha um sabor bom ou mau.
Com o advento dos computadores e do software estatístico avançado, a análise de múltiplas variáveis em simultâneo tornou-se muito mais fácil e a conceção multivariada ganhou popularidade.
Profissionais de conceção multivariada
Então, qual é a vantagem de utilizar o Design Multivariado? O seu poder reside na sua complexidade. Ao estudar múltiplas variáveis ao mesmo tempo, pode obter uma compreensão realmente rica e detalhada do que se está a passar.
Contras da conceção multivariada
Mas essa complexidade também pode ser uma desvantagem: com tantas variáveis, pode ser difícil dizer quais as que estão realmente a fazer a diferença e quais as que estão apenas a acompanhar.
Utilizações de conceção multivariada
Imagine que é um treinador a tentar descobrir a melhor estratégia para ganhar jogos. Não olharia apenas para o número de pontos que o seu melhor jogador marca; também consideraria as assistências, os ressaltos, os turnovers e talvez até o barulho do público. Um Design Multivariado ajudá-lo-ia a compreender como todos estes factores funcionam em conjunto para determinar se ganha ou perde.
As empresas utilizam frequentemente esta abordagem para descobrir como diferentes factores - como o preço, a embalagem e a publicidade - afectam as vendas. Ao estudar múltiplas variáveis ao mesmo tempo, podem encontrar a melhor combinação para aumentar os lucros.
Na nossa equipa de investigação metafórica, se a Conceção Experimental Verdadeira é o quarterback, a Conceção Longitudinal é o sábio ancião, a Conceção Fatorial é o estratega, a Conceção Transversal é o velocista, a Conceção Correlacional é o batedor, a Meta-Análise é o treinador, a Conceção Não-Experimental é o jornalista, a Conceção de Medidas Repetidas é o viajante do tempo, a Conceção Crossover é o jogador utilitário, o ClusterA Conceção Aleatória é o capitão de equipa, a Conceção de Métodos Mistos é o jogador da Renascença e a Conceção Multivariada é o multitarefa - manipulando muitas variáveis ao mesmo tempo para obter uma imagem mais completa do que está a acontecer.
15) Conceção pré-teste-pós-teste
Vamos apresentar o Design Pré-Teste-Pós-Teste, a superestrela do "Antes e Depois" da nossa equipa de investigação. Provavelmente já viu aquelas fotografias de antes e depois em anúncios de programas de perda de peso ou de renovações de casas, certo?
Bem, esta conceção é assim, mas para a ciência! A conceção pré-teste-pós-teste verifica como são as coisas antes do início da experiência e compara-as com como são as coisas depois de a experiência terminar.
Este desenho é um dos clássicos, um elemento básico na investigação durante décadas em vários domínios como a psicologia, a educação e os cuidados de saúde. É tão simples e direto que se manteve popular durante muito tempo.
Na conceção pré-teste-pós-teste, mede-se o comportamento ou a condição do sujeito antes de se introduzirem quaisquer alterações - é o "antes" ou "pré-teste". Em seguida, faz-se a experiência e, depois de terminada, mede-se novamente a mesma coisa - é o "depois" ou "pós-teste".
Prós da conceção pré-teste-pós-teste
O que torna a conceção pré-teste-pós-teste especial? É bastante fácil de compreender e não requer estatísticas sofisticadas.
Conceção pré-teste-pós-teste Contras
Por exemplo, e se as crianças do nosso exemplo de matemática melhorarem na multiplicação só porque são mais velhas ou porque já fizeram o teste antes? Isso tornaria difícil dizer se o programa é realmente eficaz ou não.
Utilizações da conceção pré-teste-pós-teste
Digamos que é um professor e quer saber se um novo programa de matemática ajuda as crianças a melhorar a multiplicação. Primeiro, daria a todas as crianças um teste de multiplicação - esse é o seu pré-teste. Depois, ensiná-las-ia a usar o novo programa de matemática. No final, daria-lhes novamente o mesmo teste - esse é o seu pós-teste. Se as crianças se saíssem melhor no segundo teste, poderia concluir que o programa funciona.
Uma utilização famosa da conceção pré-teste-pós-teste é a avaliação da eficácia dos cursos de formação de condutores. Os investigadores medem as capacidades de condução das pessoas antes e depois do curso para ver se melhoraram.
16) Conceção de quatro grupos de Solomon
O próximo passo é o Solomon Four-Group Design, o "mestre do xadrez" da nossa equipa de investigação. Este método tem tudo a ver com estratégia e planeamento cuidadoso. Com o nome de Richard L. Solomon, que o introduziu na década de 1940, este método tenta corrigir algumas das fraquezas dos métodos mais simples, como o Pretest-Posttest Design.
É assim que funciona: O modelo de quatro grupos de Solomon utiliza quatro grupos diferentes para testar uma hipótese. Dois grupos fazem um pré-teste, depois um deles recebe o tratamento ou a intervenção e ambos fazem um pós-teste. Os outros dois grupos não fazem o pré-teste e apenas um deles recebe o tratamento antes de ambos fazerem o pós-teste.
Parece complicado? É como jogar xadrez a 4D; está a pensar em várias jogadas à frente!
Profissionais de design de quatro grupos de Solomon
Quais são os prós e os contras do modelo de quatro grupos de Solomon? O lado positivo é que fornece resultados realmente robustos porque tem em conta muitas variáveis.
Design de quatro grupos de Solomon Contras
A desvantagem é que é muito trabalhoso e requer muitos participantes, o que o torna mais moroso e dispendioso.
O modelo de quatro grupos de Solomon utiliza
Digamos que quer descobrir se uma nova forma de ensinar história ajuda os alunos a lembrarem-se melhor dos factos. Duas turmas fazem um teste de história (pré-teste), depois uma turma usa o novo método de ensino enquanto a outra mantém o método antigo. Ambas as turmas fazem outro teste depois (pós-teste).
Entretanto, mais duas turmas saltam o teste inicial e, depois, uma utiliza o novo método antes de ambas fazerem o teste final. A comparação dos quatro grupos dar-lhe-á uma imagem muito mais clara sobre se o novo método de ensino funciona e se o próprio pré-teste afecta o resultado.
O modelo de quatro grupos de Solomon é menos utilizado do que os modelos mais simples, mas é altamente respeitado pela sua capacidade de controlar mais variáveis. É um dos favoritos na investigação educacional e psicológica, onde se pretende realmente aprofundar e descobrir o que está realmente a causar alterações.
17) Concepções adaptativas
Falemos agora dos Designs Adaptativos, os camaleões do mundo experimental.
Imagine que é um detetive e que, a meio da resolução de um caso, encontra uma pista que muda tudo. Não se limitaria a seguir o seu plano antigo; adaptaria e mudaria a sua abordagem, certo? É exatamente isso que os desenhos adaptativos permitem aos investigadores fazer.
Num projeto adaptativo, os investigadores podem fazer alterações ao estudo à medida que este decorre, com base nos primeiros resultados. Num estudo tradicional, quando se define o plano, este é cumprido do princípio ao fim.
Profissionais de Design Adaptativo
Este método é particularmente útil em situações de ritmo acelerado ou de alto risco, como o desenvolvimento de uma nova vacina no meio de uma pandemia. A capacidade de adaptação pode poupar tempo e recursos e, mais importante ainda, pode salvar vidas, permitindo a disponibilização mais rápida de tratamentos eficazes.
Contras da conceção adaptativa
No entanto, os desenhos adaptativos têm as suas desvantagens: podem ser muito complexos de planear e executar e existe sempre o risco de as alterações efectuadas durante o estudo poderem introduzir enviesamentos ou erros.
Utilizações de design adaptativo
As concepções adaptativas são mais frequentemente observadas em ensaios clínicos, particularmente nos domínios médico e farmacêutico.
Por exemplo, se um novo medicamento estiver a mostrar resultados realmente promissores, o estudo pode ser ajustado para dar a mais participantes o novo tratamento em vez de um placebo. Ou se um nível de dose estiver a mostrar efeitos secundários negativos, pode ser retirado do estudo.
A melhor parte é que estas alterações são pré-planeadas: os investigadores definem antecipadamente quais as alterações que podem ser feitas e em que condições, o que ajuda a manter tudo científico e honesto.
Em termos de aplicações, para além da sua forte utilização na investigação médica e farmacêutica, os Adaptive Designs estão também a tornar-se cada vez mais populares nos testes de software e nos estudos de mercado. Nestes domínios, a capacidade de se ajustar rapidamente aos primeiros resultados pode dar às empresas uma vantagem significativa.
As concepções adaptativas são como as startups ágeis do mundo da investigação - rápidas a mudar de direção, ansiosas por aprender com os resultados contínuos e concentradas num progresso rápido e eficiente. No entanto, requerem uma grande dose de especialização e um planeamento cuidadoso para garantir que a adaptabilidade não compromete a integridade da investigação.
18) Concepções Bayesianas
Com o nome de Thomas Bayes, um estatístico e ministro do século XVIII, esta conceção não olha apenas para o que está a acontecer agora; também tem em conta o que aconteceu antes.
Imagine que era um detetive que não se limitava a analisar as provas que tinha à sua frente, mas que também utilizava os seus casos anteriores para fazer melhores suposições sobre o caso atual.
Os desenhos bayesianos são como o trabalho de detetive na ciência. À medida que recolhe mais pistas (ou dados), actualiza o seu melhor palpite sobre o que está realmente a acontecer.
Por exemplo, se uma investigação anterior mostrar que um determinado tipo de medicamento funciona normalmente bem para uma doença específica, uma conceção bayesiana incluiria essa informação ao estudar um novo grupo de doentes com a mesma doença.
Prós do design bayesiano
Uma das principais vantagens das concepções Bayesianas é a sua eficiência, uma vez que utilizam dados existentes para informar a experiência atual, sendo frequentemente necessários menos recursos para chegar a uma conclusão fiável.
Contras da conceção bayesiana
No entanto, a sua configuração pode ser bastante complicada e requer um conhecimento profundo de estatística e do assunto em causa.
Usos do design bayesiano
A sua capacidade para atualizar e aperfeiçoar continuamente as hipóteses com base em novas provas torna-as particularmente úteis em domínios em que os dados estão em constante evolução e em que é crucial tomar decisões rápidas e informadas.
Se um tratamento tiver sido eficaz para pacientes com genética ou sintomas semelhantes no passado, uma abordagem bayesiana pode usar esses dados para prever a eficácia do tratamento para um novo paciente.
Nestes domínios, as concepções bayesianas ajudam os algoritmos a "aprender" com dados passados para fazerem melhores previsões ou tomarem melhores decisões em novas situações. É como ensinar um computador a ser um detetive que se torna cada vez melhor a resolver puzzles quanto mais puzzles vê.
19) Aleatorização adaptativa de covariáveis
Agora vamos voltar a nossa atenção para a aleatorização adaptativa de covariáveis, que pode ser considerada como o "casamenteiro" dos projectos experimentais.
Imagine um treinador de futebol a tentar criar as equipas mais equilibradas para um jogo amigável. Não se limitaria a atribuir jogadores aleatoriamente, mas teria em conta as capacidades, a experiência e outras características de cada jogador.
A aleatorização adaptativa de covariáveis consiste em criar os grupos mais equilibrados possíveis para uma experiência.
Na aleatorização tradicional, os participantes são atribuídos a grupos diferentes por mero acaso, o que é uma forma bastante justa de fazer as coisas, mas que por vezes pode conduzir a grupos desequilibrados.
Imagine se todos os jogadores de nível profissional fossem parar a uma equipa de futebol e todos os principiantes a outra; não seria um jogo muito informativo! A aleatorização adaptativa de covariáveis resolve este problema utilizando traços ou características importantes (denominados "covariáveis") para orientar o processo de aleatorização.
Prós da aleatorização adaptativa de covariáveis
As vantagens desta conceção são bastante claras: visa o equilíbrio e a equidade, tornando os resultados finais mais fiáveis.
Contras da aleatorização adaptativa de covariáveis
Mas não é perfeito, pode ser complexo de implementar e requer um conhecimento profundo das características mais importantes a equilibrar.
Utilizações da aleatorização adaptativa de covariáveis
Este modelo é particularmente útil em ensaios médicos. Digamos que os investigadores estão a testar um novo medicamento para a hipertensão arterial. Os participantes podem ter diferentes idades, pesos ou doenças pré-existentes que podem afetar os resultados.
A aleatorização adaptativa de covariáveis asseguraria que cada grupo de tratamento tivesse uma mistura semelhante destas características, tornando os resultados mais fiáveis e mais fáceis de interpretar.
Em termos práticos, esta conceção é frequentemente observada em ensaios clínicos de novos medicamentos ou terapias, mas os seus princípios são também aplicáveis em domínios como a psicologia, a educação e as ciências sociais.
Por exemplo, na investigação educacional, pode ser utilizado para garantir que as salas de aula comparadas têm distribuições semelhantes de alunos em termos de capacidade académica, estatuto socioeconómico e outros factores.
A Aleatorização Adaptativa de Variáveis é como o sábio ancião do grupo, garantindo que todos têm a mesma oportunidade de mostrar as suas verdadeiras capacidades, tornando assim os resultados colectivos tão fiáveis quanto possível.
20) Conceção em cunha escalonada
Vamos agora centrar-nos no design de cunha escalonada, um membro ponderado e cauteloso da família do design experimental.
Imagine que está a experimentar uma nova técnica de jardinagem, mas não tem a certeza se vai funcionar bem. Decide aplicá-la primeiro numa secção do seu jardim, observar o seu desempenho e, depois, alargar gradualmente a técnica a outras secções. Desta forma, pode ver os seus efeitos ao longo do tempo e em diferentes condições. É basicamente assim que funciona o Stepped Wedge Design.
Num desenho em cunha escalonado, todos os participantes ou clusters começam no grupo de controlo e depois, em alturas diferentes, passam para o grupo de intervenção ou tratamento. Isto cria um padrão em forma de cunha ao longo do tempo, em que cada vez mais participantes recebem o tratamento à medida que o estudo avança. É como lançar uma nova política por fases, monitorizando o seu impacto em cada fase antes de a alargara mais pessoas.
Prós do design da cunha escalonada
O Stepped Wedge Design oferece várias vantagens: em primeiro lugar, permite o estudo de intervenções que se espera que façam mais bem do que mal, o que o torna eticamente atrativo.
Em segundo lugar, é útil quando os recursos são limitados e não é viável implementar um novo tratamento para todos de uma só vez. Por último, como todos acabam por receber o tratamento, pode ser mais fácil obter a adesão dos participantes ou das organizações envolvidas no estudo.
Contras do design da cunha escalonada
No entanto, esta conceção pode ser complexa de analisar, porque tem de ter em conta o fator tempo e as condições variáveis em cada "passo" da cunha. E, como em qualquer estudo em que os participantes sabem que estão a receber uma intervenção, existe a possibilidade de os resultados serem influenciados pelo efeito placebo ou por outros enviesamentos.
Utilizações do desenho em cunha escalonada
Por exemplo, se um hospital quiser implementar um novo protocolo de higiene, pode começar num departamento, avaliar o seu impacto e, depois, estendê-lo a outros departamentos ao longo do tempo, o que permite ao hospital ajustar e aperfeiçoar o novo protocolo com base em dados do mundo real antes de ser totalmente implementado.
Em termos de aplicações, os Stepped Wedge Designs são normalmente utilizados em iniciativas de saúde pública, mudanças organizacionais em contextos de cuidados de saúde e ensaios de políticas sociais. São particularmente úteis em situações em que uma intervenção está a ser implementada gradualmente e é importante compreender os seus impactos em cada fase.
21) Conceção sequencial
Segue-se o Design sequencial, o membro dinâmico e flexível da nossa família de design experimental.
Imagine que está a jogar um jogo de vídeo onde pode escolher diferentes caminhos. Se seguir um caminho e encontrar um baú do tesouro, pode decidir continuar nessa direção. Se chegar a um beco sem saída, pode voltar atrás e tentar um caminho diferente. A conceção sequencial funciona de forma semelhante, permitindo que os investigadores tomem decisões em diferentes fases com base no que aprenderam até ao momento.
Após cada sequência, os investigadores fazem uma pausa para analisar os dados recolhidos e, com base nesses resultados, decidem se devem parar a experiência porque já têm informação suficiente ou se devem continuar e talvez até modificar a sequência seguinte.
Profissionais de design sequencial
Isto permite uma utilização mais eficiente dos recursos, uma vez que só continua com a experiência se os dados sugerirem que vale a pena fazê-lo.
Uma das grandes vantagens do Design Sequencial é a sua eficiência: ao tomar decisões baseadas em dados ao longo do processo, é possível chegar a conclusões mais rapidamente e com menos recursos.
Contras da conceção sequencial
No entanto, é necessário um planeamento cuidadoso e conhecimentos especializados para garantir que estas decisões de "parar ou avançar" são tomadas corretamente e sem preconceitos.
Utilizações de design sequencial
Em termos das suas aplicações, para além dos cuidados de saúde e da medicina, o Sequential Design é também popular no controlo de qualidade no fabrico, na monitorização ambiental e na modelação financeira. Nestas áreas, a capacidade de tomar decisões rápidas com base nos dados recebidos pode ser uma grande vantagem.
Esta conceção é frequentemente utilizada em ensaios clínicos que envolvem novos medicamentos ou tratamentos. Por exemplo, se os primeiros resultados mostrarem que um novo medicamento tem efeitos secundários significativos, o ensaio pode ser interrompido antes de mais pessoas serem expostas ao mesmo.
Por outro lado, se o medicamento estiver a mostrar resultados promissores, o ensaio pode ser alargado para incluir mais participantes ou para prolongar o período de teste.
Pense no Design Sequencial como o atleta ágil dos designs experimentais, capaz de fazer pivôs e ajustes rápidos para chegar à meta da forma mais eficaz possível. Mas, tal como um atleta precisa de um bom treinador, este design requer uma supervisão especializada para garantir que se mantém no caminho certo.
22) Experiências de campo
Por último, mas certamente não menos importante, vamos explorar as Experiências de Campo - os aventureiros do mundo do design experimental.
Imagine um cientista que deixa o ambiente controlado de um laboratório para testar uma teoria no mundo real, como um biólogo que estuda animais no seu habitat natural ou um cientista social que observa pessoas numa comunidade real.
As experiências de campo abraçam a confusão do mundo real, ao contrário das experiências de laboratório, onde tudo é controlado até ao mais ínfimo pormenor, o que as torna simultaneamente excitantes e desafiantes.
Prós da experiência de campo
Por um lado, os resultados dão-nos muitas vezes uma melhor compreensão de como as coisas funcionam fora do laboratório.
Embora as experiências de campo ofereçam relevância no mundo real, têm desafios como o controlo de factores externos e as considerações éticas de intervir na vida das pessoas sem o seu conhecimento.
Experiência de campo Contras
Por outro lado, a falta de controlo pode tornar mais difícil dizer exatamente o que está a causar o quê. No entanto, apesar destes desafios, continuam a ser uma ferramenta valiosa para os investigadores que querem compreender como as teorias se desenrolam no mundo real.
Utilizações em experiências de campo
Digamos que uma escola quer melhorar o desempenho dos alunos. Numa experiência de campo, podem alterar o horário diário da escola durante um semestre e acompanhar o desempenho dos alunos em comparação com outra escola onde o horário se mantém igual.
Uma vez que o estudo está a decorrer numa escola real com alunos reais, os resultados podem ser muito úteis para compreender como é que a mudança pode funcionar noutras escolas. Mas como se trata do mundo real, muitos outros factores - como mudanças nos professores ou mesmo o clima - podem afetar os resultados.
As experiências de campo são amplamente utilizadas em economia, psicologia, educação e políticas públicas. Por exemplo, já deve ter ouvido falar da famosa experiência "Janelas Quebradas", realizada na década de 1980, que analisou a forma como pequenos sinais de desordem, como janelas partidas ou graffiti, podiam encorajar crimes mais graves nos bairros. Esta experiência teve um grande impacto na forma como as cidades pensam sobre a prevenção do crime.
Conclusão
Desde os conceitos fundamentais de grupos de controlo e variáveis independentes até aos esquemas sofisticados como a Aleatorização Adaptativa de Variáveis e o Desenho Sequencial, é evidente que o domínio do desenho experimental é tão variado quanto fascinante.
Vimos que cada desenho tem os seus talentos especiais, ideais para situações específicas. Alguns desenhos, como a Experiência Controlada Clássica, são como velhos amigos de confiança com que podemos sempre contar.
Outros, como o Design Sequencial, são flexíveis e adaptáveis, fazendo mudanças rápidas com base no que aprendem. E não esqueçamos as aventureiras Experiências de Campo, que nos levam para fora do laboratório e para o mundo real para descobrir coisas que de outra forma não veríamos.
Escolher o desenho experimental correto é como escolher a ferramenta certa para o trabalho. O método que escolher pode fazer uma grande diferença na fiabilidade dos seus resultados e na confiança que as pessoas terão naquilo que descobriu. E, como aprendemos, há um desenho para cada pergunta, cada problema e cada curiosidade.
Assim, da próxima vez que ler sobre uma nova descoberta em medicina, psicologia ou qualquer outro campo, terá uma melhor compreensão do pensamento e do planeamento que foram necessários para descobrir as coisas. O design experimental é mais do que apenas um conjunto de regras; é uma forma estruturada de explorar o desconhecido e responder a perguntas que podem mudar o mundo.