Desenhos experimentais e quasi-experimentais (MIP 6)

1. Desenhos experimentais
Métodos de Investigação em Psicologia
Universidade Autónoma de Lisboa
Professora Doutora Célia M.D. Sales
1 Célia Sales - UAL Mar-10

2. Conteúdos
1. Distinção entre desenhos experimentais e desenhos quasi-
experimentais
2. Desenhos Experimentais:
 Desenhos de medidas independentes
 Desenhos de medidas repetidas
3. Desenhos experimentais multifactoriais:
 Medidas independentes
 Medidas repetidas
2 Célia Sales - UAL Mar-10

3. Paradigma ou metodologia experimental
Desenhos Desenhos quasi-
experimentais experimentais
Manipulação da VI Manipulação da VI
Não há distribuição
Distribuição aleatória
aleatória dos
dos participantes pelas
participantes pelas
condições experimentais
condições experimentais
3 Célia Sales - UAL Mar-10

4. Paradigma ou Metodologia Experimental
Desenhos de comparação de Desenhos de sujeito único
grupos
Desenhos de medidas Desenhos de medidas
independentes repetidas
(entre-sujeitos) (intra-sujeitos)
4 Célia Sales - UAL Mar-10

5. Desenho medidas independentes vs.
desenho medidas repetidas
Medidas Medidas
independentes repetidas
Grupos diferentes de Cada participante é
participantes para cada exposto a todas as
uma das condições da condições de
experiência tratamento
5 Célia Sales - UAL Mar-10

6. DESENHOS EXPERIMENTAIS DE
MEDIDAS INDEPENDENTES
(Field & Hole, 2003, pp. 77- 79)
6 Célia Sales - UAL Mar-10

7. 3 tipos de desenhos experimentais de medidas
independentes
(ou, desenhos experimentais de comparação entre-sujeitos)
1. Desenho “post-test only/control group”
2. Desenho “Pre-test/post-test control group”
3. Desenho “Solomon four-group”
7 Célia Sales - UAL Mar-10

8. Desenho “post-test only/control group”
Tratamento
Grupo A: Medida
(grupo experimental)
Distribuição
Aleatória Não-tratamento
Grupo B: Medida
(grupo de controle)
8 Célia Sales - UAL Mar-10

9. Problemas do desenho “post-test
only/control group”
 As diferenças que eu encontro, devem-se ao tratamento ou a
diferenças entre os grupos?
 É usada distribuição aleatória para garantir a equivalência dos
grupos
 No entanto, se houver um erro na aleatorização, não temos
forma de o detectar.
 Não podemos ter a certeza se os grupos eram equivalentes
ANTES do tratamento
 Principal ameaça à validade interna = ____
9 Célia Sales - UAL Mar-10

10. Desenho “pre-test/post-test control group”
Tratamento
Grupo A: Medida Medida
(grupo experimental)
Distribuição
Aleatória
Não-tratamento
Grupo B: Medida Medida
(grupo de controle)
10 Célia Sales - UAL Mar-10

11. Problemas do desenho “pre-test/post-test
control group”
 Será que fazer um pré-teste vai afectar a resposta posterior
dos participantes?
 Ameaça à validade interna = _______________
 Precisamos do pré-teste para controlar a equivalência dos
grupos antes do tratamento MAS… o pré-teste pode afectar
o comportamento da pessoa
 Como resolver?
11 Célia Sales - UAL Mar-10

12. Desenho “Solomon four-group”
Tratamento
Grupo A: Medida Medida
(grupo experimental)
Não-tratamento
Grupo B: Medida Medida
(grupo de controle)
Distribuição
Aleatória
Grupo C: Tratamento
Medida
(grupo experimental)
Não-tratamento
Grupo D: Medida
(grupo de controle)
12 Célia Sales - UAL Mar-10

13. Exemplo de desenho “Solomon four-group”
People with disabilities represent a significant minority population in the United States;
however, they are relatively underrepresented in the American workforce, in spite of the
passage of the Americans with Disabilities Act in 1990. Many experts agree that the
continuing unemployment of people with disabilities is due in large part to the fact that
potential employers and co-workers still maintain negative attitudes toward them as a
group. These negative attitudes appear to be rooted in a lack of knowledge about people
with disabilities, as well as the perpetuation of erroneous stereotypes about them. Some
scholars and advocates (e.g., Lee and Rodda, 1994; Unger, 2002) assert that training
designed to challenge existing beliefs is the key to changing these negative attitudes. Our
research sought to test that assertion by determining the effects of a brief educational
intervention on individuals' knowledge about and attitudes toward people with disabilities
in the workplace. Using a Solomon four-group quasi-experimental design,
undergraduate students were placed into one of four conditions and completed a survey
that included a knowledge assessment and the Attitude Toward Disabled Persons Scale
(Yuker and Block, 1986). Results indicate that the educational intervention had a
significant impact on both participants' knowledge levels and their attitudes, even after
controlling for gender and prior experience with people with disabilities. Implications of
the findings are discussed.
Hunt, C. S., & Hunt, B. (2004). Changing attitudes toward people with disabilities: experimenting with an
educational intervention. Journal of Managerial Issues, 16, 266-280.
13 Célia Sales - UAL Mar-10

14. Problemas do desenho “Solomon four-
group”
 Implica o dobro dos participantes e dos custos do estudo
14 Célia Sales - UAL Mar-10

15. Exercício
 Problema:
 Até que ponto as novas instalações da UAL influenciam a
satisfação dos alunos?
 Participantes:
 100 alunos, seleccionados aleatoriamente do total de alunos
matriculados no 1º ano de licenciatura de todos os cursos
 Faça o planeamento de 3 estudos experimentais,
usando os seguintes desenhos experimentais:
 ESTUDO 1: “post-test only/control group”
 ESTUDO 2: “pre-test/post-test control group”
 ESTUDO 3: “Solomon four-group”
15 Célia Sales - UAL Mar-10

16. Desenhos experimentais
de medidas repetidas
Field & Hole, 2003, pp. 79-86
16 Célia Sales - UAL Mar-10

17. Desenho de medidas repetidas com
duas condições
Tratamento Medida Não-tratamento Medida
Distribuição
Aleatória
Não-tratamento Medida Tratamento Medida
17 Célia Sales - UAL Mar-10

18. Exemplo de desenho de medidas
repetidas com duas condições
The aim of the present study was to evaluate the effectiveness of low-
budget virtual reality exposure versus exposure in vivo in a within-group
design in 10 individuals suffering from acrophobia. Virtual reality exposure
was found to be at least as effective as exposure in vivo on anxiety and
avoidance as measured with the Acrophobia Questionnaire (AQ), and even
more effective on the Attitude Towards Heights Questionnaire (AHQ). The
present study shows that virtual reality exposure can be effective with
relatively cheap hardware and software on stand-alone computers currently
on the market. Further studies are recommended, in which virtual reality
exposure is compared with in vivo exposure in a between-group design,
thus enabling investigation of the long-term effects of virtual reality
treatment.
Emmelkamp, P. M. G. (2001). Virtual reality treatment in acrophobia: a
comparison.with exposure in vivo. Cyberpsychology & Behavior, 4, 335-339.
18 Célia Sales - UAL Mar-10

19. Exercícios com desenhos de medidas
repetidas
1. Planeie um estudo experimental de medidas repetidas para
investigar o mesmo problema colocado no exercício
anterior
 Problema: Até que ponto as novas instalações da UAL
influenciam a satisfação dos alunos?
 Participantes: 100 alunos, seleccionados aleatoriamente do
total de alunos matriculados no 1º ano de licenciatura de todos
os cursos
2. Identifique as ameaças à validade interna do seu estudo
 Pense em sugestões para solucionar essas ameaças
19 Célia Sales - UAL Mar-10

20. Problemas no desenho de medidas
repetidas
 Ameaças associadas ao tempo
 Se a aplicação de cada condição for longa, pode haver
interferência de efeitos de história ou de maturação
 Ameaças associadas à ordem
 Cansaço, aborrecimento, aprendizagem ou prática na realização
das tarefas, etc… que podem afectar as condições posteriores
 Mortalidade diferencial
 Desistências de participantes ao longo do tempo
20 Célia Sales - UAL Mar-10

21. Problemas de ordem em desenhos de
medidas repetidas. Como evitar?
1. Aleatorizar a ordem de apresentação das
diferentes condições
 Para cada participante, seleccionar aleatoriamente a ordem das
condições
2. “Counterbalancing”
 Para metade dos participantes, inverter a ordem.
 Se tivermos 2 condições:
 Grupo 1: A - B
 Grupo 2: B - A
21 Célia Sales - UAL Mar-10

22. Desenhos de quadrado latino
 Facilitam o counterbalancing quando temos 3 condições ou mais
 A ordem das várias condições é balanceada de forma sistemática, de maneira
a que as possíveis ordens aconteçam apenas 1 vez
 Quadrado latino = jogo matemático da antiguidade que visa a
organização de números em quadrados, de maneira em que cada
um só aparece uma vez em cada linha e em cada coluna
 Exemplo: Para 3 condições (ou níveis da VI)
 Grupo 1: A–B–C
 Grupo 2: B–C–A
 Grupo 3: C–A–B
22 Célia Sales - UAL Mar-10

23. Exercícios com desenho de quadrado
latino
1. Aplique o desenho de quadrado latino ao estudo da
satisfação dos alunos da UAL, em função das
instalações onde decorrem as aulas
2. Faça o diagrama de um desenho de quadrado latino
para uma VI com 4 níveis
23 Célia Sales - UAL Mar-10

24. Desenhos multifactoriais
Field & Hole, 2003, pp. 86-88
24 Célia Sales - UAL Mar-10

25. Desenhos multifactoriais
 Factor = variável independente (VI)
 Unifactorial = 1 VI
 Multifactorial = 2 ou mais VI
 Podem também ser de medidas independentes ou de
medidas repetidas
25 Célia Sales - UAL Mar-10

26. Desenhos multifactoriais
 Importante quando queremos testar a interacção entre várias VI
 Ex: Suspeito que a satisfação dos alunos pode ser influenciada
pelas instalações mas também pelo turno (diurno ou pós-
laboral)… Como podemos estudar esta questão?
 A satisfação dos alunos da UAL depende das instalações onde
decorrem as aulas? Bastaria um desenho unifactoral (VI =
instalações)
 A satisfação depende do turno do aluno? Bastaria um desenho
unifactorial (VI = turno )
 A satisfação é influenciada pelas instalações de maneira diferente
nos alunos da tarde e da noite?
 Interacção das 2 VI
 Implica um desenho multifactorial
26 Célia Sales - UAL Mar-10

27. Exercício
Problema:
Será que a satisfação dos alunos da UAL depende das
instalações onde decorrem as aulas, de forma diferente para
turno da tarde e da noite?
Variáveis independentes:
– Instalações (2 níveis: Palácio; Conde Redondo)
– Turno ( 2 níveis: Diurno; Pós-laboral)
Faça o diagrama de um desenho experimental
multifactorial pre-pós, para estudar esta questão
27 Célia Sales - UAL Mar-10

28. Desenho medidas independentes pre-pós
teste com 2 VI
Tratamento
Grupo A: Medida Medida
(Palácio - Diurno)
Tratamento
Grupo B: Medida Medida
(Palácio - PL)
Distribuição
Aleatória
Grupo C: Medida Tratamento
Medida
(CR - Diurno)
Tratamento
Grupo D: Medida Medida
(CR - PL)
28 Célia Sales - UAL Mar-10

29. Desenho multifactorial de medidas
repetidas
Como faria?
 O mesmo grupo de participantes seria submetido a todas as
condições
 As condições representariam todas as permutações das
variáveis independentes em estudo
29 Célia Sales - UAL Mar-10

30. Leitura de apoio
 Field, A., & Hole, G. (2003). How to design and report
experiments (pp. 66-88). London: Sage Publications.
30 Célia Sales - UAL Mar-10