Psicologia Geral - Conceitos Errados

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Psicologia Geral-Resumo  
Aula 1 
● ​Onde encontramos a Psicologia no dia-a-dia? 
 ↪ A psicologia é facilmente encontrada no nosso dia-a-dia como por exemplo em 
esquecimentos, recordações, amor, ódio, juventude, velhice, sono, sonhos, doença 
mental e psicoterapia. 
 
● ​Como encontramos a Psicologia representada? 
 ↪ No funcionamento do cérebro, nas relações românticas, no teste do polígrafo, 
em crimes e nas perturbações mentais. A psicologia é também muito representada 
nos meios de comunicação como em filmes e séries. 
● ​O que caracteriza as concepções erradas sobre a Psicologia? 
 ↪ Há várias coisas que formam as concepções erradas sobre a Psicologia, como 
as crenças populares prevalentes sobre a mente, cérebro e comportamento; 
 ↪ Inconsistentes com a evidência científica em Psicologia; 
 ↪ Resultantes de fontes informais adquiridas através da cultura;  
 ↪ Tidas como familiares e intuitivamente verdadeiras “algo que toda a gente 
sabe”; 
● ​Que concepções erradas existem sobre a Psicologia? 
 ↪ Os filhos de pessoas alcoólicas têm a auto-estima mais baixa do que os filhos 
dos não-alcoólicos; 
 ↪ Melhorar a auto-estima potencia o sucesso académico; 
 ↪ As pessoas com amnésia esquecem-se de todos os detalhes dos primeiros anos 
das suas vidas;  
 ↪ A personalidade das crianças é muito semelhante com a dos pais devido à 
educação; 
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● ​Como é que as concepções erradas podem ser prejudiciais? 
 ↪​ “Os opostos atraem-se” ​As pessoas podem procurar um parceiro com valores 
diferentes dos seus; 
 ↪ ​“A memória é tão fiável como um vídeo” ​Os juízes podem condenar um réu com 
base num relato confiante de uma testemunha, o qual pode ser pouco rigoroso; 
 ↪ ​“Castigos físicos promovem comportamentos desejados” ​A crença de que os 
castigos físicos são uma boa forma de punição​ ​tem efeitos prejudiciais nas crianças 
quando o uso dos mesmos é muito continuado, tais como problemas de saúde 
mental na infância, menor competência cognitiva na criança, menos qualidade na 
relação entre pais-criança, etc 
 
● ​Porque surgem estas concepções erradas? 
 ↪ A familiaridade com uma ideia, fomenta a crença de que esta é verdadeira 
(Transmissão Intergeracional); 
 ↪ O desejo de atingir rapidamente um objetivo faz-nos ter preferência sobre 
respostas mais simples (procura de respostas fáceis); 
 ↪ As nossas expectativas influenciam a forma como interpretamos os 
acontecimentos e à atenção que damos à informação para que haja congruência 
entre as nossas crenças (só ligamos ao que nos convém/memória e percepção 
seletiva); 
 ↪ O facto de dois fatores estarem associados não significa que um causa o outro. 
A direção da causalidade pode ser inversa ou pode até existir um terceiro fator que 
justifique ambos (confusão entre correlação e causalidade); 
 ↪ O facto de um acontecimento ter acontecido seguidamente a outro não significa 
que este o causou (confusão entre sequência cronológica e sequência causal); 
 ↪ Muitas vezes não contactamos uma amostra representativa da população mas 
sim um grupo com uma dada característica acentuada (enviesamento da amostra); 
 ↪ As semelhanças entre um dado estímulo e uma representação mental podem 
levar-nos a conclusões erradas (Invenção da representatividade); 
 ↪ Os fenómenos psicológicos são frequentemente representados de forma pouco 
rigorosa (sensacionalismo nos meios de comunicação); 
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 ↪ Algumas concepções podem não estar totalmente erradas mas baseiam-se 
somente em factos parciais (exagero da realidade); 
 ↪ O significado etimológico de alguns conceitos pode fomentar ideias erradas 
sobre a sua definição (confusão terminológica); 
 
●​ Como contrariar estas concepções? 
 ↪ Para que estas concepções deixem de existir temos que identificar as erradas, 
conhecer o porquê delas existirem e mostrar se são verdadeiras ou não através do 
processo científico. 
 
 
Aula 2 
 
● ​Como se pode obter conhecimento? 
 ↪ ​Peritos com autoridade: ​Nem sempre têm conhecimento sobre a área de que 
falam; Alguns baseiam-se na intuição ou na experiência sem qualquer dado 
científico; Podem facultar informação contraditória; Falácia ao apelo da autoridade - 
Acreditar que algo é verdade por ter sido dito por uma figura de autoridade. 
Papel da ciência: Um verdadeiro perito avalia a situação de uma forma cética e 
aberta, sendo que pode ser um perito numa área e não na outra. 
 ↪ ​Senso Comum, Tradição:​ ​Existem montes de contradições; Não implica rigor, 
apenas um consenso; Pode variar de mitos, superstições, tradições e preconceitos; 
Varia entre grupos; Falácia da popularidade - Presunção de que uma afirmação está 
correta por muita gente acreditar nela; Falácia da antiguidade - Presunção de que 
uma afirmação está correta por já existir há muito tempo. 
Papel da ciência: Pode testar estas crenças contribuindo para o senso comum pois 
as descobertas científicas vão sendo integradas. 
 ↪ ​Lógica e Razão: ​Não é uma forma eficaz de obter factos que possam ser obtidos 
através da informação; As conclusões lógicas estão dependentes das premissas que 
por sua vez podem estar erradas. 
Papel da ciência: O cientista recorre à observação para recolher os factos e 
posteriormente à lógica para retirar as conclusões dos mesmos. 
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 ↪ ​Experiência: ​As pessoas estão sujeitas a ilusões que não se apercebem; As 
pessoas tendem a não aprender com os seus erros; As pessoas não têm experiência 
em todos os assuntos; É difícil identificar as causas de um acontecimento com 
base na experiência, porque há várias explicações possíveis e não se sabe qual está 
certa; Como varia de pessoa para pessoa há várias versões da “verdade”; Falácia da 
generalização precipitada - Retirar uma conclusão com base em informação 
insuficiente. 
Papel da ciência: O pensamento científico ajuda a que utilizemos melhor a 
experiência como meio de obtenção de conhecimento. 
 ↪ ​Intuição e Introspecção: ​As percepções que as pessoas têm de si próprias estão 
muitas vezes erradas; Aquilo que parece estar certo nem sempre está; Muitas vezes 
a intuição traduz o preconceito das pessoas; A intuição é influenciada por vários 
enviesamentos que podem levar a conclusões erradas (ex: Heurística da 
disponibilidade:Sobrestimar a probabilidade de ocorrência dos acontecimentos que 
nos lembramos facilmente); Falácia do raciocínio emocional - avaliação de uma 
afirmação com base nas emoções (ex: se uma afirmação científica me causa 
desconforto então ela está errada) 
Papel da ciência: Ajuda a distinguir a verdade do que gostaríamos que fosse. 
 
● ​O que é a ciência? 
 ↪ É uma forma de obtenção de conhecimento, pois saber algo implica que haja uma 
base que nos dê a certeza de que a informação é verdadeira, sem essa base 
podemos presumir, suspeitar, achar, mas nunca ter a certeza. 
 ↪ A ciência usa dados para resolver incertezas e produzir conhecimento que seja 
defensável de forma objetiva. Pretende-se eliminar a subjetividade na produção de 
conhecimento, para evitar erros. 
 
 
 
 
 
Processos de Raciocínio 
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Dedução: 
Premissas cada vez 
menos genéricas são 
combinadas para 
produzir um conclusão 
irrefutável. Exemplo: 
Todos os gatos são 
mamíferos.​O gato da 
minha irmã é mamífero. 
  
 
 
 
 
 
Indução:  
Dados específicos de 
um grupo alargado são 
analisados em conjunto 
e com base no padrão 
encontrado, tiram-se 
conclusões para todo o 
grupo. Exemplo: A 
minha irmã tem 5 
animais de estimação 
incluindo 4 gatos. ​Logo, 
o quinto animal 
também é um gato. 
  
Abdução: 
Combinação de um 
resultado com algumas 
possíveis 
pré-condições, levando 
a uma conclusão de 
que o primeiro resultou 
das segundas. 
Exemplo: A minha irmã 
comprou um 
arranhador. Quem tem 
gatos costuma 
comprar-lhes 
arranhadores. ​A minha 
irmã tem um gato. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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● ​O que é a ciência? (continuação) 
 ↪ A ciência assenta no raciocínio abdutivo, procurando informação fiável através 
da observação (empiricismo),para testar hipóteses. Os dados obtidos são 
interpretados de forma lógica com a utilização da indução e dedução. 
 ↪ O conhecimento científico é provisório, sendo revisto perante novos dados. Os 
dados não podem provar uma teoria em absoluto, apenas podem suportá-la. Um 
estudo único com dados inconsistentes com a teoria não leva de imediato ao seu 
abandono (o estudo pode não ter sido rigoroso). 
 
● ​O que é a falsificabilidade?  
 ↪ Uma boa teoria tem de levar a hipóteses que quando testadas podem não 
comprovar a teoria. Quanto mais específica for mais probabilidade tem de ser 
falsificável. Exemplo: Prever que uma mulher vai bater à porta VS Prever que uma 
mulher morena, com 21 anos e que mora no Porto vai bater à porta. 
 
● ​O que é que os cientistas investigam? 
 ↪ Investigam perguntas empíricas: Focam-se em problemas potencialmente 
resolúveis através do método científico e da observação sistemática, focados no 
mundo natural. 
Exemplo: Como é que uma criança adquire a linguagem dos seus pais?; Porque 
esquecemos coisas que antes sabíamos?; O ruído prejudica o desempenho 
académico?  
 ↪ Não Investigam perguntas metafísicas ou não empíricas: não podem ser 
respondidas através da observação sistemática, dado estarem focadas em valores 
morais não testáveis. 
Exemplo: Qual é o sentido da vida?; Deus existe?. 
Falácia do Apelo à ignorância - Acredita-se que algo é verdade só porque ainda não 
se provou o contrário. 
 
● ​O que caracteriza a ciência? 
 ↪ ​Procura leis gerais: ​Os cientistas assumem que tudo acontece por uma razão e 
tentam encontrar explicações que justifiquem os acontecimentos, tentando 
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interligá-los, tornando o mundo mais simples, previsível e compreensível (Exemplo: 
Lei da gravidade). 
 ↪ ​Reúne evidência objetiva: ​Para evitar a influência de preconceitos e 
enviesamento, a base da ciência são dados concretos, observáveis e físicos 
(provenientes da visão, audição, ou de instrumentos que ajudem os sentidos como 
questionários). Os psicólogos já identificaram várias leis gerais que orientam o 
comportamento. É possível prever o comportamento da maioria das pessoas, na 
maior parte do tempo. Uma exceção não infirma uma lei geral. A ciência é 
probabilística, pelo que não se espera explicar todos os casos, mas sim uma grande 
parte.  
 ↪ ​Faz afirmações testáveis: ​Muitas vezes, os resultados são contrários à hipótese 
do investigador, que é infirmada. É necessário definir os termos de forma objetiva e 
específica (Exemplo: Avaliação do stress) 
 ↪ ​Adota uma atitude de ceticismo e questionamento: ​As afirmações só são 
aceites como verdadeiras perante a evidência científica, mesmo que pareçam óbvias   
 ↪ ​Mostra abertura a afirmações novas: ​A evidência é soberana por isso as 
afirmações pouco populares são aceites se tiverem provas, como nenhuma ideia é 
descartada à partida, permite novas descobertas. 
Os psicólogos valorizam mais os factos do que as opiniões, pelo que testam ideias 
contraintuitivas. 
 ↪ ​É criativa: ​A criatividade é necessária para testar ideias pouco convencionais e 
formular e testar ideias novas 
 ↪ ​É pública: ​O trabalho é sempre publicado e partilhado o que permite avaliar a sua 
qualidade, replicá-lo e utilizá-lo como base para outros estudos, garante também a 
objetividade através da detecção de falhas e enviesamentos. Existem centenas de 
revistas científicas em que os psicólogos publicam os seus trabalhos.  
 ​↪​ É produtiva: ​Os cientistas partilham as suas descobertas e baseiam-se no 
trabalho dos outros, o que leva à revisão, desenvolvimento e substituição de 
teorias,a um ritmo cada vez mais rápido. O progresso tem sido tanto a ponto de não 
ser possível a um psicólogo conhecer todas as áreas da psicologia. 
 
 
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● ​O que é a Pseudociência? 
↪ A Pseudociência são os campos que se identificam como ciências mas não 
aderem aos princípios nem às práticas da verdadeira ciência. 
As principais diferenças de substância entre ciência e pseudociência são:  
1. Valores atribuídos na falsificabilidade: Sendo que na ciência, se uma 
afirmação não puder ser infirmada, não é possível avaliar o seu rigor e como 
tal perde todo o valor; Já a pseudociência assenta em afirmações 
não-falsificáveis. 
2. Perspetiva sobre as implicações da falta de infirmação: Na ciência uma 
proposição que não foi infirmada, não é considerada verdadeira porque não há 
informação suficiente; Enquanto na pseudociência uma proposição que não 
foi infirmada é considerada verdadeira (Falácia do apelo à ignorância). 
3. Atitudes acerca da importância da parcimónia: Na ciência quando há duvidas 
entre duas ou mais explicações, a mais razoável é a que se baseia em menos 
pressupostos ainda por corroborar, se todas explicarem os dados, escolhe-se 
a mais simples; Já a pseudociência não adota o princípio da parcimónia 
(Exemplo: Se um amigo nos diz que viu um tigre no centro comercial, a 
pseudociência tenta procurar motivos para isso como a possibilidade do tigre 
ter escapado de um zoo sem nunca ponderar que o amigo pode estar a 
mentir).  
As principais diferenças de estilo entre a ciência e a pseudociência são:  
1. Atitudes acerca da revisão de pares: Na ciência o trabalho científico só é 
disseminado após ser revisto por colegas para garantir a qualidade; A 
pseudociência divulga muitas vezes trabalhos sem que estes sejam revistos 
por pares. 
2. Veracidade atribuída às afirmações dos gurus: A ciência não atribui qualquer 
valor só à palavra pois todas as afirmações têm que ser fundamentadas 
independentemente do seu autor; A pseudociência atribui valor à palavra dos 
gurus mesmo que estes não apresentem provas do que estão a dizer. 
3. Valor atribuído a relatos pessoais: Para a ciência os relatos pessoais têm 
pouco valor; Para a pseudociência os relatos pessoais são aceites. 
 
 
 
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Aula 3 
 
● ​O que é a Psicologia? 
 ↪ A Psicologia é a ciência que estuda, através do empiricismo, os processos 
mentais, o comportamentos e os fatores causais. 
 ↪ Tira conclusões acerca do comportamento com base em evidências científicas  
 ↪ As aplicações práticas de Psicologia foram testadas por métodos científicos e 
derivam dos mesmos. 
● ​A Psicologia é uma ciência? 
 ↪ A Psicologia causa interesse para a população (Exemplo: A forma e a razão pelos 
outros se comportarem de certas formas.) 
 ↪ Há vários termos na Psicologia que são utilizados com um significado normal 
pela população (Exemplo: Transtorno, Ansiedade, Depressão, Pânico) 
 ↪ Necessidade dos Psicólogos se desmarcarem da Pseudociência pois várias 
pessoas ainda não consideram a Psicologia uma ciência. 
● ​A Psicologia é uma ciência? 
(Críticas feitas à Psicologia pelo público geral): 
 ↪ “É apenas senso comum” - O que é falso uma vez que algumas descobertas 
científicas são contrárias ao que o senso comum diz (Exemplo: Os opostos 
atraem-se) 
 ↪ “A Psicologia não usa métodos científicos” - O que é falso uma vez que a 
Psicologia usa métodos científicos e estatísticos bastante rigorosos  
 ↪ “Cada pessoa é única por isso não podemos generalizar” - Os sintomas que 
apresentam semelhança podem ser muito mais importantes do que os que são 
diferentes. 
 ↪ “Não permite resultados repetíveis” - Apesar da possibilidade de existir muitas 
casas para um certo comportamento, a capacidade de fazer previsões 
bem-sucedidas é superior ao acaso 
 ↪ “Não faz previsões precisas” - Para as previsões temos sempre que ter em conta 
o contexto (Exemplo: Nem sempre as separações de casais afetam os filhos 
negativamente), apesar de serem úteis, são incompletas. 
 ↪ “Não é útil para a sociedade” - A Psicologia teve contributos notórios em 
diversas áreas 
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 ​(De onde surgem estas críticas feitas à Psicologia?) 
 ↪ Uso de práticas não científicas por parte de alguns profissionais (Exemplo: 
Hipnose) 
 ↪ Rostos públicos da Psicologia que trabalham de forma pouco ética (Exemplo: 
Dr.Phil?) 
 ↪ Confusão entre Psicólogos e Psicoterapeutas  
 ↪ Evisieamentoretrospectivo (Exemplo: Considerar um acontecimento provável 
após o seu acontecimento) que leva à desvalorização de factos científicos. 
 ↪ Ilusão da compreensão (Exemplo: Confusão com familiaridade e controlo) 
 ↪ Desculpa da impotência científica (Exemplo: Recusar um facto científico por ele 
ir contra o senso comum) 
 ↪ Não-distinção entre investigação básica (procura de princípios científicos) e 
aplicada (procura de resolver problemas práticos) 
 ​● ​A Psicologia é afinal uma ciência ou não? 
 ↪ A Psicologia é de facto uma ciência devido a todos os fatores que a caracterizam 
(ver em cima). 
●​ Porque se investiga em Psicologia? 
 ↪ Para ​descrever ​os comportamentos de forma rigorosa e sistemática. Exemplo: 
Perguntar às pessoas quantas vezes por semana é que se lembram dos seus 
sonhos. 
 ↪ Para ​explicar​ comportamentos com base em fatos, organizados de forma 
coerente numa teoria que será testada posteriormente. Exemplo: Teoria da 
contaminação dos consumidores que prova que os produtos que foram tocados por 
outras pessoas são vistos de forma negativa por quem os vai comprar devido à 
repugnância 
 ↪ Para ​prever​ os comportamentos especificando em que ocasiões é que os 
comportamentos irão ocorrer. Exemplo: Teoria da autoconsciência que prevê que as 
pessoas mais autoconscientes têm menos probabilidade de copiar num teste.  
 ↪ Para ​controlar ​os comportamentos manipulando fatores de influência de forma a 
produzir comportamentos específicos. Exemplo: Teoria da facilitação social - quando 
as pessoas não dominam as tarefas, devem realizá-las sozinhas. 
 
 
 
 
 
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Investigação Básica: 
↪ Compreensão dos processos 
fundamentais do comportamento, para 
aumentar o conhecimento. 
Exemplo: Que quantidade de 
informação conseguimos armazenar na 
memória a curto prazo? 
↪ As pessoas que demonstram 
ansiedade, também demonstram 
insónias. 
↪ Estes dois conjuntos de sintomas 
podem estar associados. 
 
Investigação Aplicada: 
↪ Resposta a perguntas relacionadas 
com o mundo real. 
↪ Melhoria das teorias do 
comportamento. 
Exemplo: Qual é o melhor tipo de 
tratamento para pessoas deprimidas? 
↪ Para ajudar pessoas com insónias 
testam-se tratamentos focados na 
redução da ansiedade, para determinar 
se a relação entre os sintomas é ou 
não causal. 
 
 
↪ A investigação ​básica​ fornece conhecimento fundamental de como os 
comportamentos operam, o que é útil para os investigadores que conduzem a 
investigação ​aplicada​. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Aula 4 
● ​De onde parte a Investigação em Psicologia? 
 ↪ O facto das pessoas se comportarem de formas surpreendentes leva a questões 
e curiosidades que podem ser feitas por Observadores Informais ou Investigadores. 
 ↪ Os ​Observadores informais​ fazem perguntas específicas sobre uma pessoa só; 
Focam-se em duas variáveis; E usam o senso comum e a experiência como fontes. 
 ↪ Os ​Investigadores​ fazem perguntas relevantes para um grupo maior de pessoas; 
Focam-se em várias variáveis; Usam métodos científicos e teorias atuais como 
fontes. 
● Que fatores levam a esta curiosidade? 
 ↪ ​Vida real ​- As notícias da atualidade podem levar a perguntas de investigação. 
Exemplo: Os adolescentes recorrem mais às redes sociais do que a telefonemas 
para pedir socorro? 
 ↪ ​Problemas Práticos ​- Algumas perguntas de investigação servem para resolver 
problemas mundiais. Exemplo: O que leva os estudantes universitários a diminuir a 
frequência do uso do preservativo ao longo de uma relação amorosa? 
 ↪ ​Estudos Prévios ​- A literatura inspira estudos com outras manipulações, 
medidas ou populações. Exemplo: Avaliar os padrões de consumo de drogas nas 
apreensões em vez de questionários de autorrelato. 
 ↪ ​Teoria ​- Os estudos permitem testar explicações de fenómenos. Exemplo: 
Hipótese - Os homens têm mais tendência a aceitar um encontro sexual com um 
desconhecido do que as mulheres. 
● ​O que são perguntas de Investigação? 
 ↪ São focadas em tópicos adequados à investigação social; Características (o 
quê, quando, quem), Causas (porquê,como), Consequências, processos e 
significados da vida social. 
 ↪ Possíveis de serem respondidas através de dados obtidos em métodos 
científicos. Exemplo: Empirismo que implica recolher dados através dos sentidos 
(audição, visão, tato, etc)  
 ↪ Centradas em tópicos importantes. Razões que justificam uma investigação: 
Teóricas (aumentar o conhecimento) ou Práticas (resolver algum problema social). 
 
 
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● ​Tipos de perguntas de investigação e os seus significados. 
Perguntas de Existência: 
↪ Descrição - Avaliação da existência de um objeto, entidade, atributo, 
comportamento, competência, condição ou acontecimento que possa ser detectado 
pelos sentidos 
↪ Estrutura - X existe? 
↪ Exemplo - O inconsciente existe? 
 
Perguntas de Descrição e Classificação: 
↪ Descrição - Identificação das características de um dado objeto de estudo. 
↪ Estrutura - Que características tem X?; X é único ou pertence a um grupo 
conhecido? 
↪ Exemplo - Quais são as práticas educativas utilizadas por mães 
toxicodependentes? 
 
Perguntas de Composição: 
↪ Descrição - Decomposição de um elemento total nos seus componentes ou 
análise de vários componentes separados para avaliar se formam um fator mais 
abrangente. 
↪ Estrutura - Que componentes formam X? 
↪ Exemplo - Que fatores constituem a autoestima? 
 
Perguntas Descritivas-Comparativas: 
↪ Descrição - Avaliação da aplicabilidade de uma descrição a toda a amostra ou 
identificação de especificidades nos grupos estudados. 
↪ Estrutura - O grupo X difere do grupo Y? 
↪ Exemplo - Os homens são mais agressivos que as mulheres? 
 
Perguntas de Relação: 
↪ Descrição - Avaliação da relação entre as duas variáveis. 
↪ Estrutura - Existe associação entre X e Y? 
↪ Exemplo - A felicidade relaciona-se com o rendimento? 
 
 
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Perguntas Causais: 
↪ Descrição - Avaliação do impacto de uma variável na outra. 
↪ Estrutura - X causa, leva, ou impede mudanças em Y? 
↪ Exemplo - Jogar jogos de vídeo violentos leva as crianças a tornarem-se mais 
agressivas? 
 
Perguntas Causais-Comparativas: 
↪ Descrição - Comparação do efeito de dois fatores num resultado. 
↪ Estrutura - X causa mais mudanças do que Z em Y? 
↪ Exemplo - Estudar para um teste individualmente resulta em melhores notas do 
que estudar em grupo? 
 
Perguntas Causais-Comparativas de Interação: 
↪ Descrição - Comparação do efeito de duas variáveis num certo resultado, 
considerando diferentes conjugações dos preditores. 
↪ Estrutura - X causa mais mudanças do que Z em Y em determinadas condições 
mas não noutras? 
↪ Exemplo - Estudar para um teste individualmente resulta em melhores notas do 
que estudar em grupo no caso de um exame de estatística mas não de biologia? 
 
● ​O que são hipóteses? 
 ↪ São previsões sobre respostas às perguntas de investigação, focando na relação 
entre duas ou mais variáveis, e é elaborada antes da realização do estudo que a 
testa. 
 ↪ Existem dois tipos de relação: a positiva e a negativa. 
 ↪ Relação Positiva: O aumento ou a diminuição de uma variável é acompanhado por 
um aumento ou uma diminuição da outra; Quanto mais X, mais Y; Quanto menos X, 
menos Y; “Maior semelhança ao nível das atitudes associa-se a maior atração 
interpessoal” 
 ↪ Relação Negativa: O aumento de uma variável está acompanhado pela diminuição 
de outra variável; Quanto mais X, menos Y; “Maior conflito conjugal relaciona-se com 
menor satisfação conjugal.” 
 
 
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● ​Em que se baseiam as hipóteses? 
 ↪ Na Teoria - Previsões decorrentes na teoria, desenvolvidas para estudos que 
pretendem testar a teoria; Assentam no raciocínio dedutivo: do geral (teoria) para o 
particular (previsão). 
Teoria: A ansiedade causa insônia 
Hipótese: Um grupo exposto a uma situação de ansiedade terá mais dificuldades em 
dormir do que um grupo exposto a uma situação relaxante. 
 ↪ Nos dados - Previsões decorrentes de estudos prévios semelhantes ao atual;Assentam num raciocínio indutivo (de um resultado específico é feita uma 
generalização). 
Estudo prévio: As pessoas com ansiedade elevada dormem menos horas do que as 
pessoas que não têm ansiedade elevada 
Hipótese: A ansiedade está relacionada com a insónia. 
 
● ​Que tipos de hipóteses existem? 
 
● ​Linguagem que indica causalidade: 
↪ X conduz a Y 
↪ X influencia Y 
↪ X potencia Y 
↪ X leva a Y 
↪ X tem um efeito em Y 
↪ X causa Y 
↪ X resulta em Y 
↪ X provoca Y 
↪ X afeta Y 
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● ​Que características deve ter uma hipótese? 
↪ Deve ser testável - Incluir definições operacionais das variáveis (indicar como 
cada variável vai ser objetivamente medida); Identificar os resultados que apoiam a 
hipótese e os que a infirmam. 
↪ Deve ser defensável - Impossibilidade de provar a ​hipótese nula​ (previsão de que 
não existe relação entre as variáveis); Não é possível provar que um tratamento não 
tem efeito ou que dois tratamentos têm o mesmo efeito; Apenas é possível concluir 
que não se identificou qualquer efeito do tratamento ou que não se encontrou 
diferença entre dois tratamentos. 
↪ Deve ser fundamentada - Necessidade de bases para a hipótese; Fontes: senso 
comum, estudos prévios, teoria (conjunto de princípios que explicam os resultados 
dos estudos e podem ser utilizados para previsões sobre estudos futuros); Exemplo: 
tomar conta de uma planta leva a que os idosos estejam mais saudáveis, porque 
fomenta a perceção de controlo (com base na teoria do desespero aprendido)  
↪ Deve ser relevante - Importância do estudo (preencher uma lacuna, testar uma 
teoria, resolver um problema prático); Contextualização teórica pode envolver mais 
do que uma teoria, inclusive perspetivas inconsistentes; Exemplo: idade média com 
que as crianças deixam de acreditar no Pai Natal (permite testar a perspetiva 
desenvolvimentista de Piaget). 
 
Aula 5 
● ​O que são variáveis? 
 ↪ Variáveis são características ou qualidades com duas ou mais 
categorias/valores, que podem ser manipulados para gerar outros comportamentos 
ou apenas medidos. 
Existem dois tipos de variáveis: 
 ↪ Variáveis bivalentes - Têm apenas dois níveis. Exemplo: ​fumador ou não-fumador 
 ↪ Variáveis multivalentes - Têm três ou mais níveis. Exemplo: Cigarros fumados por 
dia - ​O; 1-5; 6-10; Mais de 10 
 
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● ​Como se define variáveis? 
 ↪ Definição Concetual: Descrição das qualidades de uma variável que são 
independentes do tempo e do espaço e podem ser usadas para distinguir 
acontecimentos observáveis que são e não são relevantes para o conceito; 
Definição precisa e exata de um conceito; Variáveis conceituais ou construtos não 
podem ser medidos diretamente pois não são observáveis (Amor, timidez, 
autoestima). Exemplo: A inteligência é a capacidade para aprender, compreender ou 
lidar com situações desafiantes.  
 ↪ Definição Operacional: Especificação dos procedimentos usados para medir e 
recolher dados sobre os construtos, que podem ser inferidos com base em 
comportamentos e resultados. Exemplo: Medir a Inteligência através da Escala de 
Inteligência para Adultos; A mesma variável pode ser operacionalizada de diferentes 
maneiras consoante o objetivo do estudo (ex: Fomentar a raiva dos participantes 
mostrando-lhes um vídeo de uma criança a ser maltratada); Uma operacionalização 
pode não definir uma definição precisa (ex: avaliar a inteligência com base nos 
resultados académicos). 
 
● ​Como classificar as variáveis? 
↪ Variáveis Independentes: Tratamento ou intervenção aplicados a um grupo 
(experimental) mas não a outro (de controlo); Fator que o investigador presume que 
forma uma causa e que manipula (ex: Ingestão de cafeína) para avaliar o seu efeito 
noutra variável (ex: nível de energia); Manipular implica criar de forma intencional e 
sistemática, dois ou mais níveis de uma variável (ex: ingerir 10 ou 70 miligramas de 
cafeína); A operacionalização de variáveis independentes corresponde ao método 
específico utilizado para manipular a variável (ex: Usar vídeos cómicos para melhorar 
o humor); ​Variáveis quasi-independentes​:Prévias ao estudo com base nas quais se 
pode formar e comparar grupos de pessoas, mas que não podem ser manipuladas 
(ex: etnia, idade, sexo) e podem não ser recolhidas pelo investigador do estudo, 
aliás, normalmente não são. 
↪ Variáveis Dependentes: Resposta que o investigador mede (fisiológica, emocional, 
cognitiva); a curto ou longo prazo; Variável que o investigador espera que seja 
influenciada pelo fator manipulado (ex: Tornar-se agressivo em resultado de usar 
armas); A operacionalização de variáveis dependentes corresponde ao método de 
medição da mesma (ex: medindo a raiva com base na tensão arterial); Existem 
17 
vários tipos de operacionalização como - medidas de autorresposta (questionários); 
medidas comportamentais (observar o número de pessoas que aceita dançar com 
desconhecidos numa discoteca); medidas fisiológicas (verificar o batimento 
cardíaco) 
↪ Variáveis Mediadoras: Mecanismo (biológico, mental, físico, emocional ou 
comportamental) que intervém entre uma causa e um efeito. 
Exemplo: Variável Independente (A) - Acontecimento ativador (ex: Aceder a armas) 
que tem um efeito ---> Variável Mediadora (B) - Fatores Intermédios que explicam a 
relação entre as variáveis A-C; Pode ser difícil de observar; Sem a conhecer não é 
possível explicar a relação A-C ---> Variável Dependente (C) - Resposta observável 
(ex:Agressão) 
↪ Variáveis Moderadoras: Modificam (fortalecem, enfraquecem ou invertem) a 
relação entre duas variáveis); Relação Original - A VI leva a um aumento ligeiro ou a 
uma diminuição ligeira da VD. 
Fortalecimento - A VI leva a um aumento ou diminuição elevada da VD 
Enfraquecimento - A VI não exerce nenhum efeito na VD 
Inversão - A VI leva a uma diminuição ou aumento da VD 
 
● ​Como testar a existência de variáveis mediadoras? 
Avaliar a relação A-B: ​A presença das armas (A) aumenta os níveis de testosterona? 
(B)?  
Avaliar a relação B-C:​ O aumento dos níveis de Testosterona (B) levam ao aumento 
da agressão (C)? 
Manipular os mediadores quando possível:​ No caso não é possível manipular os 
níveis de Testosterona por questões éticas 
 
 
Aula 7  
● ​O que são Afirmações Científicas? 
↪ São declarações que resultam de observações sistemáticas, sendo que existem 
três tipos de afirmações científicas: 
 ↪ Afirmações de frequência - Devem basear-se em estudos não-experimentais 
(ex:Inquéritos); Descrevem uma taxa ou grau de uma variável específica que o 
investigador mede. Exemplo: 42% dos Europeus não fazem exercício físico 
18 
↪ Afirmações de Associação - Devem basear-se em estudos não-experimentais 
correlacionais; Descrevem a probabilidade de ligação entre os níveis de duas 
variáveis, medidas pelo investigador. Exemplo: As raparigas têm mais tendência a 
enviar SMS de forma compulsiva do que os rapazes; ​Terminologia​ (...Associa-se a…; 
...tem um risco superior de…; ...correlaciona-se com…; ...tem menos tendência para 
a…) 
↪ Afirmações Causais - Devem basear-se em estudos experimentais; Identificam 
uma variável (manipulada pelo investigador) como causa da mudança noutra variável 
(medida pelo investigador). Exemplo: Fazer refeições em família diminui o risco de 
perturbações na alimentação; ​Terminologia ​(...causa…; ...afeta…; ...muda..; 
...exacerba…; ...prejudica…; ...promove…; ...reduz…; ...evita…; ...aumenta..; ...piora… 
 
● ​O que é a validade? 
↪ É uma adequação de uma conclusão: uma afirmação válida é razoável, rigorosa e 
justificável. Existem três tipos de validade 
 ↪ Validade de construto - Relevante para todos os tipos de afirmações científicas. 
Exemplo: O investigador manipulou e mediu realmente as duas variáveis (“sentir 
muito calor” e “ser agressivo”) que pretendia?; Há várias formas de operacionalizar 
um construto e nem todas são igualmente boas  
 ↪ Validade Externa - Relevante para todos os tipos de afirmações científicas. 
Exemplo: Os resultados são generalizáveis a outros participantese locais? 
 ↪ Validade Interna - Relevante para afirmações causais. Exemplo: O investigador ao 
colocar as pessoas em salas diferentes causou mesmo comportamentos 
diferentes? 
 
● ​O que é um Construto Psicológico? 
↪ São características pessoais que não podem ser diretamente observáveis. 
Estados mentais - Amor, fome 
Competências - Inteligência 
Traços - Extroversão, Neuroticismo 
Intenções - Intenção de fazer mal a alguém 
 
 
 
19 
● ​O que ameaça a validade de construto? 
↪ Manipulação - Aumentar o termostato corresponde a fazer pessoas sentir calor?; 
Será que teve outros efeitos para além de fomentar calor? 
↪ Medida - O conceito de agressão é abstrato e impossível de medir diretamente; O 
comportamento e reações dos participantes podem ser mal interpretados   
↪ Participantes - Possibilidade de ocultarem os seus pensamentos e sentimentos; 
Tentativa de ajudar o investigador a comprovar a sua teoria. 
Se a validade de construto estivesse ameaçada o Investigador não podia afirmar que 
o aumento do calor tornou as pessoas mais agressivas, mas podia dizer que houve 
uma mudança de comportamento nas pessoas quando se alterou a temperatura. 
 
● ​Por quem se interessam os investigadores? 
↪ Os Psiquiatras, Assistentes Sociais… - Interessam-se pela compreensão de 
características e problemas e por pessoas específicas em circunstâncias 
específicas  
↪ Os Investigadores na área Social - Interessam-se pela compreensão de 
características, experiências e problemas e por tipos de pessoas e tipos de 
situações. 
Dados recolhidos a partir de pessoas específicas em situações específicas → 
Necessidade de garantir que o conhecimento obtido é generalizável ao todo que o 
investigador não tem acesso → ​Amostragem​ Tarefa de decisão em que se decide 
que elementos numa população serão escolhidos e como serão escolhidos. 
 
População:   
↪ Todas pessoas com determinadas características em que o Investigador está 
interessado. Exemplo: Mulheres que estudam na Universidade 
↪ Grupos suficientemente grandes para serem importantes mas suficientemente 
pequenos para serem teoricamente pertinentes  
↪ População relevante depende da pergunta de estudo 
 
Amostragem: 
↪ Parte de uma população que participa num determinado estudo 
↪ Características da amostra influenciam os resultados e o seu significado, bem 
como a possibilidade de generalização  
20 
↪ O tamanho da amostra depende do tipo de estudo e dos recursos que o 
investigador tem para a recolher 
↪ ​Erro de Amostragem: ​Diferenças entre a população e a amostra recrutada 
(impossível de eliminar mas pode ser minimizado). 
 
● ​Como é a amostragem? 
↪ Probabilística, aleatória ou representativa (difícil de arranjar) - Todos os 
elementos da população têm a mesma probabilidade de serem escolhidos; Como é 
uma amostra representativa o erro é menor e como tal a generalização é legítima; É 
difícil listar todos os elementos da população; Algumas pessoas selecionadas 
podem não participar ameaçando a representatividade. 
↪ Não probabilística ou não aleatória (fácil de obter) - Alguns elementos elementos 
da população têm mais probabilidade de serem escolhidos do que outros podendo 
enviesar a amostragem; A amostra não é necessariamente representativa da 
população o que condiciona a generalização; As amostras devem ser adequadas ao 
objeto de estudo; O investigador deve avaliar possíveis enviesamentos e tentar 
contorná-los. 
 
● ​Como é a Amostragem Probabilística? 
↪ Aleatória Simples - Todos os elementos da população têm a mesma probabilidade 
de pertencer à amostra o que aumenta a representatividade mas é difícil de 
conseguir. Exemplo: Estudantes Universitários escolhidos a partir de uma lista com 
todos os inscritos 
↪ Clusters - Identifica-se grupos de indivíduos e seleciona-se aleatoriamente um 
subconjunto desses grupos onde a amostra é aleatoriamente escolhida, é mais fácil 
de recolher a amostra desta forma mas pode excluir elementos da população não 
representados. Exemplo: Seleção de vários hospitais dentro de uma lista com todos 
os hospitais nacionais e depois escolhem-se médicos nos hospitais destacados. 
↪ Aleatória Estratificada - A proporção de um grupo é igual na amostra e na 
população o que evita enviesamentos associados a uma certa característica mas é 
extremamente difícil de conseguir. Exemplo: Proporção de filiados em partidos 
políticos é igual à população nacional 
 
 
21 
● ​Como é a Amostragem Não-Probabilística? 
↪ Quotas - O investigador constrói a sua amostra com características importantes 
(ex: sexo, idade, estatuto económico), na mesma proporção em que elas se 
manifestam na população 
↪ Bola de Neve - As pessoas da amostra identificam outras pessoas que possam 
participar no estudo  
↪ Conveniência - A amostra é escolhida nos locais mais acessíveis ao Investigador 
(ex: salas de aula) 
↪ Autosseleção - Pessoas que se voluntariam para participar e respondem a 
anúncios deste estudo (ex:estudos online). 
 
● ​O que é a validade Externa? 
↪ Grau em que os resultados de um estudo podem ser generalizados a várias 
pessoas, lugares e períodos temporais  
↪ Depende da adequabilidade da amostra para representar a população que o 
investigador não estudou 
↪ Pode ser avaliada repetindo o estudo em diferentes sítios, com diferentes 
participações (replicação) 
 
● ​Que subtipos de validade externa existem? 
↪ ​Validade da População​ - Como as pessoas são diferentes um resultado que se 
aplica a um grupo pode não se aplicar noutro, por isso temos que constituir uma 
amostra representativa da população 
↪ ​Validade Ecológica ​- Como o comportamento das pessoas pode mudar consoante a 
situação, os resultados podem não se manter num contexto diferente (ex: 
laboratório vs mundo real) por isso temos que fomentar que a situação estudada 
seja o mais naturalista e real possível 
↪ ​Validade Temporal ​- Como o comportamento das pessoas pode mudar ao longo do 
tempo, os resultados podem não se aplicar a todas as alturas do ano (ex: o humor 
varia consoante as estações do ano) e por isso temos que realizar o mesmo estudo 
em diversas alturas do ano e comparar os resultados para ver se há ligação  
 
 
22 
● ​Quão relevante é a validade externa? 
Depende do objetivo de estudo  
 ↪ Muito relevante para afirmações de frequência - é conveniente recorrer a 
amostragem probabilística 
 ↪ Menos relevante em afirmações de associação e causais 
 
● ​O que pode ameaçar a validade externa? 
↪ Estudar apenas alguns participantes 
↪ Estudar apenas um subgrupo (ex: Inquérito por telefone fixo) 
↪ Estudar os participantes num ambiente muito controlado (ex: Pedir aos 
participantes que avaliem a atratividade feminina através de desenhos). 
 
Aula 8 
● ​Que tipos de investigação existem? 
 ↪ ​Não experimental/Descritiva: ​“O quê”,“Quando”,”Quem” e “Onde”; Foca-se no 
primeiro objetivo da Investigação em psicologia: ​Descrever​ o que está a acontecer; O 
investigador só mede as variáveis e não as manipula (Inquéritos, Investigação 
correlacional). Exemplo: Os homens discutem mais do que as mulheres? Quantas 
pessoas se descrevem como felizes? 
 ↪ ​Experimental: ​O “porquê” do comportamento; Foca-se no segundo objetivo da 
Investigação em Psicologia: ​Explicar​ porque é que determinado fenómeno acontece; 
O investigador manipula as variáveis e recorre à aleatorização (Desenho de grupos, 
Desenho de pré e pós testes). Exemplo: A manipulação de x variável faz as pessoas 
deixarem de discutir? Ouvir música deixa as pessoas felizes? 
 
23 
● ​ ​O que são inquéritos? 
 ↪ Objetivo: Conhecer opiniões, características, comportamentos de x população 
 ↪ Procedimento: Questionar vários elementos da população sobre x variável  
 ↪ Conclusão: Uma afirmação de frequência 
 ↪ Exemplo de Pergunta de Investigação a que este desenho responde: “Qual é a 
percentagem de adolescentes com problemas de sono?” 
 
● ​Porque não é possível fazer uma afirmação de frequência 
sem um inquérito?  
Percepções de Frequência pelo público geral:↪ Frequentemente baseada e amostras pequenas e não representativas. Exemplo: 
“No meu grupo de amigos ninguém fuma. A percentagem de fumadores na faixa 
etária dos 30 deve ser 0”. 
 ↪ Não se baseiam em medidas rigorosas e as observações não são registadas de 
forma sistemática, pelo que podem estar sujeitas a enviesamentos de confirmação 
e memória. 
 
 
● ​O que são estudos correlacionais? 
 ↪ Objetivo: Avaliar se existe relação entre duas variáveis  
 ↪ Procedimento: Questionar diversos elementos de x população sobre duas 
variáveis  
 ↪ Conclusão: Uma afirmação de Associação 
 ↪ Exemplo de Pergunta de Investigação a que este desenho responde: “O uso de 
telemóveis à noite associa-se aos problemas de sono?” 
 
24 
● ​Que conhecimento se obtém com os estudos correlacionais? 
↪ Permitem testar a hipótese de que duas ou mai variáveis estão relacionadas 
↪ Viáveis mesmo quando não é possível manipular ou controlar variáveis (Exemplo: 
Efeito do consumo de drogas ilegais na adaptação à faculdade) 
↪ Não permitem saber o porquê de duas variáveis se associarem: 
 ↪​ ​Não há manipulação de variáveis​: O que não permite identificar qual é que 
surge primeiro. Exemplo: Associação entre uso de telemóveis e problemas de sono. 
 ↪ ​Não há controlo de variáveis​: Sendo que podem existir vários fatores 
responsáveis pela relação. Exemplo: Associação entre consumo de gelados e 
afogamento em piscinas. 
↪ Não tem validade interna, logo, não é possível estabelecer relações de 
causa-efeito. 
 
● ​A que pode dever-se uma dada relação? 
Estudos descritivos demonstram uma relação entre A e B. Exemplo: “A participação 
em cerimónias religiosas associa-se a felicidade” 
 ↪ ​A causa B​: A participação em cerimónias religiosas promove a felicidade. 
 ↪ ​B causa A​: A felicidade promove a participação em cerimónias religiosas. 
 ↪ ​C causa A e B​: O otimismo promove a participação em cerimónias religiosas e a 
felicidade. 
↪ Um estudo descritivo não permite saber qual destas está correta. 
 
●​ Porque não é possível fazer uma afirmação de associação 
sem um estudo correlacional? 
Percepções de Associação pelo público:  
↪ Estão sujeitas à correlação ilusória uma vez que percepcionam erradamente 
algumas relações entre variáveis (é necessário uma investigação para avaliar se a 
associação realmente existe). Exemplo: Relação entre lua cheia e partos, suicídios e 
crimes violentos; Mau tempo e dores nas articulações 
25 
↪ ​Não se baseiam em medidas rigorosas e as observações não são registadas de 
forma sistemática, pelo que podem estar sujeitas a enviesamentos de confirmação 
e memória. 
 
● ​Quais as fontes de dados para estudos descritivos? 
↪ Dados ex post facto 
↪ Dados de arquivo 
↪ Observação 
↪ Testes 
 
● ​O que são dados ex post facto? 
Exemplo: Foi realizada uma investigação para avaliar o efeito da pressão do tempo 
no desempenho numa tarefa verbal. 
Foram recolhidos dados como sexo, idade, tipo de personalidade e outras 
características dos participantes. Estes dados não foram utilizados no âmbito deste 
estudo, por serem considerados irrelevantes para o objetivo do mesmo. 
Posteriormente, o investigador vai explorar a relação entre essas variáveis. 
↪ Descrição: Dados recolhidos num âmbito (ex: avaliação da pressão do tempo no 
desempenho de uma tarefa verbal) são utilizados para ​outro​ ​objetivo (ex: Comparar 
sexos numa tarefa verbal, concluindo que a mulher tem um desempenho superior) 
↪ Validade ​Externa​: Necessidade de recolher uma amostra aleatória da população 
(ex: No estudo podem ter sido recolhidos homens com inteligência média e mulheres 
com Inteligência acima da média) 
Validade ​De Construto​: Necessidade de recorrer a medidas válidas (ex: Garantir que 
a tarefa pretende avaliar o desempenho verbal e é igualmente válida para os dois 
sexos) 
Validade ​Interna​: Impossibilidade de fazer inferências sobre causalidade (ex: é 
possível afirmar que existem diferenças entre os sexos mas não que têm como 
causa os sexos) 
26 
↪ Qualidade: Depende da qualidade e quantidade dos dados previamente recolhidos, 
recolher mais dados possibilita o estudo futuro de mais hipóteses. 
 
● ​O que são dados de arquivo? 
Dados recolhidos por outra pessoa e codificados: 
↪ Fontes: Censos, estatísticas, etc.  
↪ Foram atribuídos números aos comportamentos registados  
↪ Poupança de tempo e de recursos 
↪ Formas de recolha e cotação podem não ser apropriadas para responder à 
pergunta de investigação. 
Exemplo: Avaliar se o número de suicídios aumenta após a notícia de uma ocorrência 
semelhante (Sim, mas só se houver semelhança etária com a vítima)  
Dados recolhidos por outra pessoa e não-codificados: 
↪ Fontes: Vídeos de programas televisivos, transcrições de reuniões, diários, 
comentários de fóruns, etc 
↪ Análise de conteúdo: O comportamento é codificado de maneira a avaliar se 
pretende a uma dada categoria, a qual deve ser objetivamente definida 
↪ É possível evitar problemas de cotação 
↪ Poupança de tempo na recolha de dados 
↪ Dificuldade no estabelecimento de critérios de codificação objetivos, face à 
relevância do contexto 
Exemplo: Verificar as gravações dos vencedores olímpicos e codificar as expressões 
faciais, de maneira a identificar os classificados mais felizes (um estudo mostrou 
que terceiros classificados demonstram mais felicidade do que os segundos). 
↪ Validade ​Interna​: Estudo correlacional não permite avaliar a causalidade 
↪ Validade ​De construto​: As medidas não foram escolhidas pelo investigador, logo 
podem não ser as melhores; Enviesamentos de instrumentação: podem haver 
mudanças na medida devido a alterações na própria medida, na forma como é cotada 
e na forma como as pessoas são avaliadas (ex: contabilizar o número de 
desempregados com o critério “estar desempregado” vs “estar desempregado há 
pelo menos 6 semanas e apresentar prova de procura de trabalho pelo menos três 
vezes por semana”) 
27 
↪ Validade ​Externa​: Tende a ser boa devido à facilidade de recolher muitos dados (ex: 
milhões de pessoas no caso dos censos); A recolha pode prolongar-se por vários 
anos sendo possível generalizar os resultados para outros períodos temporais 
↪ Dados agregados: Não permitem o foco indivíduos, apenas em grupos; A Psicologia 
foca-se no comportamento dos indivíduos pelo que estes dados podem ser 
insuficientes para responder a algumas questões. 
● ​O que é a observação? 
↪ ​Observação Laboratorial​: Ocorre em laboratório, em condições controladas; O 
comportamento dos participantes pode assemelhar-se ao que têm no mundo real. 
↪​ Observação Naturalista​: Ocorre no mundo real (ex: escola, jardim, ginásio), o 
comportamento das pessoas tende a ser espontâneo; ​Avaliação não-intrusiva​: as 
pessoas não sabem que estão a ser observadas, o investigador mantém distância; 
Dados recolhidos sem o consentimento das pessoas, logo compromete a ética 
↪ ​Observação Participante​: Ocorre no mundo real, o comportamento das pessoas 
tende a ser espontâneo; O investigador interage com as pessoas observadas 
podendo influenciá-las (ex: grupo de apoio online); Possibilidade de recolher mais 
informações mas dificuldade em registá-la; Dados recolhidos sem o consentimento 
das pessoas e envolvendo engano, uma vez que o investigado finge ser outra pessoa, 
comprometendo a ética  
● ​Que limitações tem a observação? 
↪ Reatividade: As pessoas podem reagir ao facto de estarem a ser observadas, não 
agindo naturalmente; Solução - Recurso a opções não-intrusivas (ex: Espelho 
unidirecional) manutenção da distância e/ou promoção da familiaridade com o 
investigador 
↪ Falta de objetivos dos registos: Observadores diferentes podem codificar o mesmo 
comportamento de forma diferente; Solução - Avaliação da fidelidade interjuízes, 
recurso a um esquema de codificação claro (ex: definir comportamentos específicos 
de cada categoria) e treino de observadores. 
28 
● ​O que são testes? 
Especialmente úteis para avaliar variáveisde personalidade, conhecimentos e 
competências  
↪ Validade Externa: Depende da representatividade da amostra 
↪ Validade Interna: Correlação não implica causalidade: a relação entre as variáveis 
avaliadas pode não ser causal 
↪ Validade de Construto: Mais asseguradas em medidas desenvolvidas por outros 
autores e amplamente estudas. ​(VER AULA 8 SLIDE 33) 
 
Aula 10 
●​ ​Exemplo: 
↪ Química: Um químico enche dois tubos de ensaio com moléculas de Hidrogénio de 
de Oxigénio → Não mexe mais num dos tubos de ensaio e aquece o outro → 
Observa que só se forma água no segundo tubo de ensaio → Conclui que aquecer 
moléculas de Hidrogénio e Oxigénio leva a que estas reajam  
↪ Psicologia: Um investigador enche duas salas com pessoas → Numa das salas a 
temperatura fica normal e na outra aumenta para 32ºC → Observa que as pessoas 
da segunda sala se comportam de forma diferente (ex: agitação) das da primeira 
sala → Conclui que sentir muito calor leva as pessoas a ser agressivas. 
↪ Validade de Construto: O investigador manipulou e mediu realmente as variáveis 
(“sentir muito calor” e “ser agressivo”) que pretendia? 
↪ Validade Externa: Os resultados são generalizáveis a outros participantes e 
locais? 
↪ Validade Interna: O investigador ao por pessoas em salas diferentes ​causou 
realmente as suas diferenças de comportamento? 
 
29 
● ​O que é a validade interna? 
↪ Grau em que o estudo consegue mostrar que um determinado acontecimento 
observável causou ou influenciou uma mudança de comportamento. Isso implica 
comprovar 3 aspetos: 
↪ Associação: Como ​as causas têm efeitos​, a investigação tem que mostrar que a 
mudança na variável considerada a causa se relacionam com mudanças na variável 
considerada o efeito. ​Depende dos resultados do estudo 
↪ Cronologia: Como ​as causas têm que surgir antes dos efeitos​, a investigação tem 
que mostrar que a alegada causa mudou antes da ocorrência do alegado efeito. 
Depende dos procedimentos do estudo 
↪ Exclusividade: Como ​os efeitos têm várias potenciais causas​, a investigação tem 
que mostrar que a alegada causa é a única explicação plausível para o efeito. 
Depende dos procedimentos do estudo 
 
● ​O que pode ameaçar a validade interna? 
↪​ ​Constrangimentos éticos e práticos podem impedir a manipulação de variáveis. 
Exemplo: Causa - viver em climas quentes; Efeito - Agressão 
Alternativa: Recurso à observação 
↪ Impossibilidade de verificar a variável que mudou primeiro leva ao risco de tirar 
conclusões contrárias à realidade. ​Incumprimento do critério da cronologia 
↪ Possibilidade de existir um terceiro fator responsável pela relação estatística 
entre duas variáveis. ​Incumprimento do critério da exclusividade 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
30 
●​ ​Quais as dificuldades relacionadas com a validade 
interna?   
 
Um detetive chega ao local de crime e 
vê dois homens mortos junto a uma 
arma: 
↪ A pessoa A matou a pessoa B e 
suicidou-se depois? 
↪ A pessoa B matou a pessoa A e 
suicidou-se depois? 
↪ As pessoas A e B foram mortas pela 
pessoa C? 
↪ ​Solução​: Informação do médico 
legista  
 
No caso dos Investigadores as 
perguntas foram as seguintes: 
↪ A variável A influencia a variável B? 
↪ A variável B influencia a variável A? 
↪ As variáveis A e B são influenciadas 
pela mesma terceira variável? 
↪ ​Solução​: Manipulação do tratamento 
 
 
● ​O que é um estudo experimental? 
Único tipo de estudo com validade interna, permite aos investigadores identificar 
relações de causa-efeito através de dois procedimentos: 
↪ ​Manipulação do tratamento​ (variável independente): Para garantir que o 
tratamento ocorre antes da diferença no comportamento (ex: variável dependente) 
↪ ​Distribuição Aleatória​: Para garantir que a diferença no comportamento não se 
deve a um fato se não o tratamento (as restantes variáveis são controladas porque 
são constantes entre os níveis da variável independente - ou seja, as diferenças 
individuais são distribuídas de forma equilibrada pelos grupos) 
O estudo do exemplo foi experimental? Porquê? 
 
31 
● ​Como avaliar se um dado fator causa um efeito? 
↪ Formar dois grupos que não difiram de forma sistemática em nenhum critério 
↪ Administrar o tratamento a um grupo (experimental) e a outro não (de controlo) 
↪ Atribuir as diferenças encontradas ao tratamento (ex: única diferença sistemática 
entre os dois grupos 
Qual destes passos é mais difícil de realizar? Porquê? 
● ​Como contornar as ameaças à validade interna? 
↪ Impossibilidade de criar dois grupos com personalidades e experiências idênticas 
→ Possibilidade de estas diferenças explicarem o comportamento → ​Solução​: 
Distribuição aleatória 
↪ Os grupos poderiam ser testados em momentos diferentes → Possibilidade de o 
momento de avaliação explicar o comportamento → ​Solução​: contrabalanceamento  
↪ Possível existência de outros fatores externos que não são controláveis pelo 
investigador → Podem existir soluções para alguns fatores e não para outros  
 
● ​O que é a distribuição aleatória? 
Distribuição​: 
↪ Parte dos participantes recebe um tratamento e a outra parte recebe um 
tratamento diferente: O tratamento é algo que é dado pelo Investigador aos 
participantes 
↪ Há características que não se podem dar aos participantes (ex: gênero, idade, 
etnia) 
Aleatória​: 
↪ Todos os participantes independentemente das suas características, têm a 
mesma probabilidade de receber o tratamento 
↪ Método sistemático, baseado em tabelas de números aleatórios ou programas de 
computador 
Este método garante que além do tratamento, o acaso é o único fator que causará 
diferenças entre os grupos. ​Permite assegurar a exclusividade 
 
32 
● ​Como formar grupos sem diferenças sistemáticas? 
↪ O investigador recruta participantes (de preferência mais de 30 por grupo, para 
aumentar a probabilidade de os grupos serem semelhantes) 
↪ O investigador não deve recrutar grupos que distribui pelas condições 
experimentais: a distribuição aleatória exige que a cada participante , de forma 
independente, seja atribuído um grupo  
↪ Os grupos criados serão em média, iguais ou muito parecidos. Exemplo: Num total 
de 20 mulheres e 20 homens, a distribuição por grupo com base no sexo será 
equilibrada (10 mulheres num grupo e 10 homens no outro; 9 homens num grupo e 
11 no outro) 
↪ O investigador certifica-se que não há diferenças sistemáticas entre os grupos 
prévias ao estudo 
 
● ​O que é o contrabalanceamento? 
↪ Estratégia que permite, de forma sistemática, equilibrar um fator (VER AULA 10 
SLIDE 58) 
 
● ​Como manipular o tratamento? 
↪ Por decisão do investigador, um grupo recebe um tratamento e o outro recebe um 
tratamento diferente → O investigador isola o efeito do tratamento, porque todos os 
outros fatores são iguais para os grupos → Nos estudo experimentais simples há 
dois níveis da VI: valores (quantidades ou tipos) diferentes do tratamento → Há 
fatores que não podem ser manipulados como sexo, etnia, idade, personalidade, 
inteligência. ​Este procedimento permite assegurar a cronologia 
 
33 
● ​Como avaliar os participantes? 
↪ Os elementos do mesmo grupo podem influenciar-se como resultado da ​interação 
(ex: risos, exclamações, choro) pelo que não devem ser testados em grupo 
↪ Os grupos ​não devem ser testados em sessões diferentes​, para que as diferenças 
inevitáveis entre sessões não se tornem efeitos sistemáticos passíveis de ser 
confundidos com os efeitos do tratamento  
↪ Se possível, os participantes devem ser avaliados ​individualmente ou em pequenos 
grupos​; Se for necessário avaliar grupos grandes deve-se ​incluir elementos de ambos 
os grupos em cada sessão 
Exemplo: Porque se deve evitar testar os grupos em sessões diferentes? 
Quando o grupo experimental foi testado, havia muito barulho devido a uma 
discussão no corredor entre vários alunos (externos à experiência) → Quando o 
grupo de controlo foi avaliado, isto não aconteceu → Todos os elementos de um dos 
grupos foram expostos a uma condiçãoà qual nenhum dos elementos do grupo de 
controlo teve exposto → Criou-se uma diferença sistemática entre os grupos cujo 
efeito pode ser erradamente interpretado como um efeito do tratamento 
 
● ​Como garantir a causalidade entre duas variáveis? 
↪ As mudanças na variável A são acompanhadas por mudanças na variável B? As 
variáveis correlacionam-se? 
Não: ​A não causa B 
Sim:  
↪ As mudanças na variável A são seguidas de mudanças na variável B? 
Não: ​A não causa B 
Sim:  
↪ Há outra variável que possa estar a influenciar A e B? 
Não: ​A causa B 
Sim: ​A pode não causar B 
 
 
 
34 
 
Aula 11 
● ​Como demonstrar a causalidade entre variáveis? 
É preciso cumprir três condições: 
↪ Mudanças no fator ​relacionam-se​ com mudanças no efeito: Ambas as variáveis são 
medidas e avaliadas estatisticamente  
↪ Mudanças no fator ​ocorrem antes​ das mudanças no efeito: É necessário manipular 
o tratamento para ver qual ocorreu primeiro  
↪ Mudanças no fator são a ​única causa​ das mudanças no efeito: Não há influência de 
variáveis alheias a esta relação (todas as outras além do fator) 
Estudos experimentais permitem verificar que a causa ocorreu antes do efeito e que 
é o único fator que difere entre os grupos 
Exemplo: 
Hipótese: Escrever coisas pelas quais estamos gratos potencia a felicidade 
Manipulação da VI: Dividir a amostra em dois grupos de forma aleatória (grupo 
experimental - escreve e grupo de controlo - não escreve) 
Comparação da VD: Se a média de felicidade for maior no primeiro grupo que no 
segundo, há apoio para a hipótese  
 
● ​Que tipo de desenhos experimentais existem? 
↪ Grupos independentes ou intergrupos: Grupos diferentes de participantes recebem 
níveis diferentes da variável independente. Exemplo: desenho de dois grupos (com 
ou sem pré teste) 
↪ Medidas repetidas ou intragrupos: Existe apenas um grupo de participantes e 
todos recebem todos os níveis da variável independente. Exemplo: desenho de pré 
teste e de pós teste 
 
35 
● ​Como controlar a influência de variáveis alheias nos 
desenhos de dois grupos? 
Versão ideal do desenho de dois grupos: 
↪ Seleção de dois grupos idênticos 
↪ Procedimento idêntico excepto no facto e apenas um ser manipulado (VI) 
↪ Comparação dos dois grupos na VD 
Uma solução perfeita que não está disponível. O que a torna inviável?  
 
● ​Porque não é possível constituir grupos idênticos? 
↪ Não podemos presumir que existem pois há sempre a possibilidade (enviesamento 
de seleção) 
↪ Se os tentarmos formar vamos estar a enviesar a amostra (enviesamento de 
seleção); mesmo que sejam parecidos, vão se diferenciando devido à (interação 
entre seleção e maturação); Houve equiparação entre variáveis muito contaminadas 
por erros aleatórios (regressão para a média) e a constituição dos grupos torna-se 
diferente da inicial (atrito) 
 
● ​O que são enviesamentos de seleção? 
Ter grupos que diferem entre si ​antes​ de começar o estudo, sendo a maior ameaça à 
validade interna num desenho de dois grupos devido a: 
36 
↪ Autosseleção: Os participantes escolhem o grupo a que querem pertencer, sendo 
que existe pelo menos uma diferença (alguns escolhem o grupo e outros não). 
Exemplo: Sessões pós-laborais com o tema “como ajudar a sue empresa” Um nível 
maior de compromisso com a empresa no primeiro grupo, pode dever-se à 
participação nas sessões ou ser prévio (voluntários poderiam já estar mais 
empenhados) 
↪ Distribuição a cargo do investigador: Mesmo de forma não intencional, o 
investigador pode enviesar o estudo. Exemplo: “Escrita sobre a gratidão potencia a 
felicidade”, o investigador poderia enviar os participantes mais sorridentes para o 
grupo experimental e os menos sorridentes para o grupo de controlo 
↪ Distribuição arbitrária: O investigador utiliza uma regra arbitrária para distribuir os 
participantes, sendo que essa regra tem por base uma diferença entre os grupos 
fazendo com que os mesmos sejam diferentes e podendo causar diferenças 
adicionais nos grupos. Exemplo: Alunos do lado esquerdo ficam no grupo 
experimental e os do lado direito no grupo de controlo, levando a grupos não 
idênticos levando pelo menos a uma variável diferente (o local onde se sentam), 
podendo existir outras diferenças (pontualidade, energia, apreço pelo exterior) 
 
● ​O que é a equiparação? 
O investigador tenta assegurar que os grupos são tão idênticos quanto possível 
antes da administração da VI  
↪ Avaliação dos participantes nas variáveis relevantes. Exemplo: Avaliação do QI 
num estudo sobre a influência do stress no desempenho académico. 
↪ Formação de pares com base na pontuação obtida. Exemplo: Um par de pessoas 
com QI de 130 e outro com QI de 115, etc. 
↪ Distribuição aleatória dos elementos do par pelos grupos. Exemplo: Uma pessoa 
com QI de 130 vai para o grupo experimental e a outra para o de controlo. 
Este procedimento exige tempo e recursos 
37 
 
 
 
 
● ​Que problemas advêm da equiparação? 
Selecionar grupos idênticos em variáveis relevantes 
↪ ​Múltiplas variáveis (equiparação incompleta)​: Impossibilidade de ter os 
participantes idênticos (nem os gêmeos o são); Impossibilidade de equiparar os 
participantes em todas as variáveis (ex: altura, peso, idade, número de irmãos); 
Impossibilidade de equiparar os participantes em todas as variáveis relevantes (ex: 
influências na felicidade) 
↪ ​VD no pré teste (equiparação imperfeita)​: Grupos semelhantes que se vão 
diferenciando (interação entre seleção e maturação); VD muito contaminada por 
erros aleatórios (Regressão para a média); Constituição dos grupos muda ao longo 
do tempo (atrito) 
 
● ​O que é a interação entre seleção e maturação? 
↪ Descrição: Grupos começaram por ser idênticos (pré-teste) mas progrediram a 
diferentes ritmos ou em diferentes direções 
↪ Causas: Maturação física, emocional, social e/ou intelectual; Maturação é afetada 
por inteligência, motivação e saúde; É preciso equiparar os grupos em todas as 
variáveis que podem afetar a maturação  
↪ Exemplo: Rapazes e raparigas do 4º ano são avaliados na categoria de levantar 
pesos conseguindo levantar 18, mas ao longo de 8 anos os rapazes vão tomar 
comprimidos que causam o aumento de força e chegando ao 12º conseguimos ver 
que os rapazes têm mais força mas não sabemos se é devido aos comprimidos ou 
ao sexo uma vez que anteriormente não foram equiparados nesta variável (sexo). 
 
38 
● ​O que é a regressão para a média? 
↪​ ​Descrição: Processo de medição não é perfeito - verificar que dois grupos são 
idênticos não significa que o sejam; As medições são afetadas por erros de medida 
aleatórios que podem influenciar os grupos de maneira diferente; Pontuações 
extremamente raras tendem a aproximar-se mais da média numa segunda avaliação 
↪ Exemplo: Pontaria no tiro ao alvo avaliada em cinco disparos. Formam-se dois 
grupos (pessoas que acertaram cinco vezes e pessoas que falharam cinco vezes. O 
erro aleatório favoreceu o primeiro grupo e prejudicou o segundo. Numa nova 
avaliação a média do primeiro grupo tenderia a descer (porque seria difícil acertar 10 
vezes no alvo a menos que fosse excepcional) e a do segundo a subir (porque tinham 
mais cinco hipóteses e com o “treino” iam conseguir acertar pelo menos uma) 
levando a pontuações menos extremas e mais próximas da média. 
 
● ​O que é o atrito? 
↪ Descrição: Grupos podem começar por ser idênticos mas deixam de o ser ao longo 
do estudo; Num dos grupos pode haver mais participantes a desistir do que no outro; 
Atrito torna os grupos diferentes por influenciar quem sai de cada grupo 
↪ Exemplo: Programa desenvolvido para adolescentes em risco, com dois grupos 
com quarenta participantes casa (experimental e controlo). Adolescentes do 
primeiro grupo mostram probabilidade superior de ter uma vida profissional estável, 
porém 75% dos participantes desse grupo abandonam o estudo o que nos leva a 
uma comparação entre os 10 “sobreviventes” do primeiro grupo com os outros 40 do 
segundo, fazendo com que o sucesso possanão advir do programa mas sim da 
comparação entre os melhores de um grupo com a totalidade do outro. 
 
39 
● ​Que ameaças considerar num desenho de dois grupos? 
↪ Enviesamentos de seleção: Verificar se os grupos eram idênticos antes do estudo 
começar 
↪ Interação entre seleção e maturação: Verificar se mesmo sem terem o mesmo 
tratamento, os grupos se diferenciam 
↪ Regressão para a média: Verificar se mesmo que os grupos parecessem 
equivalentes antes do estudo, se a equivalência era ilusória e resultante do erro de 
medida aleatório 
↪ Atrito: Verificar se houve mais participantes a desistir num grupo do que no outro 
 
●​ O que é um desenho de pré e pós teste? 
Exemplo: Investigar a eficácia de um programa de melhoria da gestão financeira 
numa amostra de pessoas endividadas 
↪ Avaliação antes do tratamento (Pré-teste VD) Avaliação das competências de 
avaliação financeira → Administração do tratamento (Manipulação VI) Aplicação do 
programa de melhoria da gestão financeira → Avaliação posterior ao tratamento 
(Pós-teste VD) Reavaliação das competências de gestão financeira. 
↪ Vantagens: Recurso aos mesmos participantes elimina enviesamentos de seleção 
e não é necessária uma amostra tão grande 
↪ Ameaças: Validade interna dependente de o tratamento ser a única razão de 
diferenças entre o pré e o pós teste 
 
● ​Como controlar a influência de variáveis alheias nos 
desenhos de pré e pós testes? 
Versão ideal do desenho de pré e pós teste: 
40 
↪ Seleção de participantes 
↪ Avaliação da VD 
↪ Aplicação do tratamento garantido que não há mais mudança nenhuma na vida dos 
participantes 
↪ Nova avaliação da VD 
Uma solução perfeita que não está disponível. O que a torna inválida? 
 
● ​Porque não é possível garantir que o tratamento é a única 
coisa que muda na vida dos participantes? 
↪ Mudança nos participantes (maturação, História e testagem) → Mudança nas 
cotações (Instrumentação, regressão para a média, atrito) 
 
● ​O que pode levar a mudanças nos participantes? 
↪ Maturação: Mudanças biológicas e desenvolvimentais que ocorrem nos 
participantes; As pessoas estão sempre a mudar de forma espontânea, a curto (ex: 
fome, fadiga) e a longo prazo (ex: crescimento). Exemplo: Condução segura aos 20 e 
aos 25 anos 
↪ História: Acontecimentos ocorridos no mundo exterior, major (ex: guerra) ou minor 
(ex: rumores); Mudanças no ambiente não relacionadas com o tratamento, que têm 
influência sistemática (afetam a maioria dos participantes). Exemplo: Programa de 
sensibilização para a poupança de energia, havendo variação na temperatura no 
exterior 
↪ Testagem: Pré-teste pode mudar os participantes (ex: motivação, treino, reflexão 
sobre uma questão); O efeito pode ocorrer com testes de conhecimento e de outras 
variáveis. ​Alternativas​: Não ter pré-testes ou usar outros instrumentos. Exemplo: A 
prática favorece a nota do teste seguinte; fadiga gerada pela repetição pode levar a 
piores resultados. 
 
41 
● ​O que pode levar a mudanças nas pontuações? 
↪ Instrumentação: Mudanças no instrumento de medida, na sua administração ou 
cotação; Mudanças intencionais (ex: tentativa de melhorar a avaliação) ou 
não-intencionais (ex: falha humana); ​Alternativas​: não incluir pré-testes, usar formas 
equivalentes nos testes, treinar observadores. Exemplo: O observador torna-se mais 
tolerante com o passar do tempo. 
↪ Regressão para a média: Grau em que o erro aleatório afeta o pré teste e o pós 
teste pode diferir, quando os participantes são selecionados com base nas suas 
pontuações extremas; Vulnerabilidade potecial de todas as medidas influenciadas 
por erros aleatórios. Exemplo: O aluno tira 20 num teste, no teste seguinte a nota 
vai tender a aproximar-se mais da média 
↪ Atrito: No pós teste são avaliados menos participantes que no pre teste; 
Participantes com cotações mais baixas no pré teste (fator sistemático) podem 
abandonar o estudo - O investigador pode eliminá-lo do pré-teste. Exemplos de 
razões: morte, mudança de localidade, não seguimento das instruções - têm 
impactos diferentes nos resultados 
 
● ​Que ameaças considerar num desenho de pré e pós-teste? 
↪ Maturação: Verificar se as diferenças entre pré-teste e pós teste se podem dever a 
mudanças naturais resultantes do envelhecimento dos participantes? 
↪ História: Verificar se há outros acontecimentos na vida dos participantes ou no 
mundo que possam levar às diferenças? 
↪ Testagem: Verificar se as diferenças podem dever se ao treino e à experiência que 
os participantes adquiriram no pré teste 
↪ Instrumentação: Verificar se os participantes foram avaliados com o mesmo 
instrumento e da mesma forma nas duas ocasiões 
↪ Regressão para a média: Verificar se os participantes foram selecionados devido a 
pontuações extremas no pré teste 
↪ Atrito: Verificar se todas as pessoas que participaram no pré teste realizaram o 
pós teste ou o grupo do pós teste é mais seleto do que o do pré teste. 
 
 
42 
● ​Como evitar ameaças num desenho de pré e pós-teste? 
Desenho de pré e pós-teste com dois grupos permite minimizar as ameaças 
anteriores 
↪ Avaliação antes do tratamento (Ambos os grupos) Pré-teste VD → Administração 
apenas do tratamento (apenas num grupo) Manipulação da VI → Avaliação posterior 
ao tratamento (ambos os grupos) Pós-teste VD. 
 
 
Aula 11 
 
● ​Como demonstrar a causalidade entre variáveis? 
É preciso cumprir três condições: 
↪ Mudanças no fator ​relacionam-se​ com mudanças no efeito: Ambas as variáveis são 
medidas e avaliadas estatisticamente  
↪ Mudanças no fator ​ocorrem antes​ das mudanças no efeito: É necessário manipular 
o tratamento para ver qual ocorreu primeiro  
↪ Mudanças no fator são a ​única causa​ das mudanças no efeito: Não há influência de 
variáveis alheias a esta relação (todas as outras além do fator) 
Estudos experimentais permitem verificar que a causa ocorreu antes do efeito e que 
é o único fator que difere entre os grupos 
Exemplo: 
Hipótese: Escrever coisas pelas quais estamos gratos potencia a felicidade 
Manipulação da VI: Dividir a amostra em dois grupos de forma aleatória (grupo 
experimental - escreve e grupo de controlo - não escreve) 
Comparação da VD: Se a média de felicidade for maior no primeiro grupo que no 
segundo, há apoio para a hipótese  
 
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● ​Que tipo de desenhos experimentais existem? 
↪ Grupos independentes ou intergrupos: Grupos diferentes de participantes recebem 
níveis diferentes da variável independente. Exemplo: desenho de dois grupos (com 
ou sem pré teste) 
↪ Medidas repetidas ou intragrupos: Existe apenas um grupo de participantes e 
todos recebem todos os níveis da variável independente. Exemplo: desenho de pré 
teste e de pós teste 
 
● ​Como controlar a influência de variáveis alheias nos 
desenhos de dois grupos? 
Versão ideal do desenho de dois grupos: 
↪ Seleção de dois grupos idênticos 
↪ Procedimento idêntico excepto no facto e apenas um ser manipulado (VI) 
↪ Comparação dos dois grupos na VD 
Uma solução perfeita que não está disponível. O que a torna inviável?  
 
● ​Porque não é possível constituir grupos idênticos? 
↪ Não podemos presumir que existem pois há sempre a possibilidade (enviesamento 
de seleção) 
↪ Se os tentarmos formar vamos estar a enviesar a amostra (enviesamento de 
seleção); mesmo que sejam parecidos, vão se diferenciando devido à (interação 
entre seleção e maturação); Houve equiparação entre variáveis muito contaminadas 
por erros aleatórios (regressão para a média) e a constituição dos grupos torna-se 
diferente da inicial (atrito) 
 
 
 
 
 
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● ​O que são enviesamentos de seleção? 
Ter grupos que diferem entre si ​antes​ de começar o estudo, sendo a maior ameaça à 
validade interna num desenho de dois grupos devido a: 
↪ Autosseleção: Os participantes escolhem o grupo a que querem pertencer, sendo 
que existe pelo menos uma diferença (alguns escolhem o grupo e outros não). 
Exemplo: Sessões pós-laborais com o tema “como ajudar a sue empresa” Um nível 
maiorde compromisso com a empresa no primeiro grupo, pode dever-se à 
participação nas sessões ou ser prévio (voluntários poderiam já estar mais 
empenhados) 
↪ Distribuição a cargo do investigador: Mesmo de forma não intencional, o 
investigador pode enviesar o estudo. Exemplo: “Escrita sobre a gratidão potencia a 
felicidade”, o investigador poderia enviar os participantes mais sorridentes para o 
grupo experimental e os menos sorridentes para o grupo de controlo 
↪ Distribuição arbitrária: O investigador utiliza uma regra arbitrária para distribuir os 
participantes, sendo que essa regra tem por base uma diferença entre os grupos 
fazendo com que os mesmos sejam diferentes e podendo causar diferenças 
adicionais nos grupos. Exemplo: Alunos do lado esquerdo ficam no grupo 
experimental e os do lado direito no grupo de controlo, levando a grupos não 
idênticos levando pelo menos a uma variável diferente (o local onde se sentam), 
podendo existir outras diferenças (pontualidade, energia, apreço pelo exterior) 
 
● ​O que é a equiparação? 
O investigador tenta assegurar que os grupos são tão idênticos quanto possível 
antes da administração da VI  
↪ Avaliação dos participantes nas variáveis relevantes. Exemplo: Avaliação do QI 
num estudo sobre a influência do stress no desempenho académico. 
↪ Formação de pares com base na pontuação obtida. Exemplo: Um par de pessoas 
com QI de 130 e outro com QI de 115, etc. 
↪ Distribuição aleatória dos elementos do par pelos grupos. Exemplo: Uma pessoa 
com QI de 130 vai para o grupo experimental e a outra para o de controlo. 
Este procedimento exige tempo e recursos 
45 
 
 
 
 
● ​Que problemas advêm da equiparação? 
Selecionar grupos idênticos em variáveis relevantes 
↪ ​Múltiplas variáveis (equiparação incompleta)​: Impossibilidade de ter os 
participantes idênticos (nem os gêmeos o são); Impossibilidade de equiparar os 
participantes em todas as variáveis (ex: altura, peso, idade, número de irmãos); 
Impossibilidade de equiparar os participantes em todas as variáveis relevantes (ex: 
influências na felicidade) 
↪ ​VD no pré teste (equiparação imperfeita)​: Grupos semelhantes que se vão 
diferenciando (interação entre seleção e maturação); VD muito contaminada por 
erros aleatórios (Regressão para a média); Constituição dos grupos muda ao longo 
do tempo (atrito) 
 
● ​O que é a interação entre seleção e maturação? 
↪ Descrição: Grupos começaram por ser idênticos (pré-teste) mas progrediram a 
diferentes ritmos ou em diferentes direções 
↪ Causas: Maturação física, emocional, social e/ou intelectual; Maturação é afetada 
por inteligência, motivação e saúde; É preciso equiparar os grupos em todas as 
variáveis que podem afetar a maturação  
↪ Exemplo: Rapazes e raparigas do 4º ano são avaliados na categoria de levantar 
pesos conseguindo levantar 18, mas ao longo de 8 anos os rapazes vão tomar 
comprimidos que causam o aumento de força e chegando ao 12º conseguimos ver 
que os rapazes têm mais força mas não sabemos se é devido aos comprimidos ou 
ao sexo uma vez que anteriormente não foram equiparados nesta variável (sexo). 
 
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● ​O que é a regressão para a média? 
↪​ ​Descrição: Processo de medição não é perfeito - verificar que dois grupos são 
idênticos não significa que o sejam; As medições são afetadas por erros de medida 
aleatórios que podem influenciar os grupos de maneira diferente; Pontuações 
extremamente raras tendem a aproximar-se mais da média numa segunda avaliação 
↪ Exemplo: Pontaria no tiro ao alvo avaliada em cinco disparos. Formam-se dois 
grupos (pessoas que acertaram cinco vezes e pessoas que falharam cinco vezes. O 
erro aleatório favoreceu o primeiro grupo e prejudicou o segundo. Numa nova 
avaliação a média do primeiro grupo tenderia a descer (porque seria difícil acertar 10 
vezes no alvo a menos que fosse excepcional) e a do segundo a subir (porque tinham 
mais cinco hipóteses e com o “treino” iam conseguir acertar pelo menos uma) 
levando a pontuações menos extremas e mais próximas da média. 
 
● ​O que é o atrito? 
↪ Descrição: Grupos podem começar por ser idênticos mas deixam de o ser ao longo 
do estudo; Num dos grupos pode haver mais participantes a desistir do que no outro; 
Atrito torna os grupos diferentes por influenciar quem sai de cada grupo 
↪ Exemplo: Programa desenvolvido para adolescentes em risco, com dois grupos 
com quarenta participantes casa (experimental e controlo). Adolescentes do 
primeiro grupo mostram probabilidade superior de ter uma vida profissional estável, 
porém 75% dos participantes desse grupo abandonam o estudo o que nos leva a 
uma comparação entre os 10 “sobreviventes” do primeiro grupo com os outros 40 do 
segundo, fazendo com que o sucesso possa não advir do programa mas sim da 
comparação entre os melhores de um grupo com a totalidade do outro. 
 
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● ​Que ameaças considerar num desenho de dois grupos? 
↪ Enviesamentos de seleção: Verificar se os grupos eram idênticos antes do estudo 
começar 
↪ Interação entre seleção e maturação: Verificar se mesmo sem terem o mesmo 
tratamento, os grupos se diferenciam 
↪ Regressão para a média: Verificar se mesmo que os grupos parecessem 
equivalentes antes do estudo, se a equivalência era ilusória e resultante do erro de 
medida aleatório 
↪ Atrito: Verificar se houve mais participantes a desistir num grupo do que no outro 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
●​ O que é um desenho de pré e pós teste? 
Exemplo: Investigar a eficácia de um programa de melhoria da gestão financeira 
numa amostra de pessoas endividadas 
48 
↪ Avaliação antes do tratamento (Pré-teste VD) Avaliação das competências de 
avaliação financeira → Administração do tratamento (Manipulação VI) Aplicação do 
programa de melhoria da gestão financeira → Avaliação posterior ao tratamento 
(Pós-teste VD) Reavaliação das competências de gestão financeira. 
↪ Vantagens: Recurso aos mesmos participantes elimina enviesamentos de seleção 
e não é necessária uma amostra tão grande 
↪ Ameaças: Validade interna dependente de o tratamento ser a única razão de 
diferenças entre o pré e o pós teste 
 
● ​Como controlar a influência de variáveis alheias nos 
desenhos de pré e pós testes? 
Versão ideal do desenho de pré e pós teste: 
↪ Seleção de participantes 
↪ Avaliação da VD 
↪ Aplicação do tratamento garantido que não há mais mudança nenhuma na vida dos 
participantes 
↪ Nova avaliação da VD 
Uma solução perfeita que não está disponível. O que a torna inválida? 
 
● ​Porque não é possível garantir que o tratamento é a única 
coisa que muda na vida dos participantes? 
↪ Mudança nos participantes (maturação, História e testagem) → Mudança nas 
cotações (Instrumentação, regressão para a média, atrito) 
 
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● ​O que pode levar a mudanças nos participantes? 
↪ Maturação: Mudanças biológicas e desenvolvimentais que ocorrem nos 
participantes; As pessoas estão sempre a mudar de forma espontânea, a curto (ex: 
fome, fadiga) e a longo prazo (ex: crescimento). Exemplo: Condução segura aos 20 e 
aos 25 anos 
↪ História: Acontecimentos ocorridos no mundo exterior, major (ex: guerra) ou minor 
(ex: rumores); Mudanças no ambiente não relacionadas com o tratamento, que têm 
influência sistemática (afetam a maioria dos participantes). Exemplo: Programa de 
sensibilização para a poupança de energia, havendo variação na temperatura no 
exterior 
↪ Testagem: Pré-teste pode mudar os participantes (ex: motivação, treino, reflexão 
sobre uma questão); O efeito pode ocorrer com testes de conhecimento e de outras 
variáveis. ​Alternativas​: Não ter pré-testes ou usar outros instrumentos. Exemplo: A 
prática favorece a nota do teste seguinte; fadiga gerada pela repetição pode levar a 
piores resultados. 
 
● ​O que pode levar a mudanças nas pontuações? 
↪ Instrumentação: Mudanças no instrumento de medida, na sua administração ou 
cotação; Mudanças intencionais (ex: tentativa de melhorar a avaliação) ou 
não-intencionais (ex: falha humana); ​Alternativas​: não incluir pré-testes,