Aula 2 - delineamento experimental

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Psicologia Experimental Quadrimestre suplementar 2022-2 Aula 2 
 
D E L I N E A M E N T O E X P E R I M E N T A L 
 
Prof. Marcelo Salvador Caetano 
 
 
Vamos começar o assunto da aula de hoje de forma prática. 
Estou interessado em saber quanto tempo por semana os alunos 
estudam para Psicologia Experimental. O TPI dessa disciplina é 2-4-6, 
significa que esperamos que fora da sala, vocês se dediquem 6h por 
semana, mas quanto tempo vocês realmente gastam? Isso é uma 
pergunta útil para a faculdade, para o professor. Não é muito legal gastar 
dinheiro e recursos em perguntas não triviais. 
Vamos supor que para responder a isso eu pergunto apenas 
para os alunos da primeira fileira quantas horas eles se dedicam e 
descubro que na média deu 3h por semana. Isso pode ser considerado 
um experimento? 
Eu tenho uma pergunta de pesquisa, que é quanto os alunos 
se dedicam para essa disciplina. A metodologia que eu escolhi foi 
perguntar apenas para os alunos da primeira fileira. Tirei a média de 
suas repostas e obtive 3 horas. 
Eu aprendi algo útil com essa reposta. Talvez esse grupo de 
pessoas seja representativo, talvez não, mas eu obtive uma pequena 
evidencia de qual é a reposta. Mas isso não pode ser considerado um 
experimento. O que fizemos foi uma medição, ou seja, tivemos uma 
experiencia, mas não tivemos um experimento. E ao final da aula espero 
que vocês saibam dizer o porquê. 
 
 
- Por que é necessário criar uma situação experimental? 
- Através dela o cientista faz com que os principais fatores envolvidos em um fenômeno sejam 
destacados e diminui a ocorrência de fatores externos que possam interferir nos resultados da 
pesquisa; 
- Ao investigar um problema experimental estamos tentando estabelecer relações causais entre 
as variáveis envolvidas. 
 
A razão principal pela qual isso não é um experimento é 
porque não houve controle de variáveis. Apenas foi fiz uma medição de 
algo que me interessa. Isso, por si só, é útil, mas não é um experimento. 
O que é necessário para termos um experimento? E por que 
é importante criar experimentos para descobrir fatos do mundo? 
O que o controle de variáveis fornece é uma probabilidade 
maior de fazermos uma afirmação que condiz de fato com a realidade. 
Ao controlar, diminuímos a probabilidade de fatores externos explicarem 
o nosso resultado. 
Quando eu quero investigar um problema usando o método 
científico nós tentamos estabelecer uma relação causal entre duas coisas. 
Não quero dizer que é simplesmente uma correlação entre duas coisas. 
Quando fazemos o controle e a manipulação de variáveis, tentamos não 
apenas descrever uma correlação. Como por exemplo quem estuda mais, 
tira uma nota mais alta na prova, isso é uma correlação, mas será que é 
a causa de tirar uma nota mais alta? Para saber, precisamos realizar um 
experimento. Então precisamos estabelecer essas relações causais. 
Vamos definir as variáveis que devem fazer parte do 
experimento. 
 
- Variável dependente: Medida de reposta de um experimento; 
- Variável independente: Sob controle do experimentador. São condições consideradas 
(possivelmente) responsáveis pela ocorrência do evento quando são manipuladas ou variadas; 
- Variáveis de controle: Devem ser mantidas constantes para se isolar o efeito da variável 
independente sobre a variável dependente. Existem técnicas estatísticas para corrigir efeitos de 
variáveis que não fazem parte do desenho experimental em si, mas o controle é preferível. 
 
A variável dependente é a medida de resposta do 
experimento. Um jeito de lembrar dela é que ela depende do 
experimento, da sua observação, é a medição que vamos fazer. 
Vamos supor que a pergunta de pesquisa é “será que a 
semana de prova influencia no tempo de estudo semanal dos alunos?”, 
será que eles estudam mais ou menos na semana de provas? 
Nesse caso nossa variável dependente, ou seja, o que eu vou 
medir é o tempo de estudo dos alunos, é isso que iremos observar. 
E claro que em um experimento real isso deve ser melhor 
definido, como por exemplo será a média do tempo de estudo dos alunos 
em horas, minutos e segundos. 
 
 
É a variável que está sob controle do experimentador, ou seja, 
que o experimentador manipula. 
São aquelas condições que eu (pesquisador) acredito a priori, 
quando estamos planejando o experimento, que terão uma influência 
sobre a variável dependente. 
Para o mesmo experimento onde eu quero saber se a semana 
de provas influencia no tempo de estudo dos alunos. A variável 
dependente é o tempo de estudos e nesse caso quais as possíveis 
variáveis independentes? 
A semana que estamos, ou seja, se estamos ou não na semana 
de provas. Isso é o que eu acredito que possa causar uma influência na 
minha medida. A variável independente é o que vai variar e o que eu 
meço é o resultado dessa variação: quanto tempo o aluno estuda dado 
que é uma semana de provas ou quanto tempo o aluno estuda dado que 
não é uma semana de provas. 
 
 
 
O que é um experimento? 
Situação experimental 
Delineamento experimental 
 
 
Essas não são óbvias, mas são muito importantes. E a melhor 
forma de explicar é fazendo uma pequena demonstração. 
Experimento 
Vamos supor que a pergunta da pesquisa seja que os alunos 
que se sentam à direita da sala possuem memória melhor que os alunos 
sentados à esquerda. 
Professor pegou 4 alunas, duas localizadas mais para a direita 
(grupo D), na mesma fileira, e outros 2 localizados mais à esquerda 
(grupo E). 
Os alunos deveriam tentar memorizar uma lista de palavras. 
O professor disponibilizou a lista por X segundos, primeiro para o grupo 
D, enquanto isso o grupo E ficou de olhos fechados. Depois de 
disponibilizar por X segundos o grupo D deveria escrever o máximo de 
palavras que lembram. E repetiu o experimento para o grupo E. 
O grupo D lembrou 5 e 7 palavras, e o grupo E lembrou 6 e 
7 palavras, no total de 14. 
Tivemos um time vencedor. Os resultados sugerem que é 
melhor sentar-se no lado esquerdo da sala porque você vai lembrar de 
mais coisas. 
Será que após esse experimento, todos os alunos deveriam 
mudar para a esquerda? Não, né? Qual é o problema no experimento? 
Qual o erro nas medições? 
(As falas dos alunos serão sublinhadas) 
Número de participantes muito baixo. 
Os segundos mostrados para cada um dos grupos foram 
diferentes. Se eu quero saber se o grupo direito tem alguma diferença 
com o grupo esquerdo, eu devo fazer com que as condições sejam 
idênticas entre os dois grupos e que a única diferença entre eles seja 
minha variável independente de interesse, o lado da sala. O resto deve 
ser semelhante. 
Quanto cada um dormiu na noite anterior. Sim, isso é uma 
possível variável que eu não controlei. 
A familiaridade com esse tipo de teste. Sim, também pode ser 
e eu não controlei isso. 
Há infinitas de explicações e variáveis que não controlamos. 
Em um dos grupos há um homem e no outro só há mulheres, então 
pode ser que homens lembram melhor que as mulheres. Sabemos que 
isso não é verdade, mas como não controlamos essa variável, não 
podemos descartar isso. Se alguém pegar meus resultados eles podem 
argumentar com esse ponto e eu não vou conseguir refutar se a pessoa 
achar que é outra variável e não o lado da sala que influenciou nos 
resultados. Isso porque eu não controlei direito o experimento. 
Assim as variáveis de controle são importantes porque nos 
dão maior poder explicativo. Dará uma maior convicção que a variável 
que o experimentador manipulou e que está interessado, de fato faz 
parte dessa relação causal que queremos saber. De tal forma que em um 
bom experimento, as variáveis de controle precisam ser mantidas 
constante para isolar o efeito da variável independente sobre a variável 
dependente, ou seja, devem ser mantidas iguais para os dois grupos. 
Essa é a primeira dica que dou para o projetode vocês. No 
momento que vocês tiverem uma boa pergunta de pesquisa e 
desenvolverem um método para responder e tiver dois grupos diferentes, 
vocês mesmos devem se perguntar: 
- Os dois grupos são idênticos? Com a única exceção sendo 
a variável que estou interessado em medir? 
- A única diferença entre eles é a manipulação da variável de 
interesse? Estar do lado esquerdo X estar do lado direito. 
Se vocês identificarem outras diferenças, ainda não está legal. 
 
Voltando no exemplo da semana de provas. Nossa condição 
experimental é medir quantas horas o aluno estuda em uma semana que 
não tem provas e compara com o tempo que os alunos estudam na 
semana de provas. O que é necessário controlar? Quais variáveis de 
controle devem ser importantes? 
Local ou condição da sala de estudo (barulho). Estou 
interessado no tempo, mas sim, pode ser que eu me sinta menos 
motivado em um ambiente sujo e pouco luminoso. 
A rotina de cada um. Tem aluno que trabalha, tem aluno que 
mora longe. Sim, isso pode ser um fator, mas nesse caso vamos 
considerar que os alunos conseguiram se livrar do trabalho nessa semana 
de provas. 
A presença do aluno, se ele frequenta ou não as aulas. Isso 
também é importante, mas há algo ainda mais trivial que tudo isso. A 
disciplina. Imagine que eu queira comparar alunos que estejam fazendo 
física quântica com alunos que fazem psicologia experimental. Então os 
alunos de física experimental serão meu grupo de semana com provas e 
os alunos de psicologia serão os alunos sem prova. Fazer a comparação 
deles é certo? A princípio estou pegando dois grupos, um com provas e 
o outro sem prova, mas o problema é o controle, não estou controlando 
a disciplina, a rotina, uma série de cosias. 
E apesar de existirem técnicas estatísticas para corrigir certas 
variáveis, mas no caso de um delineamento mal feito não existe 
concerto. Então até conseguimos retirar certas variáveis, mas ela não 
resolve o problema. O correto é resolver isso no início, senão muitas 
vezes o projeto inteiro é jogado fora e você precisa fazer do início. 
 
Resumo 
- A variável independente é manipulada, está sobre controle 
do experimentador; 
- A variável dependente é observada, depende do experimento 
e das manipulações do experimentador; 
- As variáveis de controle são mantidas constantes para 
garantir maior poder explicativo ao final do experimento. 
 
Vantagens da experimentação 
- Experimentos levam a afirmações a respeito da relação entre as variáveis; 
- Em um experimento ideal, todas as variáveis de controle são mantidas constantes, 
ressaltando a relação entre a variável dependente e a independente – não é perfeito, mas é o 
melhor possível; 
- Economia: Observação naturalística VS experimentação. O experimentador cria as condições 
de interesse + aquisição de dados de forma rápida e eficiente. 
 
Já comentamos sobre as vantagens de se realizar um 
experimento científico para fazer relações causais. 
No melhor experimento possível, os grupos são sempre 
idênticos e a única coisa que muda entre eles é a variável de interesse 
(independente). 
Como vimos, esse método não é perfeito porque é impossível 
conseguir controlar tudo, mas é o melhor método que temos atualmente 
e ele funciona. Pelo menos espero que vocês acreditem que a ciência 
funciona. 
 
Mas ele também é muito econômico. Como assim? Vamos 
supor que queremos medir memória do lado esquerdo VS lado direito 
da sala na lista de palavras. Seria possível realizarmos uma abordagem 
naturalística, ou seja, observar isso de forma natural no ambiente. 
Quanto tempo eu teria que esperar para ter uma situação adequada para 
medir isso no ambiente de forma naturalística? Potencialmente essa 
situação para você conseguir comparar nunca vai acontecer, isso porque 
há muitas coisas que nunca aconteceriam em outro local, senão em um 
experimento de laboratório. Então o experimento é prático e econômico. 
Se eu tenho uma pergunta, posso pensar no experimento para fazer no 
laboratório e respondo à questão. 
Isso possui vantagens e desvantagens. Uma das desvantagens 
é que o experimento realizado em sala de aula foi X, mas quem me 
garante que isso se aplica fora da sala, em outro contexto, em uma 
situação mais naturalística? Mas apesar disso, ele é um grande ponto de 
partida para obtermos respostas. 
 
Mais de uma variável independente 
- Maior eficiência; 
- Melhor controle experimental; 
- Generalização dos resultados para mais de uma variável independente; 
- Permite estudar interações. 
 
Ter uma variável independente e uma variável dependente é 
um caso simples, mas os experimentos não precisam ser simples assim. 
Podemos ser mais eficientes aumentando o número de variáveis 
independentes de interesse. Porque assim você faz um único 
experimento com duas variáveis independentes. 
Então por exemplo, podemos querer saber se a semana de 
provas influencia as horas do estudo e será que se sentar do lado 
esquerdo influencia as horas de estudo? 
Seria necessário realizar dois experimentos? Podemos fazer 
um experimento só e ter as duas variáveis independentes no mesmo 
experimento. 
Nos dá um melhor controle experimental, porque faço de uma 
única vez. Como são as mesmas pessoas, controlo uma única vez. É na 
mesma época do ano – se faço um deles no verão e outro no inverno, 
podemos ter influência de temperatura, no caso do verão vai ser pós-
férias. Então terá várias diferenças entre os grupos. 
Consigo generalizar os resultados para mais de uma variável 
independente, mas o mais importante é que ele permite estudar as 
interações. E para vocês entenderem isso, vejamos um exemplo. 
 
Interações (exemplo) 
Vamos supor que estamos interessados em descrever os 
efeitos do álcool e de barbitúricos na nossa capacidade de dirigir. 
Barbitúricos são depressores do SNC por aumentar a ação de GABA-A, 
gerando diversas alterações, desde motoras a cognitivas. E acredito que 
muitos de vocês conheçam o efeito do álcool na prática. 
Eu quero saber quais os efeitos de tomar o sedativo ou o 
álcool antes de dirigir. Nesse caso temos duas variáveis independentes: 
VI1 = álcool; 
VI2 = barbitúricos. 
Cada variável independente me dá duas condições: sem ou 
com a substância, portanto tenho 4 grupos: 
G1 = Sem álcool e sem barbitúricos; 
G2 = Toma álcool, sem barbitúrico; 
G3 = Toma barbitúrico, sem álcool; 
G4 = Toma álcool e barbitúrico. 
Depois que os participantes tomam o comprimido ou um 
copo de cachaça coloco ela no volante, em uma pista com cones, de 
forma controla, a fim de conseguir medir quantos erros ela comete em 
cada uma das condições – onde a tarefa é não sair do percurso, não 
bater nos cones. 
A variável dependente no experimento é o número de erros. 
As variáveis independentes são álcool e barbitúricos. 
Os resultados estão colocados abaixo: 
 
As duas barras da esquerda representam o grupo que não 
tomaram álcool e as duas barras da direita são o grupo que tomou álcool. 
E a legenda me diz quais grupos tomaram ou não barbitúricos. No caso, 
o grupo verde não tomou barbitúrico e o grupo azul tomou barbitúrico. 
E agora vamos para as perguntas: 
1) Temos efeito da primeira variável independente (álcool)? 
Para responder isso preciso comparar o número de erros de cada um. 
Mas como? Percebam que temos uma barrinha vermelha em cada um 
dos grupos de barra, essa é a média de erros de cada grupo. A linha 
vermelha da esquerda parece estar mais baixa que a linha vermelha da 
direita, então aparentemente, quem toma álcool comete mais erros. 
2) Há efeito de barbitúricos? Precisamos comparar as barras 
verdes com as barras roxas. Elas possuem a mesma altura, na média? 
Não, as barras verdes tem a mesma altura entre si, mas são bem menores 
que as duas barras azuis. Então temos efeito de barbitúricos. 
3) Tem interação? Ou seja, o efeito de uma variável 
independente, depende da outra variável?O efeito dos barbitúricos 
depende de a pessoa ter tomado ou não álcool? É a mesma coisa o efeito 
do barbitúrico com ou sem álcool? Ou então, é a mesma coisa o efeito 
do álcool sem ou com barbitúrico? Não. Quando as pessoas tomam 
tanto álcool, como o barbitúrico existe um efeito que não é possível 
prever simplesmente pela adição dos efeitos independentes dos dois 
fatores. Há algo a mais que acontece. Há um aumento muito maior na 
barrinha azul, da direita, que é o caso da pessoa alcoolizada, que tomou 
barbitúrico. Isso sugere que um composto interage com o outro e 
potencializa o efeito, nesse caso prejudicial, em uma prova de direção. 
Então para você saber se existe uma interação entre uma ou 
mais variáveis independentes, a pergunta ‘qual o efeito de X?’. Se a 
resposta for ‘depende’ provavelmente você tem uma interação. 
Se perguntamos ‘qual o efeito dos barbitúricos na direção?’. 
Depende. Se a pessoa não tomou álcool, comete uns 4 erros, já se tomou 
álcool, erra +10 vezes. 
 
Aluna: O álcool, por si só, não tem efeito? 
Para saber comparamos as pessoas que não tomaram 
comprimido, mas que tomaram álcool, que é a barrinha verde da direita, 
e comparamos com aqueles que não tomaram álcool, que é a barrinha 
verde da esquerda. Há diferença entre elas? Visualmente não. Então 
nesse caso, o álcool em si não tem um efeito. A barrinha vermelha foi 
obtida por um cálculo estatístico que juntou as barrinhas verde e azul 
 
da esquerda para fazer o cálculo, comparando com a união das duas 
barrinhas da direita. 
Aproveitando esse assunto que você comentou, as interações 
são importantes porque elas nos fazem olhar o dado. E muitos alunos 
de pós-graduação, quando realiza um experimento desse, a parte de 
olhar os dados é jogado para debaixo do tapete. O principal é fazer o 
teste estático para saber se teve diferença e publicar o artigo. Mas isso 
é furada. Se eu faço apenas o teste estática, ele provavelmente vai me 
dar um efeito de álcool, de barbitúrico e da interação dos dois. Isso 
porque o teste compara as médias, mas ele agrega os valores antes de 
fazer o teste de cada variável independente. Se a interação for 
significativa, você precisa puxar o freio de mão e olhar os dados, 
visualmente falando. Isso porque pode ser que um efeito inteiro seja 
explicado apenas pela interação, que é esse caso. 
Vendo os dados, parece que o álcool, por si só, não afetou a 
capacidade das pessoas de dirigir nesse experimento. Mas quando ele é 
tomado junto do barbitúrico, ele potencializa o efeito. Então faz 
diferença tomar ou não tomar álcool no contexto de ter ingerido 
comprimido. 
Para finalizar, se não tivéssemos feito o experimento usando 
duas variáveis independentes, nunca veríamos esse efeito 
potencializador. 
 
Mais de uma variável dependente 
- Quais aspectos do comportamento são relevantes? 
- Como relacionar as diferentes variáveis? 
- Princípio econômico: várias VDs é preferível; 
- Estratégias para maximizar o número de VDs registradas. 
 
Da mesma forma que conseguimos medir mais de uma 
variável independente, é possível ter mais de uma variável dependente, 
ou seja, podemos fazer várias observações e medidas diferentes na 
mesma situação experimental. 
E quais medidas vamos fazer? Depende de da sua pergunta 
de pesquisa. Você que vai definir quais aspectos relevantes. Isso permite 
tentar correlacionar ou relacionar essas diferentes medidas. 
Também temos um princípio econômico envolvido porque 
não precisamos realizar vários experimentos para medir as coisas. Então 
por exemplo, no caso do uso de animais não-humanos em pesquisas. 
Quero saber se o álcool dificulta a realização de determinado jogo 
realizado por um macaco e quais mudanças na aprendizagem isso gera 
no animal. Eu dou o álcool para o animal, ele realiza o jogo, tiro o 
cérebro dele, jogo o corpo fora e descubro que houve um aumento nos 
erros cometidos no jogo e há um comprometimento na aprendizagem. 
Mas será que o tempo que o animal demorou para executar a tarefa 
também não aumentou? Putz, vamos fazer outro experimento. Vamos 
matar mais macacos. Isso não pode. Era melhor ter medido o tempo no 
mesmo experimento, junto dos erros. 
Existem várias estratégias para conseguir maximizar o número 
de variáveis dependentes, mesmo aquelas que você nem sabe que você 
está interessado. No nosso exemplo, pode ser que alguém tenha 
levantado a questão do tempo da realização da tarefa depois que o 
experimento aconteceu. Você não previu que isso seria importante, não 
imaginou que fosse importante, então não mediu o tempo, mediu apenas 
os erros. Por isso um conselho é messa tudo, grave tudo. A melhor forma 
de você medir um experimento é registrar absolutamente tudo que 
acontece, em cada momento. 
 
- O delineamento experimental serve principalmente para minimizar os efeitos de variáveis 
externas ou incontroladas, aumentando a possibilidade de um experimento produzir resultados 
confiáveis, robustos e coerentes; 
 
Agora falarmos como realizar o delineamento, ou seja, o plano 
de como vai ser o experimento. 
A importância de um bom delineamento garante maior poder 
explicativo. Estabelecer com maior convicção a relação causal entre a 
variável independente e o observado. Minimizando os efeitos das 
variáveis externas (as vezes chamadas de variáveis estranhas) ao 
experimento e que deveríamos ser capazes de controlar. 
O primeiro passo é definir como os grupos serão separados: 
se será um delineamento inter-sujeito, com grupos de pessoas 
diferentes; ou então se será um delineamento intra-sujeito, no qual a 
mesma pessoa passa por duas condições experimentais distintas; ou 
então a condição mista, onde alguns fatores variam entre grupos e 
outros, variam na mesma pessoa. 
 
Vantagens 
- Um tratamento não interfere no outro; 
Desvantagens 
- Diferenças ao acaso dos dois grupos; 
- Diferenças individuais; 
Como contornar? 
- Pareamento por igualação; 
- Pareamento por randomização. 
 
Imaginem o segundo projeto de pesquisa que possui a 
hipótese: É mais fácil memorizar pseudopalavras quando estas estão 
repetidas muitas vezes? Minha hipótese é que sim. Ou seja, se eu repito 
uma palavra muitas vezes, é mais fácil do que repetir uma única vez. 
No experimento teremos uma condição em que essas 
pseudopalavras serão apresentadas apenas 1x ao participante e a outa 
condição, onde apresentamos as palavras 5x ao participante. Acredito a 
priori que os alunos que verem a palavra 5x lembraram melhor. 
Como separamos as pessoas para realizar esse experimento? 
Uma maneira é dividir os alunos em 2 grupos. Vou dividir a 
sala de aula em 2 grupos: os alunos da fileira 1-3 são do grupo 1 e os 
alunos das fileiras 4-6 formaram o grupo 2. Qual o problema nisso? A 
divisão não foi randômica. Simplesmente passamos a faca no meio da 
sala, mas de qualquer forma temos dois grupos de pessoas diferentes 
sendo expostas a condições diferentes, que é a condição inter-sujeito. 
 
Uma forma alternativa de realizar o experimento seria que 
todos os alunos fizessem as duas condições. Primeiro todos os alunos 
leem a palavra 1x e depois leem 5x. Nesse caso teríamos um 
delineamento intra-sujeito, onde as mesmas pessoas fazem as duas 
condições. 
 
Vantagens 
Quais as vantagens da divisão inter-sujeito nesse exemplo? 
Elimina o conhecimento prévio das palavras pelo participante. 
Sim, essa é a principal causa. Se fizéssemos esse experimento em uma 
condição intra-sujeito, todos os alunos veriam a lista de palavras e iria 
tentar lembrá-las. Beleza. Na semana seguinte eles são expostos 
novamente à palavra, mas agora vendo ela 5x. O problema é que ao 
final, se for a mesma palavra, você a viu 6x e não 5x. E se for uma 
 
palavra diferente, também não seria legal porque você já praticou esse 
tipo de experimento uma vez, que é o efeito carryover, ou seja, estamos 
carregando a experiencia da exposiçãoda primeira condição, para a 
segunda e em experimentos de memória isso é extremamente relevante. 
A prática é um problema. Ser exposto à mesma lista é um problema. 
 
Desvantagens 
Mas e as desvantagens? 
Número de pessoas vai ser menor. Sim, ao total temos 50 
participantes, quando dividimos, fica 25 para cada lado. Isso na 
estatística é ruim, porque perdemos poder estatístico. 
Variações dentro do grupo, É possível que no grupo 1 tenha 
mais variação de idade que no grupo 2. Sim. A base é que quando temos 
grupos formados por pessoas diferentes, pode ser que o resultado 
observado não tenha a ver com ser exposto 1x ou 5x, mas que tenha a 
ver com qualquer outra característica de diferença entre os dois grupos 
porque se trata de pessoas diferentes. Quando é o caso de intra-sujeito 
isso não acontece, porque é a mesma pessoa. 
Existe um melhor? Sempre depende do seu experimento. 
 
Pareamento 
Como é possível fazer um delineamento inter-sujeito “melhor 
feito”? existem duas possibilidades e ambas buscam o controle 
experimental, obter variáveis de controle adequadamente, mas por 
métodos diferentes. O primeiro é o método por igualação e o segundo 
é por randomização. 
 
Pareamento por igualação 
Vamos supor que é muito importante saber a idade das 
pessoas porque estudos da literatura sugerem que velhos tem uma 
memória pior. Isso é uma informação que sabemos a priori. A idade 
influencia. Então podemos fazer uma igualação entre os grupos, de 
forma que a média de idade dos dois grupos seja a mesma e eu faço 
isso forçando. Vou jogando as pessoas nos grupos de forma a igualar a 
idade dos sujeitos em cada grupo. 
Se o gênero for importante, também controlamos a 
porcentagem de homens e mulheres em cada grupo. Isso é buscar a 
igualação. 
Ao final temos o controle absoluto dessas variáveis. Eu sei 
que o número de homens e mulheres é o mesmo, que a idade média é 
a mesma, sei que todos dormiram a mesma quantidade de horas na 
noite anterior porque eu medi isso. Assim fiz um pareamento dos grupos 
por igualação. 
Problema: Dependendo do número de coisas que queremos 
controlar é impossível alcançar a perfeição da igualação dos grupos 
porque são pessoas diferentes. A igualação deve ser usada quando você 
sabe que há um fator de extrema importância e que deve ser controlado. 
Mas há n outros fatores que serão diferentes entre os grupos e vai ser 
impossível montá-los de forma perfeitamente pareada. 
 
Pareamento por randomização 
É o mais utilizado e parte do princípio que o acaso, a chance, 
está do seu lado. E como ele é feito? Cada participante ganha um 
número e são sorteados para estarem no grupo 1 ou 2. 
Os grupos vão ser iguais? Não, mesmo se tentarmos fazer 
pelo pareamento por igualação também não serão iguais em várias 
características. Mas nesse caso, eu parto do princípio que na média, as 
diferenças vão se igualar, vão se cancelar. 
A vantagem da randomização em relação à igualação é que 
existem muitas características que talvez nós nem imaginemos que seja 
importante e que possa fazer diferença. A randomização cuida delas, 
mesmo sem saber que elas existem. 
Como na média, coisas aleatórias se cancelam, mesmo fatores 
que não conseguimos pensar, esperamos que na média eles se cancelem. 
Isso alivia o trabalho de levantarmos todas as varáveis que achamos 
importantes. 
 
 
Vantagens 
- Cada indivíduo é comparado com ele mesmo. Qualquer diferença não pode ser atribuída a 
diferenças dos indivíduos dos dois grupos; 
- O número de sujeitos experimentais pode ser reduzido dependendo da questão 
experimental; 
Desvantagens 
- Efeitos de prática e cansaço → Usar contrabalanço; 
- Conforme os níveis de uma variável independente aumentam, o contrabalanço completo 
torna-se impraticável. 
 
Já falamos um pouco desse delineamento a pouco, que é o 
caso onde a mesma pessoa é testada nas diferentes condições 
experimentais. E isso traz diversas vantagens que comentamos, como 
aumento do poder estatístico, portanto precisamos de menos 
participantes no estudo. 
Cada indivíduo é controle dele mesmo. Não dá para explicar 
diferenças na sua manipulação por conta de diferenças individuais entre 
as pessoas porque é a mesma pessoa. 
Mas trás desvantagens, como o efeito carryover já 
mencionado, a prática, o cansaço. Isso não quer dizer que ele não pode 
ser usado no experimento, basta fazer um contrabalanço. Para metade 
da turma, os participantes verão primeiro 1x e depois 5x e para a outra 
metade o contrário, vê primeiro 5x e depois 1x. Isso resolve 
completamente o problema? Não, mas melhora. Faz um 
contrabalanceamento das condições. 
Mas se quisermos igualar muitas coisas vai ser impossível. 
Conforme aumentamos o número de itens que desejamos igualar, a 
tarefa torna-se impossível de se fazer. 
 
 
- Utiliza um número reduzido de sujeitos ou um único sujeito; 
- Geralmente utilizado em pesquisas psicofísicas ou clínicas e algumas de condicionamento 
operante; 
- Cuidado para contrabalancear tratamentos e prever possíveis problemas; 
- Vantagens: Extremamente econômico e controlado; 
- Desvantagens? 
 
São estudos que utilizam pouquíssimos participantes, ou 
mesmo um único participante. Esse tipo de delineamento é útil como 
em casos éticos, no uso de animais não-humanos, pois não é adequado 
ter grupos de 50 macacos que serão todos sacrificados. Isso não passa 
no comitê de ética. Outro exemplo, em casos de psicofísica, são 
experimentos longos, duram semanas as coletas. Isso porque 
compensamos ter menos participantes, com uma quantidade maior de 
dados. 
 
Como é intra-sujeito e baixo número amostral, deve-se tomar 
os mesmos cuidados que o mapeamento intra-sujeito, como fazer o 
balanceamento. 
A vantagens é que ele é extremamente econômico, pois 
usamos, uma, duas, três pessoas. 
Também é chamado de estudo de caso, quando 
acompanhamos o desenvolvimento de um paciente a determinado 
tratamento. 
Mas possui suas desvantagens. Dentre aqueles que ele 
compartilha com o delineamento intra-sujeito, ainda temos outro 
problema: a generalização. O que funcionou para esse único paciente 
não significa que vai funcionar para outros. 
 
- Combina os dois delineamentos (inter e intra-sujeito); 
- Algumas variáveis são controladas no grupo e algumas entre os mesmos sujeitos; 
 
No delineamento misto, algumas características variam entre 
sujeitos e outras são mantidas constantes dentro do próprio sujeito. 
Exemplo: Meu (professor) projeto de pós-graduação. 
Coloquei ratinhos dentro de uma caixa que precisavam aprender 
duração de intervalos diferentes. 
Tinha uma condição em que o rato, no mesmo dia, tinha que 
diferenciar entre dois intervalos de tempo diferentes (30s ou 2min). 
Como isso acontecia? Sempre que acendia uma luz na caixa, se ele 
apertasse uma barra depois de 30s, ganhava comida. Se fizer isso 
repetidas vezes, ele aprende que após a luz acender, não adianta ele 
apertar a barra antes de 30s. Então ele aprende a esperar. Sabemos disso 
medindo quantas vezes ele aperta a barra. 
E outras vezes, ao invés de acender a luz, apitava um som. 
Nesse caso a comida vinha 2min após o barulho e não após 30s. Ele 
aprende isso também. Sempre que o som liga ele espera muito mais 
para apertar a barra. Então ele sabe não apenas a diferenciar no tempo, 
como também sabe que diferentes estímulos possuem intervalos 
diferentes. 
A pergunta de pesquisa era a seguinte: treinar os dois 
intervalos, identificados por estímulos diferentes, é mais eficiente 
quando os dois tipos de estímulos são dados no mesmo dia de forma 
alternada ou melhor dar um tipo de estímulo em um único dia e depois 
o outro estímulo em outro dia? Qual aprende mais rápido? 
Cada gráfico abaixo mostra o início e fim de um único dia. 
Não importa em qual gráfico, aparentemente, ao final do dia, todos os 
ratos aprendem do mesmo jeito. A média é igual dos dois, porqueambos 
aprendem. Mas o problema de olhar apenas a média, é que a impressão 
é que não importa o método utilizado o rato aprende do mesmo jeito. 
Porém quando olhamos o que acontece com cada tentativa, 
em cada sessão temos algo completamente diferente. O rato que, no 
mesmo dia, teve os dois tipos de estímulos, aprendeu a diferenciar os 
dois. O incrível é o rato que tinha um único tipo de estímulo. Ele 
resolveu o problema sem aprender a relação de som ou luz com o 
intervalo de tempo. Ele precisava de apenas uma ou duas tentativas para 
saber se naquele dia a comida vinha com 30s ou 2min e é isso que vai 
acontecer no resto do dia. 
Então temos diferença nos dois grupos. 
 
E porque isso é um delineamento misto? Dentro do mesmo 
grupo, o mesmo rato foi treinado com luz e som, em dois intervalos. 
Então a diferença entre 30s e 120s estava presente nos dois grupos. É 
um delineamento intra-sujeito. Todos os ratos tiveram essas duas 
condições. 
O que é inter-sujeito? A frequência que apresentamos os 
estímulos no dia. Um grupo recebeu os dois tipos de estímulos no 
mesmo dia e o outro recebeu um único estímulo por dia. 
 
 
Vamos supor que queremos testar o efeito ansiolítico para 
diminuir a ansiedade de determinado composto no cérebro de ratos. 
Faço uma cirurgia, coloco uma cânula que liga o cérebro ao meio 
externo. Depois de sua recuperação o coloco em uma situação que 
desencadeie estresse e consigo medir a ansiedade por vários métodos, 
como o tempo de freezing. Essa é a variável dependente. 
Em determinado dia injeto a substância de interesse no 
cérebro e medindo seu comportamento vemos que de fato há uma 
diminuição na ansiedade do animal. 
Posso concluir que a substância tem efeito ansiolítico? Ainda 
não. Pode ser que na cirurgia realizada, foi danificado uma área 
importante do cérebro que nos faz ter medo das coisas. 
Nesses casos de neuropsicologia é necessário fazer o grupo 
sham ou grupo placebo. 
O grupo sham, quer dizer “grupo de mentira”. É aquele que 
fingimos que fizemos uma cirurgia, mas não faço. Então faço todo o 
procedimento que foi feito no animal que foi colocado a cânula, mas no 
sham não implantamos o canudo. 
Ou podemos ter o grupo placebo, no qual eu realizo o 
implante da cânula, mas no dia do teste, em um colocamos a substância 
e no outro colocamos água com açúcar, que em teoria apenas hidrata o 
animal. 
 
 
- Indicações dadas às pessoas que lhes permitem determinar a finalidade do experimento ou o 
que é esperado pelo experimentador. 
Ocorre quando o próprio experimento em si já dá a dica para 
os participantes do que o experimentador que saber. E isso gera um viés 
muito estranho. Nós humanos gostamos de satisfazer os outros. 
 
Gostamos de deixar os outros feliz, gostamos de falar o que os outros 
querem ouvir. E muitas vezes fazemos isso de forma inconsciente. 
Isso acontece no cenário experimental. Se você sacar o que o 
pesquisador quer saber e a hipótese que ele tem por trás, é capaz de 
você dar uma ajuda de forma inconsciente. 
Ou seja, no exemplo da pista de direção após consumir álcool, 
é capaz de você cometer um pouco mais de erros, ser mais desleixado, 
porque você sabe qual é a hipótese. É impossível o pesquisador querer 
saber se o álcool te deixa mais atento. 
 
Efeito Hawthorne 
Uma empresa localizada em Hawthorne contratou 
consultores para aumentar a produtividade da fábrica. A hipótese dos 
consultores é que a luminosidade da sala fazia diferença. 
Assim eles reuniram todos os empregados, avisaram que eles 
estavam lá porque o chefe deles contratou para aumentar a 
produtividade. Para isso eles iriam realizar um pequeno experimento. 
Pegaram um grupo de empregados, colocavam em uma sala 
com a luz mais forte e deixavam lá para fazer o trabalho e anotavam 
quantas peças eram produzidas. Ao final, chegou à conclusão que nessa 
situação as pessoas produzem mais. Fim. 
Isso está correto? Não. Você avisou aos empregados que os 
consultores estavam lá porque o chefe queria aumentar a produtividade. 
É claro que mesmo se a sala estivesse totalmente um breu, os 
empregados também iriam aumentar a produtividade por medo de ser 
demitido. 
Esse é o efeito Hawthorne. As pessoas não vão agir 
naturalmente nessa situação. Não tem nada a ver com a luz, mas sim 
com ser observado. Então nesse caso, para evitar esse tipo de erro, não 
avisa os funcionários. Apenas aumenta ou diminui a luz. Deixa os 
empregados no contexto deles. 
 
Isso é algo que veremos mais em detalhes na aula psicossocial. 
Por exemplo, se um homem velho se senta no meio da sala do maternal 
e fica lá observado eles. Eles vão agir da mesma forma? Claro que não. 
Precisamos buscar alternativas de observar os participantes sem saber 
que eles estão sendo observados. 
 
- Fornece aos participantes algumas indicações quanto às expectativas do experimento; 
 
Os participantes têm o viés de querer agradar, mas o 
experimentador também tem o viés de querer sempre ganhar. Queremos 
encontrar a afirmação daquilo que acreditamos que seja verdade. É o 
viés da confirmação. E novamente é inconsciente, sem querer ele pode 
acabar ajudando o participante a dar a resposta que ele quer. 
Um exemplo clássico é a do cavalo que sabe contar. Em uma 
época, um treinador de cavalo afirmou que o cavalo sabia somar e virou 
um fenômeno. Ele perguntava 10+3 e o cavalo batia a pata 13 vezes. 
Até que chegaram pessoas que entendiam mais sobre controle 
experimental e fizeram mudanças no ambiente. Perceberam que quando 
tiravam o treinador da frente do cavalo, ele errava a conta. E eles 
descobriram que o dono do cavalo fazia uma cara de surpresa quando o 
cavalo acertava a conta. Ele dava sinais que para o dono, eram apenas 
sinais de alegria, mas para o cavalo era o que ele precisava para saber 
que era aonde ele precisava parar de bater o pé e ganhar a cenoura dele. 
 
Para não termos o efeito do experimentador e do participante, 
a melhor forma é delinear os experimentos duplo-cego. 
Nesse caso o participante não tem ideia de qual condição ele 
está. Se está no grupo controle ou experimental. E da mesma forma, o 
experimentador não saber o grupo do participante – isso para o caso do 
experimentador interagir com o participante, como por exemplo, na hora 
de administrar a droga ou placebo. 
 
Automação dos experimentos
Uma forma moderna de resolver esses problemas é 
automatizar o experimento. O computador é impessoal e realiza sempre 
da mesma maneira, para todos os participantes. 
Podem eliminar ou reduzir efeitos do experimentador. 
 
 
- Usado em situações onde não é possível o experimentador manipular as variáveis 
diretamente; 
- Vantagens: as variáveis ocorrem naturalmente e em geral apresentam alto grau de interesse e 
são pesquisas aplicadas; 
- Problema: mais difícil de estabelecer relações. 
 
Um último tipo de delineamento que iremos ver são os 
métodos quase experimentais. E são ‘quase’ porque não conseguimos 
ter controle sobre as variáveis independentes. 
Por definição, um método científico, envolve controle de 
variáveis. O experimentador controla variáveis. Ele sabe se está dando 
placebo ou o comprimido. Agora existem casos em que não é ético ou 
não é possível ter o controle de variáveis. 
Como por exemplo: existe relação entre o uso de drogas e o 
desenvolvimento de psicopatologias? 
Para responder isso vou montar um experimento onde vou 
dar um monte de drogas no grupo 1, para o outro grupo eu não dou 
nenhuma droga e depois de alguns anos eu meço quais desenvolveram 
psicopatologias. Posso fazer isso? Não. 
Mas as pessoas se drogam. Existe essa população disponível 
por aí. É possível recrutá-las e conseguimos estabelecer depois algum 
tipo de correlação entre o consumo, frequência, quantidade de drogas e 
o desenvolvimento de psicopatologias depois. 
Nesse caso, não temos um experimento legitimo porque não 
estamoscontrolando uma série de variáveis. Não temos controle da 
variável independente. Não fizemos uma locação randômica dos 
participantes, nada disso. 
Mas de qualquer forma aprendemos coisas importantes sobre 
o assunto. Por isso eles são uteis em casos de pesquisas aplicáveis, para 
lidar com problemas reais da sociedade. 
 
 
- Primeiro passo: transformar o problema em uma hipótese que possa 
ser testada 
- “Principal diferença entre um problema e uma hipótese é que esta 
última pode ser testada e o primeiro não” 
- A hipótese deve ser transformada em um experimento com variáveis 
independentes, dependentes e de controle 
- Coleta de Dados (seleção dos grupos) 
- Análise dos Dados 
- Relato dos Dados 
Métodos quase experimentais 
Do problema ao experimento 
 
Como desenvolvemos um experimento? 
O primeiro passo é identificar o problema. Pensar em uma 
questão experimental que vocês desejam discutir. 
Como vocês transformam isso em um experimento para que 
isso seja testado? Transformando o problema, que geralmente é uma 
sentença abstrata, em um objeto de pesquisa. Em uma hipótese que 
conseguimos testar propondo um experimento que nos traz respostas. 
E essa resposta às vezes pode ser indefinida, no caso de você não ter 
evidencias o suficiente para dizer sim ou não, mas já é uma reposta. 
A principal diferença entre um problema e uma hipótese, é 
que a última pode ser testada e o primeiro não. 
Um problema ruim, ou seja, um projeto de pesquisa com uma 
questão experimental ruim 
Como por exemplo, ‘qual o efeito de cursar psicologia 
experimental no céu?’. É uma pergunta, mas ela ruim. Como você 
responde isso? Não responde. Ela é muito generalista. E esse é 
disparado, o erro mais comum na entrega que vocês precisam dar essa 
semana. muitos de vocês recebera, um feedback dizendo que a questão 
não está específica o suficiente. 
Uma boa questão de pesquisa seria: ‘será que a semana de 
provas, em psicologia experimental, muda o tempo de estudo dos 
alunos?’. É possível pensar em um experimento para responder isso. 
 
O segundo passo, quando já temos uma hipótese específica e 
testável, ela precisa ser transformada em um experimento, de tal forma 
que você tem uma resposta, qualquer que seja ela, e esse experimento 
terá que envolver os conceitos que vimos hoje. Ou seja, deve envolver 
manipulação de variáveis independentes, definição das variáveis 
dependentes (o que será medido) e o controle (manter constante as 
variáveis de controle). E é a parte mais trabalhosa e importante, porque 
se isso não estiver bem definido, o resto é perda de tempo. 
 
Depois partimos para a coleta dos dados. Análise dos dados. 
E contamos os resultados para o ‘mundo’. Algo muito comum no Brasil 
são as famosas ‘pesquisas de gaveta’. Quando arquivamos o projeto 
depois de ter finalizado, sem divulgar para o mundo. Senão é perda de 
tempo fazer essa pesquisa. 
 
 
O ciclo estatístico é dado na aula de inferência e estatística, 
mas podemos transformá-lo no ciclo experimental. 
Basicamente, estatística envolve planejar experimentos. Ela é 
uma ciência que se interessa pelo desenvolvimento adequado de um 
experimento. 
Nós começamos um projeto de pesquisa com um problema 
que queremos responder para a população inteira. Penso na seguinte 
questão: ‘Será que se eu usar a variação continuada, vai facilitar a 
aprendizagem dos alunos?’, mas para quais alunos? Todos os alunos do 
mundo. Estou interessado na população. 
Mas é possível fazer um experimento com a população 
inteira? Não consigo. Então como eu faço? Pego uma amostra da 
população, ou seja, como não temos acesso à população inteira, faço um 
teste em um grupo menor na qual temos acesso. 
Como faço para ter uma amostra da população que seja 
representativa? A melhor forma é escolher as pessoas de forma aleatória 
(mas claro que até isso tem limitação. Não conseguimos pegar pessoas 
de outros países, por exemplo, para diversificar o grupo) 
E o que eu faço com as amostras? Crio diferentes condições 
e separo os grupos em cada tipo de condição. Um grupo terá apenas 
uma prova ao longo do quadrimestre e o outro terá várias provas ao 
longo do quadrimestre. Faço o delineamento. E como alocamos as 
pessoas nos grupos? De forma aleatória preferencialmente, para 
equalizar possíveis diferenças individuais que vão complicar depois. 
Depois do delineamento experimental, que de novo ressalto 
que é a parte principal do projeto, aí sim passamos para a coleta de 
dados. 
Por fim, temos a análise dos dados, para saber a resposta da 
nossa pesquisa (mesmo que ela fique indefinida, já é algo). Temos que 
bancar o detetive e ver se há algo nos dados, que é a chamada estatística 
descritiva ou análise exploratória. Você manipula os dados de todas as 
maneiras possíveis para ver se o dado tem algo a dizer. E essa parte é 
mais importante que os testes estatísticos – como vimos no exemplo do 
projeto de pesquisa do professor. Se tivéssemos apenas usados os testes, 
veríamos que não há diferença nos dois tipos de treinamento dos ratos, 
porém, quando analisamos os dados, de fato, manualmente, percebemos 
que é bem diferente. 
E vamos supor que obtivemos a resposta que a avaliação 
continuada (várias provas ao longo do quadrimestre) pareceu melhor 
para a minha amostra, posso já espalhar para o mundo inteiro que esse 
método de avaliação é melhor? Ainda não. Porque isso foi o resultado 
da minha amostra. Mas não estamos interessados na amostra, queremos 
saber o que é melhor para o mundo inteiro. E é aqui que entra a 
estatística inferencial. Para realizarmos uma inferência, um chute 
educado, sobre o que acontece na população, com base no que foi 
observado na amostra. Inferencial quer dizer inferência, é um chute que 
damos sobre a população, com base na evidência que obtivemos a partir 
do experimento. Como é um chute, podemos estar completamente 
errados, mas é um chute educado, não é um chute aleatório. E é aqui 
que usamos os testes de hipótese. É isso que a estatística inferencial faz. 
E então recomeçamos o ciclo, porque normalmente a reposta 
que obtemos desse experimento, muitas vezes abre outras 200 perguntas 
que não tínhamos previsto antes do experimento e então começamos no 
primeiro passo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
O ciclo estatístico 
Procedimentos experimentais e controle 
Tratamento B 
Método de amostragem 
De pref. aleatório 
 
População 
Amostra 
Alocação aos grupos 
(controle ou experimental) 
De pref. aleatório 
Estatística inferencial 
Estatística descritiva 
Tratamento A 
 ou 
Dados 
 
“Raciocínio ao inverso” 
“Teste de hipóteses” 
“Comparação de modelos” 
 
Análise exploratória de dados. 
Resumos gráficos e numéricos. 
“trabalho detetive” 
“Acumulação e exploração sistemática 
de evidências” 
Inferência sobre a população & efeito do 
tratamento