Teoria Metodo e Delineamento de Pesquisa_Breakwell Rose

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PARTE I
AS BASES DA PESQUISA
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Teoria, Método e 
Delineamento de Pesquisa
Glynis M. Breakwell e David Rose
 1.1 Construção e testagem de uma teoria
1.1.1 A importância das teorias
1.1.2 A construção básica de uma teoria
1.1.3 A natureza da explicação: por processo e funcional
1.1.4 Construindo teorias mais complexas: indução e dedução
1.1.5 Testando a teoria
1.1.6 Estruturas teóricas avançadas
1.1.7 Testando uma estrutura teórica
1.1.8 O significado das teorias
 1.2 Adaptando metodologias à teoria
1.2.1 Tipo de dados obtidos
1.2.2 Técnica de obtenção de dados
1.2.3 Tipo de delineamento de monitoramento de mudança
1.2.4 Nível de manipulação
1.2.5 Tratamento quantitativo ou qualitativo dos dados
 1.3 Integrando resultados de diferentes metodologias
 1.4 Leituras recomendadas
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O objetivo deste capítulo é introduzir a importância da construção teórica e as difi-
culdades associadas com a testagem de um modelo teórico. Para alcançá-lo, o méto-
do científico e suas limitações são descritos. As distinções relevantes e frequentemente 
debatidas entre as abordagens positivistas e construcionistas da teoria e da pesquisa 
são resumidas. Diferentes tipos de coleta ou de obtenção de dados são delineados e 
suas relações com a análise de dados são consideradas. As variedades de modelos de 
pesquisa que podem ser usadas para monitorar a mudança são examinadas e o papel 
da manipulação de variáveis nos modelos de pesquisa é explicado. O capítulo conclui 
discutindo a significação da integração dos resultados de diferentes tipos de métodos.
Termos-chave
Anomalias
Ciência normal
Dedução
Delineamento longitudinal
Delineamento sequencial
Delineamento transversal
Enunciado estipulativo
Explicação funcional
Explicação por processo
Falseabilidade
Hipóteses
Indução
Mudança de paradigma
Navalha de Occam/Ockham
Positivistas
Regras relacionais
Revolução
Teoria
Tese de Duhem-Quine
Tratamento qualitativo
Tratamento quantitativo
Verificação dos procedimentos 
experimentais
OBJETIVOS
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1.1 CONSTRUÇÃO E TESTAGEM DE UMA TEORIA
1.1.1 A importância das teorias
Fazemos pesquisa psicológica para entender o pensamento, o sentimento e as 
ações das pessoas. Nós o fazemos para tentar entender o que está acontecendo. 
Para ser mais preciso, fazemos pesquisa psicológica para descobrir o que aconte-
ceu, como aconteceu e, se possível, por que aconteceu. Usamos “aconteceu” em vez 
de “acontecendo” porque, na medida em que registramos alguma coisa, o passado 
é inevitável. Mas, há mais: uma vez que tenhamos alguma ideia dos tipos de coisas 
que podem acontecer e da relação entre elas – em outras palavras, uma vez que 
tenhamos uma teoria – podemos usar essa teoria para predizer o que acontecerá 
no futuro. Se, além disso, compreendermos por que as coisas acontecem do modo 
como acontecem, podemos mesmo estar aptos a melhorar o futuro, intervindo no 
mundo. Diz-se que conhecimento é poder, e o conhecimento é armazenado elegante 
e sistematicamente em forma de teorias. Consequentemente, a boa teoria é tanto 
poderosa quanto possui relevância prática.
A pesquisa não está inevitavelmente ligada à construção de teorias formais ou 
à testagem de teorias. Alguns pesquisadores evitam conscientemente a construção 
de teorias, e por razões filosóficas. Eles usam sua pesquisa para descrever em deta-
lhe acontecimentos específicos, sem qualquer intenção de usar os mesmos como 
instâncias para ilustrar ou testar alguma estrutura explicativa subjacente. Outros 
pesquisadores ignoram a teoria porque fazem sua pesquisa por razões puramente 
práticas. Julgam necessitar apenas saber o que aconteceu para decidir o que eles (ou 
seus clientes) farão a seguir.
Contudo, é possível argumentar que mesmo aqueles pesquisadores que não dis-
pensam nenhum tempo para teorias formais estão, de fato, trabalhando com teorias 
implícitas. Qualquer conjunto de ideias acerca das relações entre variáveis (ou do 
que por vezes é referido como construtos ou conceitos) tem os atributos de uma teo-
ria. Implicitamente, construímos teorias o tempo todo. De fato, George Kelly (1955), 
quando desenvolveu a teoria dos construtos pessoais para explicar a personalidade 
e os processos cognitivos, baseou seu argumento na metáfora do “homem cientista”. 
Kelly sugeriu que todos nós nos comportamos como cientistas na medida em que 
somos inveterados construtores de teorias. Elas nos ajudam a navegar no mundo, 
permitindo explicar a nós próprios o que pensamos estar acontecendo e por que 
está acontecendo. Teorias informais desse tipo são particularmente valiosas porque 
nós invariavelmente as utilizamos como base para predicar o que acontecerá pos-
teriormente.
Assim, por exemplo, podemos observar acontecimentos que nos levam a con-
cluir que os homens que estão no final de sua segunda década de vida, ou início 
da terceira, são mais propensos do que outras pessoas a dirigirem seus carros 
agressiva e erraticamente, com suas janelas abertas, com música pesada e grave 
soando, em dias de sol. A partir disso, poderíamos produzir uma teoria informal 
que atribui seu comportamento ao dirigir à sua idade ou, possivelmente, a alguma 
interação entre sua idade, a música e a luz do sol. Enquanto ingênuo cientista, 
nenhum de nós é obrigado a testar sua teoria. É possível ir adiante e predizer a 
partir daí que homens jovens que ouvem música com volume alto em dias de sol 
são mais propensos a se constituir em um perigo para as pessoas e ajustar nosso 
próprio comportamento de acordo com isso. A construção de teorias desse tipo 
tem valor para a sobrevivência – embora, quando se mostram erradas, elas tam-
teoria
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bém tenham a capacidade de nos fazer correr sérios riscos. Essas teorias podem 
nos enganar, levando-nos a pistas que são irrelevantes em dada situação. Nossa 
teoria do jovem mau motorista amante de música em dia de sol tem valor de fato 
somente se houver confirmação de que, na chuva, homens jovens são pelo menos 
tão bons motoristas quanto qualquer outro motorista. Entretanto, Kelly assinalou 
que uma teoria errada é geralmente apenas um ponto de partida para uma ver-
são aperfeiçoada. Como cientistas ingênuos, estamos bastante dispostos a refinar 
nossas teorias na base de nova informação que prove que as versões anteriores 
estavam erradas. Essa é uma característica da abordagem científica corretamente 
elaborada.
As teorias implícitas que informam algumas pesquisas têm a mesma espécie de 
aptidão tanto para ajudar quanto para dificultar a sobrevivência. Mesmo na medida 
em que permanecem não comunicadas, essas teorias implícitas direcionam o foco 
da atenção do pesquisador para certas coisas em vez de outras, convidando-os a 
usar certas abordagens de pesquisa em vez de outras e a tentar essa em vez daquela 
forma de análise. Em muitos casos, seria melhor se o pesquisador articulasse essas 
teorias implícitas. Ao fazê-lo, seria possível analisar suas deficiências lógicas (por 
exemplo, inconsistências) e suas deficiências substantivas (por exemplo, omissão de 
variáveis importantes). Alguns pesquisadores resistem a tornar explícitas suas teo-
rias implícitas porque não consideram que sua tarefa seja a construção de teorias. 
Contudo, essa é, de fato, uma desculpa precária. Ela não elimina a necessidade de 
especificar quais pressuposições teóricas subjazem a seu trabalho. Visto que essas 
pressuposições afetarão inevitavelmente o que o pesquisador faz, elas deveriam ser 
descritas de modo que outros pesquisadores pudessem julgar o quanto as ativida-
des e os resultados da pesquisa são influenciadospor elas (por exemplo, Dobson e 
Rose, 1985). Os pesquisadores que tentam revelar essas pressuposições subjacen-
tes frequentemente consideram que a disciplina necessária para articulá-las tem o 
efeito de levá-los a um novo entendimento do problema que sua pesquisa aborda. 
Essencialmente, se alguém vê a si próprio como um construtor de teorias ou não, é 
sempre útil examinar as teorias implícitas que afetam sua pesquisa. De fato, muitas 
abordagens em psicologia (por exemplo, aquelas dos Capítulos 13, 15, 16, 17 e 18) 
agora requerem que os pesquisadores sejam explícitos sobre sua própria posição em 
relação à questão e aos dados da sua pesquisa, convocando-os à autorreflexão e a 
revelarem suas próprias preconcepções e expectativas. Assim, mesmo onde os pes-
quisadores poderiam rejeitar a aplicação de estruturas teóricas a priori, eles estão 
procurando expor suas preconcepções. Isso é indubitavelmente importante, tendo 
em vista permitir que outros pesquisadores interpretem a natureza dos dados e das 
explicações finalmente apresentados.
É claro, a afirmação segundo a qual o pensamento cotidiano é similar ao pensa-
mento científico baseia-se em um conjunto de suposições acerca do que constitui 
a abordagem científica. O Quadro 1.1 resume alguns elementos básicos do método 
científico tradicional. Tem havido um debate interminável na psicologia sobre se ela 
pode se considerar uma ciência. Não há nenhuma resposta final a essa questão: nem 
toda pesquisa psicológica emprega o método científico; nem todos os psicólogos de-
sejariam empregá-lo. O problema fundamental que a psicologia enfrenta na busca 
de seu status científico é que a maior parte dos construtos relevantes para ela (por 
exemplo, inteligência, motivação, identidade) se encontra em um nível de análise 
que faz com que eles só possam ser definidos após muitos níveis de extrapolação em 
relação a quaisquer eventos objetivamente mensuráveis.
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1.1.2 A construção básica de uma teoria
Os filósofos da ciência tradicionalmente supuseram que o processo de constru-
ção de uma teoria formal procedia de uma maneira ordenada desde a descrição, à 
taxonomia e daí às hipóteses causais testáveis. Isso significaria que a primeira tarefa 
do teórico seria descrever os fenômenos de interesse completa e sistematicamente. 
A tarefa seguinte seria categorizar os fenômenos, mostrando como instâncias espe-
cíficas são caracterizadas por atributos comuns que as tornam aptas a ser tratadas 
em algum sentido como equivalente entre si. Essa categorização é um modo de or-
denar a pletora de dados que é gerada toda vez que descrições não são pré-estru-
turadas. O esquema de categorização pode ser caracterizado como um construto 
teórico. A teoria da aprendizagem caracterizou os fenômenos de modo a gerar dois 
construtos bastante evidentes: estímulos e respostas. Para o behaviorista, todos os 
fenômenos podem, em algum momento, ser categorizados tanto como um estímulo 
quanto como uma resposta. Por esse ato de definição, de repente o mundo plural é 
dividido em dicotomias, a ordem é imposta e é nossa tarefa explicar a relação entre 
estímulo e resposta.
Uma vez que a taxonomia esteja completa, a tarefa seguinte do teórico é explicar 
como uma categoria de fenômenos se relaciona com a outra. A descrição de um 
único conjunto de relações entre fenômenos não se torna uma teoria a menos que 
princípios gerais acerca das relações entre fenômenos similares sejam formulados. A 
observação ‘A mulher chutou o cachorro depois que ele a mordeu e ele nunca mais a 
mordeu novamente’ é uma descrição de um padrão dos acontecimentos: não é uma 
hipóteses
Os passos básicos do método científico poderiam ser resumidos em:
1 Formular o problema da pesquisa clara, simples e completamente. Algo como: 
qual é a relação entre a variável X e a variável Y?
2 Desenvolver uma ideia de qual poderia ser a forma da relação entre X e Y e 
delineá-la em termos gerais. Algo como: X resulta em Y.
3 Especificar uma hipótese exata sobre a relação entre X e Y. Algo como: a 
ocorrência de X sempre precede a ocorrência de Y e X nunca ocorre sem Y 
seguir-se a ele.
4 Estabelecer um teste controlado das hipóteses; especificamente, tentando ge-
rar condições em que seja possível mostrar que a hipótese está errada. Isso 
poderia implicar descrever todas as incidências naturalmente ocorrentes de 
X e Y para determinar se elas sempre coocorrem. Poderia implicar induzir a 
ocorrência de X sob uma variedade de condições restritas e estabelecer se Y 
sempre ocorrerá.
5 Se o teste mostra que a hipótese é errada, ela deveria ser abandonada ou, 
mais provavelmente, reformulada.
6 Se o teste falha em refutar a hipótese, ela poderia ser aceita condicionalmente 
antes de planejar testes adicionais e de refinar o escopo de sua aplicabilidade. 
O objeto é sempre definir os limites do poder preditivo do modelo teórico.
Algumas das limitações dessa abordagem científica básica à construção de 
teorias são dadas nas Seções 1.1.4 a 1.1.6. De particular importância é a crítica dessa 
abordagem vinda daqueles pesquisadores que não aceitariam que a testagem de hi-
póteses fosse uma abordagem apropriada.
Quadro 1.1 O método científico básico
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teoria. Mas, se for dito que “A mulher puniu o cachorro por morder e ele nunca mais 
o fez novamente”, resta apenas mais um passo na direção da generalização para 
que se formule uma teoria: “A punição de um comportamento leva à diminuição 
desse comportamento”. O resultado é um princípio básico reconhecível da teoria da 
aprendizagem (a ser mais qualificado posteriormente mediante enunciados acerca 
da frequência da punição, da relação temporal entre a punição e o comportamento 
e a disponibilidade de recompensas alternativas ao comportamento, etc.). Teorias 
básicas são conjuntos do que se poderia chamar de regras relacionais. A regra rela-
cional especifica como a variação de um construto está relacionada com a variação 
de um ou mais outros construtos.
1.1.3 A natureza da explicação: por processo e funcional
Uma explicação pode ser de dois tipos: a variedade mecânica ou por processo, ou 
a variedade funcional. A explicação por processo explica um fenômeno em termos 
dos fenômenos que o precedem como precursores. Ela tem geralmente a forma: se A 
e B ocorrem, então C se seguirá. Em contraste, a explicação funcional explica um 
fenômeno em termos de suas consequências. Ela tem geralmente a forma: A ocorre 
a fim de que B se siga. A explicação funcional supõe que o fenômeno a ser explicado 
é propositado, intencional ou teleológico (isto é, que ele ocorre com a finalidade de 
alcançar alguma meta).
Outro modo de falar acerca da distinção entre os tipos de explicação, por pro-
cesso e funcional, é dizer que o primeiro se ocupa com causas e o segundo com ra-
zões: com “como” enquanto oposto a “por quê”. As teorias tradicionais, em física, por 
exemplo, tendem a tratar somente das causas. Entretanto, as teorias psicológicas 
usam ambos os tipos de explicação. Alguns teóricos usam ambas as formas expla-
natórias para explicar um único fenômeno psicológico. Por exemplo, ao estudarem 
o altruísmo (comportamento de ajuda ou pró-social), pesquisadores constataram 
que as pessoas são menos propensas a oferecer ajuda a alguém se percebem que 
essa pessoa está em necessidade porque se esforçou muito pouco, não usou suas 
habilidades e não escolheu sair da dificuldade quando foi possível fazê-lo. Uma ex-
plicação [do comportamento] da ajuda sugere que as pessoas veem a necessidade 
de assistência, depois avaliam se o indivíduo é responsável por sua própria situação 
difícil; se ele é responsável, isso resulta em angústia, e em nenhuma ajuda. Este é 
claramente um processo de explicação. Outraexplicação [do comportamento] da 
ajuda sugere que as pessoas não estão dispostas a ajudar um desafortunado que elas 
percebem ser a origem de seu próprio destino porque desejam punir o perverso por 
deficiências de esforço ou de juízo. Nessa explicação, a punição (isto é, o fracasso 
em ajudar) serve à função de exigir de algum modo a restituição e pode advertir os 
outros de que tal desvio de comportamento é inaceitável, e não recompensado com 
ajuda. Deve-se observar que essas duas explicações do mesmo fenômeno não são 
mutuamente exclusivas. A explicação funcional pode servir para explicar a angústia 
– tão central para a explicação por processo – que sobrevém quando se mostra que 
os necessitados não tentaram ajudar a si próprios.
1.1.4 Construindo teorias mais complexas: indução e dedução
A mistura de explicações mecânicas e funcionais é comum em teorias psicológi-
cas. Ela pode proceder, em parte, do modo como os processos psicológicos – e, por-
tanto, as teorias psicológicas – frequentemente percorrem diversos níveis de análise. 
regras rela-
cionais
explicação 
por processo
explicação 
funcional
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Argumenta-se aqui (ver também Breakwell, 1994. Rose e Dobson, 1985) que os psi-
cólogos deveriam construir teorias que abrangem processos nos níveis intrapsíqui-
co (isto é, fisiológico, cognitivo, afetivo e orético), interpessoal e societal de análise. 
Essas teorias deveriam ser integrativas, ligando as hipóteses e os modelos que ex-
plicam os processos psicológicos. Mas, atualmente, estamos muito longe da grande 
teoria psicológica. Temos teorias de abrangência baixa ou média propostas no inten-
to de explicar grupos restritos de fenômenos. Assim, por exemplo, temos teorias da 
agressão distintas e separadas das teorias do altruísmo, enquanto o senso comum 
pensaria que elas estão conectadas de algum modo. Enquanto essas teorias de nível 
baixo podem oferecer uma detalhada explicação por processo dos fenômenos por 
elas visados, elas tendem a se basear no que Israel (1972) chamou de enunciados 
estipulativos, os quais concernem suposições acerca da natureza do indivíduo, da 
natureza da sociedade e da natureza do relacionamento entre o indivíduo e a socie-
dade. Esses enunciados estipulativos são frequentemente funcionalistas (por exem-
plo, uma variedade de darwinismo social ilustrado na teoria do altruísmo descrita 
anteriormente). Isso resulta em uma estranha mistura de tipos explanatórios que 
são modelados juntos em muitas teorias psicológicas – tornada mais estranha pelo 
fato de que algum elemento significativo da explicação permanece não dito. Aqueles 
elementos que subjazem em um nível de análise diverso daquele da teoria principal 
ficarão à margem, não examinados e não testados.
Exatamente como as explicações por processo e funcional não são tão facilmen-
te postas de lado, a distinção entre teorias construídas mediante indução e teorias 
desenvolvidas por meio da dedução não é facilmente mantida na prática. A indução 
requer que uma lei geral seja inferida a partir de instâncias particulares (tais como 
a teoria acerca dos jovens motoristas apresentada antes). A dedução requer que a 
partir do geral seja inferido o particular. Na prática, a construção de teorias é um pro-
cesso confuso, iterativo. Regras relacionais que parecem ser válidas geralmente são 
produzidas por aproximações sucessivas. Esse processo de aproximação envolverá 
tanto o raciocínio dedutivo quanto o indutivo (Oldroyd, 1986). Por exemplo, ao desen-
volver uma teoria sobre o modo como processos de identidade relativos à autoestima 
afetam a capacidade da memória, é perfeitamente possível iniciar-se catalogando o 
conjunto de casos exemplares em que a memória foi maior para a informação por si 
mesma relevante e em que ela provou ser mais precisa para a informação positiva 
acerca da própria pessoa. A partir disso, pode-se induzir uma generalização: a memó-
ria em relação à informação autoavaliativa será maior e mais precisa se essa informa-
ção for mais positiva do que se ela for negativa. A partir dessa generalização, pode-
-se continuar deduzindo que a memória para resultados de exame será melhor se se 
tratar dos resultados do próprio sujeito, e especialmente se forem bons resultados.
Em resumo, o processo de indução nos permite produzir generalizações teóricas 
que estão baseadas na evidência acerca de um conjunto de casos específicos; uma 
razão para fazer pesquisa é a coleta dessa evidência. O processo de dedução nos per-
mite derivar predições específicas a partir dessas generalizações, e outra razão para 
fazer pesquisa é a testagem dessas predições.
1.1.5 Testando a teoria
Durante muito tempo se pensou que testar uma teoria envolvesse mostrar que 
ela gera predições precisas acerca do que acontecerá sob um conjunto particular de 
enunciados 
estipulativos
indução
dedução
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circunstâncias. Entretanto, esse método não é realmente convincente, pois não pode 
provar jamais que uma teoria estará sempre certa sob todo conjunto possível de 
circunstâncias, não importando quantas vezes ela seja testada. Em vez disso, foi su-
gerido que o que deveríamos fazer ao testar uma teoria é tentar provar que ela está 
errada (Popper, 1959). Mostrando onde a teoria está errada, mostramos quais partes 
necessitam ser removidas e, em muitos casos, também mostramos o que precisa 
ser posto em seu lugar. A pesquisa destinada a testar uma teoria será organizada de 
modo a mostrar se uma predição deduzida dessa teoria está errada. Isso falseabili-
dade a teoria. Se não conseguimos refutar a predição, a teoria sobrevive para enfren-
tar outro teste. A pesquisa não pode nunca provar uma teoria, ela pode meramente 
acumular exemplos de casos em que a teoria não foi refutada. A razão por que uma 
teoria não pode ser comprovada em termos absolutos é que isso implica generaliza-
ção, e a pesquisa empírica pode somente apresentar amostra de casos específicos 
dessa generalidade. Uma boa teoria é uma que sobrevive intacta ao longo de muitas 
tentativas sinceras e severas de falsificação.
Um problema com essa abordagem é que as teorias podem sobreviver não por-
que elas são estritamente falseáveis. Algumas teorias são não falseáveis porque es-
tão baseadas em uma tautologia. Por exemplo, alguns críticos da teoria da apren-
dizagem argumentariam que uma de suas afirmações fundamentais não pode ser 
falseada porque o conceito de um reforçador é definido de um modo tautológico. 
Assim, um reforçador é definido como qualquer coisa que atua para o aumento da 
frequência de uma resposta. A teoria segue, então, enunciando que as respostas que 
são reforçadas aumentam sua frequência. A circularidade do argumento fica clara 
quando a teoria é reduzida a seus fundamentos desse modo. Essa tautologia signi-
fica que a teoria não pode ser testada porque um conceito-chave não pode ser ope-
racionalmente definido independentemente de outros conceitos dentro da teoria.
Outro problema é a teoria freudiana dos mecanismos de defesa do ego, a qual 
não pode ser falseada por uma razão diferente. Nesse caso, a teoria tenta explicar 
como a mente consciente protege a si própria do material que deve permanecer na 
mente inconsciente ou pré-consciente. Freud explicou que esse material é manipu-
lado por meio de uma série de mecanismos de defesa do ego (sublimação, desloca-
mento, regressão, fixação, etc.). O que torna esse aspecto da teoria psicanalítica não 
testável é o fato de Freud oferecer um arranjo tal de mecanismos de defesa que se 
torna impossível formular um teste da operação de um que não seja potencialmente 
anulado pela operação de outro. Por exemplo, alguém poderia pretender testar a no-
ção de sublimação segundo a qual um impulso inconsciente inaceitávelprovocado 
pelo id seria convertido em um outro, socialmente aceitável, antes que pudesse ter 
acesso à mente consciente. O primeiro problema que o empirista teria é o de saber 
se o impulso realmente existe. O segundo seria que o impulso não precisa ser tratado 
como sublimação: ele poderia ser tratado segundo o modelo d a formação de reação. 
Isso significaria que, mesmo que se estabelecesse quando o impulso estivesse ocor-
rendo e nenhuma evidência de sublimação fosse monitorada, não se teria falseado a 
teoria, pois o impulso foi tratado como um outro mecanismo de defesa igualmente 
válido. Freud produziu, basicamente, o que poderia ser chamado de um modelo so-
bredeterminado: uma teoria que permite múltiplos determinantes de resultados de 
um modo tal que nenhum determinante particular pode empiricamente ser provado 
irrelevante.
falseabili-
dade
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1.1.6 Estruturas teóricas avançadas
Outros problemas com a falseabilidade aparecem quando consideramos teorias 
em áreas avançadas de pesquisa. Embora a indução possa fornecer nossas ideias 
inicialmente, quando começamos a investigar um campo de pesquisa novo, a inves-
tigação posteriormente em uma área já estabelecida de pesquisa requer habilidades 
inteiramente novas. As habilidades dedutivas servirão para testar teorias simples, 
mas, em áreas avançadas de pesquisa, as teorias têm sido construídas em estruturas 
complexas, com muitos níveis e enormes áreas de aplicabilidade.
Alguns filósofos dividiram os componentes de tais teorias em dois tipos: o “nú-
cleo duro” (hard core) fundamental de afirmações e de pressuposições que são bá-
sicas para o empreendimento completo e uma coleção de hipóteses auxiliares que 
derivam do núcleo duro e fazem predições acerca do que acontecerá em situações 
particulares (Lakatos, 1970). O complexo inteiro é conhecido como um programa de 
pesquisa. A pesquisa rotineira consiste de testes de hipóteses auxiliares, e quanto 
mais o programa gerar novas hipóteses, e mais estas encontrarem sustentação em-
pírica, tanto mais “progressivo” será considerado o programa de pesquisa.
Um único experimento não é, contudo, suficiente para falsear uma teoria com-
plexa: em vez disso, somente uma série de resultados negativos (predições falhas), 
juntamente com um tanto de novas ideias originárias de dentro do programa, pode 
sugerir que o programa é “degenerativo”. Somente depois de um período de tal de-
generação a situação pode ser considerada tão má que seja necessário revisar ou 
mesmo rejeitar toda a teoria.
É claro, na prática é difícil julgar quando esse último procedimento é necessário. 
Isso ocorre porque uma das características da estrutura de uma teoria complexa 
é que ela pode ser muito facilmente modificada pela adição ou pela subtração de 
novos componentes. De fato, um problema fundamental que essas estruturas apre-
sentam é que somente em relação a um resultado empírico negativo ou inesperado 
elas podem ser ajustadas mediante o acréscimo de hipóteses ad hoc à teoria. Isso é 
conhecido como a tese de Duhem-Quine.
Por exemplo, a pressuposição de que as crianças aprendem copiando os outros 
poderia levar à hipótese segundo a qual crianças que assistem a desenhos violen-
tos na televisão mostrarão subsequentemente comportamento antissocial similar. 
Suponha-se, então, que observações de um grupo de crianças de 10 anos que assis-
tem regularmente a desenhos de “Tom e Jerry” não revelem, em nenhuma medida, 
qualquer diferença de comportamento social violento, quando comparadas com 
crianças de 10 anos que não assistem a “Tom e Jerry”. O teórico pode então dizer: 
ah, bem, o comportamento antissocial somente se revelará mais tarde, quando as 
crianças entrarem na adolescência e enfrentarem situações de prova tais como bri-
gas de gangues. Ou os desenhos têm o efeito preditivo, mas somente sobre crianças 
de uma idade específica (por exemplo, abaixo dos 10 anos), porque por essa idade 
as crianças já aprenderam a diferença entre os desenhos e a realidade, ou somente 
desenhos que contêm violência entre seres humanos induzirão ao comportamento 
antissocial. E assim por diante. Em cada um desses casos, o teórico acrescentou uma 
hipótese adicional depois de os fatos do experimento terem tornado-se conhecidos. 
Essas hipóteses atuam no sentido de salvar da falsificação (refutação) os princípios 
centrais da teoria, tornando-a um pouco mais complicada. Embora, em princípio, 
não devêssemos permitir tal teorização post hoc, é inevitável – visto que a vida é 
complicada – que uma teoria correta seja também, por sua vez, complexa, se ela 
tese de 
Duhem-
-Quine
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deve especificar em detalhes precisos o que acontecerá quando e sob quais circuns-
tâncias. Contudo, o número indefinidamente grande dessas hipóteses post hoc torna 
muito difícil refutar uma teoria conclusivamente.
1.1.7 Testando uma estrutura teórica
Embora a psicologia como um todo ainda não tenha uma grande teoria unifi-
cadora, as muitas teorias com as quais o estudante se deparará serão, no entanto, 
tão complexas que tornam inadequados os métodos e interpretações mais simples. 
Esse fato tem várias consequências para a metodologia de pesquisa nas seguintes 
situações.
Em primeiro lugar, a escolha das observações que devem ser feitas é indicada 
pelo conhecimento empírico que já tenha sido constituído nessa área. Isso requer 
que se saiba não somente quais observações já foram realizadas, mas, também, 
quais teorias e hipóteses estão ainda em desenvolvimento e merecem investigação 
adicional.
Em segundo lugar, o significado de quaisquer novas observações que o estudante 
pesquisador faça depende da teoria de fundo: é preciso que o pesquisador interprete 
seus próprios resultados à luz da teoria. Por exemplo, o comportamento criminoso 
pode parecer muito diferente dependendo da teoria subjacente do comportamento, 
se genética ou behaviorista, ou qualquer outra: os criminosos violentos são apenas e 
basicamente maus, ou são vítimas de seus hormônios, ou moralmente corrompidos 
por uma sociedade corrupta que os cerca, ou copiam o exemplo dado por seus pais 
violentos, ou sofrem de algum dano cerebral?
O pesquisador também precisa saber quais são as implicações da observação 
para o todo da estrutura da teoria: por exemplo, uma observação inesperada é in-
consistente somente com a hipótese particular que se está testando ou ela vale con-
tra as suposições subjacentes de toda a teoria? Em outras palavras, o fracasso da pre-
dição ocorre porque os princípios fundamentais de toda a abordagem estão errados, 
ou meramente uma das hipóteses auxiliares é que está errada – e, se assim é, qual 
delas? Como saber? A falseabilidade torna-se problemática quando existem tantos 
dados coletados, hipóteses e suposições colaterais interagindo que nenhum deles 
poderia estar errado, eliminando, desse modo, a predição formulada.
Tome-se, por exemplo, a teoria da autoeficácia, de Bandura (1997), segundo a 
qual as pessoas variam na disposição que têm de acreditar que podem realizar tudo 
o que planejam fazer (isto é, elas variam em autoeficácia). Pessoas que têm grandes 
expectativas de autoeficácia são mais saudáveis, mais efetivas e geralmente mais 
bem-sucedidas do que aquelas que possuem baixas expectativas de autoeficácia. 
Dessa teoria, podemos derivar uma hipótese segundo a qual uma pessoa que tem 
alto grau de autoeficácia e que fica doente será mais propensa a tomar medicação 
para curar a doença. Entretanto, esse comportamento somente terá lugar se a pes-
soa tiver a crença de que a medicação será efetiva. Um método para testar essa hipó-
tese é o monitoramento das pessoas com alto grau de autoeficácia que ficam doen-
tes para verificar se elas são realmente mais propensas a tomar remédioquando 
aconselhadas a fazê-lo. Suponha, contudo, que descubramos que elas não o são. Isso 
ocorre porque a teoria de Bandura está errada, porque nossa hipótese está errada, 
porque as variáveis de autoeficácia e de crença na medicação foram operacionaliza-
das inapropriadamente, ou porque nosso método de mensuração do comportamen-
to foi inadequado ou inapropriado?
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Todas as predições têm também uma cláusula ceteris paribus anexada: elas su-
põem que nenhuma variável ou fator estranho interferirá com as observações ou as 
invalidarão de algum modo. Ocorre frequentemente com os dados que eles sejam di-
ferentes do esperado, e talvez o modo mais comum de explicar a anomalia seja pos-
tular uma variável extra que esteja afetando o resultado da pesquisa. No caso citado, 
por exemplo, as pessoas poderiam não tomar remédio voluntariamente porque têm 
uma crença adicional, algo como acreditar que a medicação em geral não funciona, 
ou é imoral segundo princípios religiosos, ou causaria muitos efeitos colaterais. Ex-
perimentos controlados projetados com o objetivo de revelar alguma dessas variá-
veis estranhas são, portanto, frequentemente realizados em uma base ad hoc depois 
que o corpo principal de observações tenha sido elaborado.
Em terceiro lugar, os próprios métodos empíricos utilizados são relativos à teo-
ria. Não é possível dividir a ciência em teoria e observação, como foi alegado pelos 
filósofos positivistas no início do último século. Embora a ciência empírica adore o 
ídolo do observador “neutro”, que é um registrador imparcial da natureza, na prática, 
esse padrão é um ideal inatingível. Portanto, todos nós temos alguma ideia do que 
podemos encontrar quando fazemos uma observação e, em muitos casos, sabemos 
o que queremos descobrir. As técnicas de experimentação “cega” foram desenvolvi-
das para ajudar a enfrentar exatamente esse problema.
Adicionalmente, os próprios instrumentos de mensuração que usamos foram de-
senvolvidos em conformidade com bases teóricas específicas; sua construção depen-
de de toda uma rede de suposições teóricas sobre a natureza dos materiais usados 
e sobre o modo que esses interagem com os sujeitos do experimento. Por exemplo, 
a teoria psicanalítica desenvolveu o teste de Rorschach como um instrumento para 
facilitar a amostragem de comportamento. As respostas a esse teste têm sido usadas 
para fazer inferências acerca do tipo de “personalidade” de uma pessoa. Contudo, os 
resultados não fazem sentido segundo a moderna teoria da personalidade, a qual, 
em vez desse teste, usa análises estatísticas complexas de respostas a uma variedade 
muito mais ampla de testes mais simples, porém mais estritamente definidos (por 
exemplo, questionários). Os tipos de categorias da personalidade reconhecidas pela 
teoria psicanalítica não são comensuráveis com aqueles das teorias alternativas. Ou-
tro exemplo seria tentar avaliar a capacidade da memória apresentando pares de sí-
labas sem sentido em uma bateria mnemônica para ver quantas associações podem 
ser lembradas. Isso faz sentido segundo o behaviorismo; mas, conforme a teoria da 
Gestalt, ou de acordo com a moderna teoria da cognição, o número de associações é 
totalmente desinteressante; em vez disso, são as propriedades organizacionais emer-
gentes, holísticas e semânticas da memória que são relevantes, e os tipos de testes 
considerados apropriados são muito diferentes (por exemplo, estruturação mediante 
registro livre). Além disso, conforme algumas teorias, não há tal coisa como uma “síla-
ba sem sentido”: considera-se que todos os estímulos têm significado.
A ideia de que a interpretação dos dados gerados depende sempre de uma rede 
de conhecimento teórico não se aplica somente ao “aparato” pelo qual interagimos 
com o objeto; mas é verdadeira também no que se refere às técnicas numéricas 
quantitativas que usamos para analisar os dados (Lamiell, 1995). Por exemplo, os 
métodos básicos de estatística foram desenvolvidos de acordo com princípios posi-
tivistas, os quais são agora considerados obsoletos. Eles supõem que as observações 
teoricamente neutras podem ser feitas por observadores imparciais objetivos e sem 
preconceitos. O processo de uso das estatísticas cria, portanto, uma ilusão de certe-
za que faz com que seja muito fácil cairmos na cilada de permitir que os resultados 
positivistas
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Métodos de Pesquisa em Psicologia 33
empíricos e os níveis de significação das análises a eles associadas ditem aquilo em 
que devemos acreditar. O estudante não deveria deixar-se dominar pelo grau de pro-
babilidade ao decidir quais conclusões devem ser extraídas. Resultados quantitati-
vos devem ser interpretados à luz de todo um conjunto básico de conhecimentos, de 
teorias e de opiniões.
Finalmente, uma teoria estabelecida acrescentará a si própria os resultados de 
numerosos testes empíricos, alguns dos quais confirmam a teoria, outros não. Se as 
evidências que a confirmam derivam de fontes diferentes e constituem tipos muito 
diferentes, considera-se que a convergência para a mesma conclusão de todas es-
sas fontes torna a teoria mais forte ou mais válida do que se as evidências viessem 
de observações repetidas, todas do mesmo tipo, pois essas podem ser causadas por 
algum artifício ou erro no método. Geralmente, também se considera que, retros-
pectivamente, a predição de novas observações traz mais peso do que adequação a 
um antigo corpo de observações. Predições falsas da teoria são categorizadas como 
anomalias, e muitas teorias propostas produzem certo número delas – embora nem 
todas as bases que constituem a evidência da teoria permitam, necessariamente, sua 
existência. Isso ocorre porque a evidência não é sempre aceita por seu valor aparente, 
até porque os experimentos são complicados e não são perfeitamente confiáveis. É 
somente ao longo dos anos que as descobertas empíricas podem ser classificadas 
como válidas ou inválidas, à luz do que uma teoria tenha estabelecido como o correto 
(Lakatos, 1970). Nesse ínterim, é uma atitude convencional conviver com as anoma-
lias, posto que não são muito numerosas ou muito decisivas e convincentes.
Períodos em que os cientistas trabalham arduamente para coletar dados de 
acordo com uma teoria geralmente aceita foram descritos como ciência normal 
(Kuhn, 1962). A rejeição completa dessas teorias aceitas em geral não ocorre habi-
tualmente a menos que exista uma teoria alternativa ou concorrente (bem como 
muitas anomalias na antiga teoria). Até que isso ocorra, os pesquisadores não têm 
nenhuma alternativa real senão continuar usando a antiga teoria, apesar de suas 
falhas. Quando outra teoria existe, ela prediz um padrão de resultados que difere 
do padrão predito pela teoria antiga. Se o novo padrão está de acordo com os da-
dos atuais, tanto melhor, a nova teoria tende a ser adotada (admitindo também 
outros critérios para a aceitação da teoria definidos a seguir). Uma vez que essa 
revolução ou mudança de paradigma ocorre, o significado de todos os resultados 
empíricos é reinterpretado. O que anteriormente pareciam ser dados peculiares, se 
não totalmente bizarros, agora é considerado compreensível, devido à nova teoria. 
Desse modo, o que eram antes anomalias são agora elementos consonantes com 
as expectativas, uma vez que podem ser dedutivamente relacionados com as leis 
abrangentes (regras relacionais) da nova teoria. Quaisquer observações que perma-
neçam sem explicação tornam-se anomalias segundo a nova teoria; com a adoção 
desta, pretende-se reduzir o número de anomalias tanto quanto possível. Os filó-
sofos positivistas sugeriram que se poderia simplesmente adicionar o número de 
predições empíricas bem-sucedidas de uma teoria, subtrair o número de anomalias 
e escolher a teoria com maior escore. Contudo,se isso for assumido, todas as ob-
servações terão peso igual e cada uma será uma parte isolada do fato. Em vez disso, 
as observações reunidas que visem a formar um padrão, e as conexões entre elas, 
deveriam formar uma estrutura logicamente coerente.
O processo psicológico de reinterpretação e de reorganização de todo o conjunto 
dos dados empíricos tem sido comparado à mudança gestáltica de percepção e de 
compreensão que pode ocorrer no conhecimento individual que se segue a um ato 
anomalias
ciência nor-
mal
revolução
mudança de 
paradigma
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de insight (Kuhn, 1962). Uma nova síntese dos dados dentro de um novo padrão ge-
ralmente é apresentada na forma de um artigo e traz grande crédito a seus autores. 
Embora o pesquisador quase sempre empreenda uma “revisão da literatura” como 
parte de um projeto de pesquisa, revisão na qual resume as descobertas existentes 
na área, se ele percebe um novo padrão pelo qual mais dados podem ser explicados 
por uma nova teoria do que por quaisquer teorias existentes, sua contribuição será 
altamente valorizada.
Discutimos a testagem de uma teoria como envolvendo principalmente testa-
gem empírica e observação, mas, dada a existência de teorias com estruturas com-
plexas e da tese de Duhem-Quine, a confiança na simples evidência observacional 
é claramente insuficiente. A alternativa é usar princípios racionalistas juntamente 
com princípios empiristas: as teorias podem ser avaliadas de acordo com diversos 
critérios não empíricos, tais como economia, facilidade de comunicação, flexibili-
dade, fecundidade, discernibilidade, consistência interna, simplicidade, elegância, 
fôlego, e assim por diante. Tais princípios são usados implicitamente por todos os 
cientistas e realmente constituem uma razão central para o sucesso da ciência. Ne-
nhum critério isolado é suficiente: uma combinação justa e equilibrada de argumen-
tos orientará a escolha do pesquisador.
Considere a simplicidade, por exemplo. Um corolário da tese de Duhem-Quine é 
que qualquer conjunto de dados pode, em princípio, ser explicado por um número in-
finito de teorias. A tese afirma que teorias podem ser elaboradas em qualquer grau de 
complexidade que queiramos. Consequentemente, é possível tomar quase toda teoria 
e, acrescentando hipóteses auxiliares suficientes, modificar essa teoria de modo que 
ela possa explicar um conjunto particular de dados. Em tais casos, nossa escolha de 
qual teoria adotar é “subdeterminada” pelos dados, visto que os dados não apontam 
inequivocamente para uma teoria e tampouco para uma teoria somente. A resposta 
normal a esse problema é escolher a teoria mais simples, aplicando o que é conhecido 
como a navalha de Occam (por vezes escrito navalha de Ockham), que afirma que 
não devemos multiplicar as hipóteses desnecessariamente. Um problema associado à 
simplicidade é que ela pressupõe que a complexidade de uma teoria pode ser medida 
de alguma forma objetiva, de modo que diferentes teorias possam ser comparadas. 
Contudo, estruturas teóricas avançadas diferem tanto qualitativamente, bem como 
em sua “complexidade” quantitativa, que a comparação por qualquer padrão de me-
dida comum único, na prática, pode ser impossível. Assim, as teorias são frequente-
mente incomensuráveis porque seus objetivos e pressuposições subjacentes são dife-
rentes; elas têm diferentes critérios para seu próprio sucesso, visto que seus objetivos 
e contextos de aplicação pretendidos são muito diferentes. A comparação e a seleção 
de teorias podem parecer, assim, uma questão de juízo subjetivo.
1.1.8 O significado das teorias
A noção segundo a qual uma teoria pode ser bem-sucedida por um período de 
tempo, e pode, portanto, ser substituída por uma teoria totalmente diferente e in-
comensurável que é mesmo mais bem sucedida leva à questão de saber por que a 
primeira teoria teria sido de algum modo bem-sucedida, visto que ela estava errada. 
A própria pesquisa sobre a prática científica tem mostrado que a ciência não é tão 
diferente das outras esferas da vida: ela é uma atividade social, e a escolha da teoria 
na qual acreditar, de quais dados deve-se aceitar como corretos e em qual professor 
ou departamento confiar é tanto uma questão de atitude e de formação de opinião 
navalha 
de Occam/
Ockham
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Métodos de Pesquisa em Psicologia 35
quanto o é qualquer outra crença psicológica. Fatores pessoais e sociais não podem 
ser excluídos da ciência. Em sua expressão mais extremada, essa escola de opinião 
(conhecida como o “programa forte” na sociologia do conhecimento) nega que qual-
quer teoria descreva uma realidade objetiva: ela é apenas uma questão de consenso 
socialmente obtido entre os membros de uma comunidade científica quanto àquilo 
em que acreditar (relativismo).
Outros pesquisadores tratam as teorias como maneiras úteis de predizer o que 
acontecerá sob dadas circunstâncias, mas sem fazer qualquer afirmação de um 
modo ou de outro quanto a se as teorias descrevem uma “realidade” efetiva (essa 
atitude é variavelmente chamada de pragmatismo, operacionalismo ou instrumen-
talismo). Essa questão é ainda objeto de intenso debate na filosofia da ciência. Vozes 
moderadas aceitam o fato, empiricamente observado, de que fatores sociais operam 
na ciência, mas que dados empíricos objetivos sobre o mundo desempenham sua 
parte também: os fatores sociais não são os únicos determinantes da aceitação ou 
da rejeição da teoria. Portanto, embora disputas interpessoais desempenhem um 
papel decisivo na vanguarda da transformação da pesquisa, em que a verdade ainda 
é incerta, na longa corrida os cientistas mantêm-se no caminho por alguma espécie 
de realidade objetiva que opera por meio das observações empíricas (por exemplo, 
Oldroyd, 1986; Hull, 1988; Kitcher, 1993; Klee, 1997).
O Quadro 1.2 resume de maneira simples a distinção entre a abordagem das tra-
dições positivista-realista e construcionista-relativista.
A tese de Duhem-Quine e o programa forte na sociologia do conhecimento leva-
ram algumas pessoas a concluir que o relativismo é a norma.
Assim, embora todos comecem acreditando que existe uma verdade absoluta que 
revela o que e como é o mundo e que existe apenas uma resposta correta para cada 
questão, que é função da ciência encontrar essa resposta – cedo ou tarde compreen-
demos que a vida é mais complicada e que as pessoas que desempenham o papel de 
autoridade podem sustentar opiniões diferentes (e, com frequência, diametralmente 
Quadro 1.2 Comparação das abordagens positivista e construcionista*
da pesquisa
POSITIVISMO CONSTRUCIONISMO
Os fatos podem ter uma realidade 
objetiva
Os fatos são construtos subjetivos
A validade e a confiabilidade dos dados 
são buscadas
A confiabilidade e a validade são 
conceitos irrelevantes, visto que os 
dados não são julgados em termos de 
qualquer noção externa de verdade
As hipóteses devem ser explícitas e 
anteceder a coleta dos dados
A compreensão é emergente e a 
explicação pode emergir depois que os 
dados sejam coletados
A predição é um objetivo A descrição é um objetivo
A falsificação das hipóteses é um objetivo A utilidade da interpretação é um objetivo
*Há muitos rótulos usados para descrever essas amplas tradições e muitos subconjuntos dentro de 
cada uma delas, todos com filosofias um pouco diferentes. A comparação aqui é feita em termos 
simples e no nível mais genérico.
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opostas), compreendemos, enfim, que ninguém pode estar 100% seguro sobre nada. 
Muitos estudantes pesquisadores atingem um ponto em que compreendem que as 
observações não são fragmentos puros da verdade, e que todas elas dependem deuma rede de suposições (acerca da natureza do instrumento de mensuração, das 
pressuposições teóricas e observacionais a partir das quais as hipóteses foram deri-
vadas, e assim por diante, como explicado anteriormente). Nesse ponto, é importante 
não se desesperar; a vida continua e a ciência funciona. O estudante precisa com-
preender que todas as crenças têm prós e contras, que toda teoria que se adote terá 
alguma evidência ou argumentos em favor dela e alguns contra ela. O pesquisador 
precisa decidir em qual teoria acreditar, pois, de outro modo, ele não pode agir. De 
acordo com sua própria opinião, deve selecionar entre as teorias a melhor teoria e 
a melhor evidência correntemente disponíveis. Contudo, sua escolha não deve ser 
adotada como um dogma que não pode ser contradito. O pesquisador deve adotar 
uma atitude flexível: deve compreender que a sua escolha é provisória, e deve sempre 
estar pronto a mudar sua crença à luz de novas evidências e de novos argumentos.
Em nossos dias, há uma apreciação progressiva da complexidade dos sistemas e 
dos processos psicológicos. Os psicólogos e os biólogos procuram mecanismos cau-
sais particulares em vez de leis universais abrangentes (por exemplo, Bechtel e Ri-
chardson, 1993). Isso evita os problemas das grandes estruturas de teoria delineados 
até aqui. A ideia é ainda explicar os fenômenos observados, mas para compreender 
como e por que eles surgem em termos do que os causa, e não de uma lei universal da 
natureza com a qual eles estariam dedutivamente de acordo. A ideia de leis univer-
sais simples surgiu dentro da física do século XVII; mais recentemente, no entanto, 
viemos a compreender que os sistemas biológicos são demasiado complexos para 
que os analisemos utilizando os mesmos métodos, e princípios completamente dife-
rentes foram requeridos. Explicações funcionais, por processo ou mecânicas (Seção 
1.1.3), devem ser apresentadas conjuntamente. Pessoas e animais evolveram e sobre-
viveram no interior de uma variedade de ambientes caoticamente mutantes, os quais 
nos moldaram e modificaram ao longo de eternidades, de formas que nenhuma lei 
simples descreverá. Nossos objetivos enquanto psicólogos devem ser, portanto, expli-
car os detalhes da vida e do comportamento mental com os quais nos confrontamos 
nos termos das pessoas individuais que são observadas, suas constituições e suas 
circunstâncias imediatas e passadas. Para fazê-lo, temos que usar múltiplos métodos, 
tanto racionalistas quanto empiristas em natureza. É para esse fim que muitos dos 
métodos descritos nos capítulos subsequentes deste livro estão direcionados.
1.2 ADAPTANDO METODOLOGIAS À TEORIA
Diferentes tipos de teoria têm de ser testadas usando diferentes tipos de método 
de pesquisa. A natureza da teoria limita a variedade de métodos de pesquisa que po-
dem ser significativamente usados para testá-la. Por exemplo, uma teoria elaborada 
para explicar a variação da acuidade visual provavelmente necessita medir a preci-
são utilizando alguma técnica psicofísica (ver Capítulo 9). Entretanto, a amplitude 
dessas limitações não deveria ser superestimada. Muitas teorias psicológicas podem 
ser testadas usando mais de um método. De fato, é prudente tentar testar uma teo-
ria usando uma variedade de métodos a fim de provar que não é nenhum artefato do 
método que resulta na teoria que está sendo sustentada.
Um delineamento da pesquisa pode diferir por meio de uma série de cinco di-
mensões independentes:
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Métodos de Pesquisa em Psicologia 37
1 Tipo de dados obtidos;
2 Técnica de obtenção de dados;
3 Tipo de delineamento de monitoramento de mudança;
4 Nível de manipulação utilizado;
5 Tratamento qualitativo ou quantitativo dos dados.
1.2.1 Tipo de dados obtidos
Na pesquisa psicológica, os dados podem variar quanto à origem: podem ser in-
trapessoais (por exemplo, informação genotípica, cognições, emoções), intersubje-
tivas (por exemplo, redes de amizades, padrões de comunicação), ou societais (por 
exemplo, hierarquias institucionais, sistemas ideológicos).
1.2.2 Técnica de obtenção de dados
Dados podem ser obtidos direta ou indiretamente a partir de um alvo. Métodos 
de obtenção ou de coleta direta podem incluir qualquer estímulo à autodescrição 
(por exemplo, entrevista, questionários que a própria pessoa preenche) ou autor-
revelação por meio do comportamento (por exemplo, interpretação de um papel, 
desempenho em tarefas). Métodos indiretos de obtenção de dados incluem técnicas 
que se baseiam no comportamento do pesquisador na prática da observação (por 
exemplo, observação participante) ou na utilização de informantes sobre o compor-
tamento, o pensamento ou os sentimentos do objeto-alvo (por exemplo, registros de 
arquivo, testemunhos).
A obtenção de dados pode variar em termos de quantidade de controle exercido 
pelo pesquisador sobre o objeto-alvo. Esse controle pode ser manifesto em restrições 
impostas à liberdade do objeto-alvo para dar informação (por exemplo, opções de 
escolha forçada, em vez de respostas ilimitadas a questões). Ele pode ser evidente 
na medida em que o alvo é manipulado (por exemplo, em experimentos mediante a 
criação de contextos artificiais ou em levantamentos mediante o uso de relatos co-
bertos planejados de modo a enganar o objeto-alvo acerca do propósito do estudo).
1.2.3 Tipo de delineamento de monitoramento de mudança
Uma tarefa central para as teorias psicológicas é explicar a mudança. Pesquisadores 
cujo objetivo é identificar e explicar a mudança têm uma escolha entre três principais 
classes de modelo de coleta de dados: longitudinal, seccional-cruzado ou sequencial.
Um delineamento longitudinal envolve dados que são coletados a partir da 
mesma amostra de indivíduos em pelo menos duas ocasiões. O intervalo entre cole-
tas de dados e o número de coletas de dados varia grandemente: a pesquisa pode ser 
feita em poucos dias ou se estender por várias décadas. Um delineamento longitu-
dinal permite aos pesquisadores estabelecer mudanças nos indivíduos ao longo do 
tempo enquanto a amostra amadurece ou experimenta alguma alteração identificá-
vel da experiência. Em jargão experimental, um delineamento longitudinal pode ser 
chamado de um delineamento que envolve repetidas mensurações ou que é interno 
ao objeto (ver Capítulo 4).
Um delineamento transversal envolve obter informação de uma única vez a par-
tir de pessoas em uma série de diferentes condições que, espera-se, são significativas 
para a mudança. Frequentemente isso significa estudar pessoas em diferentes grupos 
de idades porque, particularmente em teorias da psicologia do desenvolvimento a ida-
de é considerada um importante determinante da mudança. O termo “coorte de idade” 
delinea-
mento longi-
tudinal
delinea-
mento trans-
versal
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refere-se à população total de indivíduos nascidos aproximadamente na mesma épo-
ca, o que geralmente significa nascidos no mesmo ano do calendário. O delineamento 
transversal permite que mudanças relacionadas com a idade sejam medidas.
Um delineamento sequencial escolherá amostras de uma condição particular 
(por exemplo, uma coorte de idade específica), mas as estudará em diferentes épo-
cas. A periodicidade dos dados sequenciais obtidos varia através dos estudos. Um 
delineamento sequencial simples pode envolver a coleta de amostras do grupo de 21 
anos de idade de 1989, do grupo de 21 anos de idade de 1979 e do grupo de 21 anos 
de idade de 1969. Esse tipo de modelo teria o objetivo de revelar se as mudanças 
em uma coorte de idade particular são afetadas por fatores associados a sua era 
sócio-histórica específica.
Quando se estuda padrões de mudança que estão relacionados com a idade, 
há três fatores que possivelmente explicariam as relações observadas: desenvolvi-
mentovinculado à idade do indivíduo; características associadas à coorte de idade 
particular estudada; e impacto da época específica da mensuração. Época da men-
suração é o termo sugerido por Schaie (1965) para referir o conjunto de pressões 
que atuam sobre o indivíduo e que são geradas pelo contexto sócio-ambiental no 
momento em que os dados são coletados. A dificuldade que enfrentam os pesquisa-
dores interessados em explicar as mudanças relacionadas com a idade consiste em 
estabelecer quais desses três fatores é o ponto de origem da mudança. A estratégia 
adotada por muitos pesquisadores é manter um dos fatores constante. Por exemplo, 
o delineamento longitudinal mantém o grupo de idade constante. O delineamento 
transversal mantém a época de mensuração constante. O delineamento sequencial 
mantém a idade cronológica constante. É claro, isso significa que a explicação de 
qualquer tendência observada relacionada com a idade permanece problemática, 
pois esses delineamentos sempre deixam dois dos três fatores explanatórios livres 
para variar simultaneamente. Sem a consideração de qual desses três delineamen-
tos é adotado, dois fatores explanatórios serão confundidos. Isso representa o prin-
cipal obstáculo metodológico ao uso desses delineamentos relativamente simples.
Existe um problema secundário. Mantendo um fator constante, o delineamento 
obviamente elimina a possibilidade de explorar os efeitos desse fator na interação 
com os outros. Contudo, em praticamente todos os sistemas complexos de mudan-
ça, poderíamos esperar efeitos da interação entre o que diz respeito ao desenvol-
vimento, à coorte e ao tempo dos fatores de mensuração. A solução para esse pro-
blema metodológico fundamental tem sido integrar os três modelos-tipo naquele 
que é conhecido como um delineamento longitudinal de coortes sequenciais. Esse 
delineamento combina o acompanhamento longitudinal de uma série de coortes 
cuja amostra foi primeiramente coletada simultaneamente, tal como em um estudo 
transversal, com a adição sequencial de novos grupos de idades idênticas ao estudo 
em cada momento subsequente de coleta de dados.
Mesmo se um pesquisador acredita que o construto psicológico sob investigação 
não é influenciado pela maturação cronológica do indivíduo e não é afetado pelo 
contexto sócio-histórico da coleta dos dados, o ônus da prova que fica para esse 
pesquisador é mostrar que tais fatores não são importantes. É comum pensar que 
somente um psicólogo do desenvolvimento precisa realmente considerar se deve 
usar um delineamento longitudinal de coortes sequenciais. Agora, na medida em 
que o desenvolvimento do ciclo de vida torna-se um enunciado estipulativo aceito 
por muitas teorias do funcionamento psicológico, todos os pesquisadores precisam 
entender as implicações desses diferentes tipos de delineamento.
delinea-
mento se-
quencial
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Métodos de Pesquisa em Psicologia 39
1.2.4 Nível de manipulação
Delineamentos de pesquisa diferem quanto ao peso que atribuem à manipulação 
da experiência dos participantes pelo pesquisador com o objetivo quasi-experimen-
tais de induzir reações. As diferenças fundamentais entre abordagens experimen-
tais, quasi-experimentais e outras, não intrusivas (ou, mais precisamente, menos 
intrusivas) são descritas nos capítulos subsequentes deste livro. Para os propósitos 
presentes, talvez seja suficiente destacar que os pesquisadores devem tomar deci-
sões acerca da natureza das intervenções e dos controles que empregam no intento 
de criar o contexto no qual possam estudar suas variáveis-alvo. Algumas tradições 
de pesquisa evitam qualquer manipulação e procuram apenas registrar os fenôme-
nos que ocorrem. Outras se engajam em manipulação ambiental e social altamente 
elaborada para criar condições artificiais, porém estritamente controladas, sob as 
quais os dados são coletados. É importante por duas razões que o pesquisador com-
preenda sua posição em relação a qualquer modelo específico de pesquisa no que 
diz respeito a esse continuum de manipulação. Primeiro, quanto maior o grau de ma-
nipulação, maior é o grau de artificialidade dos dados e a necessidade de se verificar 
se os resultados podem ser generalizados para além do contexto de pesquisa. Segun-
do, uma das razões mais comuns pela qual a pesquisa fracassa é que as manipula-
ções utilizadas não são adequadas. Elas podem ser inadequadas de vários modos:
 • Elas podem fracassar em refletir o construto ou variável cujo impacto o pes-
quisador deseja estudar (por exemplo, o pesquisador quer pôr em perigo o 
senso de autoestima do participante e tenta fazê-lo fornecendo falso feedback 
do fracasso em um teste de QI, mas o feedback representa o que o participante 
esperaria alcançar);
 • Elas podem introduzir mudanças imprevistas em variáveis auxiliares que o 
pesquisador não deseja estudar (por exemplo, o pesquisador quer que o parti-
cipante focalize em sua história familiar e lhe apresenta uma fotografia da fa-
mília, mas a foto inclui, ao fundo, uma feira, e o participante põe o foco sobre 
a área da feira, e não no elemento família do estímulo);
 • Elas podem fracassar em significar a mesma coisa para o participante e para 
o pesquisador (por exemplo, o pesquisador deseja assustar alguém e usa uma 
manipulação envolvendo uma súbita apresentação de uma grande aranha, 
mas o participante não acha aranhas assustadoras, e sim cômicas).
Ironicamente, o problema com a manipulação é que ela é difícil de controlar. A 
precaução ao escolher as manipulações tem seu preço. A verificação dos proce-
dimentos experimentais constituíram-se atualmente em norma da boa pesquisa. 
Elas têm o objetivo de testar se a manipulação que o pesquisador introduziu fun-
cionou do modo que ele pensou que funcionaria. Ao avaliar a pesquisa dos outros, é 
sempre uma boa ideia avaliar a efetividade das manipulações utilizadas.
1.2.5 Tratamento quantitativo ou qualitativo dos dados
Métodos de pesquisa podem ser diferenciados de acordo com a exposição dos 
dados a dois tipos de tratamento: qualitativo e quantitativo. Um tratamento qua-
litativo descreve quais processos estão ocorrendo e detalha diferenças no caráter 
desses processos ao longo do tempo. Um tratamento quantitativo define o que são 
os processos, como geralmente eles ocorrem e quais diferenças em sua magnitude 
podem ser medidas ao longo do tempo. Os capítulos subsequentes deste livro discu-
verificação 
dos procedi-
mentos ex-
perimentais
tratamento 
qualitativo
tratamento 
quantitativo
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40 Glynis M. Breakwell, Sean Hammond, Chris Fife-Schaw & Jonathan A. Smith
tem em detalhe as técnicas de tratamento de dados e aqui, então, não é o lugar para 
entrar em detalhes a seu respeito.
É importante reiterar que essas cinco dimensões mediante as quais um delinea-
mento da pesquisa pode ser descrito são independentes uma da outra. Tipos de da-
dos, técnicas de obtenção, modelo de monitoramento de mudança, nível de manipu-
lação e tratamento qualitativo e quantitativo dos dados podem ser combinados de 
modos variáveis. Por exemplo, é possível usar um tratamento qualitativo dos dados 
adquiridos como parte de um experimento conduzido em um estudo longitudinal.
Ao estruturar um estudo através dessas cinco dimensões, um pesquisador terá que 
tomar decisões difíceis. Estas serão, em parte, determinadas pela resposta que se dê à 
questão de saber se a construção da teoria está em uma fase indutiva ou dedutiva. Um 
conjunto mais amplo de tipos de dados, de técnicas de obtenção com controle mais 
baixo, de delineamentos transversais e de tratamento qualitativo dos dados pode ser 
muito mais apropriado na fase indutiva inicial. Por conduzir a predições testáveis, a fase 
dedutiva tende a ligar-se a um tipo restrito de dados, à obtenção direta e controlada 
de dados, a uma mistura de modelos de monitoramento de mudançae ao tratamento 
quantitativo dos dados. Infelizmente, a decisão é também muito frequentemente in-
fluenciada por pré-concepções, preconceitos e temores. Os pesquisadores ficam pre-
sos a uma abordagem metodológica (isto é, a um pacote de um tipo de dados, a uma 
técnica de obtenção, a um modelo e a um tratamento de dados). Uma vez estabelecida 
uma prática regular, isso pode ser mais fácil do que procurar saber (ou mesmo lembrar) 
como fazer as outras coisas. Também, é claro, geralmente os pesquisadores adquirem 
sua reputação com base no uso de um tipo específico de metodologia. Renunciar a isso 
equivale a abandonar sua pretensão à fama. A solução pode ser encontrada na prática 
de um ecletismo metodológico em um estágio inicial da carreira de pesquisador.
Tal ecletismo é cultivado com o pesquisador obrigando a si mesmo, quando con-
frontado com a tarefa de construir um estudo para testar uma hipótese deduzida da 
sua teoria, a fornecer pelo menos duas metodologias realistas alternativas. Depois, 
a tarefa consiste em pesar prós e contras de cada uma delas, explicitar as diferenças 
entre o que elas mostram. Em muitos casos, mesmo variações menores de metodolo-
gia afetarão substancialmente o que o pesquisador pode concluir. Em suma, os pes-
quisadores têm de escolher entre metodologias exequíveis alternativas com total co-
nhecimento do que eles podem perder ao descartar todas aquelas que eles rejeitam. 
Os capítulos deste livro fazem uma tentativa de ajudar o estudante pesquisador a ver 
quais são as forças e as fraquezas das várias técnicas, modelos e tratamentos de dados.
1.3 INTEGRANDO RESULTADOS DE DIFERENTES METODOLOGIAS
Se o pesquisador conhece diferentes metodologias e as utiliza em combinação, 
chega um ponto em que ele deve perguntar a si mesmo: como conciliar os resultados 
de uma metodologia com os resultados de outra? A resposta fácil põe o foco sobre a 
teoria. Supondo que cada metodologia seja usada para testar uma ou mais hipóteses 
derivadas da teoria, na medida em que as várias metodologias produzem conclusões 
que são compatíveis com a teoria, não há nenhum problema. Elas são meramente 
veículos para a testagem da teoria; elas podem tomar rotas diferentes, mas chegam 
basicamente ao mesmo destino.
Os problemas surgem quando diferentes metodologias produzem conclusões 
contraditórias e inconsistentes acerca da hipótese testada. Em termos mais diretos, 
um pesquisador pode sustentar uma hipótese, enquanto outro pode gerar evidên-
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Métodos de Pesquisa em Psicologia 41
cia que indica que ela está incorreta. O primeiro passo em tal situação é averiguar 
se ambas as metodologias foram executadas apropriadamente. Se o foram, e se 
é possível, o pesquisador deveria coletar dados adicionais utilizando as mesmas 
metodologias. Se o resultado inconsistente se repetir, é necessário examinar se há 
algum atributo identificável que diferencie as metodologias e que possa explicar 
seus resultados inconsistentes. Se esse atributo puder ser identificado, ele deve ser 
incorporado a outro estudo de um modo controlado para que seu efeito possa ser 
estudado sistematicamente. Isso pode justificar a introdução de alguma advertên-
cia a respeito da hipótese original. Se nenhum atributo puder ser identificado, a hi-
pótese deve ser testada novamente, utilizando-se uma série de metodologias com-
pletamente diferentes. Se essas metodologias produzirem evidência contraditória, 
é provavelmente certo que a hipótese precisará ser reformulada. A combinação da 
evidência de várias metodologias deveria mostrar onde residem suas limitações e 
apontar uma revisão apropriada.
Obviamente, todo esse procedimento de coleta iterativa de dados toma tempo e 
recursos. O pesquisador terá que decidir se esse aspecto da teoria é suficientemente 
importante para merecer tal esforço. Se o procedimento não for seguido, é essencial 
que o resultado original que refutou a hipótese seja tratado seriamente. Deve-se re-
sistir à tentação de rejeitar o resultado nessa situação. Há muitas vozes de sereia que 
oferecerão maneiras de desconsiderar o resultado em termos dos méritos relativos 
das metodologias. A menos que o pesquisador enunciasse claramente, segundo uma 
base a priori, que na ocorrência de inconsistências dos resultados seria dada priori-
dade a uma metodologia, as metodologias deveriam ser tratadas retrospectivamen-
te como tendo valor equivalente.
Quando há resultados inconsistentes, uma abordagem integrada ao uso das vá-
rias metodologias pode ser inconveniente, mas ela também tem grandes vantagens. 
Toda metodologia tem suas limitações, as quais têm naturezas diferentes. A utiliza-
ção de uma série de metodologias permite ao pesquisador compensar a fragilida-
de de uma metodologia em um domínio suplementando-a ou complementando-a 
com outra metodologia que é mais forte nesse domínio. O desenvolvimento de uma 
estratégia coerente para metodologias integrativas, designadas a testar claramente 
hipóteses definidas abrangentemente, é a fundação básica para a pesquisa dos pro-
cessos psicológicos.
1.4 LEITURAS RECOMENDADAS
Existem alguns excelentes manuais que oferecem cobertura abragente das ques-
tões centrais. O texto de Denzin e Lincoln (2005) fornece uma introdução clara e 
concisa aos principais métodos da pesquisa qualitativa, com detalhes referentes a 
como os dados podem ser interpretados. Scott e Xie (2006) fornecem uma intro-
dução fundamental aos principais métodos quantitativos das ciências sociais para 
além da disciplina da psicologia, não pressupondo nenhum conhecimento prévio 
dos métodos estatísticos necessários para analisar dados quantitativos. Scott (2006) 
apresenta a variedade de modos por meio dos quais a evidência documental é in-
terpretada, e é particularmente valioso porque mostra como os textos são usados 
pelos estudiosos fora das ciências sociais, por exemplo, em literatura ou em história. 
Finalmente, o texto de M. Smith (2005) é útil para aqueles que descobrirem algumas 
das maiores complexidades dos argumentos filosóficos que subjazem à escolha de 
um método de coleta de dados ou de análise.
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