Roteiro de Estudo (2006) Variáveis e Projeto de Pesquisa

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Universidade Federal da Paraíba
Núcleo de Estudos em Saúde Mental, Educação e Psicometria -NESMEP
Laboratório de Neurociências, Educação e Saúde - LabNes
ROTEIRO DE ESTUDOS
	Relatório de Estudo do capítulo 1 Variáveis e Projeto de Pesquisa do livro Estatística sem Matemática para Psicologia do autor Dancey e Reidy, publicado em 2006.
Referência:
Dancey, C. P., & Reidy, J. (2006). Estatística sem Matemática para Psicologia. (L. Viali, trad.). Porto Alegre: Artmed.
	Revisão de Literatura
1.2 Variáveis
A estatística nos fornece informações sobre fatores que podemos mensurar, sendo esses fatores denominados de variáveis nas pesquisas.
Uma variável de maneira simples é algo que pode variar assumindo valores ou categorias diferentes. 
Exemplos:
Sexo: Masculino – Feminino; velocidade de digitação, velocidade máxima de um carro, número de sintomas registrados de uma doença, temperatura, público de um festival, nível de ansiedade, número de gols marcados em uma partida de futebol, número de encontros sociais e cores favoritas.
 O interesse pelas variáveis a serem pesquisadas surgem porque buscamos entender o motivo da sua variação. Desta maneira para compreendermos as variáveis que estão sendo estudadas, devemos ter a capacidade de medir e registrar as alterações nestas variáveis em diversas situações.
1.2.1 Características das Variáveis
Tabela 1. Tipos e características das variáveis 
	VARIÁVEIS
	CARACTERÍSTICAS 
	Contínuas
	Pode assumir qualquer valor em um intervalo dado
	Discretas
	Pode assumir somente valores discretos dentro de um determinado intervalo
	Categóricas
	Aquelas em que os valores assumidos são categorias
 
Tabela 2. Exemplos de variáveis contínuas, discretas e categóricas
	CONTÍNUAS
	DISCRETAS
	CATEGÓRIAS
	- Temperatura
- Velocidade máxima de um carro
- Velocidade de digitação
- Inteligência
- Nível de Ansiedade
	- Número de sintomas registrados de uma doença
- Número de carros possuídos 
- Número de gols marcados por um time de futebol
- Número de encontros sociais
- Participantes de um festival
- Número de filhos de uma família
	- Sexo
- Ocupação
- Cor favorita
- Tipo de restaurante
Em relação ao estudo das variáveis contínuas e discretas, existe o perigo de confundir a variável propriamente dita com a forma de mensurá-la. Desta forma, uma variável pode ser teoricamente contínua, mas a forma de medi-la é sempre discreta, não importa o grau de precisão da medida utilizada. 
Na análise de variáveis discretas, é comum trata-las como contínuas.
1.2.2 Dicotomização de variáveis contínuas e discretas
Existem casos em que os pesquisadores convertem variáveis discretas e contínuas em variáveis categóricas.
Exemplo: Podemos fazer isto comparando pessoas que são mais altas do que 193 cm com aquelas que são mais baixas do que 147 cm em um teste de habilidade espacial. Desta maneira, escolhemos pontos da escala contínua (altura) e decidimos comparar aqueles participantes que estão acima e abaixo destes pontos (Figura 1.1).
No entanto, não é recomendável tal prática, pois ela reduz a sensibilidade da análise estatística.
Observação! Sugestão de leitura sobre a discussão de tais problemas: Streiner (2002) e Maxwell e Delaney (1993).
O argumento utilizado para o uso da dicotomização das variáveis contínuas é que se os profissionais (psicólogo, psiquiatra e médico) precisam tomar decisões binárias, então é legitimo investigar estes tipos de variáveis. Os tipos de decisões binárias que nos referimos são se a pessoa apresenta ou não problema mental, se tem ou não determinada doença, se precisa ou não ser hospitalizada e se deve ou não receber alta do hospital.
Streiner (2002) sugere que não precisamos ver as decisões que estes profissionais tomam como binárias, pois basta pensar em uma doença mental como um contínuo, pois quanto mais sintomas alguém apresenta mais será afeta. Desta forma, devemos medir o construto de maneira contínua e não dicotomizá-los.
O método de divisão pela mediana é muitas vezes utilizado com o propósito de categorizar, já que os que ficam acima da mediana são considerados ansiosos ou altos e os ficam abaixo são considerados não ansioso ou baixo (ex., Egloff & Hock, 2003).
Streiner (2002) argumenta que a prática de dicotomizar as variáveis contínuas tende a diminuir o poder da pesquisa. Em qualquer análise seguinte baseada na categorização feita, ambos serão tratados como se possuíssem o mesmo nível de ansiedade, isto é, serão considerados não ansioso. Entretanto, de acordo com os escores originais, o nível de ansiedade entre eles é bastante diferente.
Streiner (2002) ressalta pesquisas que mostram que análises utilizando variáveis dicotômicas apresentam aproximadamente 67% da eficiência das que utilizam as variáveis contínuas ou discretas originais. Isso representa uma grande perda da sensibilidade do estudo, já que significa que você tem apenas 67% de probabilidade de detectar relacionamento entre variáveis se estiver utilizando variáveis contínuas ou discretas dicotomizadas.
Maxwell e Delaney (1993) mostraram que está prática de dicotomizar pode levar a achados falseados na análise estatística.
Consequentemente, é aconselhado a não dicotomizar variáveis contínuas.
1.3 Planejamento de Pesquisa
A maneira em que a pesquisa foi planejada é um dos principais fatores para escolher quais testes estatísticos serão utilizados para a análise dos dados.
Há casos em que os pesquisadores querem observar diferenças entre dois grupos de participantes em uma variável particular (Testes de diferenças), e em outra situações os pesquisadores podem querer verificar se duas variáveis apresentam algum tipo de relacionamento (Testes correlacionais).
1.3.1 Variáveis de confusão
São denominados variáveis de confusão todas aquelas variáveis que não foram levadas em consideração pelo pesquisador e que podem ter influenciado a variável.
Em qualquer situação de pesquisa deve-se considerar a existência das variáveis de confusão, pois se elas forem negligenciadas, as conclusões obtidas do estudo podem não ser confiáveis.
Se as variáveis de confusão não forem bem controladas não é possível dizer ao certo, se as diferenças obtidas se devem as propriedades do construto mensurado. Sendo assim, a principal razão para se fazer pesquisas em condições de laboratório é tentar manter o controle sobre as variáveis de confusão tanto quanto possível.
Devemos estar cientes de que para cada variável medida existirão várias outras que podem estar relacionadas a ela. Desta maneira, precisamos tentar eliminar as outras variáveis (de confusão) como possíveis razões para alterações observadas, uma vez que essas variáveis tenha sido controladas, então será possível ter mais confiança na conclusão.
1.3.2 Delineamentos correlacionais
Talvez a maneira mais simples de examinar o relacionamento entre variáveis seja o uso de delineamentos correlacionais. Em projetos que apresentam tal delineamento, é mensurado a variável de interesse e verifica-se como cada variável se altera em relação a mudanças provocadas na variável de interesse, ou seja, se uma variável mudar a outra também mudará.
1.3.3 Causação
Um dos principais objetivos das ciências, é descobrir a causa dos acontecimentos.
Quando usamos delineamentos correlacionais, no entanto é difícil estabelecer se a alteração em uma variável causa a mudança em outra variável. Isso acontece porque em tais delineamento estamos observando e registrando mudanças nas variáveis e tentando estabelecer se há covariação que faça sentido.
Para que possa ser atribuída uma causação deve-se manipular a variável de interesse e observar se aconteceu alteração na outra variável.
Não se pode inferir causação com delineamento correlacional.
 
Pode-se observar na Figura 1.4 que a existência de um relacionamento entre duas variáveis não nos informa, necessariamente, muita coisa sobre causa e efeito.
Outro exemplo das limitações do uso dos delineamentos correlacionaissão as pesquisas realizadas sobre a relação que existe entre ansiedade e depressão, pois pessoas que apresentam altos níveis de ansiedade também apresentam altos níveis de depressão. Mesmo com os altos índices de correlação entres as variáveis não se pode atribuir uma causação, é bem provável que alguma variável interveniente esteja entre esses dois estados de humor. Assim, o que tem sido verificado é que existe um elemento angustiante geral em comum tanto na depressão quanto na ansiedade, e é ele que pode explicar o alto valor do relacionamento entre duas variáveis (figura 1.5)
É possível estabelecer relacionamento causal utilizando delineamentos correlacionais, mas estas situações são bem mais complexas do que os delineamentos indicados nesse capítulo e envolvem a medida das variáveis em vários pontos no tempo.
1.3.4 Projeto Experimental
Para que possa ser estabelecido uma relação causal se faz necessário manipular uma das variáveis e observar qual o efeito obtido na outra variável. Tal processo é comum em Projetos Experimentais.
Conforme apresentado a variável que será manipulada é denominada variável independente, já que seu valor não depende das outras variáveis investigadas. A outra variável é denominada variável dependente, porque depende dos valores da variável independente. O objetivo de um experimento é comprovar ou descartar tal dependência.
O que é possível ser feito para minimizar a interferência de outras variáveis de confusão sobre o estudo, é tentar limitar o impacto das mesmas pela alocação aleatória dos participantes às condições, dessa maneira pode-se reduzir a probabilidade de que os grupos sejam distintos em alguns aspectos, assim eliminar estes fatores enquanto causas possíveis da diferença. Entretanto se a alocação dos participantes for feita de maneira aleatória, então poderemos ter mais confiança na nossa habilidade para inferir um relacionamento causal entre as variável independente e a variável dependente.
Uma das principais características definidoras de um projeto de experimentos é a alocação aleatória dos participantes as condições. O exemplo de alocação aleatória seria atribuir a cada participante um número ao acaso gerado em um computador e então solicitar a todos aqueles que tenham o número inferior a um determinado valor se agrupem em um grupo 1 e ou números superior ao grupo 2, assim teremos organizando de maneira aleatória os participantes para cada condição de pesquisa.
Existem, entretanto outros fatores relacionados ao projeto de experimentos que não podem ser controlados através da alocação aleatória dos participantes as condições. Essas questões que deverão ser tratadas por outros aspectos do projeto de experimentos, como asseguram que sejam usados os mesmos instrumentos e que as condições sejam as mesmas.
1.3.5 Projetos quase-experimentais
São denominados de projetos quase-experimentais aqueles que não são exclusivamente experimentais por não atenderem a todas as características que determinam caracterizar uma pesquisa experimental.
Um dos problemas com os projetos quase experimentais é a alocação não aleatória das várias condições que constituem a variável independente.
Devido ao aumento do risco das variáveis de confusão estarem associadas com estudos quase-experimentais, os estudos experimentais devem ser preferidos sempre que possível. Outra razão importante para preferir estudos experimentais é o fato de muitas das técnicas estatísticas utilizadas indicarem que os participantes foram distribuídos aleatoriamente as condições de pesquisa.
Se a alocação não foi ao acaso, pode-se ter uma redução na validade das conclusões baseadas nessas técnicas estatísticas (teste t, teste U de Mann-Wthiney, o teste de Wilconxon e análise de variância – ANOVA).
Panorama dos delineamentos de pesquisa
	DELINEAMENTO
	CARACTERÍSTICAS
	TESTES ESTATÍSTICO
	Experimental
	Manipulação da variável independentes;
Alocação aleatória dos participantes nos diversos grupos;
Análise por comparação entre grupos;
	Testes t;
ANOVA;
Teste U de Mann-Whitney;
	Quase-experimental
	Pseudomanipulação da variável independente;
Alocação não-aleatória dos participantes;
Análise por comparação entre os grupos;
	Testes t;
ANOVA;
Teste U de Mann-Whitney;
Teste de Wilcoxon;
	Correlacional
	Investigar o grau com que as variáveis co-variam;
Não se pode inferir causação a partir de correlação;
Analisar por meio de testes de correlação;
	Correlação de Pearson;
P de Sperman
1.4 Delineamentos entre e dentre participantes
Outra característica importante do delineamento de pesquisa é verificar se os participantes fazem parte de mais de uma condição. Para fazer essa comprovação há dois procedimento o (1) delineamento dentre participantes e o (2) delineamento entre participantes. Para decidir qual destes dois procedimentos usar, é preciso levar em consideração as vantagens e desvantagens de cada um.
1.4.1 Delineamentos dentre participantes
A principal vantagem de utilizarmos o delineamento dentre participantes é que poderemos controlar muitas das variáveis de confusão interindividuais. Quando utilizamos grupos diferentes de pessoas em cada condição, corremos o risco de que exista alguma coisa variável além da variável independente, que influencie na diferença dos grupos. O maior controle das variáveis ocorre devido serem as mesmas pessoas em todas as condições da variável independente, existirão muito menos variações externas entre as condições.
Outra vantagem é a necessidade de trabalhar com um número reduzido de participantes para realizar o experimento. Caso esteja realizando um experimento de alto custo deverá ser levado em consideração esse delineamento.
Uma das desvantagens é que poderá ocorrer se utilizadas as mesmas pessoas em ambos os casos, que a familiaridade com as condições do experimento alterem os resultados. Por outro lado eles podem ficar cansado e não terem o mesmo empenho a participar como antes o que também pode alterar os resultados. Esses aspectos que podem gerar desvantagens são nomeado de efeitos de ordem. 
Considerando as características citadas que são prejudiciais aos resultados, deve-se encontra meio de eliminar os efeitos de ordem, umas das maneiras é encontra um contrabalanço para o estudo. Uma das sugestões são fazer com que metade dos participantes completem a primeira condição e sem seguida em segunda condição, e depois realizar o mesmo procedimento de forma contrária.
Outra limitação do delineamento dentre participantes é a maior probabilidade de os participantes notarem o objetivo do experimento, dessa maneira trata-se de um problema porque pode acarretar no efeito de demanda, caracterizado como o fato de os participantes podem responder ou agirem de acordo com a expectativa do pesquisador e não da forma que fariam normalmente.
Por fim, outra limitação é a impossibilidade de poder usar o delineamento em muitos estudos quase-experimentais, devido o participante não poder tomar parte nas duas condições.
Delineamento entre participantes
Esse tipo de delineamento reduz os efeitos de demanda e de ordem, e pode-se de maneira geral eliminar do experimento esses fatores como variáveis de confusão.
O fator negativo é a necessidade de ter um número maior de participantes do que no delineamento dentre participantes. Assim, requer um controle maior das variáveis de confusão interparticipantes, pois precisamos garantir que não tenha nenhuma variável que possa confundir, já que os participantes levam características diferentes para as condições de experimento.
	Delineamento
	Vantagens
	Desvantagens
	
Entre participantes
	Ausência relativa de efeitos de fadiga e cansaço;
Menos sujeitos a apresentarem efeito de demanda, quando o sujeito age conforme a expectativa do pesquisar por ter notado o objetivo da pesquisa
	Necessidade de um número menor de participantes;
Grande controle das variáveis de confusão entre as condições. 
	
Dentre participantes
	Necessidadede um número menor de participantes;
Maior controle das variáveis interpessoais;
	Aumento da probabilidade de fadiga e cansaço;
Maior probabilidade dos participantes descobrirem o objetivo do experimento e apresentar efeito de demanda
Guilherme Stanley de Morais Silva
2018