Apontamentos de MIP

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Carolina Loureiro 19/20
MIP
Princípios para os métodos em investigação científica:
· Diagnosticidade - O valor de qualquer informação para a apoiar uma inferência ou corroborar uma hipótese depende do termo de comparação (passado, grupo controlo, valor dessa informação para a hipótese alternativa). Ou seja, é necessário haver um meio de comparação e serem estudadas várias perspetivas de uma variável. 
· Regressão para a Média - Numa distribuição relativamente estável de acontecimentos, a seguir a um acontecimento raro, verificar-se-á provavelmente um menos raro (não se alterando a probabilidade de nenhum desses acontecimentos). 
É necessário ter em conta que quanto maior for o tamanho da amostra, mais próximo é o valor da média, e assim, quanto mais pequenas as amostras forem, mais afastado/extremo é o valor em relação à média. Deste modo, as investigações que apresentem resultados sobre amostras pequenas em detrimento das grandes amostras são logicamente sabíveis e sem qualquer valor (Ex. “As escolas pequenas são mais propícias à aprendizagem.”).
· Processos de Poisson - Apresentam frequentemente uma distribuição acumulada Gamma, ou seja, quanto mais tempo decorre a seguir a um acontecimento, mais provável é que ocorra o próximo.
A negligência destes princípios gera respostas erradas a certos problemas
O raciocínio humano não leva em consideração princípios probabilísticos e lógicos básicos, fazendo inferências a partir de informação não diagnóstica e, mesmo quando não está limitado à informação imediatamente disponível, não procura a informação mais diagnóstica, induzindo-nos em erro. Mas, quando lhe apresentam informação diagnóstica, não tem grande dificuldade em realizar inferências válidas.
Daí a utilidade do Método Científico, eliminar à partida uma série de inferências inválidas desinteressantes e, se bem utilizado (ou seja, fazendo as perguntas necessárias), permite-nos fazer inferências válidas sobre qualquer questão (da mais fácil à mais difícil).
Métodos de aquisição de conhecimentos:
Senso comum (método intuitivo): é um corpo de crenças e conhecimentos culturais partilhados por um grupo ou comunidade acerca do funcionamento das pessoas e do que as rodeia.
Não faz apelo a raciocínio ou inferências, sendo puramente um método indutivo, ou seja, é a transmissão da sabedoria popular. Os resultados não são necessariamente falsos, simplesmente não são científicos.
Autoridade: aceitação da informação recebida de forma inquestionável.
Racionalismo: o conhecimento a que se chega é válido na medida em que o processo do raciocínio é válido.
Empirismo: aquisição de conhecimento através da experiência. 
É enganador, pode distorcer os fenómenos devido às motivações e a experiências passadas.
Tese de Quine-Duhem:
Uma teoria não pode ser testada isoladamente. Para ser testada necessita de uma rede hipóteses auxiliares, por isso qualquer resultado que refute a “teoria” está a refutar algo no sistema “teoria + hipóteses auxiliares” e pode sempre salvar-se a teoria mudando adequadamente as hipóteses auxiliares.
O investigador/físico nunca pode sujeitar uma hipótese isolada a um teste experimental, mas apenas todo um grupo de hipóteses; quando a experiência está em desacordo com as suas previsões, ele aprende que pelo menos uma das hipóteses que fazem parte desse grupo é inaceitável e deve ser modificada; mas a experiência não indica qual deve ser mudada.
Kuhn e os paradigmas científicos:
Os paradigmas são, por um lado, as visões do mundo, técnicas e valores partilhados por uma comunidade científica, mas também os exemplos particularmente bem-sucedidos de resolução de problemas. 
Durante os períodos de ciência normal, os cientistas tentam estender o paradigma a novas áreas e resolver dificuldades residuais. Mas, à medida que as anomalias se acumulam, ocorrem crises paradigmáticas que quando existem propostas de paradigmas alternativos podem levar a mudanças de paradigma. 
Kuhn defende que a mudança de paradigmas não é um processo racional. A ideia é que não há qualquer padrão de racionalidade que irá avaliar e criticar os paradigmas sob um ponto de vista comum, já que cada paradigma possui o seu conjunto de regras que só faz sentido dentro da sua própria teoria. Ora, se a pesquisa cientifica muda de método assim que mudam os paradigmas, então não existe um padrão comum que possa avaliar paradigmas concorrentes. Portanto, esses paradigmas ou modelos científicos são incomensuráveis, ou seja, incomparáveis.
Lakatos e os programas de investigação:
Lakatos tenta sintetizar Popper e Kuhn com a noção de “programas de investigação”. 
Para Lakatos, a Natureza não é um árbitro que responda “Falso” às teorias que a interrogam na forma de experimento. Responde “Inconsistente” à rede de pressupostos que a interrogam (tese de Quine-Duhem). O teste corresponde sempre a uma escolha entre alternativas.
Lakatos distingue entre programas maduros e incipientes. 
Um programa tem uma heurística negativa que redirige as “refutações” para as hipóteses auxiliares e funciona assim como um cinto protetor do programa e uma heurística positiva que diz o que se deve investigar. A heurística negativa vai perdendo importância à medida que o programa amadurece.
A forma como se processa a substituição das hipóteses auxiliares em função dos dados que se vão tornando disponíveis é que distingue programas progressivos (prevê factos novos) e degenerativos (não prevê factos novos ou, quando os prevê, estes não são corroborados).
A escolha entre teorias alternativas envolve uma decisão especializada e só é indiretamente empírica e é sempre relativa a comparações entre a abrangência dos conteúdos empíricos das alternativas.
A existência de um programa progressivo é o novo critério de demarcação.
Heurística: Atalhos mentais que utilizamos para simplificar a solução de problemas cognitivos complexos.
Experimentos cruciais e inferências fortes (Platt):
Platt (1964) e o Strong Inference Method: 
1. Criar várias hipóteses alternativas de solução;
2. Idealizar uma experiência que permita excluir uma ou várias alternativas;
3. Executar a experiência de forma que os resultados permitam excluir, sem grande dúvida, alguma hipótese;
4. Repetir o ciclo com as hipóteses remanescentes.
O Teorema de Bayes:
O teorema de Bayes descreve a probabilidade de um evento, baseado num conhecimento a priori, que pode estar relacionado com o mesmo. O teorema mostra como alterar as probabilidades a priori tendo em vista novas evidências para obter probabilidades a posteriori.
O novo experiencialismo:
· Os experimentos podem ter uma "vida própria" em ciência, que é independente de "teorias de alto nível”;
· Os cientistas têm estratégias práticas para minimizar os erros e que institui a "realidade dos efeitos experimentais, sem a necessidade de recorrer a teoria de alto nível.“;
· O progresso científico consiste na “acumulação constante do stock de conhecimento experimental";
· Existe um "domínio do conhecimento experimental que pode ser estabelecido de forma fiável independente de teorias de alto nível.";
· Os resultados dos experimentos podem desencadear revoluções científicas em que o novo paradigma é "melhor" do que o antigo;
· Explica assim como o progresso da ciência é possível.
Para se ser um Cientista: Conclusões
· Perceber que a Ciência não é corpo fechado de conhecimentos e procedimentos: evolui;
· Daí que a compreensão das diferenças entre Ciência e não-ciência é um projeto importante mas sempre por acabar;
· Uma boa heurística: enunciar as condições em que estamos dispostos a abandonar as nossas teorias ou hipóteses (não no sentido da falsificação mas no sentido da identificar o que é importante);
· Pensar em programas (não há racionalismo instantâneo, Lakatos).
· Pensar em alternativas às nossas hipóteses e teorias (e construir experimentos “cruciais”); (Bayesianismo e Ifs)
· Apostar no pluri-metodologismo (novo experimentalismo).
Plano experimental:
O plano experimental é a estratégia que permite testar as hipóteses formuladas e responder à perguntade investigação. É um plano sistemático em que o investigador faz variar um fator (ou vários fatores), mantendo outros constantes, e observa o resultado dessa variação.
Tipos de variáveis:
· Variáveis independentes: Fatores que o experimentador manipula (varia).
· Variáveis dependentes: Comportamentos observados (medidos).
· Variáveis estranhas: Fatores que são capazes de alterar resultados, não permitindo que se retirem conclusões, por estarem enviesados.
Operacionalização de conceitos e variáveis:
Termo que vem da Física e que propõe que os conceitos devem refletir um conjunto de operações. Permite um entendimento claro sobre o que se pretende medir e permite a replicação do procedimento.
Ex: “Altura”: Dimensão vertical de um corpo que pode ser medida com uma fita métrica.
 “Agressão”: Intenção de magoar alguém através de ofensas verbais (ex. dizer palavrões) ou físicas (ex. dar um pontapé).
Variável independente:
A variável independente corresponde à característica manipulada pelo experimentador, sendo considerada uma das possíveis causas para o efeito em estudo.
Ex.. De 30 indivíduos com perturbação de ansiedade, 10 recebem medicação, 10 recebem terapia e os outros 10 recebem ambos. Ao fim de 8 semanas todos os indivíduos são avaliados através de um teste psicológico para medir o nível de ansiedade. 
V.I – Tipo de Tratamento
Tipo de manipulação da variável independente:
· Presença/Ausência: variação sim/não.
Ex. A um grupo é pedido para comerem chocolate, a outro grupo é pedido para não comerem chocolate.
· Quantitativa: variação na quantidade.
Ex. Um grupo come 0g, outro 20g, e outro 50g de chocolate.
· Qualitativa: variação da categoria.
Ex. São dados vários tipos de chocolate a diferentes grupos, como chocolate negro, chocolate de leite ou chocolate branco.
· Invocada: o investigador recorre a situações da vida corrente. 
Ex. Idade, sexo, profissão, pessoas que normalmente comem chocolate e pessoas que normalmente não comem chocolate.
Forma de manipulação da variável independente:
· Inter-participantes - Grupo diferente de participantes em cada nível da variável independente.
· Intra-participantes - Cada participante é testado em todos os níveis da variável independente.
Níveis das variáveis independentes:
Os níveis das variáveis independentes correspondem aos valores que as variáveis independentes podem tomar.
Ex. De 30 indivíduos com perturbação de ansiedade, 10 recebem medicação, 10 recebem terapia e os outros 10 recebem ambos. Ao fim de 8 semanas todos os indivíduos são avaliados através de um teste psicológico para medir o nível de ansiedade. 
V.I – Tipo de Tratamento
Níveis da V.I. – Terapia; Medicação e Terapia e Medicação (3 níveis).
Variável dependente:
A variável dependente é a característica comportamental, fisiológica ou neuronal sobre a qual se mede o efeito da VI.
Ex: De 30 indivíduos com perturbação de ansiedade, 10 recebem medicação, 10 recebem terapia e os outros 10 recebem ambos. Ao fim de 8 semanas todos os indivíduos são avaliados através de um teste psicológico para medir o nível de ansiedade. 
V.D. – Nível de ansiedade.
Escala de medição:
· Nominal: Os dados pertencem a categorias que são exaustivas, mutuamente exclusivas e não ordenáveis. 
Ex. Agressão verbal, agressão física.
· Ordinal: Os dados podem ser ordenados. A distância entre os valores não têm significado.
Ex. Pouca, média, muita agressividade.
· De Intervalo: A distância entre os valores que a escala toma é constante. O zero é arbitrário e não expressa ausência de quantidade.
Ex. Temperatura, QI.
· De Razão: A distância entre os valores que a escala toma é constante. O zero expressa ausência de quantidade. 
Ex. Peso, comprimento.
Momento de medição:
· Pré- e pós-teste: A medição é feita antes e depois da influência da VI. Os resultados são diretamente comparados.
Ex. Medição da agressividade realizada de manhã e ao fim do dia (antes e depois de um dia stressante).
· Pós-teste: A medição é feita após a influência da VI.
Ex. Medição da agressividade realizada no fim do dia, depois de um dia stressante.
Variável estranha:
A Variável Estranha corresponde à característica que varia sistematicamente com a variável Independente. A V.E. influencia (confundindo) os resultados e não permite uma conclusão sobre a relação entre variável independente e dependente.
Ex. Qual o impacto da psicoterapia nos sintomas de depressão?
Possíveis VE: Medicação; Motivação do paciente; Estádio da doença.
Controlo da variável Estranha:
O controlo da variável estranha visa neutralizar a influência de variação não pertinente de modo a que seja possível identificar as causas da variação observada.
Técnicas de controlo:
· Randomização/ Aleatorização: A seleção dos participantes deve ser o mais aleatória possível. Cada participante tem igual probabilidade de ser colocado em qualquer um dos grupos ou condições experimentais consideradas e as variáveis independentes e seus níveis são distribuídos aleatoriamente pela experiência;
· Emparelhamento: Fazer equivaler os diferentes grupos e condições relativamente a um conjunto de VE;
Ex. Comparar o efeito de duas terapias breves.
Os dois grupos de pacientes devem ser equivalentes num conjunto de características: idade, sexo, nível de escolaridade, tipo de perturbação, tempo da terapia e experiência do terapeuta.
· Balancemento: Permite minimizar o efeito de ordem de apresentação das condições ou tarefas (efeitos sequenciais);
· Ex. Pepsi Challenge: A=Pepsi; B=Coca-cola
Participante 1: A, B
Participante 2: B, A
Participante 3: A, B
· Fatores Humanos: Expectativa, motivação, cansaço, atenção, compreensão das tarefas.
Ex. Cuidados metodológicos: Instruções iguais, ensaios de treino, informação sobre os objetivos do estudo, automatização do procedimento.
Delineamento experimental simples: 
No delineamento experimental simples manipula-se apenas uma variável independente possuindo também uma só variável dependente.
Formas de manipulação da Variável independente: 
· Inter-participantes (Between subjects) - Exige aleatorização para evitar enviazamento;
· Intra-Participantes (Within subjects) - Exige balanceamento e não uma aleatorização pois todas as pessoas têm a mesma probabilidade de aceder aos estímulos. O balanceamento garante que as duas ordens ocorram com igual frequência.
Efeitos de ordem em delineamento:
· Fadiga ou tédio - Participantes ficam progressivamente mais cansados ou entediados com a tarefa que estão a desempenhar o que pode levar a aumento de erros na segunda condição;
· Prática - Participantes melhoram o seu desempenho na segunda condição apenas porque aprenderam a responder de forma mais precisa;
· Transferência assimétrica - Quando uma determinada ordem leva a resultados distintos. Por exemplo, o estado de espírito dos participantes depois de comerem a maçã é pior quando “maçã” surge em 2º relativamente a quando surge em 1º.
Momento de medição da Variável Dependente:
· Pós-teste
· Pré-pós teste
· Solomon 4 grupos – A um grupo de pessoas avalia em pós-teste e a outro grupo diferente de pessoas avalia em pré-pós teste. Este tipo de avaliação permite descartar o fator de conformismo com o que se pergunta.
Delineamento experimental complexo (Fatoriais):
Manipulam mais do que uma variável independente.
Nomenclatura:
Cada número corresponde a uma variável independente, representando numericamente os seus níveis.
Ex. 2 x 2 x 3 Variável independente com 3 níveis. 
Variável independente com 2 níveis.
Delineamentos inter-participantes:
· Todas as VI são manipuladas inter-participantes;
· Existem vários grupos a serem testados;
· Número de grupos (condições) = Número de níveis da variável independente;
· Total de participantes = número de participantes em cada nível da variável independente x número de níveis.
Ex. Num delineamento 2 X 2, se cada condição = 20 participantes, então N = 80.
Delineamentos Intra-participantes:
· Todas as VI são manipuladas intra-participantes;
· É sempre o mesmo grupo a ser testado, sendo apenas 1; Ou seja, existe apenas um grupo experimental.· Não é contabilizado como grupo.
Delineamentos mistos:
· Pelo menos uma VI intra-participantes e uma VI inter-participantes;
· Número de grupos experimentais = número de níveis da(s) VI’s inter-participantes.
· Total de participantes = número de participantes em cada nível da VI inter-participantes x número de níveis.
Quadrado latino: Técnica para controlar efeitos de ordem quando existem pelo menos 3 níveis na VI intra-participantes (o número de níveis da VI é igual ao número de ordens que podem ser estabelecidas).
Ex. Ordem 1: A, B, C, D
 Ordem 2: B, C, D, A
 Ordem 3: C, D, A, B
 Ordem 4: D, A, B, C
Variáveis dependentes:
É possível estudar várias variáveis dependentes na mesma experiência.
É necessário controlar possíveis efeitos de ordem:
· Balancear;
· Aleatorizar;
· Definir uma ordem específica igual para todos os participantes, caso existam razões teóricas que justifiquem tal ordem.
Os delineamentos experimentais fatoriais permitem investigar o efeito individual de cada variável independente na variável dependente bem como o efeito combinado das variáveis independentes na variável dependente:
· Efeito principal: Efeito individual de cada variável independente na variável dependente. O número de efeitos principais é igual ao número de variáveis independentes.
· Efeito de interação: Efeito combinado dos diferentes níveis de uma ou mais variáveis independentes na variável dependente.
Observando um gráfico, um efeito de interação ocorre se as linhas do mesmo não estiverem paralelas (se estiverem a convergir ou a divergir), no entanto, nunca podemos afirmar com 100% de certeza isso, sendo sempre necessário recorrer à análise estatística.
Ex. Poderíamos afirmar que, nestes gráficos apresentados, o 1º (Material x Tempo) não existe um efeito de interação; No 2º e no 3º (Material x Temperatura e Tempo x Temperatura, respetivamente) existe o efeito de interação entre as VI.
Ex. 2 x 2 x 2 – 3 efeitos principais ( 3 variáveis independentes) e 4 efeitos de interação ( VI I com VI II ; VI com VI III; VI II com VI I e VI I com VI II com VI III).
Principais aspetos (Delineamento experimental complexo):
· Constitui um avanço aos delineamentos experimentais simples, sendo mais eficiente, económico e necessita menos observações para se adquirir um resultado preciso;
· Este delineamento permite que os resultados sejam mais facilmente generalizados;
· Permite estudar o efeito de várias VI na VD;
· Permite obter diferentes resultados - efeitos principais e interações.
· O número de VI deve ser determinado com base em critérios teóricos e de parcimónia;
· É fundamental garantir a distribuição aleatória dos participantes pelas condições experimentais;
· É importante controlar possíveis efeitos de ordem sempre que se utilizam VI intra-participantes;
· É importante utilizar o mesmo número de participantes em cada condição inter-participantes.
Enviesamentos e artefactos:
· Consciência da resposta esperada (demand characteristics): Pistas (mais ou menos subtis) que revelam o objetivo e hipóteses da experiência. Estas pistas podem determinar os resultados já que os participantes alteram o seu comportamento de forma a serem consistentes com o suposto objetivo da experiência;
· Expectativas do experimentador: O experimentador tem expectativas sobre a forma como os participantes devem responder e comunica essas expectativas de uma forma inconsciente através de linguagem verbal e/ou não verbal;
· Desejabilidade social: Quando os participantes se comportam de uma forma que acham ser socialmente desejável;
As pessoas normalmente possuem atitudes mais extremadas do que aquelas que estão dispostas a reportar em condições normais.
· Formulação e/ou formato de apresentação das perguntas: A forma como a pergunta é colocada e a natureza das opções de resposta podem influenciar as respostas dos participantes.
Numa experiência/ investigação:
Porquê o laboratório?
· Fácil implementação de procedimentos padronizados;
· Facilita a manipulação das VI e controlo das VE;
· Permite a medição mais precisa da VD;
· Permite a utilização de várias tecnologias.
Como são recrutados os participantes?
· Pool de participantes (Universidades);
· Através de pagamento;
· Interesse em grupos específicos (crianças, pacientes com determinada patologia, etc.).
O que acontece depois de realizada a experiência?
· Analisar os resultados utilizando métodos estatísticos;
· Realizar nova experiência;
· Ou, escrever um artigo cientifico. 
Processo até um artigo ser publicado:
1. Um grupo de cientistas estuda algo;
2. Um grupo de cientistas escreve sobre os resultados da sua investigação;
3. O grupo de cientistas envia o artigo para uma editora de uma revista científica;
4. A editora da revista científica recebe-o e envia-o novamente para o remetente (grupo de cientistas) para uma revisão de modo a cumprir todos os critérios necessários de forma exigente;
5. Vários especialistas revêm o artigo, comunicando com a editora e com o grupo de cientistas de modo a obter o melhor resultado;
6. Quando o resultado estiver de acordo com os preceitos científicos estabelecidos e de agrado de todos os intervenientes, o artigo é publicado.
Conteúdo e organização de um relatório científico:
· Título:
· Um enunciado conciso do problema investigado e do domínio em que este se inscreve;
· O título deve apresentar o tema principal do estudo e identificar as VI e VD, tal como a relação entre elas;
· 8 a 15 palavras.
· Resumo:
· Características: exato, conciso e específico, coerente e de leitura fácil;
· Deverá conter uma afirmação inicial sobre o problema investigado que poderá apresentar o objetivo da investigação ou a sua hipótese principal e fazer uma referência aos participantes, mencionando as suas características mais pertinentes para o estudo em causa;
· Descrição sucinta do método (experimental, correlacional, quase-experimental) indicando qual o paradigma utilizado ou indicando o procedimento, testes ou equipamentos utilizados;
· Apresentação dos resultados. Esta apresentação pode ser feita de forma articulada com as hipóteses;
· Principais conclusões e/ou implicações e/ou aplicações práticas.
· Introdução:
· Discussão da literatura:
· Não é uma revisão histórica exaustiva;
· Os trabalhos citados devem ser pertinentes para o problema estudado;
· Os conceitos ou termos técnicos devem ser explicados logo quando são primeiramente mencionados;
· Demonstrar continuidade lógica entre o presente trabalho e estudos anteriores;
· Deve ser sublinhada a diferença entre o presente estudo e estudos anteriores;
· Algures na 1ª página da introdução deve ser referido o objetivo principal do estudo para ajudar o leitor a contextualizar a restante informação.
· Apresentação do problema a ser estudado:
· 1 a 2 parágrafos;
· Importância do problema;
· Como é que as hipóteses e delineamento da investigação se relacionam com o problema;
· Implicações teóricas do estudo e como este se relaciona com estudos anteriores;
· Que pressupostos teóricos são testados e como foram deduzidos.
· Indicar os objetivos do estudo e abordagem metodológica utilizada:
· Responda às questões: variáveis a controlar/manipular, resultados esperados e a sua justificação (para cada hipótese a estudar).
· Método (Participantes, Material/Instrumentos, Procedimento):
· Permite a replicação da investigação/experiência;
· Avaliar se os métodos foram apropriados, precisão e validade dos resultados.
· Resultados:
· Análise descritiva dos resultados;
· Análise inferencial (teste de hipóteses), referências aos testes estatísticos, valores do teste, níveis de significância, etc.;
· Tabelas e figuras;
· Explicar e referenciar todas as tabelas e figuras no texto.
· Discussão:
· Resumo dos resultados mais importantes e a sua interpretação e relação com hipóteses de estudo;
· Relação dos resultados do presente estudo com os resultados de estudos anteriores;
· Implicações do estudo;
· Limitações do estudo;
· Direções e sugestões futuras de estudo.
· Referências bibliográficas.
Amostragem, Validade e Fiabilidade:
Tiposde amostragem:
Amostragem probabilística simples- todos os membros da população têm igual probabilidade de serem selecionados.
Amostragem estatificada- utiliza-se quando a população está estratificada por grupos homogéneos em relação à característica que se quer estudar.
Amostragem sistemática- selecionam-se todos os n indivíduos até se alcançar o número total da amostra;
Amostragem por grupos- amostras que tomam em consideração não os indivíduos, mas os grupos em que a população está organizada.
Amostragem não probabilística (por conveniência)- a seleção baseia-se na disponibilidade dos sujeito (voluntários, grupos pré-existentes).
A amostragem aleatória impede enviesamentos sistemáticos e serve para muitos fins:
· Possibilita explicações causais;
· Garante a maior representatividade possível de uma amostra;
· Possibilita a aplicação de testes estatísticos.
Mas a amostragem aleatória não nos garante resultados relevantes para os nossos objetivos, sejam estes quais forem:
· Temos de saber se as manipulações afetam mesmo as variáveis que queremos estudar e não outras;
· Temos de saber se resultados são fiáveis (consistentes e replicáveis).
A validade consiste na certificação de que os instrumentos utilizados garantem que se atinjam resultados coerentes e passivos de serem aceites numa determinada investigação enquanto que a fiabilidade é a certificação de que os resultados recolhidos correspondem à realidade.
Fiabilidade e Robustez em Experimentação:
· Pré-testes;
· Verificação das manipulações;
· Efeitos do experimentador (idealmente o experimentador deve ignorar as hipóteses e a condição de cada participante);
· Multi-operacionalismo;
· Replicação conceptual.
Validade ecológica:
· Depende do objetivo do estudo;
· Às vezes precisamos de invalidade ecológica se precisamos de isolar variáveis que estão naturalmente correlacionadas (Mook, 1980).
Validade facial diz respeito ao grau com um método aparenta medir aquilo que de facto pretende medir. Por exemplo, um exame sobre literatura portuguesa terá uma forte validade facial se for baseado em excertos de literatura portuguesa. Este tipo de validade parece ser o que tem menos importância na investigação científica. Isto acontece porque um método pode ter elevada validade facial e no entanto não possuir nenhum outro tipo de validade ou fiabilidade.
A validade de constructo busca testar se o instrumento consegue representar adequadamente o constructo teórico que busca medir. A validade de critério busca medir o quanto o instrumento é capaz de predizer um desempenho ou comportamento específico de uma pessoa. Já a validade de conteúdo busca avaliar se o instrumento consegue medir uma amostra representativa de um domínio específico e finito de comportamentos. Por exemplo, identificar se os itens de um teste de inteligência realmente são suficientes e adequados para abranger todo o espectro esperado de habilidade intelectual.
Classificação de Métodos de Investigação em Psicologia:
Existem diversas possibilidades de formas de classificar os métodos de investigação em Psicologia:
· Experimentais e descritivos:
· Relações causa-efeito: compreensão dos mecanismos psicológicos subjacentes ao fenómeno de estudo.
· Quantitativos e qualitativos:
· Dados numéricos: frequência de resposta, avaliações em escalas, tempos de reação, etc.;
· Dados não numéricos: comentários, entrevistas, comportamento observado, etc.
Metodologias quantitativas (estudos experimentais):
· Métodos de investigação que procuram estudar relações de causa-efeito entre variáveis;
· Definição: Observa-se, sob condições controladas, o efeito da alteração sistemática de uma ou mais variáveis.
Vantagens do método experimental:
· Inferência causal:
· Descrição causal refere-se à identificação das consequências da manipulação da VI;
· Explicação causal refere-se à explicação dos mecanismos pelos quais se forma a relação.
· Possibilidade de manipulação de uma VI;
· Controlo:
· As variáveis estranhas são controladas através da manutenção de outras variáveis constantes e da distribuição aleatória dos participantes.
Desvantagens dos métodos experimentais:
· Não testam os efeitos de variáveis não manipuláveis:
· Muitas variáveis independentes não podem ser diretamente manipuláveis.
· Artificialidade:
· Generalização de resultados do laboratório para o «mundo real».
Metodologias quantitativas (estudos não experimentais):
· A VI não pode ser manipulada:
· Porque é impossível;
· Porque não é eticamente aceitável;
· Ou porque o investigador quer fazer um estudo exploratório.
Vários tipos de investigações não experimentais:
· Objetivos da investigação:
· Estudos descritivos;
· Estudos correlacionais;
· Estudos diferenciais.
· Dimensão temporal:
· Estudos transversais;
· Estudos longitudinais;
· Estudos ex post facto (Manipulação natural).
Estudos descritivos:
· Objetivo: descrição de determinado fenómeno, ou das variáveis que existem em determinada situação;
· Etapas dos estudos descritivos:
· Escolha aleatória de uma amostra da população;
· Determinação das características da amostra;
· Inferência das características da população com base nos resultados da amostra.
Estudos correlacionais:
· Objetivos:
· Examinar a relação entre duas ou mais variáveis;
· Estimar um resultado:
· Analisar como as variáveis co-variam em conjunto;
· Utilizar uma variável para estimar os resultados da outra variável.
· Avaliar a consistência ou inconsistência com uma teoria:
· Não comprova uma teoria, mas pode servir para negar uma teoria.
· «Qual é a relação entre a variável X e a variável Y?»
· Características:
· Recolha de dados num determinado ponto do tempo;
· Análise de todos os participantes como um único grupo;
· Obtenção de, pelo menos, dois resultados por cada indivíduo- um para cada variável;
· Indicação das estatísticas de correlação;
· Interpretação dos resultados estatísticos indicando que as alterações numa variável refletem-se em alterações na outra variável.
· Coeficiente de correlação: Estatística que dá informação sobre a força e a direção da relação entre duas variáveis (grau de associação entre duas variáveis). Varia entre -1 e 1, sendo que -1 representa uma correlação negativa, 0 uma correlação nula (sem correlação) e 1 uma correlação positiva. Coeficiente de Pearson e de Spearman.
· Análise de dados:
· Coeficientes de correlação: Coeficientes de Pearson e de Spearman;
· Nível de significância da correlação: Em que medida a correlação é significativamente diferente de zero (ou seja, existe evidência de uma relação?) - valor de p < α (alfa)?
· Coeficiente de determinação: r2 indica a percentagem de variância partilhada pelas duas variáveis.
· Correlação e inferência causal:
· Observar uma relação entre duas variáveis não é suficiente para concluir sobre uma relação de causalidade;
· Direções possíveis de causalidade:
· X pode causar Y;
· Y pode causar X;
· Uma outra variável pode causar X e Y.
· Relação espúria: Quando a relação observada entre duas variáveis é devida a uma ou mais terceiras variáveis (variável parasita);
· Relações parcialmente espúrias: Quando a relação entre duas variáveis é parcialmente devida a uma ou mais terceiras variáveis.
· Condições para inferir causalidade:
· A causa deve variar da mesma forma que o efeito (Condição de Relação);
· A causa deve preceder o efeito (Condição da Ordem Temporal);
· As hipóteses rivais devem ser implausíveis (as relações verificadas não podem ser devidas a uma outra variável) (Condição da Não Explicação Alternativa).
Estudos Diferenciais:
· Semelhante à investigação correlacional (variáveis medidas mas não manipuladas);
· Comparar dois ou mais grupos pré-existentes;
· «O grupo A difere do grupo B?»
· Análise dos dados:
· Procedimentos estatísticos idênticos aos utilizados para analisar os dados da investigação experimental;
· O tipo de análise depende do número de grupos e do tipo de medida:
· Dados intervalares: t-test, ANOVA, MANOVA;
· Dados ordinais: Mann-Whitney U-test;
· Dados nominais: Qui Quadrado (Chi square).
· Rejeição da hipótese nula (denão existirem diferenças entre grupos) se o p < a (alpha).
Estudos transversais:
· Comparação de grupos (de idades) diferentes em relação a uma variável de interesse;
· O tempo é tratado como uma variável entre-sujeitos (inter-participantes).
· Vantagens:
· Recolha «rápida» de dados;
· Mais facilidade em conseguir a amostra necessária.
· Desvantagens:
· Efeitos geracionais: pessoas de idades diferentes cresceram em ambientes diferentes.
Estudos longitudinais:
· Estudo do mesmo grupo de pessoas ao longo do tempo;
· O tempo é tratado como uma variável intra-sujeitos (intra-participantes).
· Vantagens:
· Evita efeitos geracionais;
· Permite medir diferenças intra-individuais.
· Desvantagens:
· Demorado e dispendioso;
· Efeitos trans-geracionais (as conclusões baseadas numa geração não se aplicam necessariamente a outras);
· Ameaças à validade interna:
· Mortalidade;
· Efeitos da prática.
· Não é possível determinar causalidade.
Plano Longitudinal-Transversal:
· Estudar diversos grupos de participantes em diversos momentos do tempo;
· Tempo varia simultaneamente intra e inter sujeitos:
· Menos demorado, mas ainda dispendioso;
· Permite avaliar aspetos geracionais.
Comparação entre planos longitudinais e transversais:
Metodologias qualitativas:
A investigação qualitativa é uma perspetiva de investigação que assenta na recolha de dados qualitativos (i.e. não numéricos, tais como comentários, palavras, imagens, comportamentos observados, etc.).
Esta é uma abordagem interpretativa, envolvendo múltiplos métodos que servem para estudar o comportamento no seu ambiente natural.
Para além desta, também podem existir metodologias mistas, que são investigações que adotam metodologias quantitativas e qualitativas.
Estratégias de investigação (investigação qualitativa):
· Inquérito naturalista: Estudar situações do mundo real, tal como acontecem naturalmente, sem manipulação nem controlo das variáveis;
· Flexibilidade do desenho de investigação: Abertura para adaptar a metodologia à medida que as situações mudam ou a compreensão do problema aumenta (planos não rígidos);
· Amostras pertinentes: Os casos são selecionados porque são ricos em informação, são ilustrativos dos fenómenos a estudar- não interessa a generalização à população, mas sim ter a compreensão sobre um fenómeno.
Recolha de dados:
· Dados qualitativos: Observações que apresentam uma descrição detalhada dos fenómenos, entrevistas com a descrição em profundidade da perspetiva dos participantes, frases completas análise de casos detalhada;
· Experiência pessoal e envolvimento: O investigador tem contacto direto com a situação, pessoas a estudar. Envolvimento pessoal na situação pode ser útil para uma melhor compreensão;
· Neutralidade empática e mindfulness: Compreensão sem julgamentos, abertura, respeito e sensibilidade. Na observação estar «completamente presente»;
· Sistemas dinâmicos: Tanto os indivíduos como grupos, organizações são dinâmicos- os investigadores deverão captar a mudança.
Estratégias de análise:
· Orientação para o caso: Cada caso é único e especial- importância da riqueza da análise;
· Análise indutiva e síntese criativa: Imersão nos detalhes e especificidades para descobrir padrões, temas;
· Perspetiva holística: Foco na compreensão das interdependências e sistemas dinâmicos;
· Sensibilidade ao contexto: Os acontecimentos ocorrem sempre num contexto histórico, social e temporal;
· Voz, perspetiva e reflexibilidade: O investigador tem consciência da sua própria subjetividade.
Questões de validade na Investigação Qualitativa:
A validade da investigação qualitativa é frequentemente questionada quanto à falta de rigor e enviesamento do investigador, uma vez que os dados estão largamente dependentes do mesmo.
Assim, existem duas estratégias para reduzir o enviesamento: Reflexibilidade, pensamento crítico sobre os seus próprios pensamentos, e a Amostragem de casos negativos, ou seja, procurar casos que desafiam as expectativas pessoais ou resultados obtidos anteriormente.
Estratégias de validação para a investigação qualitativa:
· Triangulação de dados: Utilização de várias fontes de dados para compreender o fenómeno;
· Trabalho de campo extensivo: Recolha de dados durante longos períodos;
· Revisão externa: Usar revisores externos ao estudo para avaliar a qualidade;
· Triangulação de investigadores: Vários investigadores;
· Descritores com inferências de baixo valor: Transcrição de frases, descrição detalhada;
· Feedback dos participantes: Discussão sobre as interpretações do investigador com os participantes para a verificação sobre a compreensão;
· Triangulação de métodos: Utilização de vários métodos de estudo;
· Amostra de casos negativos: Tentativa de encontrar casos que infirmem expectativas dos investigadores;
· Emparelhamento de padrões: Estabelecer um padrão e verificar se o padrão se aplica;
· Revisão por pares;
· Reflexibilidade: Autoconsciência crítica e autorreflexiva sobre os enviesamentos do próprio investigador;
· Investigador como detetive;
· Exclusão de explicações alternativas;
· Triangulação de teorias.
Validade descritiva: Descrição factual rigorosa.
Estratégias para o conseguir: Triangulação de investigadores.
Validade interpretativa: Descrição rigorosa dos pontos de vista dos participantes.
Estratégias para o conseguir: Feedback dos participantes e Descritores de baixa inferência.
Validade teórica: Grau em que uma teoria ou explicação se adequa aos dados.
Estratégias para o conseguir: Trabalho de campo extensivo, Triangulação de teorias, Emparelhamento dos padrões e Revisão por pares.
Métodos principais de investigação qualitativa:
Estudos fenomenológicos:
A descrição da experiência consciente que um indivíduo ou grupo de indivíduos têm de um dado fenómeno.
Principal método: entrevista aprofundada que se foca não tanto na descrição que o entrevistado faz da experiência, mas sobretudo no significado e interpretação dessa experiência.
Acesso ao mundo real do participante.
Questões-chave: Qual é o significado, estrutura e essência da experiência vivida deste fenómeno para um indivíduo particular ou vários indivíduos?
Ao identificar as frases mais significativas de uma entrevista, o investigador procura organizá-las em conjuntos temáticos (de frases) que partilham significados mais abstratos. Finalmente, estes temas gerais são integrados no sentido de produzir uma descrição da experiência fenomenológica.
Estudos etnográficos:
Descrição e interpretação da cultura de um grupo de pessoas.
Cultura: Crenças, valores, práticas, linguagem, normas, rituais e coisas materiais partilhadas que os membros de um grupo usam para interpretar e compreender o mundo.
Objetivos abrangentes e gerais (não tão específicos como na observação sistemática). Compreender as situações, a interações, a dinâmica dos acontecimentos no seu meio natural.
Características: Exploratória; sem obrigatoriedade de definição de hipóteses à partida.
Método principal de recolha de dados: Observação naturalista (o investigador integra-se no grupo a estudar).
Técnicas de observação: Notas de campo (registo escrito das observações) e material de apoio audiovisual.
Notas de campo:
· Descrições:
· Descrição dos contextos;
· Descrição dos participantes;
· Descrição dos acontecimentos, comportamentos verbais e não-verbais, etc.
· Reflexões:
· Reflexões sobre as descrições e análises que foram realizadas;
· Reflexões sobre os métodos de observação e recolha de dados;
· Aspetos éticos, tensões, problemas e dificuldades;
· As reações do observador ao que foi observado (atitudes, emoções, análise);
· Possíveis linhas de novas investigações.
Participante: o investigador participa no grupo que está a estudar e passa muito tempo no grupo. As pessoas no grupo não sabem que estão a ser estudadas.
Problemas éticos: As pessoas têm o direito de saber que estão a ser estudadas, e devem poder dar ou não o seu consentimento.
Exemplo: Lugares públicos (Estudo do comportamento de claques desportivas enquanto assistem a jogos; Como as pessoas passam o tempo num centro comercial).Participante observador: o investigador integra o grupo: passa muito tempo com o grupo e participa ativamente nas suas atividades. No entanto, informa os elementos do grupo que está a realizar uma investigação.
Observador participante: o investigador assume mais o papel de observador do que de participante. Já não passa tanto tempo no campo, tem interações breves e limitadas com os outros participantes. As pessoas sabem que fazem parte de uma investigação.
É mais fácil manter a objetividade; Não apresenta problemas éticos. Pode, no entanto, ser mais difícil obter ou compreender as perspetivas dos participantes sobre os acontecimentos.
Observador não participante: o investigador assume o papel de observador externo ao grupo. As pessoas em geral não sabem que estão a ser observadas.
Por razões éticas também só deve ser realizado em locais públicos.
Tem a vantagem de minimizar alterações no comportamento dos participantes (as pessoas têm tendência a alterar os comportamentos quando sabem que estão a ser observadas- Reactividade).
Observação naturalista:
Observação naturalista clínica:
Observação de casos especiais e casos ao longo do tempo (estudos longitudinais).
Exemplo: estudos sobre o desenvolvimento (Piaget).
Observação naturalista nos estudos etnográficos:
Observações de grupos de indivíduos no seu meio natural.
Exemplo: estudos no campo da Psicologia da Educação e da Psicologia Social.
Dificuldades da observação naturalista e Estudos Etnográficos:
· Subjetividade do observador;
· Reatividade: Os participantes podem mudar de comportamento quando sabem que estão a ser observados;
· Distração do observador: O observador pode ter momentos de distração e falharem elementos importantes;
· Validade de constructos: Julgamentos sobre comportamentos;
· Registo seletivo: O que nós registamos depende mais dos nossos julgamentos pessoais do que o fenómeno em si;
· Memória seletiva: Quando o registo é feito após a observação, maior a tendência para a subjetividade;
· Expectativas do observador: Tendência para tomar mais atenção e registar aspetos que estão de acordo com as suas hipóteses.
Estudos de caso:
Método no qual o investigador apresenta uma descrição detalhada e análise intensiva de um ou mais indivíduos; organização ou evento com base em diversas fontes de informação.
Dados contextuais e sobre a história de vida são também recolhidos para contextualizar o caso e para ajudar na compreensão da trajetória causal que pode ter influenciado aquele caso.
Método de recolha de dados: múltiplas fontes e métodos: entrevistas aprofundadas, observação, questionários, testes, documentação variada.
Diferentes tipos de Análise de Casos:
· Estudo de caso intrínseco:
· O investigador está apenas interessado em compreender um único caso, organização ou acontecimento.
· Estudo de caso instrumental:
· Para compreender algo mais geral do que o caso;
· Conduzido para possibilitar a compreensão de um tema ou explicação teórica.
· Estudo de caso coletivo:
· Estudo de vários casos com o propósito de comparar.
Métodos mistos:
Utilização de métodos quantitativos e qualitativos numa mesma investigação.
Triangulação:
· O investigador dá tanta prioridade a metodologias quantitativas como a metodologias qualitativas;
· Os dados são recolhidos ao mesmo tempo;
· Analisam-se e comparam-se os dados para ver se os resultados quantitativos e qualitativos são idênticos.
Estudos explicativos:
· O investigador dá maior ênfase aos dados quantitativos: são apresentados em primeiro lugar no estudo e representam um aspeto central na recolha de dados;
· Os resultados qualitativos são utilizados para esclarecer os resultados quantitativos;
· Análise de alguns casos ou identificação de casos extremos para follow-up.
Más práticas de investigação:
· Não reportar todas as medidas dependentes de um estudo;
· Decidir que se deseja coletar mais dados depois de ver os resultados foram significativos;
· Não reportar todas as condições e um estudo;
· Parar de recolher dados antes do planeado, porque o resultado de que se estava à procura, já tinha emergido;
· «Arredondar» um valor de p (ex. apresentando um valor de p de 0.054 como se fosse <0.05);
· Reportar, seletivamente, apenas os estudos que «funcionaram»;
· Decidir se se deseja excluir certos dados depois de olhar o impacto dessa omissão sobre os resultados;
· Reportar um resultado inesperado como tendo sido previsto antecipadamente;
· Alegar que os resultados são afetados por variáveis demográficas, quando não é certo que assim seja;
· Falsificar dados.
Segundo Corker (2015), a literatura reflete uma combinação em quantidades desconhecidas dos seguintes enviesamentos:
· Estudos com resultados não-significativos tendem a ser mais facilmente publicados (enviesamento da publicação);
· Análises que produzem resultados não-significativos tendem a ser preteridos a favor de análises que produzem resultados significativos;
· Comunicação seletiva de análises com resultados significativos realizadas a posteriori como se tivessem planeadas;
· Estudos com pequenas amostras tendem a sobre-estimar a variabilidade da magnitude do efeito (enviesamento das pequenas amostras);
· Enviesamento da publicação + Enviesamento de pequenas amostras = Problemas de replicabilidade;
· Em alguns casos, os resultados são pura e simplesmente inventados.
Recomendações:
· Decidir uma regra para determinar a dimensão da amostra e mantê-la antes da recolha de dados;
· Basear-se, sempre que possível, essa regra numa análise da potência de teste, que indicará qual a dimensão da amostra que nos oferece uma boa probabilidade de êxito, caso o efeito que estamos a estudar exista;
· Reportar todas as variáveis e todas as condições de um estudo (até mesmo as variáveis que “não funcionaram”);
· Se houver a eliminação de observações ou decidirem fazer análises com co-variáveis, os resultados também devem ser reportados, mesmo que seja em nota de rodapé;
· Não criar hipóteses após o conhecimento dos resultados;
· Os principais problemas de interpretação estatística resolvem-se com melhores delineamentos experimentais, melhores métodos estatísticos e debate fundamentado;
· Nunca poderemos obter um procedimento estatístico que nos forneça a prova de fraude ou de ausência de fraude, porque os procedimentos são formas de estimar, prever ou testar, tidos como verdadeiros determinados pressupostos e dentro de determinada margem de erro. Nenhum procedimento estatístico pode ser usado como prova porque apenas nos indica o provável;
· A ciência não pode funcionar sem um pressuposto de confiança, pelo que a detenção e denúncia de fraudes só as tornam tarefas científicas menores;
· Não existe uma maneira correta de usar/interpretar a estatística que nos possa garantir a validade de alguns resultados e a invalidade de outros porque o conhecimento estatístico é conjetural, falível e eminentemente criticável. 
Formato de um manuscrito:
1ª Página:
· Cover Page;
· Título do trabalho;
· Nome dos Autores;
· Afiliação (ex. faculdade).
2ª Página:
· Abstract – Resumo.
3ª Página e seguintes:
· Introdução;
· Métodos;
· Resultados e Discussão;
· Running Head – cabeçalho sintético que aparece no topo desta e todo as páginas em letras maiúsculas.
Conteúdo:
Título:
· Informar o leitor de forma concisa sobre qual a VI e a VD do estudo.
Resumo:
· Incluir as variáveis mais importantes e o número + tipo de participantes sempre que pertinente.
Introdução:
· Definição da questão de investigação e utilização desta como linha condutora do resto do manuscrito.
· Revisão de literatura deve encadear corretamente o problema de investigação, as hipóteses e as formas de as testar (estudos).
Método:
Explicação de como se examinaram as variáveis e se realizaram os estudos. A informação fornecida deve ser exaustiva e pormenorizada:
· Participantes:
· Número de sujeitos,
· Idade (média e desvio-padrão),
· A distribuição por sexo,
· População	de	origem (ex. Universidade de Lisboa),
· Incentivos á participação,
· Participantes excluídos e explicação
· Material - Descrição de todosos aspetos relevantes, e propriedades dos instrumentos usados.
· Procedimento – Descrição do delineamento experimental, instruções fornecidas aos participantes.
Resultados:
Número de Valores a reportar elevado = figuras ou quadros (devem ser referidos ao longo do texto antes de o leitor os encontrar).
Discussão:
Significado dos efeitos encontrados para a questão que desencadeou todo o trabalho de investigação. O leitor deve conseguir retirar daqui as principais conclusões:
· Relembrar questão de investigação e principais predições;
· Principais resultados (sem incluir estatística) e explicar a sua relevância;
· Contributo científico;
· Linhas de Investigação futuras;
· Limitações.
Escrita científica:
Tempos Verbais e nomes:
· Passado na descrição da investigação realizada por outros autores
· Presente quando se descreve, analisa e discutem os resultados
· Os termos dados aos conceitos devem ser os mesmos ao longo do texto
· Voz ativa
· Simplificar e desdobrar frases complexas em simples
· Evitar a utilização de linguagem extremamente específica e o excesso de acrónimos
 
Artigos ou capítulos de Revisão:
Artigo Empírico – Raramente fornece dados suficientes que justifiquem conclusões alargadas sobres esse tema.
Abordagem Descritiva- Escolha	de	uma	área	de investigação e levantamento e organização coerente de toda a	literatura científica	dessa área.
Artigo/ Capítulos de Revisão – menos limitações de interpretação ao identificar padrões e conexões entre muitos dados empíricos e permite teorizar a posteriori com menos riscos de estar a interpretar resultados espúrios. 
Os artigos científicos são aqueles que seguem um protocolo específico e restrito, além de respeitar o método científico ao buscar conclusões em respostas. Eles são responsáveis pela maior parte da criação de conhecimento e tecnologia, ainda que sejam muito focados em repetições de processos e adaptações de ideias de outros.
Os artigos de revisão são aqueles que têm por função provar ou desacreditar o que foi originalmente descrito em um artigo de outro tipo. Em geral, é um relatório de uma repetição da mesma experiência realizada anteriormente, de forma a testar se os resultados serão os mesmos.
Abordagem Crítica:
1.	Escolha de um tema organizador teoricamente relevante e potencialmente inovador.
2.	Selecionar todos os estudos pertinentes para a apresentação e discussão fundamentada do tema.
 
Relatórios Científicos, Teses e Dissertações
Tese – Relatório de Investigação sobre um ou mais problemas numa dada área de investigação.
Estrutura das Teses:
· Título;
· Informativo e conciso.
· Sumário;
· Descrição concisa do problema e dos métodos usados para o abordar, e dos principais resultados e conclusões.
· Índice;
· Indicação dos nomes e páginas dos diversos capítulos/subcapítulos.
· Introdução;
· Apresentação do problema de estudo na sua perspetiva mais ampla – linguagem mais coloquial é, nesta fase, aceitável, pois procura-se cativar o leitor.
· Revisão de Leitura;
· Identificação e discussão da origem do problema de estudo (o que já sabemos); enquadramento conceptual das hipóteses.
· Secção Metodológica;
· Semelhante ao método de um artigo, pode incluir mais detalhes.
· Secção de Análise de Resultados;
· Análise e discussão de Resultados;
· Quando existe mais que do que um estudo a secção metodológica e esta surgem de forma intercalada tantas vezes como o número de estudos reportados.
· Discussão
· Principais Conclusões;
· Limitações;
· Implicações para investigação futura;
· Implicações Sociais.
Tipos de erros:
Erro do tipo 1: Decidimos que existe uma tendência, mas na realidade não existe (Falso Positivo, p <0.05).
Erro do tipo 2: Decidimos que não existe uma tendência quando, na verdade, existe (Falso Negativo, p> =0.05).
Decidimos que existe uma tendência e ela existe na realidade (Verdadeiro Positivo, p <0.05).
Decidimos que não existe uma tendência e ela não existe na realidade (Verdadeiro negativo, p> =0.05).
Papel do observador
Participante
Participante observador
Observador participante
Observador
Tipo de metodologia
Quantitativa
Experimentais
Não experimentais
Qualitativa
Estudo de casos
Grounded Theory
Estudos etnográficos
Experimental
Quasi experimental
Correlacionais
Diferenciais
Longitudinais
Transversais
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