Entendendo os frameworks usados para testar uma hipótese
Existem vários métodos de pesquisa , cada um com suas vantagens e desvantagens específicas. Aquele que um cientista escolhe depende em grande parte do objetivo do estudo e da natureza do fenômeno que está sendo estudado.
O projeto de pesquisa fornece uma estrutura padronizada para testar uma hipótese e avaliar se a hipótese foi correta, incorreta ou inconclusiva.
Mesmo que a hipótese seja falsa, a pesquisa pode fornecer insights que podem ser valiosos ou levar a pesquisa a uma direção totalmente nova.
Existem várias maneiras diferentes de conduzir pesquisas. Aqui estão os mais comuns.
Pesquisa Transversal
A pesquisa transversal envolve observar diferentes grupos de pessoas com características específicas. Por exemplo, um pesquisador pode avaliar um grupo de adultos jovens e comparar os dados correspondentes de um grupo de adultos mais velhos.
O benefício desse tipo de pesquisa é que isso pode ser feito de forma relativamente rápida; os dados da pesquisa são reunidos no mesmo ponto no tempo. A desvantagem é que a pesquisa visa fazer uma associação direta entre uma causa e um efeito. Isso nem sempre é tão fácil. Em alguns casos, pode haver fatores de confusão que contribuem para o efeito.
Para este fim, um estudo transversal pode sugerir as chances de um efeito ocorrer tanto em termos do risco absoluto (as chances de algo acontecer ao longo de um período de tempo) quanto do risco relativo (as chances de algo acontecer em um grupo comparado para outro).
Pesquisa Longitudinal
A pesquisa longitudinal envolve estudar o mesmo grupo de indivíduos durante um longo período de tempo. Os dados são coletados no início do estudo e coletados repetidamente durante o curso do estudo. Em alguns casos, os estudos longitudinais podem durar várias décadas ou ser abertos.
Um exemplo é o Terman Study of the Gifted, que começou na década de 1920 e continua até hoje.
O benefício dessa pesquisa longitudinal é que ela permite que os pesquisadores analisem as mudanças ao longo do tempo. Por outro lado, uma das desvantagens óbvias é o custo. Por causa da despesa de um estudo de longo prazo, eles tendem a ficar confinados a um grupo menor de sujeitos ou a um campo de observação mais restrito.
Embora revelando, estudos longitudinais são difíceis de aplicar a uma população maior. Outro problema é que os participantes muitas vezes podem desistir do estudo, reduzindo o tamanho da amostra e as conclusões relativas. Além disso, se certas forças externas mudam durante o curso do estudo (incluindo economia, política e ciência), elas podem influenciar os resultados de uma maneira que distorça significativamente os resultados.
Vimos isso com o estudo de Terman, no qual a correlação entre QI e aproveitamento foi atenuada por forças tão confusas como a Grande Depressão e a Segunda Guerra Mundial (que limitou o nível educacional) e a política de gênero das décadas de 1940 e 1950 (que limitavam as perspectivas profissionais de uma mulher). .
Pesquisa correlacional
A pesquisa correlacional tem como objetivo determinar se uma variável tem uma associação mensurável com outra.
Nesse tipo de estudo não experimental, os pesquisadores analisam os relacionamentos entre as duas variáveis, mas não apresentam as variáveis em si. Em vez disso, eles reúnem e avaliam os dados disponíveis e oferecem uma conclusão estatística.
Por exemplo, os pesquisadores podem verificar se o sucesso acadêmico no ensino fundamental leva a empregos com melhor remuneração no futuro. Embora os pesquisadores possam coletar e avaliar os dados, eles não manipulam nenhuma das variáveis em questão.
Um estudo correlacional é útil se você não conseguir manipular uma variável porque ela é impossível, impraticável ou antiética.
Embora você possa enviar, por exemplo, que morar em um ambiente barulhento o torne menos eficiente no local de trabalho, seria impraticável e irracional injetar essa variável artificialmente.
A pesquisa correlacional tem claramente suas limitações. Embora possa ser usado para identificar associações, isso não sugere necessariamente uma causa para o efeito. Só porque duas variáveis têm um relacionamento não significa que mudanças em uma afetarão uma mudança na outra.
Experimentação
Ao contrário da pesquisa correlacional, a experimentação envolve tanto a manipulação quanto a medição de variáveis . Esse modelo de pesquisa é o mais cientificamente conclusivo e comumente usado em medicina, química, psicologia, biologia e sociologia.
Pesquisas experimentais usam manipulação para entender causa e efeito em uma amostragem de assuntos. A amostra é composta por dois grupos: um grupo experimental no qual a variável (como droga ou tratamento) é introduzida e um grupo de controle no qual a variável não é introduzida. Decidir os grupos de amostra pode ser feito de várias maneiras:
- Amostragem populacional em que os sujeitos representam uma população específica
- Randomização em que os sujeitos são escolhidos aleatoriamente para ver se os efeitos da variável são consistentemente alcançados
Embora o valor estatístico de um estudo experimental seja robusto, é uma grande deficiência que pode ser um viés de confirmação . É quando o desejo do investigador de publicar ou obter um resultado inequívoco pode distorcer as interpretações, levando a uma conclusão falso-positiva.
Uma maneira de evitar isso é conduzir um estudo duplo-cego, no qual nem os participantes nem os pesquisadores estão cientes de qual grupo é o controle. Um estudo duplo-cego randomizado controlado (RCT) é considerado o padrão-ouro de pesquisa.