Como os pesquisadores descobrem relacionamentos de causa e efeito
Um experimento simples é usado por pesquisadores para determinar se mudanças em uma variável podem levar a mudanças em outra variável - em outras palavras, estabelecer causa e efeito. Em um experimento simples olhando para a eficácia de um novo medicamento, por exemplo, os participantes do estudo podem ser aleatoriamente designados para um dos dois grupos: um deles seria o grupo controle e não receberia nenhum tratamento, enquanto o outro grupo seria o grupo experimental. que recebe o tratamento em estudo.
Os elementos de um experimento simples
Um experimento simples é composto de vários elementos-chave:
- A hipótese experimental Esta é uma declaração que prevê que o tratamento causará um efeito e, portanto, sempre será expresso como uma declaração de causa e efeito. Por exemplo, pesquisadores podem formular uma hipótese desta maneira: "A administração da Medicina A resultará em uma redução dos sintomas da Doença B".
- A hipótese nula. Esta é uma hipótese de que o tratamento experimental não terá efeito sobre os participantes ou variáveis dependentes. É importante notar que a falha em encontrar um efeito do tratamento não significa que não haja efeito. O tratamento pode impactar outra variável que os pesquisadores não estão medindo no experimento atual.
- A variável independente . A variável de tratamento que é manipulada pelo experimentador.
- A variável dependente . Isso se refere à resposta que os pesquisadores estão medindo.
- O grupo de controle. Estes são os indivíduos que são aleatoriamente designados para um grupo, mas não recebem o tratamento. As medidas tomadas do grupo controle serão comparadas com as do grupo experimental para determinar se o tratamento teve efeito.
- O grupo experimental. Este grupo de participantes do estudo é composto pelos indivíduos selecionados aleatoriamente que receberão o tratamento que está sendo testado.
Determinando os resultados de um experimento simples
Depois que os dados do experimento simples foram coletados, os pesquisadores então comparam os resultados do grupo experimental com os do grupo controle para determinar se o tratamento teve algum efeito. Devido à possibilidade sempre presente de erros, não é possível ter 100% de certeza da relação entre duas variáveis. Pode haver variáveis desconhecidas em ação que influenciam o resultado do experimento, por exemplo.
Apesar desse desafio, existem maneiras de determinar se provavelmente há um relacionamento significativo. Para fazer isso, os cientistas usam estatísticas inferenciais - um ramo da ciência que lida com inferências de desenho sobre uma população com base em medidas tomadas a partir de uma amostra representativa dessa população.
A chave para determinar se um tratamento teve um efeito é medir a significância estatística. A significância estatística mostra que a relação entre as variáveis provavelmente não se deve ao mero acaso e que existe uma relação real entre as duas variáveis.
Significância estatística é freqüentemente representada assim:
p <0,05
Um valor de p inferior a 0,05 indica que os resultados provavelmente são devidos ao acaso e que a probabilidade de obter esses resultados seria inferior a cinco por cento.
Existem vários meios diferentes para medir a significância estatística. O usado dependerá do tipo de projeto de pesquisa que foi usado para o experimento.