A EXPLICAÇÃO NA PSICOLOGIA CIENTÍFICA

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Duas variantes reativas da observação naturalística são de maior utilidade para o psicólogo: estudos de casos – envolve o exame detalhado de um indivíduo, mas também uma comparação de um pequeno número de indivíduos – e pesquisas de levantamento – agrupam informações detalhadas e comunicadas diretamente por um grande número de indivpiduos. No entanto, esses métodos de observação possuem a desvantagem de não permitir afirmações sobre como os fatores e relacionam entre si.

-O método relacional

A pesquisa relacional tenta determinar como duas ou mais variáveis relacionam-se entre si. A pesquisa relacional é ex pos facto, pois as variáveis não são manipuladas, mas somente mensuradas.

Pesquisa de contingência é um tipo de pesquisa relacional em que os dados sobre duas variáveis são confrontadas para constatar se os valores de uma dependem dos valores da outra. Para analisar os dados estatisticamente , utiliza-se do teste X² de independência, que é um teste estatístico usado frequentemente para determinar se os dados em uma tabela de contingência são estatisticamente significantes.

O segundo tipo de pesquisa relacional é a pesquisa correlacional, que permite ao pesquisador determinar simultaneamente o grau e a direção de uma relação por meio de uma única estatística. Um exemplo típico do método correlacional é o estudo da relação entre fumar cigarro e o câncer de pulmão.

O coeficiente de correlação mede o grau e o sentido da relação entre duas variáveis. Quase todos possuem em comum a propriedade entre –1,00, passando por zero, e +1,00. A magnitude do coeficiente de indica o grau de relacionamento, e o sinal indica o sentido do relacionamento, positivo ou negativo.

Existem diversas medidas de correlação, porém a mais comumente utilizada pelos psicólogos é o coeficiente linear de Pearson ou coeficiente r de Pearson.

O método correlacional permite o estabelecimento do grau de relação entre duas variáveis, o que é útil para fazer previsões. No entanto, sua principal desvantagem, é a correlação não provar a existência de uma causa. Com base apenas na correlação, não se pode afirmar que o fator X causa o fator Y, ou que o fator Y causa o fator X, ou ainda que algum fator subjacente causa ambos.

Em estudos correlacionais, não podemos concluir que um determinado fator produz ou causa um outro, porque provavelmente existem alguns fatores que variam simultaneamente com o de interesse. Porém a pesquisa correlacional é muito apropriada nas situações em que é impossível conduzir experimentos.

Quando os pesquisadores descobrem que a correlação entre duas medidas se aproxima de zero, muitas vezes concluirão que não existe uma relação entre as medidas. Antes de tirar essa conclusão, muito embora frequentemente esteja correta, os pesquisadores precisam determinar se as suposições que embasam o uso da medida correlacional foram satisfeitas. Um problema comum é a variação restrita ou ausente na distribuição de um conjunto de dados. Se todas as medidas de uma variável forem de correlação ficará próximo de zero, mesmo se houver uma relação verdadeira entre as medições quando se levar em consideração uma amostra maior de medidas.

O poder de explicação da pesquisa correlacional pode ser ampliado pelo exame de padrões de correlação. Uma técnica é a denominada correlação com defasagem cruzada. A lógica do procedimento de defasagem cruzada é de que as correlações ao longo das diagonais nos ajudarão a compreender o sentido da causação entre as variáveis

Muitas pesquisas tentam introduzir uma medida de controle nos estudos correlacionais para determinar melhor as relações de cauda e efeito. Em alguns caos, técnicas estatísticas, como a correlação com defasagem cruzada, podem ser usadas para tentar determinar as causas nos estudos de correlação.

CAPÍTULO 3

TÉCNICAS DE PESQUISA: EXPERIMENTAÇÃO

Um experimento é um procedimento controlado para investigar os efeitos de uma ou mais variáveis independentes sobre uma ou mais variáveis dependentes. A variável dependente é a medida da resposta de um experimento que é dependente da pessoa, já a variável independente é a manipulação do ambiente controlado pelo experimentador. Os experimentos oferecem ao investigador a melhor oportunidade para eliminar ou minimizar os efeitos de variáveis externas e indesejáveis. Ele precisa ter pelo menos dois valores, ou níveis, do ambiente. Esses níveis podem diferir em um sentido quantitativo ou refletir uma diferença qualitativa. Os experimentos são realizados para testas teorias, para reproduzir e ampliar descobertas anteriores não podem ser confirmadas. Apenas raramente os experimentos são realizados para ver o que poderia acontecer.

Variáveis são as engrenagens que fazem os experimentos funcionarem. A seleção e manipulação eficazes das variáveis fazem a diferença entre um bom e mau experimento.

Variáveis dependentes, são as manipuladas pelo experimentador. Elas são selecionadas porque um experimentador acredita que elas provocarão mudanças de comportamento. A falha de uma variável independente em controlar o comportamento é denominada resultado nulo, e pode ter mais de uma interpretação.

Variáveis dependentes, é a medida obtida de um experimento que depende da reação do indivíduo à manipulação do ambiente. O comportamento do indivíduo é observado e registrado pelos experimentadores e depende da variável independente. A estabilidade constitui um critério para uma boa variável dependente. Quando um experimento for repetido com exatidão, a variável dependente deverá proporcionar o mesmo resultado constatado previamente. Os efeitos de piso (o indivíduo encontra-se na parte mais baixa da escala) e efeito de teto (o indivíduo encontra-se na parte mais alta da escala) evitam que a influência de uma variável independente reflita-se, de modo preciso na variável dependente.

Variável de controle é uma variável independente potencial, mantida constantemente durante um experimento por ser controlada pelo experimentador.

A variável INDEPENDENTE é MANIPULADA.

A variável DEPENDENTE é OBSERVADA.

A variável DE CONTROLE é mantida CONSTANTE.

A maioria dos experimentadores testa mais de uma variável independente a cada vez. Além de proporcionar economia, isso permite ao experimentador