Métodos de Investigação em Psicologia

O que é uma experiência?

Como vimos anteriormente no livro, uma experiência é um tipo de estudo concebido especificamente para responder à questão de saber se existe uma relação causal entre duas variáveis. Por outras palavras, se as alterações numa variável (referida como variável independente) provocam uma alteração noutra variável (referida como variável dependente). As experiências têm duas características fundamentais. A primeira é que os investigadores manipulam, ou variam sistematicamente, o nível da variável independente. Os diferentes níveis da variável independente são chamados condições. Por exemplo, na experiência de Darley e Latané, a variável independente era o número de testemunhas que os participantes acreditavam estar presentes. Os investigadores manipularam esta variável independente dizendo aos participantes que havia ou um, dois, ou cinco outros estudantes envolvidos na discussão, criando assim três condições. Para um novo investigador, é fácil confundir estes termos ao acreditar que existem três variáveis independentes nesta situação: uma, duas, ou cinco estudantes envolvidos na discussão, mas na realidade existe apenas uma variável independente (número de testemunhas) com três níveis ou condições diferentes (um, dois, ou cinco estudantes). A segunda característica fundamental de uma experiência é que o investigador exerce controlo sobre, ou minimiza a variabilidade em outras variáveis que não a variável independente e dependente. Estas outras variáveis são chamadas variáveis estranhas. Darley e Latané testaram todos os seus participantes na mesma sala, expondo-os à mesma situação de emergência, e assim por diante. Também atribuíram aleatoriamente os seus participantes a condições para que os três grupos fossem semelhantes uns aos outros, para começar. Note-se que embora as palavras manipulação e controlo tenham significados semelhantes na linguagem corrente, os investigadores fazem uma distinção clara entre eles. Manipulam a variável independente alterando sistematicamente os seus níveis e controlam outras variáveis mantendo-as constantes.

Manipulação da Variável Independente

Again, manipular uma variável independente significa alterar sistematicamente o seu nível para que grupos diferentes de participantes sejam expostos a níveis diferentes dessa variável, ou o mesmo grupo de participantes seja exposto a níveis diferentes em momentos diferentes. Por exemplo, para ver se a escrita expressiva afecta a saúde das pessoas, um investigador pode instruir alguns participantes a escrever sobre experiências traumáticas e outros a escrever sobre experiências neutras. Os diferentes níveis da variável independente são referidos como condições, e os investigadores muitas vezes dão às condições nomes descritivos curtos para facilitar a conversa e a escrita sobre elas. Neste caso, as condições podem ser chamadas “condição traumática” e “condição neutra”

Notificação de que a manipulação de uma variável independente deve envolver a intervenção activa do investigador. Comparar grupos de pessoas que diferem sobre a variável independente antes do início do estudo não é o mesmo que manipular essa variável. Por exemplo, um investigador que compara a saúde de pessoas que já mantêm um diário com a saúde de pessoas que não mantêm um diário, não manipulou esta variável e, portanto, não realizou uma experiência. Esta distinção é importante porque os grupos que já diferem de uma forma no início de um estudo são também susceptíveis de diferir de outras formas. Por exemplo, as pessoas que optam por manter diários podem também ser mais conscienciosas, mais introvertidas, ou menos stressadas do que as pessoas que não o fazem. Portanto, qualquer diferença observada entre os dois grupos em termos da sua saúde pode ter sido causada pelo facto de terem ou não um diário, ou pode ter sido causada por qualquer outra diferença entre as pessoas que têm e não têm um diário. Assim, a manipulação activa da variável independente é crucial para eliminar potenciais explicações alternativas para os resultados.

De facto, há muitas situações em que a variável independente não pode ser manipulada por razões práticas ou éticas e, portanto, não é possível uma experiência. Por exemplo, se as pessoas têm ou não uma experiência significativa de doença precoce não pode ser manipulada, tornando impossível a realização de uma experiência sobre o efeito das experiências de doença precoce no desenvolvimento da hipocondriase. Esta advertência não significa que seja impossível estudar a relação entre as experiências de doenças precoces e a hipocondriase apenas que ela deve ser feita utilizando abordagens não-experimentais. Discutiremos este tipo de metodologia em pormenor mais adiante no livro.

As variáveis independentes podem ser manipuladas para criar duas condições e as experiências que envolvem uma única variável independente com duas condições são frequentemente referidas como um único factor de concepção a dois níveis. No entanto, por vezes é possível obter maiores conhecimentos acrescentando mais condições a uma experiência. Quando uma experiência tem uma variável independente que é manipulada para produzir mais de duas condições, é referida como um único factor de concepção a vários níveis. Assim, em vez de comparar uma condição em que havia uma testemunha com uma condição em que havia cinco testemunhas (o que representaria um factor único de desenho de dois níveis), a experiência de Darley e Latané utilizou um factor único de desenho de vários níveis, manipulando a variável independente para produzir três condições (uma testemunha, duas testemunhas, e uma condição de cinco testemunhas).

Controlo de Variáveis Extranas

Como vimos anteriormente no capítulo, uma variável estranha é tudo o que varia no contexto de um estudo para além das variáveis independentes e dependentes. Numa experiência sobre o efeito da escrita expressiva na saúde, por exemplo, as variáveis estranhas incluiriam variáveis participantes (diferenças individuais) como a sua capacidade de escrita, a sua dieta, e o seu género. Também incluiriam variáveis situacionais ou de tarefa, tais como a hora do dia em que os participantes escrevem, quer escrevam à mão ou no computador, e o tempo. As variáveis exógenas representam um problema porque muitas delas são susceptíveis de ter algum efeito sobre a variável dependente. Por exemplo, a saúde dos participantes será afectada por muitas outras coisas para além de se envolverem ou não em escrita expressiva. Este factor de influência pode dificultar a separação do efeito da variável independente dos efeitos das variáveis estranhas, razão pela qual é importante controlar as variáveis estranhas mantendo-as constantes.

Variáveis estranhas como “Ruído”

Variáveis estranhas dificultam a detecção do efeito da variável independente de duas maneiras. Uma é adicionando variabilidade ou “ruído” aos dados. Imagine uma simples experiência sobre o efeito do humor (feliz vs. triste) sobre o número de eventos infantis felizes que as pessoas são capazes de recordar. Os participantes são colocados num estado de espírito negativo ou positivo (mostrando-lhes um videoclipe feliz ou triste) e depois são convidados a recordar o máximo de eventos infantis felizes que conseguirem. As duas colunas mais à esquerda da Tabela 5.1 mostram como seriam os dados se não houvesse variáveis estranhas e o número de eventos da infância feliz que os participantes recordados fossem afectados apenas pelo seu estado de espírito. Cada participante na condição de humor feliz recordou exactamente quatro eventos de infância feliz, e cada participante na condição de humor triste recordou exactamente três. O efeito do estado de humor aqui é bastante óbvio. Na realidade, contudo, os dados seriam provavelmente mais parecidos com os das duas colunas mais à direita da Tabela 5.1. Mesmo na condição de humor feliz, alguns participantes recordariam menos memórias felizes porque têm menos a que recorrer, usam estratégias de recordação menos eficazes, ou estão menos motivados. E mesmo na condição de humor triste, alguns participantes recordariam mais memórias felizes da infância porque têm mais memórias felizes para se inspirarem, usam estratégias de recordação mais eficazes, ou estão mais motivados. Embora a diferença média entre os dois grupos seja a mesma que nos dados idealizados, esta diferença é muito menos evidente no contexto de uma maior variabilidade dos dados. Assim, uma razão pela qual os investigadores tentam controlar variáveis estranhas é para que os seus dados se pareçam mais com os dados idealizados na Tabela 5.1, o que torna o efeito da variável independente mais fácil de detectar (embora os dados reais nunca pareçam tão bons).

>Sad mood

Uma forma de controlar variáveis estranhas é mantê-las constantes. Esta técnica pode significar manter constantes as variáveis de situação ou de tarefa testando todos os participantes no mesmo local, dando-lhes instruções idênticas, tratando-os da mesma maneira, e assim por diante. Pode também significar manter constantes as variáveis dos participantes. Por exemplo, muitos estudos de língua limitam os participantes a pessoas destras, que geralmente têm as suas áreas linguísticas isoladas nos seus hemisférios cerebrais esquerdos. As pessoas esquerdinas têm mais probabilidades de ter as suas áreas linguísticas isoladas nos seus hemisférios cerebrais direitos ou distribuídas pelos dois hemisférios, o que pode alterar a forma como processam a linguagem e assim acrescentar ruído aos dados.

Em princípio, os investigadores podem controlar variáveis estranhas limitando os participantes a uma categoria muito específica de pessoas, tais como pessoas de 20 anos de idade, heterossexuais, do sexo feminino, de psicologia da direita. A desvantagem óbvia desta abordagem é que ela diminuiria a validade externa do estudo – em particular, a medida em que os resultados podem ser generalizados para além das pessoas realmente estudadas. Por exemplo, poderia não ser claro se os resultados obtidos com uma amostra de mulheres lésbicas mais jovens se aplicariam a homens homossexuais mais velhos. Em muitas situações, as vantagens de uma amostra diversificada (aumento da validade externa) compensam a redução do ruído obtida por uma amostra homogénea.

Variáveis Extras como Variáveis Confundantes

A segunda forma que as variáveis extranhas podem dificultar a detecção do efeito da variável independente é tornando-se variáveis confusas. Uma variável confusa é uma variável estranha que difere em média entre níveis da variável independente (ou seja, é uma variável estranha que varia sistematicamente com a variável independente). Por exemplo, em quase todas as experiências, os quocientes de inteligência (QI) dos participantes serão uma variável estranha. Mas desde que haja participantes com QI mais baixos e mais altos em cada condição, de modo a que o QI médio seja aproximadamente igual em todas as condições, então esta variação é provavelmente aceitável (e pode até ser desejável). O que seria mau, contudo, seria que os participantes numa condição tivessem QI substancialmente mais baixos em média e os participantes noutra condição tivessem em média QI substancialmente mais altos. Neste caso, o QI seria uma variável confusa.

confundir significa confundir, e é exactamente por este efeito que as variáveis confusas são indesejáveis. Porque diferem sistematicamente entre condições – tal como a variável independente – fornecem uma explicação alternativa para qualquer diferença observada na variável dependente. A Figura 5.1 mostra os resultados de um estudo hipotético, no qual os participantes numa condição de humor positiva obtiveram uma pontuação mais elevada numa tarefa de memória do que os participantes numa condição de humor negativa. Mas se o QI é uma variável confusa – com participantes em estado de humor positivo com QI mais elevado em média do que participantes em estado de humor negativo – então não é claro se foi o humor positivo ou o QI mais elevado que fez com que os participantes na primeira condição tivessem pontuações mais elevadas. Uma forma de evitar variáveis confusas é mantendo constantes as variáveis estranhas. Por exemplo, pode-se evitar que o QI se torne uma variável confusa limitando os participantes apenas àqueles com QI de exactamente 100. Mas esta abordagem nem sempre é desejável, por razões que já discutimos. Uma segunda e muito mais geral aprovação – atribuição de condições – será discutida em detalhe brevemente.

Tratamento e Condições de Controlo

Na investigação psicológica, um tratamento é qualquer intervenção destinada a mudar o comportamento das pessoas para melhor. Esta intervenção inclui psicoterapias e tratamentos médicos para perturbações psicológicas, mas também intervenções concebidas para melhorar a aprendizagem, promover a conservação, reduzir os preconceitos, etc. Para determinar se um tratamento funciona, os participantes são aleatoriamente atribuídos quer a uma condição de tratamento, na qual recebem o tratamento, quer a uma condição de controlo, na qual não recebem o tratamento. Se os participantes na condição de tratamento acabarem melhor do que os participantes na condição de controlo – por exemplo, estão menos deprimidos, aprendem mais depressa, conservam mais, expressam menos preconceitos – então o investigador pode concluir que o tratamento funciona. Na investigação sobre a eficácia das psicoterapias e tratamentos médicos, este tipo de experiência é muitas vezes chamado ensaio clínico aleatório.

Existem diferentes tipos de condições de controlo. Em condições de controlo sem tratamento, os participantes não recebem qualquer tratamento. Um problema com esta abordagem, contudo, é a existência de efeitos placebo. Um placebo é um tratamento simulado que carece de qualquer ingrediente activo ou elemento que o deveria tornar eficaz, e um efeito placebo é um efeito positivo de um tal tratamento. Muitos remédios populares que parecem funcionar – tais como comer sopa de galinha para uma constipação ou colocar sabão debaixo dos lençóis da cama para parar as cãibras nas pernas durante a noite – provavelmente não são mais do que placebos. Embora os efeitos dos placebos não sejam bem compreendidos, são provavelmente motivados principalmente pelas expectativas das pessoas de que irão melhorar. Ter a expectativa de melhorar pode resultar na redução do stress, ansiedade e depressão, o que pode alterar as percepções e até melhorar o funcionamento do sistema imunitário (Price, Finniss, & Benedetti, 2008).

p>p>Os efeitos placebo são interessantes por direito próprio (ver Nota “O Poderoso Placebo”), mas também colocam um problema sério aos investigadores que querem determinar se um tratamento funciona. A Figura 5.2 mostra alguns resultados hipotéticos em que os participantes numa condição de tratamento melhoraram mais em média do que os participantes numa condição de controlo sem tratamento. Se estas condições (as duas barras mais à esquerda na Figura 5.2) fossem as únicas condições nesta experiência, contudo, não se podia concluir que o tratamento funcionava. Em vez disso, poderia ser que os participantes no grupo de tratamento melhoraram mais porque esperavam melhorar, enquanto que os da condição de controlo sem tratamento não.

Felizmente, existem várias soluções para este problema. Uma é incluir uma condição de controlo com placebo, em que os participantes recebem um placebo que se parece muito com o tratamento mas que carece do ingrediente activo ou elemento que se pensa ser responsável pela eficácia do tratamento. Quando os participantes numa condição de tratamento tomam um comprimido, por exemplo, então os participantes numa condição de controlo com placebo tomariam um comprimido de aspecto idêntico que carece do ingrediente activo no tratamento (um “comprimido de açúcar”). Na investigação sobre a eficácia da psicoterapia, o placebo pode envolver ir a um psicoterapeuta e falar de uma forma não estruturada sobre os seus problemas. A ideia é que se os participantes tanto no tratamento como nos grupos de controlo de placebo esperam melhorar, então qualquer melhoria no grupo de tratamento para além do que no grupo de controlo de placebo deve ter sido causada pelo tratamento e não pelas expectativas dos participantes. Esta diferença é o que é demonstrado por uma comparação das duas barras exteriores na Figura 5.4.

O princípio do consentimento informado exige que os participantes sejam informados de que serão afectados quer a um tratamento quer a uma condição de controlo de placebo – embora não possam ser informados de qual até ao final da experiência. Em muitos casos, os participantes que tinham estado na condição de controlo têm então a oportunidade de ter o verdadeiro tratamento. Uma abordagem alternativa é utilizar uma condição de controlo de lista de espera, na qual os participantes são informados de que irão receber o tratamento mas devem esperar até que os participantes na condição de tratamento já o tenham recebido. Esta divulgação permite aos investigadores comparar os participantes que receberam o tratamento com os participantes que não estão actualmente a recebê-lo, mas que ainda esperam melhorar (eventualmente). Uma solução final para o problema dos efeitos placebo é deixar completamente de fora a condição de controlo e comparar qualquer novo tratamento com o melhor tratamento alternativo disponível. Por exemplo, um novo tratamento para fobia simples poderia ser comparado com a terapia de exposição padrão. Como os participantes em ambas as condições recebem um tratamento, as suas expectativas de melhoria devem ser semelhantes. Esta abordagem também faz sentido porque uma vez que haja um tratamento eficaz, a questão interessante sobre um novo tratamento não é simplesmente “Será que funciona?” mas “Será que funciona melhor do que o que já está disponível?

O Poderoso Placebo

Muitas pessoas não se surpreendem que os placebos possam ter um efeito positivo nos distúrbios que parecem fundamentalmente psicológicos, incluindo depressão, ansiedade, e insónia. No entanto, os placebos também podem ter um efeito positivo nas perturbações que a maioria das pessoas considera fundamentalmente fisiológicas. Estes incluem asma, úlceras e verrugas (Shapiro & Shapiro, 1999). Há até provas de que a cirurgia placebo – também chamada “cirurgia falsa” – pode ser tão eficaz como a cirurgia real.

O investigador médico J. Bruce Moseley e os seus colegas realizaram um estudo sobre a eficácia de dois procedimentos cirúrgicos artroscópicos para a osteoartrite do joelho (Moseley et al., 2002). Os participantes de controlo neste estudo foram preparados para a cirurgia, receberam um tranquilizante, e até receberam três pequenas incisões nos joelhos. Mas eles não receberam o procedimento cirúrgico artroscópico propriamente dito. Note-se que o IRB teria considerado cuidadosamente o uso do engano neste caso e julgado que os benefícios da sua utilização compensavam os riscos e que não havia outra forma de responder à questão da investigação (sobre a eficácia de um procedimento placebo) sem ele. O resultado surpreendente foi que todos os participantes melhoraram tanto em termos de dor no joelho como de função, e o grupo de cirurgia falsa melhorou tanto como os grupos de tratamento. De acordo com os investigadores, “Este estudo fornece fortes evidências de que a lavagem artroscópica com ou sem desbridamento não é melhor do que e parece ser equivalente a um procedimento placebo na melhoria da dor no joelho e da função auto-relatada” (p. 85).