Um experimento simples é aquele que os pesquisadores costumam usar para determinar se as mudanças em uma variável podem levar a mudanças em outra variável - em outras palavras, para estabelecer causa e efeito. Em um experimento simples que analisa a eficácia de um novo medicamento, por exemplo, os participantes do estudo podem ser aleatoriamente designados a um de dois grupos: um deles seria o grupo de controle e não receberia tratamento, enquanto o outro grupo seria o grupo experimental que recebe o tratamento em estudo.
Os elementos de uma experiência 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 formulada como uma declaração de causa e efeito. Por exemplo, os pesquisadores podem formular uma hipótese desta forma: "A administração do medicamento A resultará na 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 não 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: Esses são os indivíduos que são atribuídos aleatoriamente a um grupo, mas não recebem o tratamento. As medidas do grupo controle serão comparadas às do grupo experimental para determinar se o tratamento teve efeito.
- O Grupo Experimental: Este grupo de participantes do estudo é formado pelos sujeitos selecionados aleatoriamente que receberão o tratamento que está sendo testado.
Determinando os resultados de uma experiência simples
Uma vez que os dados do experimento simples tenham sido reunidos, os pesquisadores comparam os resultados do grupo experimental aos do grupo de controle para determinar se o tratamento teve efeito. Devido à possibilidade sempre presente de erros, não é possível ter 100 por cento de certeza da relação entre duas variáveis. Pode haver variáveis desconhecidas em jogo que influenciam o resultado do experimento, por exemplo.
Apesar desse desafio, existem maneiras de determinar se é mais provável que haja um relacionamento significativo. Para fazer isso, os cientistas usam a estatística inferencial - um ramo da ciência que trata de fazer inferências sobre uma população com base em medidas tomadas a partir de uma amostra representativa dessa população.
A chave para determinar se um tratamento teve 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 muito provavelmente existe uma relação real entre as duas variáveis.
A significância estatística é frequentemente representada assim:
p <0,05
Um valor de p inferior a 0,05 indica que os resultados provavelmente se devem ao acaso e que a probabilidade de obtenção desses resultados seria inferior a 5%.
Existem vários meios diferentes de medir a significância estatística. O usado dependerá do tipo de desenho de pesquisa que foi usado para o experimento.
