A análise de moderação testa se a força e/ou a direção da associação entre variáveis difere em função dos níveis de uma terceira variável. Mas como identificar variáveis moderadoras para seu projeto de pesquisa? O objetivo deste post é apresentar algumas dicas de como atingir esse objetivo.
O que é uma variável moderadora?
Antes de mais nada, vamos entender o conceito de variável moderadora. Uma variável moderadora W é aquela que modifica a força e/ou a direção da relação entre as variáveis X e Y. Denotamos a variável moderadora pela letra W, para indicar que ela pondera (W de weight ou peso em inglês) a relação entre X e Y (Figura 1).
Dizemos, portanto, que uma variável W é moderadora da associação entre X e Y quando a relação entre X e Y muda para diferentes níveis ou valores de W (w1, w2, …, wk).
Mas qual é a importância das variáveis moderadoras? Primeiramente, moderadoras significativas contribuem para identificarmos as condições limítrofes de um fenômeno. Em outras palavras, elas indicam sob quais circunstâncias um fenômeno ocorre, e sob quais ele deixa de ocorrer.
Além disso, variáveis moderadoras de uma relação sugerem que diferentes mecanismos podem estar envolvidos nos níveis distintos da variável moderadora. Evidentemente, quais são exatamente esses mecanismos é uma questão à parte, que requer suas próprias técnicas de investigação.
Por fim, o teste de variáveis moderadoras é relevante para identificarmos a generalidade de um fenômeno. Por exemplo, suponha que os efeitos de uma psicoterapia sobre os níveis de depressão sejam equivalentes para jovens adultos e para idosos. Consequentemente, teremos descartado o grupo etário como moderador da relação, o que possui relevância prática, pois sugere que a psicoterapia tem aplicação mais ampla.
Veja também: O que é análise de moderação?
Como identificar potenciais variáveis moderadoras?
Mas como podemos selecionar as variáveis que podem exercer papel moderador na relação de interesse de nossa pesquisa? A estratégia mais simples parece ser testar todas as variáveis de nosso banco de dados, até identificarmos uma que modera a relação de interesse.
No entanto, essa abordagem tende a capitalizar sobre o acaso. Em outras palavras, análises puramente exploratórias são contraindicadas, pois além de não serem teoricamente embasadas, elas inflacionam o número de testes estatísticos, o que aumenta probabilidade de erro do Tipo I.
Sendo assim, apresentamos algumas recomendações a seguir.
Identificando achados inconsistentes ou inconclusivos
De forma alternativa, a principal dica é se aprofundar na literatura de sua área de pesquisa. Ao conhecer os achados de estudos prévios, você será capaz de identificar relações inconsistentes (i.e., resultados discrepantes entre estudos) ou inconclusivas (i.e., evidências escassas ou fracas).
Por exemplo, todo estudo experimental manipula uma ou múltiplas variáveis independentes, ao mesmo tempo em que mantém outros fatores constantes no estudo. Contudo, um fator constante em um experimento pode ser diferente de um fator constante em outro — e, de forma crítica, fatores constantes que variam entre experimentos podem ser potenciais variáveis moderadoras.
A título de ilustração, suponha que três estudos tenham identificado que a intensidade percebida de estressores cotidianos (e.g., dificuldades financeiras) influenciou os níveis de humor negativo dos participantes. No entanto, outros dois estudos falharam em identificar essa associação, sugerindo resultados inconclusivos.
Em uma de suas leituras, uma doutoranda identifica que o nível de ruminação é um preditor do humor negativo. Podemos definir ruminação como o processo de pensar intensamente sobre os próprios sentimentos e problemas.
Essa doutoranda especula que os achados inconsistentes prévios ocorreram porque as amostras eram compostas por participantes com diferentes níveis de ruminação (Figura 2).
Ou seja, ela hipotetiza que a associação entre intensidade de estressores e nível de humor será forte entre aqueles que apresentam maiores níveis de ruminação, enquanto essa associação será mais fraca, ou mesmo inexistente, entre aqueles que apresentam menores níveis de ruminação (Figura 3).
Levantando os fundamentos teóricos da relação de interesse
Suponha que uma ampla literatura apoie a ideia de que o consumo de peixes é um fator protetivo contra o ataque cardíaco. Pesquisadores consideram quais seriam os motivos para esse fator protetivo. Entre diversas especulações, eles hipotetizam que o ômega 3, presente em peixes como o salmão, contribui para o controle do colesterol e para o bom funcionamento cardiovascular.
Após análises dos possíveis mecanismos subjacentes ao efeito protetivo do consumo de peixes contra o ataque cardíaco, pesquisadores avaliam que, se esse raciocínio estiver correto, então o modo de preparo do peixe deveria ser uma variável moderadora da relação entre consumo e risco de ataque cardíaco (Figura 4).
Em outras palavras, pesquisadores hipotetizam que o consumo de peixes será fator protetivo contra o ataque cardíaco apenas quando seu preparo é grelhado ou assado. Em contrapartida, quando seu preparo é frito, hipotetiza-se um aumento dos níveis de colesterol LDL e, consequentemente, um risco aumentado de ataque cardíaco (Figura 5).
Discutindo suas ideias com experts
Experts se encontram em posição privilegiada, pois têm amplo conhecimento sobre a literatura de seu campo de investigação. Desse modo, discutir o tema com experts em reuniões, congressos ou por meio de trocas de e-mails pode fornecer insights sobre potenciais variáveis moderadoras.
É interessante notar que o expert não precisa investigar exatamente o mesmo tópico que o seu. Por exemplo, suponha que sua disciplina seja a psicologia cognitiva, e que seu principal interesse seja a tomada de decisão. Você participa de uma sessão coordenada em um congresso, onde um psicólogo cognitivo expõe as pesquisas dele sobre funções executivas, um tema distinto do seu.
Nessa exposição, esse psicólogo fala sobre a flexibilidade cognitiva, uma função executiva que envolve a capacidade de mudar a atenção entre atributos dos estímulos, das respostas, das tarefas ou das estratégias. Na sessão coordenada, o psicólogo fala sobre as condições clínicas que parecem ter prejuízos na flexibilidade cognitiva, tais como a doença de Parkinson e o transtorno do espectro autista.
Durante a sessão coordenada, você especula que uma maior flexibilidade cognitiva também pode contribuir para o processo de tomada de decisão. Sendo assim, você decide discutir sua ideia com esse expert em funções executivas, de modo a avaliar se é plausível que variáveis relacionadas à flexibilidade cognitiva sejam potenciais moderadoras em seus próprios experimentos sobre tomada de decisão (Figura 6).
Apesar de o exemplo aqui ser totalmente fictício, a mensagem é poderosa: discutir suas ideias com experts de sua área, ou de áreas correlatas, pode fornecer te ajudar a identificar e a selecionar potenciais variáveis moderadoras em seus próprios projetos de pesquisa.
Conclusão
Neste post, nós apresentamos algumas dicas de como identificar variáveis moderadoras para seu projeto de pesquisa. Esperamos que as ideias aqui apresentadas tenham sido úteis. Aproveite e também se inscreva em nosso canal do YouTube para ficar por dentro de nossas novidades!
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Como citar este post
Lima, M. (2025, 16 de janeiro). Análise de moderação: Como identificar potenciais variáveis moderadoras? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/analise-de-moderacao-como-identificar-potenciais-variaveis-moderadoras/
