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Pesquisa experimental e pesquisa correlacional: definições, diferenças e exemplos

Marcos Lima

mar 31, 2023

No post de hoje, falaremos sobre duas importantes abordagens na investigação científica: pesquisa experimental e pesquisa correlacional. Se você ainda tem dúvidas sobre como diferenciar esses dois tipos de métodos de pesquisa, então o conteúdo desse post é para você!

Pesquisa experimental e pesquisa correlacional

Dois métodos de pesquisa comumente usados em investigações científicas são os métodos de pesquisa experimental e de pesquisa correlacional.

Na pesquisa experimental, pesquisadores usam uma série de estratégias metodológicas para serem capazes de fazer afirmações de causa e efeito. Isso ocorre, por exemplo, em pesquisas básicas realizadas em laboratório e em ensaios clínicos randomizados.

Por outro lado, na pesquisa correlacional, pesquisadores estão interessados em investigar a relação entre múltiplas variáveis com relevância teórica ou aplicada, sem necessariamente exercer um controle sobre elas. Isso ocorre, por exemplo, em estudos de validade (e.g., preditiva e concorrente) e em pesquisas de intenção de voto.

Em seguida, detalharemos mais o método de pesquisa experimental. Depois disso, trataremos do método de pesquisa correlacional. Em nossa descrição, apresentaremos definições, características, exemplos, vantagens e limitações.

O que é o método de pesquisa experimental?

Qual é a definição do método de pesquisa experimental?

O método de pesquisa experimental é um tipo de pesquisa científica que busca estabelecer uma relação causal entre duas ou mais variáveis. Pesquisadores aplicam esse método quando querem entender se uma variável causa ou influencia outra variável.

No método experimental, pesquisadores manipulam uma ou mais variáveis independentes, e avaliam seus efeitos sobre os níveis de uma ou mais variáveis dependentes.

Manipular uma variável independente consiste em variar sistematicamente seus níveis. Por exemplo, a administração de um tratamento medicamentoso é uma variável independente. Os níveis dessa variável independente podem ser o experimental (em que os comprimidos administrados aos participantes contêm o princípio ativo que está sendo investigado) e o controle (em que os comprimidos contêm uma substância inerte, sem o princípio ativo sob investigação).

Por outro lado, pesquisadores mensuram variáveis dependentes. Nesse contexto, mensurar uma variável dependente consiste em atribuir valores numéricos a fenômenos empíricos. Por exemplo, os escores de depressão coletados de pacientes em um estudo clínico consistem em uma variável dependente, refletindo os níveis percebidos desses pacientes sobre seu estado de humor em um determinado momento.

Quais são os ingredientes fundamentais do método de pesquisa experimental?

O método experimental é útil porque permite ao pesquisador fazer alegações de causa e efeito. No entanto, para que isso seja possível, um estudo experimental deve conter três ingredientes fundamentais.

Primeiro, deve haver designação aleatória dos participantes às diferentes condições experimentais, em caso de delineamentos entressujeitos (ou contrabalanceamento às diferentes ordens de exposição às condições experimentais, em caso de delineamentos intrassujeitos). Em um estudo clínico, isso implica que os participantes têm a mesma probabilidade de alocação ao grupo experimental ou ao grupo controle.

Segundo, deve existir uma relação de ordem temporal entre as variáveis independente e dependente. Em um estudo que investiga os efeitos de um medicamento sobre os níveis de depressão, isso implica que os escores de depressão deveriam mudar no grupo experimental apenas após o início da administração do fármaco.

Terceiro, deve-se eliminar explicações alternativas plausíveis, de modo a garantir que a única explicação razoável (ao menos provisoriamente) para os valores da variável dependente é a manipulação da variável independente. Pesquisadores eliminam explicações alternativas por meio de técnicas metodológicas e estatísticas, que incluem, por exemplo, delineamento duplo-cego e inclusão de covariáveis em modelos estatísticos.

Um estudo experimental que é livre de confundidores é rotulado como tendo validade interna, isto é, os resultados por ele produzidos são interpretáveis em termos de relações de causa e efeito.

Quais são os tipos de delineamentos experimentais?

Em delineamentos experimentais entressujeitos, alocamos participantes distintos aos diferentes níveis da variável independente. Por exemplo, alguns pacientes recebem um medicamento (grupo experimental), enquanto outros recebem um placebo (grupo controle).

Nesses delineamentos, podemos analisar os dados por meio de testes t para grupos independentes, ANOVAs unifatoriais (one-way), teste de Mann–Whitney ou teste de Kruskal–Wallis.

Em delineamentos experimentais intrassujeitos, os mesmos participantes passam pelos diferentes níveis da variável independente, embora em ordens distintas. Por exemplo, uma tarefa cognitiva pode conter 50 tentativas fáceis e 50 tentativas difíceis, sendo que embaralhamos (isto é, aleatorizamos) a ordem de apresentação dos dois tipos de tentativas para cada participante.

Nesses delineamento, podemos analisar os dados por meio de testes t para grupos pareados (também chamado de testes t para amostras dependentes, ou teste t para medidas repetidas), ANOVAs de medidas repetidas, testes de postos sinalizados de Wilcoxon ou ANOVAs de Friedman.

Os exemplos anteriores mencionaram experimentos com apenas uma variável independente. É possível, contudo, que um mesmo experimento inclua duas ou mais variáveis independentes. Nesses casos, temos delineamentos experimentais fatoriais, pois fator, nesse contexto, é sinônimo de variável independente (não confunda com o uso do termo fator em análise fatorial, cujo sentido é distinto).

De maneira resumida, existem três grandes categorias de delineamentos experimentais fatoriais:

  • Delineamentos fatoriais entressujeitos: todas as variáveis são manipuladas entressujeitos. Podemos analisar os dados por meio de ANOVAs fatoriais para grupos independentes;
  • Delineamentos fatoriais intrassujeitos: todas as variáveis são manipuladas intrassujeitos. Podemos analisar os dados por meio de ANOVAs fatoriais de medidas repetidas;
  • Delineamentos fatoriais mistos: pelo menos uma variável é manipulada entressujeitos, e pelo menos uma variável é manipulada intrassujeitos. Podemos analisar os dados por meio de ANOVAs fatoriais mistas (também chamada de split-plot ANOVA).

Veja também:

Exemplos de pesquisas experimentais

Um estudo investigando o efeito da música na concentração de estudantes universitários exemplifica uma pesquisa experimental. Nela, o pesquisador designa aleatoriamente alguns participantes ao grupo experimental (com música) e outros, ao grupo de controle (sem música).

Em seguida, o pesquisador mensura os níveis de concentração dos participantes, tratando-os de forma idêntica nos demais aspectos. O pesquisador pode comparar os dois grupos (com e sem música) em termos de seus escores de concentração, possivelmente usando um teste t para grupos independentes.

Esse exemplo ilustra um delineamento entressujeitos. Por outro lado, um delineamento intrassujeitos poderia recrutar voluntários para uma tarefa de memória. Para cada participante, pesquisadores apresentam 20 imagens com padrões visuais sem sentido (droodles), conforme mostra a Figura 1.

exemplo de pesquisa experimental.
Figura 1. Exemplos de padrões visuais sem sentido (droodles). Adaptado de Baddeley et al. (2020) e de Wikipédia.

Em metade das imagens, os participantes receberiam rótulos verbais para ajudar a dar sentido às imagens. Por exemplo, a imagem à esquerda poderia receber o rótulo “um triângulo vaidoso beijando seu próprio reflexo no espelho”, e a da direita como “quatro elefantes examinando uma laranja com as trombas”.

Na outra metade das imagens, não haveria tais rótulos verbais. Ao final, o pesquisador solicitaria que os participantes reproduzissem em uma folha de papel o maior número de imagens que se lembrassem. Em seguida, pesquisadores pontuariam a acurácia dos desenhos.

O objetivo seria comparar se a memória dos participantes melhora com rótulos verbais associados a padrões visuais sem sentido, possivelmente usando um teste t para grupos pareados.

Quais são as limitações do método experimental?

A pesquisa experimental possui algumas limitações. Por exemplo, a manipulação de variáveis independentes em um ambiente controlado pode não refletir a complexidade do mundo real, fora do laboratório.

Em tais situações, costuma-se argumentar que os achados da pesquisa, embora tenham validade interna, possuem validade externa limitada. Nesse caso, experimentos de campo podem ser necessários para avaliar se fenômenos de laboratório têm suas contrapartes em ambientes não laboratoriais.

Além disso, a designação aleatória de participantes pode não ser possível em algumas situações, quer por questões práticas ou éticas. Por exemplo, muitas variáveis de interesse de pesquisadores em ciências sociais e comportamentais não podem ser manipuladas, tais como nível socioeconômico, sexo e exposição a eventos traumáticos na infância.

Nesses casos, pesquisadores precisam lançar mão do método de pesquisa correlacional, sobre o qual nos voltamos a seguir.

O que é o método de pesquisa correlacional?

Qual é a definição do método de pesquisa correlacional?

O método de pesquisa correlacional é um tipo de pesquisa científica que busca entender a relação entre duas ou mais variáveis. Pesquisadores aplicam esse método quando querem saber se há uma relação entre essas variáveis, mas não têm o interesse imediato – ou os meios necessários – de estabelecer uma relação de causa e efeito.

Em estudos que adotam o método de pesquisa correlacional, pesquisadores podem aplicar instrumentos de autorrelato, questionários, tarefas de habilidades cognitivas ou até mesmo avaliar indicadores de saúde física e psicológica. O objetivo costuma ser avaliar se as variáveis mensuradas no estudo estão relacionadas entre si.

O método de pesquisa correlacional é útil porque permite que os pesquisadores identifiquem padrões e relações entre as variáveis em uma amostra. Isso pode ser feito por meio de técnicas estatísticas como a correlação de Pearson e a correlação de Spearman, que avaliam a força e a direção da relação entre as variáveis.

Além disso, o método correlacional pode contribuir na identificação de tendências ou de mudanças em indicadores comportamentais, atitudinais e de saúde da população ao longo do tempo. Por fim, ele ajuda a identificar potenciais variáveis confundidoras que pesquisadores precisam controlar em estudos futuros.

Quais são os tipos de delineamentos correlacionais?

Uma das maneiras de classificar estudos correlacionais é quanto ao recorte temporal. Em um delineamento transversal, pesquisadores realizam as coletas de dados em um único ponto do tempo. Por exemplo, um estudo investigando habilidades de leitura e desempenho acadêmico de crianças, com ambas as medidas coletadas no mesmo dia, consistiria em um delineamento transversal.

Em contraste, um delineamento longitudinal, pesquisadores realizam as coletas de dados em múltiplos momentos. Por exemplo, um estudo que coleta medidas de uso de álcool e de delinquência em adolescentes durante 12 meses consistiria em um delineamento longitudinal. Nesse tipo de pesquisa, podemos acompanhar mudanças intraindividuais ao longo do tempo.

Há ainda o delineamento de amostras independentes sucessivas, que combina características transversais e longitudinais. Nesse tipo de delineamento, pesquisadores recrutam diferentes amostras ao longo do tempo, sendo que cada participante contribui com dados apenas uma vez. A população, por outro lado, é acompanhada ao longo do tempo.

Nesse caso, embora não possamos inferir mudanças nos indivíduos ao longo do tempo, podemos inferir mudanças na população ao longo do tempo. É isso o que pesquisadores fazem em estudos que visam avaliar a preferência eleitoral ou os hábitos alimentares e de saúde da população.

Exemplos de pesquisas correlacionais

Um exemplo de pesquisa correlacional poderia ser um estudo que relaciona a quantidade de água consumida por dia com o risco de doença cardíaca. Nesse estudo, uma correlação poderia indicar que pessoas que bebem mais água têm menos risco de doença cardíaca.

No entanto, outras variáveis, como a dieta ou a atividade física, podem estar influenciando tanto a quantidade de água consumida quanto o risco de doença cardíaca.

Outro exemplo de pesquisa correlacional seria uma investigação sobre a relação entre tempo de engajamento em exercícios físicos e níveis de ansiedade em jovens adultos. Um pesquisador poderia aplicar instrumentos de autorrelato mensurando essas duas variáveis para posteriormente avaliar se elas estão relacionadas entre si.

Ao analisar esses dados, o pesquisador poderia encontrar uma correlação negativa moderada entre as duas variáveis: jovens adultos que se engajam em mais tempo de exercícios físicos semanalmente relatam menores níveis de ansiedade.

Quais são as limitações do método correlacional?

É importante lembrar que a correlação não estabelece causalidade. Embora uma forte correlação entre duas variáveis possa sugerir que elas estão teoricamente relacionadas, não sabemos exatamente a direção dessa relação. Por exemplo, uma correlação negativa moderada entre exercícios físicos e níveis de ansiedade em jovens adultos permite diferentes interpretações.

A Figura 2 ilustra o problema da direcionalidade. Como podemos ver, há pelo menos duas interpretações distintas para esses resultados, que diferem entre si quanto a qual variável é a preditora e qual variável é a de resultado.

pesquisa correlacional: o problema da direcionalidade.
Figura 2. O problema da direcionalidade em pesquisas correlacionais.

É possível, portanto, que maiores níveis de atividade física levem a menores níveis de ansiedade. No entanto, devido à natureza correlacional da pesquisa, não podemos descartar a hipótese de que menores níveis de ansiedade levem a uma maior disposição para se engajar em atividade física.

É possível ainda que uma terceira variável, que não foi mensurada em um estudo, influencie ambas as variáveis que fizeram parte de nosso estudo. A Figura 3 mostra essa situação, denominada de problema da terceira variável.

pesquisa correlacional: o problema da terceira variável.
Figura 3. O problema da terceira variável em pesquisas correlacionais.

Por exemplo, pode ser o caso de que um maior salário leve a menores níveis de ansiedade e a maiores tempo e disposição para se engajar em atividades físicas. Se essa situação se mostrar verdadeira, a correlação negativa entre atividade física e ansiedade seria considerada uma correlação espúria, isto é, um artefato metodológico, mas sem relevância teórica ou prática.

A mensagem final desta seção é que você sempre deve considerar outras variáveis que possam influenciar a relação entre suas variáveis de interesse. Se possível, isso deve ser feito antes de conduzir o estudo, para que tais variáveis sejam incluídas nas coletas e, posteriormente, estatisticamente controladas nas análises de dados.

Pesquisa experimental e pesquisa correlacional: diferença entre designação aleatória e seleção aleatória

Dois termos que confundem estudantes são designação e seleção aleatória. A designação aleatória, ou alocação aleatória, consiste em atribuir diferentes participantes às diferentes condições de um experimento. Seu objetivo principal é criar grupos experimentais comparáveis.

Por exemplo, se uma pesquisa tem duas condições experimentais, poderíamos decidir a condição experimental de cada participante por meio de cara ou coroa (embora, na prática, ninguém faça isso).

Por outro lado, a seleção aleatória, ou amostragem aleatória, consiste no procedimento de seleção de participantes da pesquisa. Seu objetivo é maximizar as chances de que a amostra seja representativa da população.

Por exemplo, se sua população é uma turma de 30 estudantes, e você quer selecionar uma amostra com seis estudantes, você poderia distribuir números aos estudantes e sortear seis números entre 1 e 30, sem reposição. Os estudantes cujos números forem sorteados irão compor sua amostra.

Essa distinção é importante porque a seleção e a designação aleatórias são etapas que podem ser complementares, mas que são independentes entre si, isto é, uma pesquisa científica pode ter apenas uma, ambas ou nenhuma dessas características. A Figura 4 resume esquematicamente as diferenças entre os dois conceitos.

diferenças entre amostragem aleatória e alocação aleatória.
Figura 4. Resumo das diferenças entre seleção aleatória e designação aleatória.

Em geral, quando a pesquisa é experimental, a designação aleatória é mais importante para a construção de grupos comparáveis. Por outro lado, quando a pesquisa é correlacional e almeja fazer inferências para a população, a seleção aleatória é mais importante para a criação de uma amostra representativa da população.

Resumo sobre pesquisa experimental e pesquisa correlacional

Neste post, você aprendeu os pontos principais sobre pesquisa experimental e pesquisa correlacional, tais como suas definições, características, exemplos, vantagens e limitações. Além disso, você aprendeu a diferença entre os conceitos de designação aleatória e de seleção aleatória.

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Referências

Baddeley, A., Eysenck, M. W., & Anderson, M. C. (2020). Memory (3rd ed.). Routledge.

Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.

Shaughnessy, J. J., Zechmeister, E. B., & Zechmeister, J. S. (2012). Research methods in psychology (9th ed.). McGraw-Hill.

Como citar este post

Lima, M. (2023, 31 de março). Pesquisa experimental e pesquisa correlacional: Definições, diferenças e exemplos. Blog Psicometria Online. blog.psicometriaonline.com.br/metodo-de-pesquisa-correlacional-e-experimental/

Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

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Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

 

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

 

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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