Desenhos Quase-Experimentais Sem
Grupo Controle e Sem Pré-Teste
Capítulo 4
Shadish, Cook e
Campbell (2002)
Páginas: 103 a 115.
Objetivo do Capítulo

Mostrar os custos à validade interna associados ao uso
de desenhos de pesquisa nos quais o pesquisador fica
submetido quando utiliza desenhos sem grupo controle
ou sem pré-teste, em função de outras prioridades ou
dificuldades (investimentos na validação de construto e
na validade externa, necessidades práticas impostas por
agências de fomento, questões éticas ou administrativas
ou logísticas).

Mostrar por meio de exemplos reais como analisar
criticamente as ameaças à validade interna

Apresentar elementos estruturais comuns a todos os
desenhos experimentais, de modo que os pesquisadores
possam escolher desenho mais fortes e menos
suscetíveis a falhas na validade interna.
A Lógica do Quase-Experimento
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
Os desenhos quase-experimentais são
experimentos que não realizam a distribuição
aleatória das unidades nas condições, porém
possuem os mesmos propósitos e atributos
estruturais dos experimentos.
A inferência causal de um quase experimento
também deve a tender os três requisitos básicos
de todas as relações causais:
–
A causa deve preceder o efeito.
–
A causa deve covariar com o efeito.
–
As explicações causais alternativas não são
plausíveis.
A Lógica do Quase-Experimento

Diferença entre experimentos e quase
experimentos:
–
–
No experimento as explicações alternativas
tornam-se pouco plausíveis porque o delineamento
assegura que essas explicações alternativas estejam
distribuídas aleatoriamente nas condições.
No quase experimento, como não é feita
distribuição aleatória de unidades nas condições, são
usados outros princípios para mostrar que
explicações alternativas não são plausíveis.
Princípios para assegurar a
implausibilidade de explicações
alternativas em quase-experimentos
1.
Identificação e estudo prévio das ameaças
(plausíveis) à validade interna da pesquisa.
2.
Primazia do controle pelo desenho (“evitar”
o controle estatístico).
3.
Padrão coerente de igualação. (inclusão de
variáveis não equivalentes e interações para
verificar se explicações alternativas
produzem o mesmo padrão obtido pelo
tratamento).
Desenhos Sem Grupo-Controle
Um grupo com apenas 1 pós-teste:
X
Um grupo com pós-testes múltiplos:
X1
Um grupo com pré e pós-teste:
O1
X
Um grupo com pré e pós (dois prés): O1
O2
Um grupo com pré e pós e
VD não equivalente:
(O1a, O1b ...O1N)
O2
X
O3
(O1A O1B) X (O2A O2B)
Tratamento removido: O1 X O2
Tratamento Repetido: O1
O1
X
O2
O3 X
X
O3
O4
X
O5
Delineamento com um grupo e um pós-teste
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Ausência do pré-teste: dificulta sabermos se a mudança ocorreu.
Ausência de grupo controle: torna difícil sabermos se o efeito
ocorreria ou não sem o tratamento.
Ambigüidade sobre precedência temporal entre causa e efeito
também pode ocorrer.
Esse desenho tem mérito quando existem conhecimentos específicos
sobre como a variável dependente se comporta (ou vem se
comportando)
– Ex: Conhecimentos de alunos sobre cálculo são
reconhecidamente baixos e estáveis. Não são aprendidos no
cotidiano.
– Explicações alternativas sobre ganhos de aprendizagem em
cálculo não são plausíveis, pois não estão disponíveis no dia-adia do aluno
– Para que as inferências sejam válidas sobre o efeito do
tratamento (curso), é preciso que o efeito seja grande sobre a
VD.
Um grupo, um pré-teste e múltiplos pós-testes
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•
Os resultados obtidos através desse delineamento são mais interpretáveis
quando há uma “teoria” chamada padrão de igualação ou comparação ou de
coerência.
Usado quando o efeito é conhecido, a causa é desconhecida e procurada
retrospectivamente.
Ex. 1: detetives investigando crimes.
– Efeito: corpo de um morto
– Causa (assassino): inferida a partir de padrões de dicas (múltiplos póstestes) sobre quando e como ocorreu morte.
– Explicações alternativas: obtida por meio da ligação entre as dicas
sobre o modus operandi de cada criminoso.
– As dicas assumem o papel de pós-testes múltiplos, onde cada medida
pós-teste refere-se a um construto diferente que será comparado aos
padrões de efeitos (modus operandi) geradas por diferentes causas
possíveis (assassinos) .
Ex. 2: médicos investigando causa de uma morte.
• Efeito: pessoa morta.
• Causa (doença) inferida a partir de um padrão de dados: o tempo desde
a morte, as características do corpo, o contexto etc.) e da comparação
desses padrões com outros similares (explicações alternativas).
Um grupo com pré e 1 pós-teste
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Sem grupo controle: ameaça da história ou maturação.
Usado quando as hipóteses alternativas não são plausíveis
Ex: redução de fezes de cães nas ruas de uma cidade após
campanha publicitária não é devida:
– ao período ano – inverno em que há uma redução dessa
ocorrência,
– ao pré-teste, que ensina o que fazer,
– à perda de sujeitos do pré para o pós-teste,
– ao tamanho reduzido de amostra, que diminui o poder
estatístico dos testes,
– aplicação do pré e do pós pelas mesmas pessoas pode reduzir a
validade de construto.
Raramente é possível produzir conhecimento confiável
sobre causalidade com esse tipo de desenho, a menos
que os resultados sejam particularmente bem
conhecidos e o intervalo de tempo entre pré e póstestes seja pequeno.
Um grupo com 2 pré-testes e 1 pós-teste
•Usado para reduzir a ameaça da maturação e da
regressão à média.
•Ex: Campanha anti-tabagista
•Primeiro pré-teste : 1986 (O1)
•Segundo pré-teste: 1987 (O2)
•Pós-teste:1988 (O3)
•Resultados mostraram que os níveis de
informação depois da campanha (O3) eram
maiores do que os obtidos antes dela (O2) e
também maiores do que os mensurados entre )
O1 e O2 (período de maturação).
Tratamento Removido
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O objetivo é mostrar que os resultados aumentam na presença e
diminuem na ausência de um dado tratamento.
Usado apenas quando os efeitos do tratamento se dissipam quando
ele é removido.
Ameaças: presença de outlier (necessária utilização de amostras
grandes e medidas confiáveis), remoção do tratamento pode ser
anti-ético e/ou gerar frustração
–
Ex: Abandono espontâneo do tratamento anti-drogas por pessoas
viciadas em drogas é oportunidade para aplicar o delineamento sem
causar dano aos envolvidos.
É interpretável quando o efeito da retirada do tratamento é
grande.
Realizar as observações dos resultados em intervalos regulares de
tempo é recomendável.
Tratamento Repetido
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É usado em situações em que é possível introduzir, remover
e re-introduzir um tratamento (X) para estudar como o
tratamento e os resultados (O) covariam.
São poucas as ameaças a este tipo delineamento de
pesquisa.
Ex: pesquisas sobre uso de narcóticos
– Uso de narcóticos antes da aplicação de metadona (O1)
– Uso de narcóticos após a aplicação (X) de metadona (O2)
– Uso de narcóticos após a remoção (X) da metadona (O3)
– Uso de narcóticos após a re-introdução (X) da metadona
(O4)
– Resultados mostraram que o uso de narcóticos diminuiu
drasticamente após a aplicação da metadona (de O1 para
O2), aumentou quando a metadona foi removida (de O2
para O3)e voltou a diminuir quando a metadona foi reintroduzida (de O3 para O4).
Tratamento Repetido
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Ameaças à validade interna: maturação cíclica (ciclos de
aumento e diminuição sazonal de um efeito),
Ameaças à validade externa e estatística – ex: estudos de
Hawthorne feitos com uma maioria de mulheres e amostras
pequenas.
Ameaças à validade de constructo ocorrem quando os
sujeitos percebem as operações de introdução, remoção e
re-introdução do tratamento. Pessoas podem gerar hipóteses
sobre essas variações no tratamento e se comportar de
acordo com elas. Pode haver sentimento de rejeição,
ressentimento.
Esse desenho é melhor aplicado quando os efeitos são
transitórios, o tratamento é inclusivo (não obstrutivo), o
intervalo entre o tratamento inicial e a sua re-introdução é
longo, e não há ciclos temporais que confundem os efeitos
do tratamento.
Uso de pré-testes retrospectivos em
delineamentos de Tratamento Repetido
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Usado para avaliar retrospectivamente os
efeitos da aplicação de metadona entre viciados
em heroína, que passaram por múltiplos
episódios de tratamento no passado.
Auto-relatos podem ser comparados a outras
outras medidas para verificar a sua validade.
Auto-relatos retrospectivos não devem ser
utilizados sozinhos para inferir causalidade.
Devem ser associados a outros métodos.