Quais são os efeitos de controle? (explicação e exemplos)

Freqüentemente, em estudos experimentais, os pesquisadores pedem aos participantes que forneçam respostas a vários tratamentos diferentes.

Nestes tipos de estudos, os efeitos de ordem referem-se a diferenças nas respostas dos participantes devido à ordem em que os tratamentos lhes são apresentados.

Por exemplo, suponha que os pesquisadores estejam medindo a porcentagem de lances livres feitos por jogadores de basquete, em que cada jogador deve arremessar 10 lances livres usando uma determinada técnica – A, B ou C – ao arremessar.

Aqui estão as diferentes ordens em que os jogadores podem lançar lances livres:

• abc
• PBR
• BCA
• TAS
• TÁXI
• abc

Quer uma técnica seja melhor ou não, é provável que os jogadores fiquem um pouco cansados ou cansados quando usarem a última técnica, o que significa que provavelmente terão um desempenho pior usando essa técnica.

Este é um exemplo de efeito de ordem . A ordem em que os jogadores tentam cada técnica afeta a porcentagem de lances livres que eles acertam.

Tipos de efeitos de pedido

Existem vários tipos de efeitos de ordem que podem ocorrer em experimentos, incluindo:

Efeitos da prática: Os participantes podem melhorar em uma determinada tarefa à medida que se familiarizam com o ambiente de teste. Por exemplo, os participantes podem tornar-se mais rápidos nos ensaios posteriores de experiências que medem o tempo de resposta simplesmente porque praticaram em ensaios anteriores.

Efeitos da fadiga: Os participantes podem ter um desempenho pior no final de um experimento simplesmente porque estão cansados de realizar uma tarefa repetidas vezes.

Efeitos do tédio: Os participantes podem ter um desempenho pior no final de um experimento simplesmente porque ficam entediados se uma tarefa for muito repetitiva ou demorada.

Efeitos residuais : Os participantes podem responder de forma diferente aos tratamentos dependendo do tratamento ao qual foram expostos anteriormente. Por exemplo, em experiências em que os participantes devem estimar o peso dos objectos, é provável que sejam influenciados pelo peso do objecto que estimaram anteriormente.

Em qualquer experimento que envolva medições repetidas nos mesmos indivíduos, um ou mais desses efeitos de ordem podem aparecer, o que poderia distorcer os resultados.

Como evitar efeitos de ordem

Dependendo do tipo de efeito de ordem esperado, os pesquisadores podem tomar as seguintes medidas para evitá-los:

Efeitos da prática: Para evitar efeitos da prática, os pesquisadores poderiam dar a cada participante algum tempo para se aquecer com a tarefa, para evitar que melhorassem na tarefa ao longo do experimento.

Efeitos da fadiga: Para evitar os efeitos da fadiga, os pesquisadores poderiam tornar a tarefa mais curta e/ou menos intensa de executar.

Efeitos do tédio: Para evitar os efeitos do tédio, os pesquisadores poderiam encurtar uma tarefa ou adicionar mais variações para evitar o tédio.

Efeitos de transferência: Para evitar efeitos de transferência, os investigadores poderiam adicionar mais tempo entre as tarefas para que os participantes não sejam influenciados pelo seu ensaio anterior.

Sobre o uso de contrapeso

Em qualquer experimento que envolva medições repetidas nos mesmos indivíduos, os pesquisadores podem implementar o contrapeso – uma técnica na qual cada ordem de tratamento possível é usada o mesmo número de vezes.

Por exemplo, no experimento anterior de basquete, poderíamos pedir a 5 jogadores que arremessassem lances livres usando a ordem ABC, outros 5 jogadores que arremessassem usando a ordem ACB, outros 5 jogadores que arremessassem usando a ordem BCA e assim por diante.

Ao usar cada comando o mesmo número de vezes, podemos “contrabalançar” quaisquer efeitos de ordem. A desvantagem deste método é que pode ser muito demorado ou caro implementar cada comando um número igual de vezes.

Por exemplo, se tivermos três condições de atendimento diferentes, o número total de pedidos únicos seria 3! = 6 . Se tivermos quatro condições de tratamento, esse número aumenta para 4! = 24 . Se tivermos cinco condições de processamento, serão 5! = 120 . Este número pode rapidamente tornar-se irracional para implementar num estudo.