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O que é a epistemologia? A epistemologia é a área da filosofia que estuda o conhecimento, as suas origens, natureza, fundamentos e limites. Ela procura entender como adquirimos conhecimento, quais são os seus critérios de validade, e como distinguimos entre crença, opinião e conhecimento verdadeiro...

O que é a epistemologia? A epistemologia é a área da filosofia que estuda o conhecimento, as suas origens, natureza, fundamentos e limites. Ela procura entender como adquirimos conhecimento, quais são os seus critérios de validade, e como distinguimos entre crença, opinião e conhecimento verdadeiro. Entre as questões fundamentais da epistemologia estão: **"O que podemos conhecer?"**, **"Como sabemos o que sabemos?"** e **"Quais são os limites do conhecimento humano?"**. A frase "Houvesse saber cujo objeto não fosse um mundo conhecido ou a conhecer, mas sim o próprio conhecimento do mundo", encontra-se profundamente relacionada com a epistemologia e está relacionada com a reflexão sobre a natureza do conhecimento. Ela sugere a possibilidade de um tipo de saber que não se foca diretamente no mundo como objeto a ser explorado ou descoberto, mas que tem como objetivo o estudo do próprio conhecimento, ou seja, o conhecimento sobre o ato de conhecer. - O que é a ontologia? A Ontologia é o ramo da Filosofia que estuda a natureza do ser, da existência e da própria realidade, sendo classificada como o ramo geral da metafísica, pois se ocupa dos temas mais abrangentes e abstratos da área. Neste ramo é costume questionar se a realidade é objetiva? Ou a realidade é subjetivamente construída? É pessoalmente construída ou contextualmente construída? - Explica a importância do ceticismo em psicologia. O ceticismo corresponde a um estado no qual se questiona, investiga e duvida da possibilidade do conhecimento absoluto, defendendo que as perceções e razões humanas são frequentemente enganosas, até que existam evidências sólidas para apoiá-las. O ceticismo é considerado saudável e faz parte do método científico, sendo que promove uma mente aberta e curiosa, que examina argumentos de forma lógica e baseada em evidência científica. É de atentar que o ceticismo se difere do negacionismo, na medida em que negacionismo, por outro lado, é a recusa de aceitar factos ou evidências amplamente estabelecidos, mesmo quando existem dados baseados em evidência científica que os apoiam. Ao contrário do ceticismo, o negacionismo é resistente a mudanças, mesmo quando confrontado com evidências científicas. - Por que razão não se deve usar a palavra "provado" em psicologia? As teorias na ciência da psicologia não são "provadas" verdadeiras, mas sim sustentadas ou contestadas por evidências de pesquisa, portanto. Os pesquisadores psicológicos não provam que as coisas sejam verdadeiras. Então, não se deve dizer que as coisas estão "provadas", porque a psicologia não se presta a um conhecimento definitivo, mas podemos usar "existe a prova existente na literatura que apoia a teoria". A pesquisa científica é uma atividade contínua e colaborativa, que promove e verifica ideias dentro de comunidades científicas. Para que os resultados sejam confiáveis, a pesquisa deve ser cuidadosamente planeada e replicada, considerando o design, as variáveis, as amostras e a análise de dados. Se essas áreas não forem devidamente tratadas, os resultados podem ser ambíguos ou irrelevantes. - O que separa o conhecimento cientifico do não cientifico? A utilização de senso comum e intuição, juntamente com o negacionismo. - Como é que se caracteriza o método cientifico? -- pelo método empírico e hipotético-dedutivo. O método científico consiste num método geral de investigação com base no método empírico e no hipotético dedutivo. O método empírico (característico dos estudos qualitativos) consiste num método científico dedicado a recolher informações e resumi-la na esperança de identificar padrões gerais. O método empírico original tinha dois estágios: **[Recolha de dados]**, diretamente, através da experiência, através de nossos sentidos externos, sem preconceitos sobre como eles são ordenados ou o que os explica. Registando o ponto de ebulição em várias altitudes; I**[ndução de padrões e relações dentro dos dados]**. Ou seja, ver quais as relações que parecem existir dentro de nossos dados. O método hipotético-dedutivo (característico dos estudos quantitativos) é um método de registrar observações, desenvolver teorias explicativas e testar previsões a partir dessas teorias. (Hipóteses e depois a dedução consiste em testar as hipóteses por indução) significa um método no qual **as teorias (explicações gerais de \'leis\' ou regularidades observadas) são avaliadas, gerando e testando hipóteses** (declarações sobre o mundo que são derivadas de teorias mais gerais). As etapas do método hipotético-dedutivo são as seguintes: 1º observação, recolha e organização da data 2º indução das generalizações ou leis 3º desenvolvimento das teorias explicativas 4º dedução das hipóteses para testar a teoria formulada 5º testar as hipóteses. Desenvolver uma predição da pesquisa 6º apresentar os resultados do teste que providenciam apoio para desafiar a teoria. - Difere estudo de campo de estudos naturais. O **estudo de campo** remete para um estudo de pesquisa onde os dados são recolhidos de participantes [fora do ambiente de pesquisa], fora do laboratório e geralmente no [ambiente normal] dos participantes. Muitas vezes no ambiente natural das pessoas estudadas e mais frequentemente em áreas de psicologia aplicada. A principal vantagem de um estudo de campo é a oportunidade de [capturar o comportamento natural como ocorre na vida cotidiana] - caso em que o design pode ser chamado de naturalista. Os **estudos naturais** remetem para um projeto no qual os experimentadores investigam os participantes no seu [ambiente quotidiano]. Eventos além do controlo direto do pesquisador, mas onde um IV e um DV podem ser identificados. Estudos naturalísticos podem usar procedimentos de recolha de dados totalmente quantificados. Estudos qualitativos, no entanto, quase sempre tenderão a ser mais naturalistas no procedimento, embora uma entrevista possa ser realizada numa sala \"artificial\" numa universidade. O pesquisador que observa o comportamento do playground pode registar a agressão produzida naturalmente, mesmo que o design ainda seja basicamente experimental, por exemplo, observando crianças que experimentaram ou não um programa anti-bullying. - Distingue indução de dedução. A indução significa mover-se do particular para o geral. A dedução é o processo de argumentos lógicos que evolui desde premissas a conclusões. Em suma, o método indutivo parte de observações enquanto o dedutivo parte da teoria. Para se chegar a uma conclusão, esse tipo de raciocínio parte do específico para o geral. Assim, de uma premissa particular há uma generalização até chegar no universal. - A psicologia é ou não uma ciência? A ciência remete para um sistema de pensamento que nos leva a uma explicação racional de como as coisas funcionam no mundo, com base num processo de aproximação das verdades e afastamento de mitos, ideias não questionadas ou \"intuitivas\" sobre as pessoas. Isto é feito com base em evidencia científica. **Wundt**, implementou métodos experimentais para estudar a mente humana em laboratório, o que estabeleceu pela primeira vez a psicologia como uma disciplina empírica e mensurável. **Allport** argumentou que [a ciência psicológica deve ter o objetivo de melhorar acima dos níveis alcançados pelo senso comum] os nossos poderes de prever, entender e controlar a ação humana. Se podemos prever, então observamos o suficiente para saber que o que estamos a observar não acontece apenas aleatoriamente, mas sim que notamos um padrão de regularidades. Assim, é correto afirmar que a psicologia é amplamente reconhecida como uma ciência, e essa classificação baseia-se em várias razões presentes na literatura científica. A psicologia segue o [**método científico**, um processo sistemático de investigação, que envolve a formulação de hipóteses, a recolha de dados, a análise dos resultados e a validação ou refutação das hipótese]s. A psicologia [utiliza técnicas experimentais e correlacionais, observações controladas e medições padronizadas, que são características essenciais de qualquer ciência]. Segundo, com base no trabalho de **Karl Popper** sobre a **falsificabilidade**, as teorias científicas **devem ser testáveis e passíveis de serem refutadas**, e a psicologia desenvolve teorias que podem ser testadas empiricamente, o que fortalece seu status como ciência. **Para além disso,** uma das marcas de uma ciência é a **capacidade de gerar resultados replicáveis**. Assim, a Psicologia é uma ciência, logo, corresponde a um corpo sistematizado de conhecimentos objetivos e baseados na realidade empírica, obtidos através das leis e do rigor que regem o método científico. Com base nesses conhecimentos científicos, e através da intervenção psicológica e da Psicoterapia, os Psicólogos utilizam diferentes abordagens que estão associadas às principais perspetivas teóricas da ciência psicológica e aplicam procedimentos e técnicas baseadas na investigação e evidência científicas - OPP - O que separa o senso comum e a intuição da ciência da psicologia? O **senso comum** é um tipo de conhecimento popular, adquirido por meio da observação e da repetição, mas que não se baseia em evidências científicas. Embora o senso comum seja uma capacidade inerente aos seres humanos, que frequentemente agem de maneira não completamente acientífica, ele pode resultar em lapsos de entendimento. Muitas vezes, somos levados a identificar padrões onde eles não existem, o que gera vieses e, consequentemente, teorias irrealistas. Como observa Bachelard, o primeiro obstáculo epistemológico é precisamente o senso comum. Embora o pensamento científico represente uma extensão cuidadosa do raciocínio de senso comum, confiar apenas neste último pode resultar em suposições falsas e distorcidas sobre a realidade. É fundamental, portanto, distinguir entre o conhecimento empírico do senso comum e o rigor da investigação científica para evitar conclusões inadequadas. A **intuição** é frequentemente considerada um atalho útil para a verdade, mas torna-se ainda mais frágil quando lidamos com questões muito pessoais. Não podemos confiar na intuição, pois ela depende excessivamente de mitos, estereótipos, preconceitos e de uma sabedoria adquirida, mas não crítica. Além disso, ao nos depararmos com um novo problema, a intuição é suscetível à nossa tendência de permanecer com o que já sabemos. Reivindicações sobre o mundo devem sempre ser sustentadas por evidências, algo que é feito pela Psicologia. O problema que enfrentamos aqui é que a intuição, ou "senso comum", frequentemente oferece respostas "óbvias" que, na verdade, estão erradas. Por isso, não podemos confiar nela para desenvolver um sistema de conhecimento psicológico sólido. - O que é um estudo experimental, quase experimental e não experimental? Nos **[estudos não experimentais]**, o investigador não manipula nem altera as variáveis da investigação. Estes estudos assentam em descrições e interpretações de fenómenos ou debruçam-se sobre problemas teóricos associados a fenómenos, **não permitindo estabelecer relações de causalidade entre as variáveis**. Também, pretende observar e interpretar os fenómenos que pretende estudar, podendo estabelecer **correlações entre as variáveis**. Os estudos não experimentais podem ser classificados em dois grandes grupos: [Descritivos e Correlacionais.] **Descritivos**- Este tipo de estudo permite descrever um fenómeno, uma população ou um conceito relativo a essa população, NÃO estabelecendo relações entre variáveis. **Correlacionais**- O objetivo é o de examinar a existência de uma relação ou associação entre 2 ou mais varáveis. Estudo da extensão em que uma variável está relacionada a outra, muitas vezes referindo-se a variáveis não manipuladas medidas fora do laboratório. As associações podem ser classificadas quanto à sua direção (positiva e negativa) e força (forte, média ou fraca). Nos **[estudos quase experimentais]** há uma análise da [evolução de tendências ou padrões previsíveis] de acontecimentos que ocorrem ao longo do tempo. **Este implica falha na aleatoriedade da amostra, não há controlo de variáveis e não é possível inferir causalidade**. Ex: Experimento em que um IV é manipulado, mas onde a alocação aleatória não ocorre e/ou o pesquisador não tem controlo do IV. Os **[estudos experimentais]** têm como objetivo estabelecer uma [relação de causa-efeito] entre uma variável independente e uma variável dependente. Estudos experimentais são os que mais permitem **inferir causalidade** (isto é, inferir a relação entre um evento A (a causa) e um segundo evento B (o efeito), provido que o segundo evento seja uma consequência do primeiro) **e nos quais se observam correlações**. Nestes estudos, o investigador manipula ou controla uma ou mais variáveis independentes, regista o seu impacto na variável dependente e é capaz [de os replicar nas mesmas circunstâncias]. Para tal é necessário que ocorra uma seleção aleatória da amostra em 2 grupos semelhantes, um grupo experimental, que é alvo de intervenção por parte do investigador, e de um grupo controlo, cujas características permanecem intactas ao longo da experiência, tendo como principal objetivo permitir a comparação dos resultados da intervenção no grupo experimental. Permite definir um plano ou estratégia para responder à questão de investigação, determinar as observações a realizar e a forma como estas serão conduzidas e avaliadas. 1. Aleatoriedade da amostra e dos participantes 2. Manipulação de uma ou várias variações independentes 3. Existência de, pelo menos, dois momentos de avaliação (pré-teste e pós-teste) 4. Controlo das variáveis 5. Definição de um grupo de controlo e experimental **Nota:** Se um destes requisitos não for cumprido, é um estudo quase experimental. - Potencialidades e limitações de cada método. **Potencialidades dos Estudos Experimentais** **Estabelecimento de Causalidade**: Os estudos experimentais permitem o controlo rigoroso de variáveis, facilitando a determinação de relações causais. Ao manipular a variável independente e observar os efeitos na variável dependente, os pesquisadores podem concluir com maior confiança que uma mudança numa variável causa mudanças noutra. **Controlo de Variáveis Extrínsecas** - A randomização e a criação de grupos de controlo ajudam a minimizar a influência de variáveis externas que podem afetar os resultados. Isso reduz o viés e aumenta a validade interna do estudo. **Replicabilidade -** Os estudos experimentais são projetados para serem replicáveis, permitindo que outros pesquisadores verifiquem os resultados. Isso é fundamental para a construção de conhecimento científico sólido. **Recolha de Dados Objetivos** - Os métodos experimentais muitas vezes utilizam medições objetivas e quantificáveis, o que pode aumentar a precisão dos dados e facilitar a análise estatística. **Flexibilidade Metodológica**: Estudos experimentais podem ser realizados em diferentes ambientes (laboratórios, campo, etc.) e podem incluir uma variedade de técnicas de recolha de dados, como observações diretas, questionários e medições fisiológicas. **Limitações dos Estudos Experimentais** **Generalização dos Resultados**: Os resultados obtidos em ambientes laboratoriais podem não ser generalizáveis para situações do mundo real. O contexto artificial de muitas experiências pode limitar a aplicabilidade das conclusões. **Viés da experiência**: Os efeitos do pesquisador, como expectativas ou comportamentos inconscientes, podem influenciar os resultados. A falta de cegamento (blinding) pode introduzir viés, especialmente se os participantes perceberem as hipóteses do estudo. Por exemplo, efeito de Hawthorne. **Limitação Temporal**: Os estudos experimentais muitas vezes têm uma duração limitada e podem não captar os efeitos a longo prazo de intervenções ou manipulações, o que é especialmente relevante em psicologia e ciências sociais. **Ética**: Algumas questões não podem ser investigadas experimentalmente devido a considerações éticas. Por exemplo, pode ser impraticável ou antiético manipular certas variáveis, como traumas ou comportamentos de risco, numa experiência. **Complexidade do Comportamento Humano**: O comportamento humano é multifacetado e influenciado por uma variedade de fatores sociais, emocionais e contextuais. As experiências podem simplificar excessivamente a realidade, negligenciando interações complexas. **Potencialidades dos Estudos Quase Experimentais** **Aplicação em Contextos do Mundo Real**: Os estudos quase experimentais são frequentemente realizados em ambientes naturais, permitindo a investigação de fenómenos em contextos do mundo real. Isso aumenta a relevância externa dos resultados, pois as conclusões podem ser mais facilmente aplicadas a situações práticas. **Ética e Viabilidade**: Em algumas situações, a randomização não é ética ou prática. Os estudos quase experimentais permitem a investigação de intervenções ou fenómenos em situações em que a manipulação direta não seria apropriada, como em estudos de políticas públicas ou em populações vulneráveis. **Flexibilidade de Design**: Esses estudos podem adotar uma variedade de designs, como estudos longitudinais, de coorte ou estudos de caso-controlo, oferecendo flexibilidade na abordagem metodológica. Os dados longitudinais permitem a análise de mudanças ao longo do tempo. **Identificação de Efeitos em Intervenções Naturais**: Estudos quase experimentais são úteis para avaliar os efeitos de intervenções que ocorrem naturalmente, como programas educacionais ou políticas de saúde, permitindo a análise de resultados sem a necessidade de um grupo de controlo aleatório. **Limitações dos Estudos Quase Experimentais** **Validade Interna**: A falta de randomização pode comprometer a validade interna dos estudos quase experimentais. Sem a randomização, é difícil controlar variáveis de confusão que podem influenciar os resultados, dificultando a atribuição causal. A presença de variáveis não controladas que afetam tanto a variável independente quanto a dependente pode levar a resultados enviesados. Isso é especialmente preocupante quando os grupos não são equivalentes antes da intervenção. **Dificuldades em Estabelecer Causalidade**: Embora os estudos quase experimentais possam sugerir relações causais, eles não podem estabelecer causalidade com a mesma certeza que os estudos experimentais. Isso ocorre devido à possibilidade de que outros fatores não medidos possam influenciar os resultados observados. **Amostras Não Representativas**: A seleção de amostras em estudos quase experimentais pode ser problemática, uma vez que nem todas as populações podem ser representadas. Isso pode limitar a generalização dos resultados e a aplicabilidade em diferentes contextos. **Análise Estatística**: As análises estatísticas em estudos quase experimentais podem ser mais complexas devido à necessidade de controlar variáveis de confusão. Isso exige métodos analíticos mais sofisticados, que nem sempre são aplicados adequadamente. **Potencialidades dos Estudos Não Experimentais** **Observação em Contextos Naturais**: Estudos não experimentais permitem a observação de comportamentos e fenómenos em ambientes naturais, oferecendo uma visão mais realista e holística do comportamento humano e das interações sociais. Essa abordagem pode resultar em dados mais relevantes e aplicáveis a situações do dia a dia. **Ética e Viabilidade**: Muitos fenómenos não podem ser estudados de forma experimental devido a preocupações éticas ou logísticas. Por exemplo, pode ser antiético manipular variáveis em estudos que envolvem saúde ou comportamentos sensíveis. Os estudos não experimentais permitem investigar essas questões sem comprometer a ética. **Exploração de Hipóteses**: Esses estudos são úteis para explorar novas hipóteses e gerar ideias para investigações futuras, podendo identificar relações e padrões que podem ser investigados mais a fundo em pesquisas experimentais posteriores. **Análise de Tendências e Padrões**: Estudos não experimentais podem ser eficazes na análise de tendências ao longo do tempo, especialmente em estudos longitudinais. Isso permite aos pesquisadores observar mudanças e evoluções em comportamentos, atitudes e condições de saúde. **Custo e Tempo**: No geral, os estudos não experimentais podem ser menos dispendiosos e mais rápidos de implementar do que os estudos experimentais, o que pode ser uma vantagem em contextos com recursos limitados. **Limitações dos Estudos Não Experimentais** **Validade Interna**: A falta de controlo sobre variáveis externas pode comprometer a validade interna dos estudos não experimentais. Sem a manipulação de variáveis, é difícil estabelecer relações causais claras, e é mais fácil que outras variáveis confundam os resultados. **Causalidade**: Embora os estudos não experimentais possam sugerir relações entre variáveis, eles não podem estabelecer causalidade com a mesma certeza que os estudos experimentais. A identificação de relações causais requer uma abordagem experimental mais rigorosa. **Seleção de Amostras**: A seleção de amostras em estudos não experimentais pode ser problemática. Se a amostra não for representativa da população em geral, isso pode limitar a generalização dos resultados. **Vieses de Medição**: Estudos não experimentais podem ser suscetíveis a vieses de medição e relato. A dependência de dados autodeclarados pode resultar em respostas enviesadas, que podem distorcer os resultados. **Limitações Analíticas**: A análise estatística em estudos não experimentais pode ser complexa devido à necessidade de controlar variáveis de confusão. Isso requer métodos analíticos sofisticados e um entendimento robusto das estatísticas, que nem sempre são aplicados corretamente. - Descreve os conceitos de validade e fidelidade **Validade** - Extensão para a qual os instrumentos medem o que se destinam a medir. Além disso, até que ponto um efeito de pesquisa pode ser confiável como real ou como não \"contaminado\" ou confundido. Devemos poder ter confiança de que nosso dispositivo de medição está medindo o que se destina a medir. Na psicologia, essa questão é de importância totalmente crucial, já que muitas vezes é difícil concordar com o que uma construção \'realmente é\', e as coisas na psicologia não são tão tocáveis quanto as coisas na física ou na química. **Fidelidade/confiabilidade** - Extensão em que as descobertas ou medidas podem ser repetidas com resultados semelhantes, isto é, relaciona-se com a consistência das medidas. Isso se aplica a medidas psicológicas tanto quanto a qualquer outra. Portanto, as escalas psicológicas devem produzir os mesmos resultados quando testadas novamente nas mesmas pessoas em momentos diferentes (desde que nada significativo tenha acontecido com elas entre os testes). - Distingue dados quantitativas e qualitativas. **Dados quantitativos** - Dados em forma numérica, os resultados da medição ou contagem. **Dados qualitativos** - Dados deixados nas suas formas originais de significado (por exemplo, fala, texto) e não quantificados. [A experiência humana, sendo reflexiva e não passiva, nunca será resumida por leis limpas e matematicamente expressas]. Dar a alguém uma pontuação para uma característica de personalidade é uma paródia do conceito geral de personalidade. Em vez disso, a personalidade pode ser estudada reunindo informações verbais significativas das pessoas, o que dá uma descrição mais rica e completa do fenômeno de interesse. Os dados qualitativos podem ser baseados em texto ou pictóricos. Muitas vezes, eles são o conteúdo de entrevistas ou são anotações de um observador. - Causalidade implica um método quantitativo ou qualitativo? É importante para as ciências sociais? Os métodos quantitativos são geralmente mais adequados para estabelecer relações causais de forma clara e replicável, enquanto os métodos qualitativos são valiosos para explorar complexidades e contextos que podem influenciar essas relações. A pesquisa quantitativa frequentemente envolve experimentos controlados, onde variáveis independentes são manipuladas para observar os efeitos sobre variáveis dependentes. Essa abordagem é útil para estabelecer relações de causalidade de forma rigorosa. - O que é um RCT? Um estudo RCTs (Randomized Controlled Trials, ou **\"Ensaios Clínicos Aleatórios** Controlados\") é um tipo de investigação experimental amplamente utilizado para testar a eficácia de tratamentos, intervenções ou práticas, sendo importante para **inferir a causalidade**. Os RCT baseiam-se na [comparação entre duas ou mais intervenções a serem testadas, as quais são controladas pelos investigadores e aplicadas de forma aleatória num grupo de participantes]; geralmente em comparação com um grupo de controlo sem intervenção ou em lista de espera. O objetivo de um RCT é determinar se existe uma relação de causa-efeito entre a intervenção (como um medicamento, terapia ou prática) e os resultados observados. Devido ao rigor metodológico, os RCTs são considerados o padrão-ouro para avaliar a eficácia de tratamentos e intervenções. As características dos RCTs são as seguintes: **[Aleatorização:]** Os participantes são divididos aleatoriamente em diferentes grupos. Normalmente, há um grupo experimental, que recebe a intervenção ou tratamento, e um grupo de controlo, que não recebe a intervenção ou recebe um placebo. A aleatorização minimiza vieses e garante que as diferenças entre os grupos sejam atribuíveis à intervenção. **[Grupo de controlo]:** Este grupo serve como base de comparação, permitindo aos investigadores ver se as mudanças no grupo experimental são devidas ao tratamento ou a outros fatores externos. **[Cegamento]**: Em muitos RCTs, utiliza-se o cegamento para evitar vieses. Isto pode ser: - [Cegamento simples]: Os participantes não sabem se estão a receber o tratamento ou o placebo.- [Cegamento duplo]: Tanto os participantes como os investigadores desconhecem a quem foi atribuída a intervenção. **[Resultados mensuráveis]:** Os investigadores avaliam os resultados (efeitos do tratamento ou intervenção) com base em critérios mensuráveis e objetivos, comparando os grupos experimental e de controlo. - Indica os problemas na validade e fidelidade dos RCTs **Problemas de validade dos RCTS** **Viés de seleção**: Mesmo com randomização, podem existir diferenças não intencionais entre os grupos, especialmente em amostras pequenas. **Viés de confusão**: Fatores externos que não são controlados no estudo podem influenciar os resultados e, assim, reduzir a validade interna. **Perda de seguimento**: Quando um número significativo de participantes abandona o estudo, pode afetar a representatividade dos resultados. **Generalização (validade externa)**: Os resultados de um RCT podem não ser aplicáveis a populações fora do contexto do estudo (por exemplo, se os participantes não forem representativos da população geral). **Efeito Hawthorne**: A consciência dos participantes de que estão a ser observados pode alterar o seu comportamento, distorcendo os resultados. **Problemas de fidelidade** **Cumprimento inadequado da intervenção**: Se os participantes não seguirem as instruções da intervenção da forma prevista (por exemplo, não tomarem a medicação como indicado), a fidelidade ao tratamento diminui. **Execução inconsistente da intervenção**: Se a intervenção não for aplicada da mesma maneira a todos os participantes (por exemplo, diferenças entre os profissionais de saúde na administração de um tratamento), isso pode comprometer a comparação entre grupos. **Contaminação entre grupos**: Quando os participantes de diferentes grupos interagem ou partilham aspetos da intervenção, isso pode diluir as diferenças entre os grupos de controlo e de intervenção. **Desvios ao protocolo**: Alterações no protocolo original do estudo podem comprometer a fidelidade e a comparabilidade dos resultados. - Indica os problemas na validade e fidelidade nas investigações científicas **Problemas de validade** **Viés de seleção**: A escolha inadequada dos participantes pode resultar em amostras não representativas da população alvo, prejudicando a validade externa e a generalização dos resultados. **Viés de aferição**: Os instrumentos de medida podem não ser adequados ou consistentes, comprometendo a validade das conclusões. Além disso, o viés dos próprios investigadores pode influenciar os resultados (especialmente em estudos observacionais). **Confusão de variáveis**: Fatores não controlados ou não considerados no estudo podem influenciar as variáveis dependentes, dificultando a interpretação de relações de causa e efeito. **Validade ecológica**: A pesquisa em psicologia muitas vezes é realizada em ambientes laboratoriais controlados, o que pode não refletir com precisão o comportamento em contextos da vida real. **Problemas com a replicação**: A psicologia tem enfrentado uma "crise de replicação", onde muitos estudos, apesar de produzirem resultados positivos iniciais, não conseguem ser reproduzidos de forma consistente/não conseguem ser replicados, levando ao questionamento dos resultados. **Viés de publicação**: Há uma tendência para publicar resultados significativos ou inovadores, enquanto estudos com resultados nulos ou contrários ao esperado são sub-representados, o que pode distorcer a perceção global da evidência. **Desenho do estudo inadequado**: Investigações mal planeadas, com metodologias fracas ou inapropriadas, podem gerar resultados enganosos. Isso inclui o uso de amostras pequenas ou estatísticas inadequadas para testar hipóteses. **Problemas de fidelidade** **Formação inadequada dos investigadores**: Investigadores com pouca formação ou experiência em métodos estatísticos e técnicas de investigação podem aplicar análises incorretas ou mal interpretar os dados. **Inconsistência na aplicação das intervenções**: Em estudos experimentais, se a intervenção ou manipulação não for aplicada de forma consistente, os resultados podem ser distorcidos. **Contaminação entre condições**: Quando os participantes de diferentes grupos ou condições de estudo interagem ou recebem informações externas não planeadas, isso pode alterar o seu comportamento e comprometer a integridade dos resultados. **Viés do experimentador**: As expectativas ou crenças dos investigadores podem influenciar de forma inconsciente a forma como os dados são recolhidos ou analisados. O [efeito de Rosenthall], por exemplo, refere-se à influência que as expectativas dos investigadores podem ter sobre os participantes. **Conflitos de interesse**: Investigações financiadas por partes interessadas, como empresas farmacêuticas ou tecnológicas, podem estar sujeitas a pressões para produzir resultados favoráveis, o que pode comprometer a objetividade e a ética científica. Um conflito de interesse nas investigações científicas ocorre quando os investigadores, ou instituições envolvidas, têm interesses pessoais, financeiros, profissionais ou outros que podem influenciar indevidamente o desenho, a condução, a interpretação ou a divulgação dos resultados de um estudo. Esses interesses podem comprometer a objetividade, integridade e imparcialidade da investigação, resultando em viés ou manipulação dos resultados. **Pressão para publicar**: A pressão para publicar resultados significativos ou inovadores pode levar os investigadores a exagerar nas conclusões ou a utilizar práticas estatísticas questionáveis (p-hacking, HARKing -- formular hipóteses após conhecer os resultados, manipulação de dados do p-value ou análises até se obter um resultado significativo, muitas vezes sem fundamento científico). **Desvios ao protocolo**: Se o estudo não for conduzido estritamente de acordo com o protocolo estabelecido, a sua validade e fidelidade podem ser comprometidas **Recolha inadequada de dados**: Problemas técnicos ou erros na recolha de dados podem prejudicar a qualidade dos dados e, consequentemente, os resultados. **Desenho ético inadequado**: Na psicologia, especialmente em estudos com seres humanos, questões éticas mal geridas (como consentimento informado, uso de métodos invasivos ou experimentos enganadores) podem comprometer não só a validade, mas também a aceitação ética dos estudos. - Define teoria, hipótese e pergunta de pesquisa. Teoria - As crenças do pesquisador sobre como o mundo funciona, sobre como ou por que um determinado fenômeno ocorre. Hipótese - Declaração precisa da relação assumida entre variáveis. Afirmação generalizada sobre o mundo que são derivadas de teorias mais gerais. Pergunta de pesquisa - A pergunta que um pesquisador está tentando responder em uma investigação. - Define replicabilidade e esclarece se há uma crise na replicabilidade. A replicabilidade de estudos refere-se à capacidade de repetir um estudo sob condições semelhantes, utilizando novos dados, e obter resultados consistentes com os do estudo original. A única forma de garantir que um efeito observado é genuíno é, portanto, replicar o procedimento. Na prática, se um estudo investigou uma intervenção psicológica num grupo de indivíduos e encontrou efeitos positivos, outro investigador pode tentar replicar o estudo com uma nova amostra, num ambiente diferente, para verificar se os resultados se mantêm. Uma boa pesquisa é considerada replicável, e para garantir isso, os investigadores devem fornecer todos os detalhes do estudo original, sendo fundamental que os psicólogos, com elevado rigor ético, partilhem de forma clara os seus dados, procedimentos e medidas, geralmente através de relatórios publicados em revistas científicas. Os preditores de replicabilidade **incluem características do estudo original, como a revista de publicação; tamanho do efeito original, valor P e tamanho da amostra; experiência e conhecimento da equipe de pesquisa original; importância do efeito, com indicadores como o impacto da citação do artigo; e surpresa classificada do efeito**. Também avaliamos as [características da replicação, como o poder estatístico e o tamanho da amostra, a experiência e o conhecimento da equipa de replicação, avaliamos de forma independente o desafio de conduzir uma replicação eficaz e a qualidade autoavaliada do esforço de replicação]. **Práticas potencialmente problemáticas que põem em risco a possibilidade de replicabilidade incluem relatórios seletivos, análise seletiva e especificação insuficiente das condições necessárias ou suficientes para obter os resultados.** A replicação direta é a tentativa de recriar as condições consideradas suficientes para obter um achado observado anteriormente e é o meio de estabelecer a reprodutibilidade de um achado com novos dados. Sim, **existe uma crise de replicabilidade** na ciência. Esta crise refere-se ao facto de que muitos estudos científicos, quando repetidos, não conseguem produzir os mesmos resultados que os estudos originais. Este problema foi amplamente reconhecido nos últimos anos e tem gerado grande preocupação sobre a robustez e validade de muitos achados científicos. Apesar da sua importância, verificou-se que aproximadamente metade dos estudos feitos não são replicáveis. Em 2015, em esforço colaborativo em larga escala para replicar 100 estudos, demonstrou uma replicação prevista pela força da evidência original (mas não pela experiência e conhecimento). Este denotou que apenas cerca de **39% dos estudos replicados** conseguiram produzir resultados estatisticamente significativos semelhantes aos originais. Além disso, os efeitos observados nas réplicas foram muitas vezes muito menores do que nos estudos originais. O que se concluiu foi que uma grande parte das repetições produziu evidências mais fracas para as descobertas originais. Estes resultados levantaram preocupações sobre a legitimidade de muitos estudos publicados e destacaram a necessidade de práticas de investigação mais rigorosas. - O que poderá estar a contribuir para esta crise da replicabilidade? A replicabilidade é frequentemente mal compreendida, pois os incentivos para os cientistas priorizam a novidade em detrimento da replicação. Revisores e editores podem considerar novos testes de ideias já publicadas como não originais, o que ignora a incerteza das evidências científicas. A inovação indica caminhos possíveis, enquanto a replicação mostra caminhos prováveis; o progresso depende de ambas. A replicação aumenta a certeza quando os resultados são reproduzidos e promove a inovação quando não são. Além disso, práticas culturais na comunicação científica podem influenciar os resultados observados. Projetos de pesquisa de baixa potência e viés de publicação a favor de resultados positivos geram uma literatura com tamanhos de efeito tendenciosos. Isso sugere que os tamanhos de efeito em replicações tendem a ser menores do que nos estudos originais, não por diferenças na implementação, mas devido ao viés de publicação e relatório nos estudos originais. Relativo aos desafios, pode ocorrer falta de transparência nos métodos ou nas descrições dos dados, o que dificulta a verificação. Muitas vezes, nem todos os dados ou análises são disponibilizados, o que impede a reprodutibilidade. Vários fatores contribuem para esta crise: **Tamanho das amostras insuficiente**: Muitos estudos psicológicos usam amostras pequenas, o que pode aumentar a probabilidade de resultados falsos positivos ou exagerados; **Viés de publicação**: Existe uma tendência para as revistas científicas publicarem apenas resultados significativos ou inovadores, enquanto estudos com resultados nulos ou inconclusivos são menos divulgados. **Práticas questionáveis de análise de dados**: **p-hacking**: Manipulação de dados (do p-value) ou análises até se obter um resultado significativo, muitas vezes sem fundamento científico. Ir em busca dos p value. Se tivermos 57 resultados não estaticamente significativos, mas 3 são significativamente significativos, e usamos esses 3, é p-hacking; H**ARKing**: Formular hipóteses após conhecer os resultados, em vez de testar hipóteses pré-definidas. **Falta de transparência**: Em muitos estudos, os dados ou métodos não são partilhados de forma aberta, dificultando a verificação ou a reanálise por outros investigadores. **Problemas de desenho de estudo**: Estudos mal desenhados, com intervenções mal controladas ou variáveis de confusão, podem gerar resultados pouco robustos. **Efeitos específicos do contexto**: Muitos estudos em psicologia dependem do contexto social, cultural e temporal em que são conduzidos. Pequenas mudanças no ambiente podem produzir resultados diferentes em tentativas de replicação. **Consequências da crise**: **Desconfiança nas descobertas científicas**: A dificuldade em replicar muitos estudos psicológicos de referência levou a uma maior cautela na interpretação dos resultados de investigações anteriores. **Aumento da pressão para rigor científico**: Esta crise impulsionou reformas na metodologia e na cultura científica, promovendo maior transparência e rigor nas práticas de investigação. - Porque é tantos resultados de estudos não conseguem se replicar? No momento, não há uma resposta definitiva, mas algumas das razões para a falha na replicação são discutidas a seguir. Devido à maneira como as diferenças nos estudos são declaradas \'significativas\', esperaríamos que cerca de 5% dos achados significativos originais fossem erros do tipo I, ou seja, **seriam diferenças \'afluentes\' em primeiro lugar**. Também haverá resultados marginais em que o efeito às vezes é significativo e às vezes fica aquém. Este é um problema de poder, e isso geralmente é abordado pelo aumento do número de participantes. Também haverá pequenas diferenças entre os tipos de participante, medidas utilizadas, procedimentos exatos e assim por diante. Apontam que as \'replicações\' da OSC frequentemente usavam amostras de populações diferentes da original (por exemplo, Italianos em vez de americanos como a amostra na medição de atitudes em relação aos afro-americanos). Gilbert et al., no entanto, também apontaram que as respostas muitas vezes usavam procedimentos bastante diferentes. Além das questões técnicas, há também a crescente pressão sobre os pesquisadores universitários, e particularmente aqueles que trabalham para empresas privadas (por exemplo, empresas farmacêuticas), para chegar a artigos publicados, de preferência nas revistas mais prestigiadas. [Os dados não serão diretamente fraudulentos, mas podem ter sido reanalisados sob pressão para produzir \'bons\' resultados]. Um problema predominante com o mundo da pesquisa é que quase todos os artigos publicados relatam um efeito positivo **e muito raramente são publicados artigos que não demonstram efeito ou demonstram uma falha em replicar uma descoberta anterior.** Esse fenómeno ficou conhecido como **[\'viés de publicação\']**. Um procedimento emergente para se proteger contra a escolha de certas das descobertas para relatar é o do pré-registo em que os pesquisadores, antes do início da pesquisa, registram os detalhes do método e da análise com um órgão como o Open Science Framework e há uma garantia de publicação, independentemente dos resultados, desde que as condições pré-registradas sejam observadas. - O que fazer para mitigar os problemas de replicabilidade? Com fim a mitigar a crise na replicabilidade é fundamental que apliquem práticas de ciência aberta, as quais envolvem a partilha de dados, métodos e materiais de investigação de forma acessível, permitindo que outros investigadores verifiquem os resultados. O registo prévio de estudos, em que os investigadores registam antecipadamente os métodos e hipóteses, ajuda a prevenir práticas como o p-hacking (alteração de dados científicos em busca de p-values) ou o HARKing. Iniciativas de replicação colaboram para replicar uma vasta quantidade de estudos e testar a sua validade. - Como reduzir a probabilidade de ocorrência de falsos positivos? Para reduzir a probabilidade de falsos positivos devido a muitos testes, agregamos algumas variáveis em indicadores resumidos: **experiência e conhecimento da equipe original, experiência e conhecimento da equipe de replicação, desafio de replicação, qualidade autoavaliada da resposta e importância do efeito**. Não tínhamos justificativa a priori para dar a alguns indicadores uma ponderação mais forte sobre outros, então os agregados foram criados padronizando as variáveis individuais e, em seguida, a média para criar um único índice. - Como é que se desenha um estudo que possa confirmar ou desconfirmar a teoria de que existe um problema da replicabilidade dos dados? 1. **Objetivo: verificar problema da replicabilidade** - 2. **Fazer um filtro da bibliografia: Quantos estudos se vão replicar e como.** - - - 3. **Ler o estudo original minuciosamente**: Prestar atenção às hipóteses, variáveis, método de recolha de dados, análise estatística, e qualquer detalhe metodológico. 4. **Identificar todos os aspetos metodológicos:** Como foram escolhidos os participantes, como foram medidas as variáveis, e o ambiente em que os dados foram recolhidos. - - - - 5. **Utilizar os mesmos métodos de análise**: Realizar as mesmas análises do estudo original e comparar os resultados, ou seja, uma vez obtidos os resultados, estes são comparados com os do estudo original para avaliar se são consistentes ou significativamente diferentes. - - 6. **Documentar diferenças** - - 7. **Análise dos Dados**: As decisões sobre o projeto e a medição influenciam diretamente a análise estatística ou de outro tipo que será realizada após a recolha de dados. Avançar com um projeto e reunir um conjunto de dados estatísticos sem considerar a sua viabilidade analítica indica que o design e as medidas não foram bem pensados. Portanto, é fundamental considerar a análise estatística ao planear o estudo. As estatísticas são uma ferramenta útil para investigar semelhanças e diferenças no comportamento de indivíduos e grupos em diversas circunstâncias. Devem ser encaradas como um meio de chegar a conclusões claras, objetivas e justas na área de pesquisa psicológica que se está a explorar. Não existe um padrão único para avaliar o sucesso da replicação. **Avaliamos a replicabilidade usando [significados e valores P, tamanhos de efeito, avaliações subjetivas de equipes de replicação e meta-análises de tamanhos de efeito.] Todos esses cinco indicadores** contribuem com informações sobre as relações entre a replicação e o achado original e a evidência cumulativa sobre o efeito e foram positivamente correlacionados entre si 8. **Interpretação dos Resultados** - - - - Descreve em que consistiu o projeto de replicabilidade. Grande estudo projetado para avaliar até que ponto os resultados de 100 estudos psicológicos poderiam ser repetidos em replicações. Foi encontrada uma reprodutibilidade surpreendentemente baixa. Infelizmente para o modelo científico da psicologia, ao qual muitos psicólogos aderem, é a exceção, e não a regra, encontrar um procedimento que \'funciona\' de forma confiável toda vez que é testado. [A confusão ocorre porque os pesquisadores usam diferentes construções, em diferentes configurações de pesquisa, em diferentes populações e em diferentes momentos históricos]. No final dos anos 2000, havia dúvidas crescentes sobre a validade das descobertas em estudos psicológicos, com a alegação de que muitas eram o resultado de estatísticas usadas indevidamente e até mesmo, em alguns casos notáveis, de fraude total. Em 2011, Brian Nosek, da Universidade da Virgínia, montou o projeto de reprodutibilidade que visava [investigar a confiabilidade das descobertas de um grande número de estudos psicológicos]. Em 2015, o mundo da pesquisa psicológica ficou severamente chocado com um artigo na revista Science, que foi de consequência o suficiente para chegar à imprensa nacional em vários países. O projeto envolveu 270 pesquisadores que também foram autores conjuntos do relatório. Cada pesquisador tentou replicar um ou mais de 100 estudos para ver se as descobertas dos estudos, em geral, psicologia cognitiva e social, poderiam ser repetidas. **Surpreendentemente, onde 97 dos 100 estudos originais relataram efeitos significativos, apenas 35 das replicações puderam fazê-lo, representando uma taxa geral de sucesso de replicação de 36%.** Verificou-se também que **o tamanho médio do efeito dos achados de replicação era pouco menos da metade do tamanho médio do efeito original**. Como os pesquisadores selecionaram apenas estudos com métodos mais fáceis e porque os artigos originais eram de periódicos de prestígio, é possível que a taxa de falha de replicação seja ainda maior do que os **64%** encontrados neste estudo. - O que se deve fazer para tentar demonstrar as limitações de um estudo ou investigação (desafiar as descobertas)? Se tivermos uma "lei" científica e continuarmos a realizar investigações que reforcem constantemente o seu apoio, corremos o risco de não perceber as suas limitações. Para aprofundar o entendimento das causas de um fenómeno, **é útil explorar onde essa lei não se aplica**. Karl Popper (1959) argumentou que **a maior parte da investigação científica deveria focar-se na tentativa de falsificação das teorias**. Isto significa que a solidez de uma teoria é revelada ao tentarmos provar que está errada. Não é necessário que essa tentativa tenha sucesso; o essencial é que a falsificação de uma teoria produza evidências mais robustas do que a sua contínua validação. A falsificação (ou falsificabilidade) propõe que as teorias devem ser formuladas de forma a permitir que se mostre como podem estar erradas. A ciência envolve a eliminação de explicações possíveis, e para isso, as teorias devem ser testáveis e passíveis de refutação. Segundo Popper, **se uma teoria não puder ser falsificada, não é cientificamente válida**. Não é necessário que a teoria seja falsa, mas deve ser possível submetê-la a testes que possam refutá-la, caso seja falsa. O método científico, segundo Popper, distingue-se pela disposição de submeter teorias a testes de falsificação. O objetivo não é preservar teorias insustentáveis, mas selecionar as mais aptas, expondo-as a uma "luta pela sobrevivência". Em vez de provar que as teorias são verdadeiras, retemos as que melhor explicam os dados e resistem a desafios. Normalmente, coexistem várias teorias em conflito, com os seus defensores a sustentá-las e a tentar refutar as concorrentes. Assim, ocorre uma "sobrevivência do mais apto", onde as teorias menos adequadas são descartadas face a novos dados. **Se a hipótese resistiu à falsificabilidade vezes e vezes sem conta**, existe a prova existente na literatura aponta no sentido que que a teoria está certa. - Quais são as características principais de uma investigação psicológica? Planeamento de pesquisa Variáveis Amostras Design Análise A **pergunta de pesquisa** que formulamos irá influenciar, em grande parte, o design que devemos adotar. Este design, por sua vez, determinará os tipos de dados que podemos recolher e a forma como o faremos. Não se pode perguntar ao tutor "Quantos participantes serão necessários" antes de definir qual design será utilizado. Da mesma forma, não se pode saber se serão necessários questionários sem ter clareza sobre o que se pretende descobrir. Em relação às **variáveis**, é importante considerar o que devemos medir: quais características humanas e sob quais condições? As variáveis são quantidades que podem mudar e referem-se geralmente a medições de fenómenos. São conceitos complexos, pois representam elementos que podem ser alterados e cujas mudanças podemos medir, permitindo-nos realizar comparações. A seguir, deve-se definir a **amostra**, que consiste nas pessoas com quem iremos estudar ou trabalhar. Em estudos de pesquisa psicológica, geralmente não estamos especificamente interessados na amostra em si, embora em alguns estudos qualitativos isso possa ser o foco. [Estudamos uma amostra porque não é viável investigar toda a população], assumindo que ela representa uma pequena parte dos tipos de humanos que nos interessam. É importante considerar os problemas que podem surgir ao generalizar os resultados para a população mais ampla a partir da amostra estudada. O **design** de pesquisa descreve a [estrutura e as estratégias de um projeto de investigação]. As decisões sobre como medir a irritabilidade podem influenciar se realizamos um estudo em laboratório ou em campo. Existem vários problemas associados ao design, como a falta de recursos. O investigador pode não ter financiamento suficiente, uma equipa adequada ou tempo para conduzir um estudo de longo prazo, que poderia ser desejável. O equipamento técnico necessário pode ser demasiado caro, e os recursos podem não abranger a realização de testes em diferentes culturas. Além disso, estudos em ambientes naturais, como hospitais, podem ser demorados ou inviáveis devido à falta de autorizações, tornando necessário recorrer ao laboratório para a realização do estudo. Seguidamente, deve-se **analisar a informação**. As decisões sobre o projeto e a medição influenciam diretamente a análise estatística ou de outro tipo que será realizada após a coleta de dados. Avançar com um projeto e reunir um conjunto de dados estatísticos sem considerar a sua viabilidade analítica indica que o design e as medidas não foram bem pensados. Portanto, é fundamental considerar a análise estatística ao planear o estudo. A questão é que é fundamental compreender não apenas o significado de fórmulas complicadas, mas também que tipo de análise estatística deve ser utilizada, como organizar os dados e como solicitar a um computador que os analise. O que se deve evitar é fazer declarações infundadas com estatísticas, usar dados inadequados ou aplicar testes errados. As estatísticas são uma ferramenta útil para investigar semelhanças e diferenças no comportamento de indivíduos e grupos em diversas circunstâncias. Devem ser encaradas como um meio de chegar a conclusões claras, objetivas e justas na área de pesquisa psicológica que se está a explorar. De acordo com o livro 1. Encontre participantes dispostos e informe-os de que podem consumir um pouco de cafeína se concordarem em continuar. Pergunte se eles gostariam de participar e faça com que assinem um formulário de consentimento. 2. Divida os participantes em dois grupos aleatoriamente. 3. Administre cafeína a um grupo e água ao outro. 4. Apresente as palavras na lista exatamente da mesma maneira e com o mesmo tempo exato para todos. 5. Peça aos participantes que se lembrem das palavras, dando o mesmo tempo para que todos se lembrem. 6. Agradeça aos participantes e explique a eles exatamente o que o experimento pretendia mostrar. 7. Analise os resultados para ver se o grupo de cafeína lembrou significativamente mais palavras do que o grupo sem cafeína. Alguns pontos sobre cada uma dessas etapas: 1. Devemos informar aos potenciais participantes que eles podem ser solicitados a ingerir cafeína, pois isso pode ser um risco para a saúde deles. Aqueles que não se arriscam a beber cafeína são agradecidos e solicitados a sair (mas não colocados na condição de água). Aqueles que participam assinam um formulário de consentimento. 2. Você pode ter decidido testar o mesmo grupo de participantes duas vezes, uma vez antes de tomar a cafeína e uma vez depois. **[Esta é uma abordagem válida e é chamada de design de medidas repetidas]**. Se você usar dois grupos separados, poderá pré-testar os grupos para ver se eles iniciam o experimento com uma capacidade de memória relativamente igual. 3. [O grupo que não recebe a cafeína é chamado de grupo de controlo]. Precisamos de uma condição de controle para ver o que as pessoas se lembrariam sem cafeína. Isso é chamado de **[medida de linha de base]**. (Medida do que ocorreria se nenhum nível experimental da variável independente fosse aplicado; como os participantes \'não tratados\' se apresentam). 4. Se variarmos o procedimento de uma condição para a outra, podemos produzir algum viés. Se conversarmos alegremente com um grupo e não com o outro, podemos motivar o primeiro grupo a se sair melhor na tarefa. Por esse motivo, os procedimentos em experimentos rigorosos precisam ser **padronizados** - **ou seja, exatamente o mesmo procedimento será seguido com cada participante individual**. 5. Você geralmente testaria cada participante individualmente para que não haja possíveis distrações de outros participantes. Novamente, a redação e o procedimento seriam padronizados. 6. Isso é chamado de **[debriefing]** e é outro procedimento ético padrão. 7. O que queremos dizer aqui é que uma diferença muito leve seria esperada, mesmo numa base de acaso. Portanto, [precisamos de uma diferença que seja grande o suficiente] para ser levada a sério como provavelmente um efeito e não apenas uma ligeira diferença facilmente explicada por pequenas variações nas condições e pessoas dentro dos grupos. No artigo, quando tentaram repetir os estudos para ver se os resultados se mantinham (replicação), foi mais fácil prever o sucesso da repetição com base na força dos resultados dos estudos originais (ou seja, o quão grande era o efeito observado), do que baseando-se nas opiniões ou expectativas dos investigadores. Portanto, se o efeito nos estudos originais era forte, havia mais probabilidade de o estudo ser replicado com sucesso, independentemente do que os investigadores pensassem que ia acontecer.