Exemplos de experimentos simples em pesquisa científica

Um experimento simples é usado por pesquisadores para determinar se mudanças em uma variável levam a mudanças em outra variável — em outras palavras, para estabelecer causa e efeito. 

Por exemplo, em um experimento simples que analisa a eficácia de um novo medicamento, os participantes do estudo seriam  aleatoriamente designados para um de dois grupos: um deles seria o grupo de controle e não receberia tratamento, enquanto o outro grupo seria o grupo experimental que receberia o tratamento em estudo.

Os elementos de um experimento simples

Um experimento simples é composto de vários elementos-chave:

• A Hipótese Experimental: Esta é uma declaração que prevê que o tratamento causará um efeito. Ela sempre será formulada como uma declaração de causa e efeito. Por exemplo, pesquisadores podem formular uma hipótese como: “A administração do Medicamento A resultará em uma redução dos sintomas da Doença B.”
• Hipótese Nula: Esta é uma hipótese que afirma que o tratamento experimental não terá efeito sobre os participantes ou variáveis ​​dependentes. É importante notar que não encontrar um efeito do tratamento não significa que não haja efeito. O tratamento pode impactar outra variável que os pesquisadores não estão medindo no experimento atual.
• A Variável Independente :  A variável de tratamento sendo manipulada pelo experimentador.
• A variável dependente : a resposta que os pesquisadores estão medindo.
• O Grupo de Controle:  O grupo de indivíduos aleatoriamente designados que não recebem o tratamento. As medidas tiradas do grupo de controle serão comparadas com aquelas do grupo experimental para determinar se o tratamento teve efeito.
• Grupo Experimental:  Este grupo de indivíduos designados aleatoriamente que receberão o tratamento que está sendo testado. 

Determinando os resultados de um experimento simples

Uma vez que os dados do experimento simples são coletados, os pesquisadores comparam os resultados do grupo experimental com os do grupo de controle para determinar se o tratamento teve efeito. Devido à possibilidade onipresente de erros, não é possível ter 100 por cento de certeza da relação entre duas variáveis. Sempre pode haver variáveis ​​desconhecidas influenciando o resultado do experimento.

Apesar desse desafio, há maneiras de determinar se há mais probabilidade de haver uma relação significativa entre as variáveis. Para fazer isso, os cientistas usam estatística inferencial — um ramo da ciência que lida com a extração de inferências sobre uma população com base em medições tiradas de uma amostra representativa dessa população.

A chave para determinar se um tratamento teve efeito é medir a significância estatística. A significância estatística mostra que a relação entre as variáveis ​​provavelmente não se deve ao mero acaso e que uma relação real provavelmente existe entre as duas variáveis.

Há vários meios diferentes de medir significância estatística. O usado dependerá do tipo de design de pesquisa que foi usado para o experimento.