Validade interna explicada (com exemplos do mundo real)

O grande Albert Einstein disse uma vez: "Se soubéssemos o que estamos a fazer, não se chamaria investigação, pois não?"

Na maioria dos casos de investigação, isto aplica-se. Quando se concebem experiências e se fazem as perguntas certas, está-se no bom caminho.

Mas se os seus resultados não puderem provar a razão (sem que outras variáveis estraguem a festa), então o que tem é uma confusão, não uma conclusão.

Bem-vindo ao mundo da validade interna.

É o seu alter ego, a sua consciência, o seu próprio Grilo Falante. Se a tua experiência diz "Isto é um sucesso", a primeira coisa que a validade interna pergunta é: Mas funcionou? É a diferença entre "Eu acho que funcionou" e "Eu sei que funcionou, e aqui está o porquê".

Mas a validade interna não se destina apenas a académicos e investigadores. Os profissionais de marketing que testam a eficácia de campanhas, os criadores de produtos que efectuam testes A/B e até as pessoas comuns que avaliam alegações de saúde precisam desta competência.

A capacidade de determinar se X causou realmente Y (e não um fator oculto Z) é essencial no nosso mundo orientado para os dados.

Vamos desvendar tudo o que precisa de saber sobre validade interna. Vamos explorar o que é, porque é importante e como reforçá-la na sua própria investigação.

O melhor de tudo é que traduziremos conceitos complexos em exemplos do mundo real que fazem sentido.

O que é a validade interna?

A validade interna é a medida em que se pode confiar que os resultados do estudo reflectem com precisão relações de causa e efeito.

Em termos mais simples, responde à seguinte questão: "Posso ter a certeza de que a minha variável independente causou efetivamente as alterações que observei na minha variável dependente?"

A validade interna é como o "detetor de verdade" para as conclusões da investigação.

Uma validade interna elevada significa que conseguiu excluir explicações alternativas para os seus resultados.

Criou um ambiente de investigação onde outras variáveis não se podem infiltrar e confundir as suas conclusões.

Vejamos um exemplo clássico: Um investigador quer determinar se um novo método de ensino melhora os resultados dos testes.

Os alunos que recebem o novo método têm melhores resultados nos exames finais. 

Mas será que foi o método de ensino que provocou esta melhoria? Ou terá sido porque o professor, inconscientemente, deu mais atenção ao grupo experimental? Talvez os alunos que receberam o novo método já fossem mais fortes academicamente? 

Estas questões visam a validade interna do estudo.

A validade interna não acontece por acaso. Requer um planeamento cuidadoso, uma execução meticulosa e uma análise honesta das potenciais falhas.

O objetivo não é a perfeição, uma vez que nenhum estudo está imune a todas as ameaças, mas sim maximizar a confiança nas suas conclusões através de conceção rigorosa da investigação que dá prioridade ao controlo das variáveis de confusão.

Porque é que a validade interna é importante

Por que razão se deve preocupar com a validade interna?

Porque sem isso, as conclusões da sua investigação não fazem sentido.

Uma forte validade interna separa os conhecimentos genuínos das correlações enganadoras.

Por exemplo, as empresas farmacêuticas gastam milhares de milhões para testar novos medicamentos. Sem validade interna, podem aprovar medicamentos que não funcionam efetivamente ou que não têm efeitos secundários perigosos.

Os decisores políticos confiam na investigação para tomar decisões que afectam milhões de vidas. As reformas educativas, as iniciativas de saúde pública e as políticas económicas dependem todas de conclusões válidas da investigação.

Mesmo em contextos empresariais, a validade interna é importante. Uma empresa pode atribuir o aumento das vendas a uma nova campanha de marketing, quando a verdadeira causa são os padrões de compra sazonais.

Sem atenção à validade interna, as empresas cometem erros dispendiosos com base em pressupostos falsos.

Mesmo redigindo um proposta de investigação vencedoral vem com a responsabilidade de mostrar como vai controlar as variáveis e excluir explicações alternativas, porque ideias fortes não significam nada se o projeto não as puder apoiar.

Principais caraterísticas de uma elevada validade interna

Qual é o aspeto de uma investigação com forte validade interna?

Aqui estão as marcas registadas:

• Sequência temporal clara: A causa deve preceder o efeito. Isto parece óbvio, mas pode ser complicado em estudos observacionais, onde nem sempre é claro o que aconteceu primeiro.
• Relação consistente e forte: Quanto mais forte e mais consistente for a relação entre as variáveis, mais confiança podemos ter na causalidade.
• Grupo de controlo adequado: Um grupo de controlo bem ajustado que difere apenas na exposição à variável independente reforça a validade interna.
• Atribuição aleatória: Quando os participantes são distribuídos aleatoriamente pelas condições experimentais, as diferenças pré-existentes são distribuídas igualmente pelos grupos.
• Controlo experimental: O investigador mantém um controlo apertado sobre o ambiente de estudo, minimizando as influências externas.
• Consideração de variáveis de confusão: Uma boa investigação identifica e tem em conta as variáveis que podem confundir a relação entre causa e efeito.
• Validade das conclusões estatísticas: Testes estatísticos apropriados e amostras de dimensão adequada garantem que os efeitos detectados são reais e não devidos ao acaso.

Uma validade interna elevada não acontece por acaso.

Exige uma conceção cuidadosa da investigação desde o início e não o controlo dos danos após a recolha de dados.

Ameaças à validade interna

Mesmo os estudos mais cuidadosamente concebidos enfrentam ameaças à validade interna. Reconhecer estas ameaças é metade da batalha.

Eis os principais culpados:

1. História: Os acontecimentos externos que ocorrem durante o período de estudo podem influenciar os resultados. Se estiver a estudar a eficácia de um novo método de ensino durante uma pandemia que perturba a aprendizagem normal, os factores externos podem contaminar os seus resultados.
2. Maturação: As mudanças naturais nos participantes ao longo do tempo podem ser confundidas com efeitos do tratamento. As crianças desenvolvem naturalmente as suas competências linguísticas à medida que envelhecem, pelo que um estudo sobre a aquisição da linguagem deve ter em conta este desenvolvimento normal.
3. Efeitos do teste: A realização de um pré-teste pode influenciar o desempenho nos pós-testes, independentemente de qualquer intervenção. Os participantes podem ter um melhor desempenho pelo simples facto de já terem visto perguntas semelhantes.
4. Instrumentação: As mudanças nas ferramentas de medição ou nos observadores podem criar diferenças artificiais nos resultados. Se mudar de um teste padronizado para outro a meio de um estudo, as diferenças de pontuação podem refletir alterações de medição em vez de efeitos reais.
5. Regressão estatística: Quando os participantes são selecionados com base em resultados extremos, tendem naturalmente a obter resultados mais próximos da média nos testes subsequentes. Esta "regressão à média" pode ser incorretamente interpretada como efeitos do tratamento.
6. Viés de seleção: Quando os grupos experimentais e de controlo diferem sistematicamente antes da intervenção, estas diferenças pré-existentes (e não a sua variável independente) podem explicar as diferenças de resultados.
7. Mortalidade experimental (atrito): O abandono de um estudo por parte dos participantes pode distorcer os resultados, especialmente se as taxas de abandono diferirem entre os grupos experimental e de controlo. Se os doentes mais graves abandonarem um ensaio de um medicamento, este pode parecer mais eficaz do que é na realidade.
8. Difusão ou imitação de tratamentos: Em alguns estudos, os participantes do grupo de controlo podem ser expostos a aspectos do tratamento experimental, diluindo as diferenças entre grupos.

O conhecimento destas ameaças não as elimina automaticamente.

Mas permite aos investigadores conceber estudos que minimizem o seu impacto ou que o tenham em conta durante a análise.

Como melhorar a validade interna

Reforçar a validade interna não se trata apenas de evitar ameaças, mas de implementar ativamente técnicas que melhorem a inferência causal.

Eis como aumentar a validade interna da sua investigação:

• Randomização: Atribuir aleatoriamente os participantes aos grupos experimental e de controlo. Isto distribui as potenciais variáveis de confusão igualmente pelos grupos. Por exemplo, num ensaio clínico, a atribuição aleatória ajuda a garantir que factores como a idade, condições de saúde anteriores e hábitos de vida são equilibrados entre os grupos de tratamento.
• Grupos de controlo: Incluir grupos de controlo ou de comparação adequados que não recebam qualquer intervenção ou recebam um placebo. Isto permite-lhe isolar os efeitos da sua variável independente. O padrão de ouro na investigação médica - o ensaio aleatório controlado - obtém grande parte da sua força de grupos de controlo bem concebidos.
• Cegueira: Manter os participantes, os investigadores, ou ambos (dupla ocultação) sem saber quem recebeu que tratamento. Isto evita que os efeitos de expetativa influenciem os resultados. Nos ensaios de medicamentos, é frequente os doentes e os médicos não saberem quem recebe a medicação ativa versus um placebo.
• Procedimentos normalizados: Crie protocolos pormenorizados para cada aspeto do seu estudo e dê formação a todos os investigadores para os seguirem com precisão. Isto reduz a variabilidade introduzida por métodos inconsistentes.
• Medidas múltiplas: Utilize vários métodos diferentes para medir a sua variável dependente. Se todas as medidas apresentarem resultados semelhantes, pode ter mais confiança nas suas conclusões.
• Controlos estatísticos: Utilizar técnicas estatísticas para ter em conta potenciais variáveis de confusão. Métodos como ANCOVAA análise de regressão, a correspondência da pontuação de propensão ou a análise de regressão podem ajudar a isolar os efeitos da sua variável independente.
• Medidas pré/pós: Recolha dados de base antes da sua intervenção para ter em conta as diferenças iniciais entre os grupos. Isto permite-lhe medir a mudança e não apenas os estados finais.
• Testes-piloto: Realize testes em pequena escala dos seus procedimentos antes do estudo principal para identificar e corrigir potenciais problemas. Desta forma, poupará tempo e recursos e reforçará a sua conceção.
• Controlos de manipulação: Verificar se a manipulação da variável independente funcionou efetivamente como pretendido. Por exemplo, se estiver a estudar o efeito do stress induzido, confirme que os participantes na condição de stress se sentiram realmente mais stressados.

Não esquecer que a melhoria da validade interna exige frequentemente compromissos com outros objectivos da investigação.

Por exemplo, estudos laboratoriais rigorosamente controlados podem ter uma validade interna forte, mas uma validade externa mais fraca (generalização a contextos do mundo real).

Validade interna vs. externa

A validade interna e externa representam duas faces da moeda da qualidade da investigação. Embora sejam frequentemente discutidas em conjunto, abordam questões fundamentalmente diferentes:

A validade interna pergunta: "Posso confiar que a minha variável independente causou as alterações observadas na minha variável dependente?"

A validade externa pergunta: "Posso generalizar estas conclusões para além deste estudo específico a outras pessoas, contextos e situações?"

Estas duas formas de validade entram frequentemente em conflito. Os estudos efectuados em ambientes laboratoriais altamente controlados podem ter uma excelente validade interna, em que se pode ter confiança na causalidade. No entanto, o ambiente artificial limita a capacidade de transposição dos resultados para contextos do mundo real, reduzindo a validade externa.

Em contrapartida, os estudos de campo efectuados em contextos naturais podem ter uma forte validade externa. É mais provável que os resultados se apliquem a situações do mundo real.

No entanto, a falta de controlo sobre as variáveis externas enfraquece a validade interna, especialmente quando se baseia fortemente em dados observacionais ou numa fonte primária única sem replicação.

Considera estas diferenças:

Validade interna	Validade externa
Centra-se nas relações causais	Centra-se na generalização
Melhorado por ambientes controlados	Reforçado por cenários realistas
Reforçado pela atribuição aleatória	Reforçada por uma amostragem representativa
Ameaçado por variáveis de confusão	Ameaçado por condições artificiais
Pergunta: "X causou Y?"	Pergunta: "X causaria Y noutro lugar?"

O programa de investigação ideal equilibra os dois tipos de validade. Pode começar com experiências laboratoriais rigorosamente controladas para estabelecer a causalidade (validade interna).

Em seguida, testam-se progressivamente as conclusões em contextos mais naturais para estabelecer a generalização (validade externa).

Nenhum dos dois tipos de validade é inerentemente mais importante do que o outro. A sua importância relativa depende dos objectivos da investigação.

Se estiver a desenvolver teorias fundamentais sobre o comportamento humano, pode ser dada prioridade à validade interna.

Se estiver a testar uma intervenção destinada a ser implementada em larga escala, a validade externa torna-se ainda mais importante.

Exemplos reais de validade interna

As discussões abstractas sobre a validade podem parecer distantes dos desafios quotidianos da investigação.

Vamos examinar exemplos do mundo real que ilustram os conceitos de validade interna:

Exemplo 1: A experiência da prisão de Stanford

O infame estudo de Philip Zimbardo de 1971 sofreu de vários problemas de validade interna. O investigador desempenhou dois papéis: o de superintendente da prisão e o de investigador principal, o que introduziu um viés de experimentador.

Não existia um grupo de controlo para comparação. Os participantes tinham conhecimento dos objectivos do estudo, criando caraterísticas de procura.

Estas questões tornam difícil concluir que o ambiente prisional, por si só, causou as mudanças de comportamento observadas.

Exemplo 2: Ensaios de eficácia da vacina

Ensaios da vacina contra a COVID-19 demonstrou uma forte validade interna através de vários elementos de conceção:

• Grandes dimensões das amostras (dezenas de milhares de participantes)
• Atribuição aleatória aos grupos da vacina ou do placebo
• Dupla ocultação (nem os participantes nem os investigadores sabiam quem tinha recebido a vacina efectiva)
• Medidas de resultados claras e objectivas (casos de COVID-19 confirmados laboratorialmente)
• Planos de análise pré-registados

Estas caraterísticas permitiram aos investigadores atribuir com confiança as diferenças nas taxas de infeção às próprias vacinas e não a outros factores.

Como é que as ferramentas de IA podem ajudar na conceção da investigação

As ferramentas de IA, como as da Undetectable AI, são cada vez mais valiosas para reforçar a validade da investigação em redação de trabalhos de investigação.

Estas ferramentas ajudam os investigadores a identificar potenciais ameaças à validade e a conceber estudos mais sólidos.

Chat de IA da Undetectable AI oferece sugestões de conceção de estudos que reduzem o enviesamento. Esta ferramenta pode:

• Analisar as metodologias propostas para potenciais variáveis de confusão
• Gerar modelos experimentais equilibrados com controlos adequados
• Sugerir estratégias de aleatorização adaptadas a questões de investigação específicas
• Identificar possíveis fontes de erro de medição
• Recomendar abordagens estatísticas para o controlo de variáveis estranhas

Por exemplo, um investigador que esteja a planear um estudo sobre a produtividade no local de trabalho pode pedir ao AI Chat para avaliar a sua conceção.

A ferramenta pode assinalar potenciais ameaças históricas (como flutuações sazonais do negócio) que o investigador não tinha considerado.

Poderá então sugerir uma conceção contrabalançada que controle estes factores relacionados com o tempo.

Embora estas ferramentas não possam substituir a experiência do investigador, servem como valiosos parceiros de reflexão.

Ajudam a detetar falhas de conceção antes do início da recolha de dados, quando as correcções ainda são possíveis.

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Sem validade, sem veredito

A validade interna é fundamental para uma investigação credível. Sem ela, não podemos associar com confiança a causa e o efeito.

Embora seja raro que a conceção seja perfeita, um planeamento cuidadoso pode reduzir o enviesamento e reforçar as suas conclusões.

Lembretes importantes:

• A validade interna determina até que ponto podemos confiar nas afirmações causais.
• Ameaças como enviesamento de seleção, maturação e efeitos de teste podem distorcer os resultados.
• Ferramentas como a aleatorização, grupos de controlo e ocultação ajudam a proteger contra estas ameaças.
• O equilíbrio entre a validade interna e externa é muitas vezes um compromisso.
• Os estudos do mundo real mostram como a validade interna é fundamental, quer nos laboratórios quer nas políticas de saúde pública.

Ao conceber ou rever estudos, dê prioridade à validade interna, uma vez que é ela que separa os conhecimentos reais das afirmações enganosas.

Precisa de ajuda para verificar o seu trabalho? Utilizar Ferramentas de IA da Undetectable AI para reforçar a sua metodologia, clarificar a sua lógica e escrever com mais precisão e autoridade.