- Explicar a diferença entre entre-sujeitos e dentro de assuntos experimentos, uma lista de alguns dos prós e contras de cada abordagem, e decidir qual a abordagem a utilizar para responder a uma determinada questão de pesquisa.
- Define atribuição aleatória, distingui-la da amostragem aleatória, explicar o seu propósito na investigação experimental, e usar algumas estratégias simples para implementá-la.,Define o que é uma condição de controlo, explica o seu objectivo na investigação sobre a eficácia do tratamento e descreve alguns tipos alternativos de condições de controlo.
- Define vários tipos de efeito de reporte, dá exemplos de cada um e explica como o contrabalanço ajuda a lidar com eles.
nesta secção, olhamos para algumas formas diferentes de conceber uma experiência., A principal distinção que faremos é entre abordagens nas quais cada participante experimenta um nível da variável independente e abordagens nas quais cada participante experimenta todos os níveis da variável independente. Os primeiros são chamados experimentos entre sujeitos e os segundos são chamados experimentos dentro de sujeitos.
em um experimento entre sujeitos, cada participante é testado em apenas uma condição. Por exemplo, um pesquisador com uma amostra de 100 estudantes universitários pode atribuir metade deles para escrever sobre um evento traumático e a outra metade para escrever sobre um evento neutro., Ou um pesquisador com uma amostra de 60 pessoas com agorafobia grave (medo de espaços abertos) pode atribuir 20 deles para receber cada um de três tratamentos diferentes para essa desordem. É essencial, numa experiência entre disciplinas, que o investigador atribua aos participantes condições para que os diferentes grupos sejam, em média, muito semelhantes uns aos outros., Aqueles em uma condição de trauma e uma condição neutra, por exemplo, deve incluir uma proporção semelhante de homens e mulheres, e eles devem ter quocientes de inteligência média semelhante (Qi), níveis médios semelhantes de motivação, números médios semelhantes de problemas de saúde, e assim por diante. Esta correspondência é uma questão de controlar essas variáveis de participantes externos através de condições para que elas não se tornem variáveis confusas.,
atribuição aleatória
a principal forma de os investigadores realizarem este tipo de controlo de variáveis externas através das condições é chamada atribuição Aleatória, o que significa utilizar um processo aleatório para decidir quais os participantes que são testados em que condições. Não confundir atribuição aleatória com amostragem aleatória. Amostragem aleatória é um método para selecionar uma amostra de uma população, e raramente é usado em pesquisa psicológica., Atribuição aleatória é um método para atribuir participantes em uma amostra para as diferentes condições, e é um elemento importante de todas as pesquisas experimentais em Psicologia e outros campos também.
no seu sentido mais estrito, a atribuição aleatória deve satisfazer dois critérios. Um é que cada participante tem uma chance igual de ser atribuído a cada condição (por exemplo, uma chance de 50% de ser atribuído a cada uma das duas condições). O segundo é que cada participante é atribuído a uma condição independentemente de outros participantes., Assim, uma maneira de atribuir participantes a duas condições seria atirar uma moeda ao ar para cada um. Se a moeda pousar cabeças, o participante é atribuído à condição A, E se pousar caudas, o participante é atribuído à condição B. Para três condições, pode-se usar um computador para gerar um número inteiro aleatório de 1 a 3 para cada participante. If the integer is 1, the participant is assigned to Condition a; if it is 2, the participant is assigned to Condition B; and if it is 3, the participant is assigned to Condition C., Na prática, uma seqüência completa de condições—uma para cada participante que se espera estar no experimento—é geralmente criada antes do tempo, e cada novo participante é atribuído à próxima condição na seqüência como ele ou ela é testado. Quando o procedimento é computorizado, o programa de computador muitas vezes lida com a atribuição aleatória.
um problema com o lançamento de moedas e outros procedimentos rigorosos para a atribuição aleatória é que eles são susceptíveis de resultar em tamanhos de amostra desiguais nas diferentes condições., Tamanhos de amostra desiguais geralmente não são um problema grave, e você nunca deve jogar fora dados que você já coletou para alcançar tamanhos de amostra iguais. No entanto, para um número fixo de participantes, é estatisticamente mais eficiente dividi-los em grupos de igual tamanho. É prática padrão, portanto, usar uma espécie de atribuição aleatória modificada que mantém o número de participantes em cada grupo o mais similar possível. Uma abordagem é bloquear a aleatorização. Na aleatorização em bloco, todas as condições ocorrem uma vez na sequência antes de qualquer uma delas ser repetida., Então todos eles ocorrem novamente antes de qualquer um deles é repetido novamente. Dentro de cada um destes “blocos”, as condições ocorrem em uma ordem aleatória. Mais uma vez, a sequência de condições é geralmente gerada antes de qualquer participante ser testado, e cada novo participante é atribuído à próxima condição na sequência. A tabela 6.2 mostra essa sequência para atribuir nove participantes a três condições. O site de pesquisa Randomizer irá gerar sequências de aleatorização de bloco para qualquer número de participantes e Condições., Mais uma vez, quando o procedimento é informatizado, o programa de computador muitas vezes lida com a aleatorização bloco.
| B | |
| 5 | C |
| 6 | A |
| 7 | C |
| 8 | B |
| 9 | A |
Random assignment is not guaranteed to control all extraneous variables across conditions., É sempre possível que apenas por acaso, os participantes em uma condição que pode vir a ser substancialmente mais velhos, menos cansado, mais motivado, ou menos deprimido, em média, do que os participantes em outra condição. No entanto, existem algumas razões para que esta possibilidade não constitua uma preocupação importante. Uma é que a atribuição aleatória funciona melhor do que se pode esperar, especialmente para amostras grandes., Outra é que as estatísticas inferenciais que os pesquisadores usam para decidir se uma diferença entre grupos reflete uma diferença na população leva em conta a “falibilidade” da atribuição aleatória. Ainda uma outra razão é que mesmo que a atribuição aleatória resulte em uma variável confusa e, portanto, produza resultados enganosos, esta confusão é provável de ser detectada quando o experimento é replicado. O resultado é que a atribuição aleatória a condições—embora não infalível em termos de controle de variáveis externas—é sempre considerada uma força de um projeto de pesquisa.,
condições de tratamento e controlo
entre sujeitos as experiências são frequentemente utilizadas para determinar se um tratamento funciona. Na pesquisa psicológica, um tratamento é qualquer intervenção destinada a mudar o comportamento das pessoas para melhor. Esta intervenção inclui psicoterapias e tratamentos médicos para distúrbios psicológicos, mas também intervenções destinadas a melhorar a aprendizagem, promover a conservação, reduzir o preconceito, e assim por diante., Para determinar se um tratamento funciona, os participantes são aleatoriamente atribuídos a uma condição de tratamento, na qual eles recebem o tratamento, ou uma condição de controle, na qual eles não recebem o tratamento. Se os participantes na condição de tratamento acabam melhor do que os participantes na condição de controle—por exemplo, eles estão menos deprimidos, aprendem mais rápido, conservam mais, expressam menos preconceito—então o pesquisador pode concluir que o tratamento funciona., Em pesquisas sobre a eficácia de psicoterapias e tratamentos médicos, este tipo de experimento é muitas vezes chamado de um ensaio clínico randomizado.existem diferentes tipos de condições de controlo. Em uma condição de controle sem tratamento, os participantes não recebem qualquer tratamento. Um problema com esta abordagem, no entanto, é a existência de efeitos do placebo. Um placebo é um tratamento simulado que carece de qualquer substância activa ou elemento que o torne eficaz, e um efeito placebo é um efeito positivo desse tratamento., Muitos remédios populares que parecem funcionar—como comer canja de galinha para uma constipação ou colocar sabão sob os lençóis para parar cãibras de pernas noturnas-não são provavelmente nada mais do que placebos. Embora os efeitos do placebo não sejam bem compreendidos, são provavelmente impulsionados principalmente pelas expectativas das pessoas de que irão melhorar. Ter a expectativa de melhorar pode resultar em estresse reduzido, ansiedade e depressão, o que pode alterar as percepções e até mesmo melhorar o funcionamento do sistema imunológico (Price, Finniss, & Benedetti, 2008).,os efeitos do Placebo são interessantes por direito próprio (Ver nota “o Placebo poderoso”), mas também representam um problema grave para os investigadores que querem determinar se um tratamento funciona. A figura 6.2 mostra alguns resultados hipotéticos em que os participantes em uma condição de tratamento melhoraram mais em média do que os participantes em uma condição de controle sem tratamento. Se estas condições (as duas barras mais à esquerda na figura 6.2) foram as únicas condições nesta experiência, contudo, não se pode concluir que o tratamento funcionou., Em vez disso, os participantes no grupo de tratamento melhoraram mais porque esperavam melhorar, enquanto os que não estavam na condição de controlo do tratamento não o fizeram.
Felizmente, existem várias soluções para este problema., Um deles é incluir uma condição de controle de placebo, na qual os participantes recebem um placebo que se parece muito com o tratamento, mas não tem a substância ativa ou elemento que se pensa ser responsável pela eficácia do tratamento. Quando os participantes em uma condição de tratamento tomam uma pílula, por exemplo, em seguida, aqueles em uma condição de controle de placebo iria tomar uma pílula de aspecto idêntico que não tem a substância ativa no tratamento (uma “pílula de açúcar”). Na pesquisa sobre a eficácia da psicoterapia, o placebo pode envolver ir a um psicoterapeuta e falar de uma forma não estruturada sobre os seus problemas., A ideia é que se os participantes tanto no tratamento como nos grupos de controlo do placebo esperam melhorar, então qualquer melhoria no grupo de tratamento para além da do grupo de controlo do placebo deve ter sido causada pelo tratamento e não pelas expectativas dos participantes. Esta diferença é o que é demonstrado por uma comparação das duas barras exteriores da figura 6.2.
naturalmente, o princípio do consentimento informado exige que os participantes sejam informados de que serão afectados a um tratamento ou a uma condição de controlo do placebo—mesmo que não possam ser informados de qual até ao fim da experiência., Em muitos casos, os participantes que tinham estado na condição de controle são então oferecidos uma oportunidade de ter o tratamento real. Uma abordagem alternativa é usar uma condição de controle de Lista de espera, na qual os participantes são informados de que receberão o tratamento, mas devem esperar até que os participantes na condição de tratamento já o tenham recebido. Este estudo permite aos investigadores comparar os participantes que receberam o tratamento com os participantes que não o recebem actualmente, mas que ainda esperam melhorar (eventualmente)., Uma solução final para o problema dos efeitos do placebo é deixar de fora a condição de controle completamente e comparar qualquer novo tratamento com o melhor tratamento alternativo disponível. Por exemplo, um novo tratamento para fobia simples poderia ser comparado com terapia de exposição Padrão. Uma vez que os participantes em ambas as condições recebem um tratamento, as suas expectativas de melhoria devem ser semelhantes. Esta abordagem também faz sentido porque uma vez que há um tratamento eficaz, a questão interessante sobre um novo tratamento não é simplesmente “isso funciona?,”mas” funciona melhor do que o que já está disponível?
muitas pessoas não se surpreendem que placebos possam ter um efeito positivo sobre distúrbios que parecem fundamentalmente psicológicos, incluindo depressão, ansiedade e insônia. No entanto, os placebos também podem ter um efeito positivo nas doenças que a maioria das pessoas pensa como fundamentalmente fisiológicas. Estes incluem asma, úlceras e verrugas (Shapiro & Shapiro, 1999). Há até evidências de que a cirurgia de placebo—também chamada de “cirurgia fictícia”—pode ser tão eficaz quanto a cirurgia real.investigador Médico J., Bruce Moseley e seus colegas realizaram um estudo sobre a eficácia de dois procedimentos artroscópicos de cirurgia para osteoartrite do joelho (Moseley et al., 2002).Os participantes do controle deste estudo foram preparados para cirurgia, receberam um tranquilizante, e até receberam três pequenas incisões em seus joelhos. Mas eles não receberam o procedimento cirúrgico artroscópico real. O resultado surpreendente foi que todos os participantes melhoraram em termos de dor no joelho e função, e o grupo de cirurgia fictícia melhorou tanto quanto os grupos de tratamento., De acordo com os pesquisadores, “este estudo fornece fortes evidências de que lavagens artroscópicas com ou sem desbridement não é melhor do que e parece ser equivalente a um procedimento placebo na melhoria da dor no joelho e função auto-relatada” (p. 85).
experiências internas
numa experiência interna, Cada participante é testado em todas as condições. Considere uma experiência sobre o efeito da atractividade física do réu nos julgamentos da sua culpa., Novamente, em uma experiência entre sujeitos, um grupo de participantes seria mostrado um réu atraente e convidado a julgar sua culpa, e outro grupo de participantes seria mostrado um réu pouco atraente e pediu para julgar sua culpa. Numa experiência interna, no entanto, o mesmo grupo de participantes julgaria a culpa de um réu atraente e pouco atraente.
A principal vantagem desta abordagem é que ela fornece o máximo controle de variáveis de participantes estranhos., Os participantes em todas as condições têm o mesmo QI médio, o mesmo status socioeconômico, o mesmo número de irmãos, e assim por diante-porque eles são as mesmas pessoas. Experiências internas também permitem utilizar procedimentos estatísticos que eliminam o efeito destas variáveis de participantes externos sobre a variável dependente e, portanto, tornam os dados menos “ruidosos” e o efeito da variável independente mais fácil de detectar. Vamos olhar mais de perto esta idéia mais tarde no livro. No entanto, nem todos os experimentos podem usar um design dentro de sujeitos, nem seria desejável.,
efeitos de transição e contrabalançamento
a principal desvantagem dos desenhos dentro dos indivíduos é que eles podem resultar em efeitos de transição. Um efeito de transição é um efeito de ser testado numa condição sobre o comportamento dos participantes em condições posteriores. Um tipo de efeito de transição é um efeito de prática, em que os participantes executam uma tarefa melhor em condições posteriores porque tiveram a oportunidade de a praticar. Outro tipo é um efeito de fadiga, onde os participantes realizam uma tarefa pior em condições posteriores, porque eles ficam cansados ou entediados., Ser testado em uma condição também pode mudar a forma como os participantes percebem estímulos ou interpretam sua tarefa em condições posteriores. Este tipo de efeito é chamado de efeito de contexto. Por exemplo, um réu de aparência média pode ser julgado mais duramente quando os participantes acabam de julgar um réu atraente do que quando eles acabam de julgar um réu pouco atraente. Experiências internas também tornam mais fácil para os participantes adivinhar a hipótese., Por exemplo, um participante que é convidado a julgar a culpa de um réu atraente e, em seguida, é convidado a julgar a culpa de um réu pouco atraente é provável que adivinhe que a hipótese é que a atratividade do réu afeta julgamentos de culpa. Este conhecimento poderia levar o participante a julgar o réu menos atraente de forma mais dura, porque ele acha que isso é o que se espera que ele faça. Ou pode fazer com que os participantes julguem os dois réus da mesma forma em um esforço para ser “justo.”
os efeitos de transição podem ser interessantes por direito próprio., (A atractividade de uma pessoa depende da atractividade de outras pessoas a que assistimos recentemente?) Mas quando não são o foco da investigação, os efeitos de transição podem ser problemáticos. Imagine, por exemplo, que os participantes julgam a culpa de um réu atraente e depois julgam a culpa de um réu pouco atraente. Se eles julgarem o réu menos atraente de forma mais dura, isto pode ser por causa da sua falta de atractividade. Mas, em vez disso, poderiam julgá-lo com mais severidade, porque estão a ficar aborrecidos ou cansados., Em outras palavras, a ordem das condições é uma variável confusa. A condição atraente é sempre a primeira condição e a condição pouco atraente a segunda. Assim, qualquer diferença entre as condições em termos da variável dependente poderia ser causada pela ordem das condições e não pela própria variável independente.
Existe uma solução para o problema dos efeitos de ordem, no entanto, que pode ser usado em muitas situações. É contrapeso, o que significa testar diferentes participantes em diferentes ordens., Por exemplo, alguns participantes seriam testados na atraente condição de réu seguido pela condição de réu pouco atraente, e outros seriam testados na condição pouco atraente seguida pela condição atraente. Com três condições, haveria seis ordens diferentes (ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, e CBA), de modo que alguns participantes seriam testados em cada uma das seis ordens. Com contrabalançamento, os participantes são atribuídos a ordens aleatoriamente, usando as técnicas que já discutimos., Assim, a atribuição aleatória desempenha um papel importante em projetos dentro de assuntos, assim como em projetos entre sujeitos. Aqui, em vez de atribuir aleatoriamente as condições, elas são atribuídas aleatoriamente a diferentes ordens de condições. Na verdade, pode-se dizer com segurança que se um estudo não envolve uma atribuição aleatória de uma forma ou de outra, não é uma experiência.
uma forma eficiente de contrabalançar é através de um desenho quadrado latino que randomiza por ter linhas e colunas iguais. Por exemplo, se você tem quatro tratamentos, você deve ter quatro versões., Como um puzzle de Sudoku, nenhum tratamento pode repetir-se numa linha ou coluna. Por quatro versões de quatro tratamentos, o quadrado latino design seria semelhante a:
| Um | B | C | D |
| B | C | D | Um |
| C | D | Um | B |
| D | Um | B | C |
Existem duas maneiras de pensar sobre o que contrabalançando a realiza., Uma delas é que ele controla a ordem das condições para que não seja mais uma variável confusa. Em vez de a condição atraente ser sempre a primeira e a condição pouco atraente ser sempre a segunda, a condição atraente vem em primeiro lugar para alguns participantes e em segundo para outros. Da mesma forma, a condição pouco atraente vem em primeiro lugar para alguns participantes e em segundo lugar para outros. Assim, qualquer diferença global na variável dependente entre as duas condições não pode ter sido causada pela ordem das condições., Uma segunda maneira de pensar sobre o que o contrapeso realiza é que, se houver efeitos de transição, torna possível detectá-los. Pode-se analisar os dados separadamente para cada ordem para ver se teve um efeito.
o pesquisador Michael Birnbaum argumentou que a falta de contexto fornecida por projetos entre sujeitos é muitas vezes um problema maior do que os efeitos de contexto criados por projetos dentro de sujeitos., Para demonstrar este problema, ele pediu aos participantes para classificar dois números sobre o quão grandes eles eram em uma escala de 1-a-10, onde 1 era “muito pequeno” e 10 era “muito grande”. Um grupo de participantes foi convidado a classificar o número 9 e outro grupo foi convidado a classificar o número 221 (Birnbaum, 1999). Os participantes nesta concepção entre disciplinas deram ao número 9 uma classificação média de 5.13 e o número 221 uma classificação média de 3.10. Em outras palavras, eles classificaram 9 Como maior que 221!, De acordo com Birnbaum, esta diferença é porque os participantes compararam espontaneamente 9 com outros números de um dígito (neste caso é relativamente grande) e comparado 221 com outros números de três dígitos (neste caso é relativamente pequeno).
simultaneous Within-Subjects Designs
até agora, temos discutido uma abordagem para dentro-subjects designs em que os participantes são testados em uma condição de cada vez. Há uma outra abordagem, no entanto, que é frequentemente usada quando os participantes fazem múltiplas respostas em cada condição., Imaginem, por exemplo, que os participantes julgam a culpa de 10 arguidos atraentes e 10 arguidos pouco atraentes. Em vez de ter pessoas a fazer julgamentos sobre todos os 10 réus de um tipo seguido por todos os 10 réus do outro tipo, o pesquisador poderia apresentar todos os 20 réus em uma seqüência que misturava os dois tipos. O pesquisador poderia então calcular a classificação média de cada participante para cada tipo de réu. Ou imagine um experimento projetado para ver se as pessoas com transtorno de ansiedade social se lembram de adjetivos negativos (por exemplo, “estúpidos”, “incompetentes”) melhor do que os positivos (por exemplo,,, “happy,” “productive”). O pesquisador poderia fazer com que os participantes estudassem uma única lista que incluísse ambos os tipos de palavras e, em seguida, eles tentassem lembrar o maior número possível de palavras. O pesquisador pôde então contar o número de cada tipo de palavra que foi recolhida. Há muitas maneiras de determinar a ordem em que os estímulos são apresentados, mas uma maneira comum é gerar uma ordem aleatória diferente para cada participante.entre indivíduos ou dentro de indivíduos?
quase todos os experimentos podem ser realizados usando um design entre sujeitos ou um design dentro de sujeitos., Esta possibilidade significa que os investigadores devem escolher entre as duas abordagens baseadas nos seus méritos relativos para a situação específica.os experimentos entre sujeitos têm a vantagem de serem conceitualmente mais simples e requererem menos tempo de teste por participante. Evitam igualmente efeitos de reporte sem necessidade de compensação. Experiências internas têm a vantagem de controlar variáveis de participantes externos, o que geralmente reduz o ruído nos dados e torna mais fácil detectar uma relação entre as variáveis independentes e dependentes.,
Uma boa regra de polegar, então, é que se é possível realizar um dentro de assuntos de experiência (com a devida contrabalançando a) no tempo em que está disponível por participante e você tem sérias preocupações sobre efeitos de transporte—este projeto é provavelmente a melhor opção. Se um design dentro de assuntos seria difícil ou impossível de realizar, então você deve considerar um design entre-assuntos em vez disso., Por exemplo, se você estivesse testando participantes em uma sala de espera de um médico ou compradores em linha em uma mercearia, você pode não ter tempo suficiente para testar cada participante em todas as condições e, portanto, optaria por um design entre-assuntos. Ou imagine que você estava tentando reduzir o nível de preconceito das pessoas, fazendo-as interagir com alguém de outra raça. Um projeto dentro de assuntos com contrapeso exigiria testar alguns participantes na condição de tratamento primeiro e, em seguida, em uma condição de controle., Mas se o tratamento funciona e reduz o nível de preconceito das pessoas, então eles não seriam mais adequados para testes na condição de controle. Esta dificuldade é verdadeira para muitos projetos que envolvem um tratamento destinado a produzir mudanças de longo prazo no comportamento dos participantes (por exemplo, estudos que testam a eficácia da psicoterapia). Claramente, seria necessário um design entre assuntos aqui.
lembre-se também que o uso de um tipo de projeto não impede o uso do outro tipo em um estudo diferente., Não há nenhuma razão que um pesquisador não poderia usar tanto um design entre-assuntos e um design dentro-assuntos para responder à mesma pergunta de pesquisa. Na verdade, pesquisadores profissionais muitas vezes tomam exatamente este tipo de abordagem de métodos mistos.
- Os experimentos podem ser realizados usando tanto entre indivíduos quanto dentro de indivíduos. Decidir o que utilizar numa situação específica requer uma cuidadosa consideração dos prós e contras de cada abordagem.,a atribuição aleatória a condições em experiências entre sujeitos ou a ordens de condições em experiências dentro de sujeitos é um elemento fundamental da investigação experimental. Seu objetivo é controlar variáveis externas para que elas não se tornem variáveis confusas.a investigação Experimental sobre a eficácia de um tratamento requer tanto uma condição de tratamento como uma condição de controlo, que pode ser uma condição de controlo sem tratamento, uma condição de controlo de placebo ou uma condição de controlo da lista de espera. Os tratamentos experimentais também podem ser comparados com a melhor alternativa disponível.,
- discussão: para cada um dos seguintes tópicos, enumere os prós e contras de um design entre-assuntos e dentro-assuntos e decida qual seria melhor.você quer testar a eficácia relativa de dois programas de treinamento para correr uma maratona.usando fotografias de pessoas como estímulos, você quer ver se pessoas sorridentes são percebidas como mais inteligentes do que pessoas que não estão sorrindo.
- em uma experiência de campo, você quer ver se a maneira como um panhandler está vestido (bem vs., desleixado) afecta se os transeuntes lhe dão ou não dinheiro.
- você quer ver se substantivos concretos (por exemplo, cão) são lembrados melhor do que substantivos abstratos (por exemplo, verdade). discussão: Imagine que um experimento mostra que os participantes que recebem terapia psicodinâmica para uma fobia de cão melhoram mais do que os participantes em um grupo de controle sem tratamento. Explique um problema fundamental com este projeto de pesquisa e pelo menos duas maneiras de corrigi-lo.
uma experiência em que cada participante só é testado numa condição.,
um método de controlo das variáveis externas através de condições, utilizando um processo aleatório para decidir quais os participantes que serão testados nas diferentes condições.
Todas as condições de uma experiência ocorrem uma vez na sequência antes de qualquer uma delas ser repetida.
qualquer intervenção destinada a alterar o comportamento das pessoas para melhor.
uma condição num estudo em que os participantes recebem tratamento.
uma condição num estudo com a qual a outra condição é comparada., Este grupo não recebe o tratamento ou a intervenção que as outras condições recebem.
um tipo de experiência para pesquisar a eficácia de psicoterapias e tratamentos médicos.
um tipo de condição de controlo em que os participantes não recebem tratamento.
um tratamento simulado que carece de qualquer ingrediente activo ou elemento que o torne eficaz.
um efeito positivo de um tratamento que carece de qualquer ingrediente activo ou elemento para o tornar eficaz.,
os participantes recebem um placebo que se parece com o tratamento mas não tem a substância activa ou elemento que se pensa ser responsável pela eficácia do tratamento.
os participantes são informados de que irão receber o tratamento, mas devem esperar até que os participantes na condição de tratamento já o tenham recebido.
cada participante é testado em todas as condições.
um efeito de ser testado numa condição no comportamento dos participantes em condições posteriores.,
participantes executam uma tarefa melhor em condições posteriores porque tiveram a chance de praticá-la.
participantes executam uma tarefa pior em condições posteriores porque eles ficam cansados ou entediados.
ser testado em uma condição também pode mudar a forma como os participantes percebem estímulos ou interpretam sua tarefa em condições posteriores.
Testing different participants in different orders.