Esta pesquisa utiliza-se do método de pesquisa experimental, uma vez que segundo Lehmann et al. (1998), o método de pesquisa experimental é o mais indicado é avaliar relações causais entre variáveis na tentativa de confirmar ou refutar situações hipotéticas. Um experimento, portanto, pode ser descrito como um estudo que investiga o efeito de “X” em “Y”, no qual o pesquisador varia um fator mantendo todos os outros constantes (GOODWIN, 2010). Neste sentido, segundo o autor, o fator que sofre variação é chamado de variável independente (X), os fatores mantidos constantes são chamados de variáveis “estranhas” e o efeito observado e medidos são chamadas variáveis dependentes (Y). Segundo Malhotra e Birks (2007) o método experimental fornece maior controle sobre as relações causais do que os estudos exploratórios e descritivos.
Para que se possa inferir uma relação de causalidade, quatro condições são necessárias: sequência temporal, variação concomitante, associação não espúria e suporte teórico (HUNT, 2010). A sequência temporal sugere que a variável responsável pela causa, variável independente ou explicativa, deve anteceder a variável responsável pelo efeito, variável dependente ou critério. A variação concomitante sugere que mudanças no nível ou na presença da variável-causa devam estar sistematicamente associadas a mudanças no nível ou na presença da variável-efeito, neste caso, a ausência de correlação entre as variáveis elimina a hipótese de causalidade. Associação não espúria sugere que é necessário que não haja uma variável qualquer que, ao ser introduzida como variável explicativa, faça desaparecer a associação sistemática entre as variáveis causa e efeito.
Por fim, o suporte teórico que sugere que é necessário haver teoria suficiente para demonstrar as relações entre as variáveis (HUNT, 2010).
Em estudos experimentais podem ser encontradas três tipos de variáveis: a) variáveis independentes; b) variáveis dependentes; e c) variáveis de controle (KEPPEL;
WICKENS, 2004). A variável independente é o fator de interesse do pesquisador, ou seja, é aquela que será estudada para verificar se influencia ou não o comportamento do observado (GOODWIN, 2010). Tal variável pode ser chamada também de variável manipulada, de tratamento ou um fator (KEPPEL, WICKENS, 2004). Para tanto, conforme Keppel e Wickens (2204) e Goodwin (2010) a variável independente deverá ter ao menos dois níveis ou condições diferentes. Para exemplo de níveis, o pesquisador pode estar interessado em observar o tempo de reação dos efeitos de dosagem de uma droga, neste caso, o pesquisador deverá ter ao menos dois grupos experimentais com dosagens diferentes de tal droga (GOODWIN, 2010). Para exemplo de condições, um pesquisador pode estar interessado em observar se quando recompensado por comida, ratos saciados resolvem labirintos. Neste caso, as condições podem ser ratos saciados recebem comidas (vs água) de recompensa e o pesquisador observar se eles resolvem labirintos (KEPPEL;
WICKENS, 2004). Neste estudo, são utilizadas três condições: congruência atual;
congruência ideal; e não congruência.
Ademais, a variável independente possui três categorias: a) variáveis de tarefa; b) variáveis de instrução; e c) variáveis situacionais. As variáveis de tarefa são quando se solicita aos participantes que resolvam diferentes tarefas. As variáveis de instrução ocorrem quando o pesquisador solicita aos participantes de diferentes grupos resolvam, diferentes tarefas de diferentes formas. Por fim, a variável situacional, a qual é utilizada neste estudo, é quando se modifica as características de acordo com a situação analisada (GODWIN, 2010).
A variável dependente é usada para medir os comportamentos resultados do experimento (GOODWIN, 2010). Tal variável, segundo Pallant (2011), preferencialmente deve ser medida a partir medidas (escalas) já utilizadas na literatura, ou definidas a partir de pré-testes. A atenção que deve ser dada a variável dependente é referente ao “floor effect”, no qual os participantes podem tender a dar altas ou baixas pontuações para a variável, não ocorrendo diferença entre os grupos (KEPPEL;
WICKEN, 2004; GOODWIN, 2010).
Ademais, existem características que podem influenciar a variável dependente, as
“nuisance variables”. Tais variáveis podem ser de dois tipos: um “confounding” ou uma variável que interage com a independente alterando o valor da dependente, e que é de
interesse do pesquisador (KEPPEL; WICKENS, 2004). Para evitar o efeito do confounding os participantes serão designados às condições de modo aleatório, conforme indica Keppel e Wickens (2004).
No caso da variável que pode interagir com a independente e alterar o valor da dependente e que é de interesse do pesquisador, aqui designada como variável moderadora, neste estudo haverá uma, a qual será manipulada e estatisticamente analisada como variável independente: ameaça ao self.
Outro ponto que é fundamental destacar, é que as variáveis dependentes e independentes podem ser categóricas ou continuas e esta decisão irá definir a forma como os dados serão analisados posteriormente (PALLANT, 2011). Neste estudo, as variáveis independentes serão categóricas e a variável dependente será continua.
Além disso, o desing do experimento pode ser do tipo Between-subjects ou Within-subjects (CHURCHILL; IACOBUCCI, 2005). No design Between-subjects cada grupo recebe apenas um estímulo, ou seja, se houverem dois condições (A e B) de modo aleatório, parte dos indivíduos receberão apenas o estímulo A e parte receberão apenas o estímulo B (LEHMANN; GUPTA; STECKEL, 1998; KEPPEL; WICKENS, 2004;
GOODWIN, 2007). No design Within-subjects também chamado de Repeated-Measures Design, todos os participantes são submetidos a todos os estímulos, ou seja, se houver dois condições (A e B), os participantes será exposto à ambas as condições (LEHMANN;
GUPTA; STECKEL, 1998; KEPPEL; WICKENS, 2004; GOODWIN, 2007). Para esta pesquisa, o design utilizado foi o Between-subjects, no qual cada participante recebeu apenas um estímulo, para que fosse possível ser comparado o contraste entre os grupos.
Por fim, em pesquisas experimentais, a homogeneidade da variância deve ser considerada, uma vez que as amostras são obtidas de populações com variâncias iguais.
Para tanto, segundo Pallant (2011), é preciso utilizar o teste de Levene, parte do resultado da ANOVA para verificar se houve ou não variância entre os grupos. Este teste estatístico não poderá ser significativo (p>.05).