KERLINGER, Fred. (2003) Metodologia da Pesquisa em Ciências Sociais ? um tratamento conceitual. EPU, São Paulo.

Capítulo 1
A natureza da ciência e da pesquisa científica

? Ciência: empreendimento preocupado exclusivamente com o conhecimento e a compreensão de fenômenos naturais.
? Estudo experimental: manipulação com grupos de diferentes sujeitos ? pombos, ratos, crianças, adultos ? para verificação dos efeitos nesses face aos diferentes grupos; pesquisa com dois grupos ? um com tratamento especial (grupo experimental), outro sem tratamento especial (grupo de controle). Estudo não-experimental: inexistência de manipulação, falta de tentativa deliberada e controlada.
? Objetividade e empirismo: características da ciência. Objetividade: acordo entre juízes "especialistas" relativo ao observado; o dever fazer em pesquisa. O sentido de empírico: evidência obtida em pesquisa científica sistemática e controlada; evidência esta não tangente ao pragmatismo (experiência prática) nem ao sistema de crenças.
? Propósito da ciência: teoria. Neutralidade da ciência e da pesquisa científica.


Capítulo 2
Conceitos comportamentais científicos e definições
? Variáveis: termo usado para significar um conceito psicológico ou sociológico no qual pessoas ou coisas diferem ou variam, por exemplo, sexo, idade, classe social, habilidade verbal, realização (p.5). Uma variável é um símbolo ao qual são atribuídos algarismos (p.45).Tipos gerais de variáveis na pesquisa comportamental:
o categóricas: membros de uma categoria considerados iguais segundo uma variável ? todos os do sexo feminino, por exemplo;
o experimentais ou manipuladas - criadas segundo condições experimentais (um grupo A de crianças com reforçamento maciço de leitura, ao contrário do grupo B);
o medidas ? inteligência, ansiedade, autoritarismo, aptidão verbal, realização escolar (variáveis medidas com um teste ou outro instrumento produtor de resultados altos ou baixos).

? Variável independente como influente de outra variável, a dependente: "o reforçamento (independente, antecedente - X) aumenta a aprendizagem (dependente, conseqüente - Y)" : y=a+bx. "Quanto mais discriminação, mais violência": discriminação (variável independente), violência (variável dependente) ? pesquisa não-experimental.
? Outros tipos de variáveis: psicológicas, sociológicas, econômicas etc. Inteligência, ansiedade, conformidade (variáveis psicológicas); classe social, escolaridade (variáveis sociológicas); renda, PNB, lucros (variáveis econômicas).
? Uma variável, então, é um constructo, um conceito com significado especificado "construído" dado por um pesquisador (p.25).
? Relação: "ir junto" de duas variáveis ? o comum entre duas variáveis (idéia de comparação).
? Características de um experimento:
o designação aleatória dos sujeitos para os diferentes grupos experimentais;
o manipulação.

? Exemplo de estudo não-experimental: levantamento de opiniões.
? Dados: alguma coisa dada ou aceita como dada, para verificação de inferências; também qualquer evidência obtida em pesquisas ? "dados" e "evidências" vistos como sinônimos.
? Medidas: estimativas quantitativas da magnitude de uma propriedade ou característica de grupos ou indivíduos. Pontos (scores): medidas obtidas em testes. Teste: procedimento sistemático no qual os indivíduos são colocados diante de um conjunto de estímulos construídos, chamados itens, aos quais regem de uma forma ou de outra (p.29). Escala: como um teste, sem o aspecto competitivo.
? Variância: medida estatística indicadora da variabilidade de qualquer conjunto de medidas, e, assim, indiretamente, de qualquer conjunto de indivíduos. Covariância: variância compartilhada por duas ou mais variáveis.
? Probabilidade e pensamento probabilístico: núcleo da moderna ciência e pesquisa comportamental. Probabilidade de um acontecimento: número de casos "favoráveis" dividido pelo número total de casos (caso favorável: qualquer resultado estipulado ou previsto).

Capítulo 3
Problemas, hipóteses e variáveis
? "Como ajudar a melhorar a sorte dos pobres da cidade?", por exemplo: problema sem ser científico ? não pode ser testado empiricamente.
? Problema: o saber da relação entre as variáveis.
? Neutralidade da ciência em testar relações empíricas entre fenômenos ou variáveis.
? Hipótese: enunciado conjetural das relações entre duas ou mais variáveis; sentença declarativa. Meio potente par preencher objetivamente as lacunas entre uma crença pessoal e a realidade empírica; ferramenta para a testagem da realidade, podendo ser mostrada como correta ou incorreta, independentemente do investigador. Problemas e hipóteses são semelhantes. Ambos enunciam relações, só que os problemas são sentenças interrogativas e as hipóteses sentenças afirmativas (p.38). Hipótese útil: passível de testagem ou, no mínimo, conter implicações para teste. Hipótese não-testável: desprovida de utilidade científica.
? Um conceito é, naturalmente, um termo geral que expressa a suposta idéia central por trás de objetos particulares relacionados. Quando os cientistas falam sobre os conceitos usados em seu trabalho, chamam-lhes freqüentemente "constructos". "Constructo" é um termo útil porque indica a natureza sintética das variáveis psicológicas e sociológicas. (...) Inteligência, aptidão (...) são constructos. (...) podemos chamar de variável um constructo (pp.45, 46).
? Tipos de definição:
o constitutiva ? definição de palavras com outras palavras, tipo definição de dicionário ("peso é a qualidade de um objeto pesado");
o operacional ? atribuição de significado a um constructo ou variável especificando as atividades ou "operações"necessárias para medição e manipulação (um "como fazer?", espécie de manual de instruções para o pesquisador). Definições operacionais são definições limitadas freqüentemente muito limitadas, cujo objetivo é estudar o pesquisador a chegar a aspectos da "realidade" comportamental (p.49).
 Definição operacional medida: "como medir (e observar) uma variável?".

Capítulo 4
Relações e explicações
? Relação: termo mais fundamental em ciência - ... a compreensão e explicação de um fenômeno é a meta básica da ciência e os fenômenos podem ser compreendidos somente através de suas relações com outros fenômenos. Não existe isso de "conhecer" uma coisa perfeitamente e por si mesma (p.52).
? Entendimento do conceito de relação: definição de conjunto - ...uma coleção bem definida de objetos ou elementos (Kemeny, Snell & Thompson, 1966, p.58). "Bem definida" quer dizer que deve ser possível dizer se determinado objeto, numa coleção de objetos sob discussão, pertence ou não pertence ao conjunto. Termos como "grupo", "classe", "bando" e "família" indicam conjuntos (p.53). Definição de "relação": conjunto de pares ordenados (dois objetos de qualquer espécie em ordem fixa para os objetos aparecerem ou para serem colocados).
? Uso das relações na pesquisa científica comportamental. Aspectos da ciência e da pesquisa carentes de estudos de relações ? pesquisa de função taxionômica e descritiva (agrupamento de observações de características de pessoas e coisas).
? Pontos importantes do capítulo ?ler os exemplos descritos no mesmo.
o A direção de uma relação é ela ser positiva ou negativa (ou mais complexa). Se os dois conjuntos de medidas de um conjunto de pares ordenados variam juntos ? os pesquisadores dizem "covariam" ? na mesma direção, a relação é positiva. Se variam simultaneamente (juntas) na direção oposta, a relação é negativa (p.60).
o Correlação: meio muito usado para expressar a direção e magnitude (extensão de variação simultânea entre dois conjuntos, numa covariação positiva ou negativa) das relações; co-relação entre dois conjuntos de valores ou a variação conjunta dos valores de X e Y.
o Coeficiente de correlação: medida da interdependência, da variação conjunta, do aumento ou decréscimo simultâneo de dois conjuntos de valores numéricos.
o Sobre a magnitude: magnitude da relação alta (ordens de postos de X e Y idênticas ou opostas, em variação simultânea ? para mais esclarecimentos, vide p.61 e 66 X).
o Pontos próximos da linha: relação forte. Pontos distantes da linha: relação fraca. Variáveis sem relação: relação zero ou próxima do zero (uma variável sem influência sobre outra variável); ausência do caminhar junto.
o Linhas de regressão: traçadas de modo a ficarem o mais próximas possível de todos os pontos representados e que elas expressam a relação entre os valores de X e os de Y.
o Variação concomitante: mudança de valores de X ? mudança de valores observados em Y (medidas relacionadas)
? Maneira de explicar algo (preocupação da ciência): determinar a relação de alguma coisa com outra. Qualquer fenômeno, para ser um fenômeno natural, precisa ser observável, potencialmente mensurável ou manipulável. Não é necessário ser visto diretamente. Mas precisa haver alguma evidência de suas manifestações no mundo empírico (p.71). Explicar algo a partir de relações: explicações sempre parciais e incompletas vide Popper.
? Conceito de teoria: conjunto de variáveis e relações especificadas entre elas; conjunto de constructos inter-relacionados (variáveis), definições e proposições apresentadores de uma visão sistemática de um problema, na especificação de relações entre variáveis, com a finalidade de explicar fenômenos naturais. Toda explicação, naturalmente, usa relações (p.73).

Capítulo 5
Probabilidade e estatística
? A vivência probabilística no mundo das ciências. Característica inerente da probabilidade às ciências.
? Estatística: filha da probabilidade; instrumento para fins de verificação da seguridade dos resultados de uma pesquisa.
? O paradoxo: a estatística e a probabilidade lidam essencialmente com incertezas; na pesquisa, entretanto, elas nos ajudam a ter mais certezas dos resultados que obtemos (p.76).
? Probabilidade de um evento: número de casos "favoráveis" do evento dividido pelo número total de casos (igualmente possíveis).
? Evento: qualquer resultado definido.
? Não há nada desconhecido. Naturalmente não há acaso, porque se alguém sabe tudo não pode haver casualidade. É possível adotar a posição de que nada acontece ao acaso, de que para cada acontecimento há uma causa. O único motivo de se usar a palavra "acaso" é que os seres humanos não sabem o suficiente (...) podemos definir o acaso de uma maneira um tanto desajeitada: eventos são casuais se não podemos prever seus resultados. (...) casualidade significa que não há lei desconhecida, capaz de ser expressa na linguagem, que descreva corretamente ou possa predizer os eventos e seus resultados (Kemeny, 1959, pp. 68-75) (p.79). (...) quando os elementos são aleatórios, não podemos predizê-los individualmente (p.80).
? Imutabilidade das probabilidades, independente dos resultados anteriores: diz-se que cada evento é independente (p.84). Independência: a ocorrência de um evento, A, de forma alguma afeta a ocorrência de um outro evento, B (idem). Outra interpretação de evento: qualquer tipo de ocorrência definida.
? Um resultado "estatisticamente significante" é o que se afasta "suficientemente" da expectativa de acaso ou de uma base casual (p.88).
? Estatística é a teoria e o método de analisar dados quantitativos obtidos de amostras de observações com o fim de resumir os dados e aceitar ou rejeitar relações hipotéticas entre variáveis (p.89). Objetivos da estatística: reduzir grande quantidades de dados a forma manuseável e ajudar a fazer inferências seguras a partir de dados quantitativos (idem). O segundo propósito da estatística, ajudar a fazer inferências seguras a partir de dados de observação, centraliza-se nas palavras "inferência" e "segura". Uma inferência é uma proposição ou generalização derivada pelo raciocínio, de outras proposições, ou da evidência. Na estatística, as inferências podem ser tiradas de testes do que é chamado de hipóteses estatísticas. (...) A palavra segura (...)refere-se à estabilidade dos resultados e assim à estabilidade feitas a partir dos resultados (p.91)
? População: conjunto de todos os objetos ou elementos sob consideração. Exemplo: as crianças de 8 anos, em Genebra.
? O propósito da estatística, então, não é mostrar a chamada realidade ou refletir as idiossincrasias dos indivíduos. Antes, seu principal propósito é ajudar os pesquisadores chegarem ao significado de conjunto de dados. Assim, é de ajuda indispensável na interpretação de dados (p.93).

Capítulo 8
Pesquisa experimental e não-experimental
? Pesquisa experimental.
o Conceito de controle: definição, delimitação, restrição e isolamento das condições da situação de pesquisa de maneira a maximizar a confiança da validade empírica dos resultados.
o Características essenciais do experimento: manipulação de variáveis independentes e casualização. Conceito de experimento: é um estudo no qual uma ou mais variáveis independentes são manipuladas e no qual a influência de todas ou quase todas as variáveis relevantes possíveis não pertinentes ao problema da investigação é reduzida a um mínimo (p.125).
o "Replicação" é um termo mais amplo de "repetição" ou "duplicação". Significa repetir um estudo, mas geralmente com variações. Num sentido estrito, a duplicação simples jamais é possível, porque são usados sujeitos diferentes, pode ser acrescentada uma variável, outra pode ser excluída, a replicação terá que ser feita em outra ocasião, quando as condições podem ter mudado e o local da pesquisa pode, e muitas vezes deve, ser mudado. Em todo o caso, se as relações obtidas são as mesmas ou semelhantes sob replicação, sua validade empírica será reforçada (p.128).
o Fraquezas dos experimentos:
 ... as variáveis independentes dos experimentos de laboratório raramente têm muita força se comparada à força de variáveis "naturais" fora do laboratório (p.128);
 crítica à experimentação com base em duas acusações relacionadas: artificialidade (variáveis manipuladas inventadas) e falta de generalidade (Só porque certos resultados foram obtidos em laboratórios não se pode dizer que resultado idêntico ou semelhante ocorrerá fora do laboratório (...) Ao pensar na aplicabilidade da experimentação de laboratório à vida real, deve-se ter em mente que o objetivo básico da experimentação não é descobrir o que acontecerá ou o que funcionará em situações da vida. O objetivo básico é estudar as relações e testar hipóteses derivadas da teoria sob condições cuidadosamente controladas e limitadas).
? Pesquisa não-experimental (ex post facto).
o Impossibilidade de manipular variáveis ou designar sujeitos ou condições aleatoriamente.
o Impossibilidade de manipular variáveis independentes: variáveis independentes chegam ao pesquisador como estavam, já feitas (p.131).
o Em estudos que não são experimentos, nossa confiança, outras coisas mantidas constantes, deve ser menor, principalmente por causa da falta de controle manipulativo das variáveis independentes (idem).
? Condição para um experimento ser um verdadeiro experimento: existência de, no mínimo, dois grupos experimentais, para fins de comparação.

Capítulo 9
Observações e mensuração variáveis

? Conceito de mensuração: atribuição de algarismos a objetos ou eventos de acordo com regras (Stevens, 1951, apud Kerlinger). Processo de mensuração sempre como um processo de relação, com objetos (pessoas ou grupos, por exemplo) sendo medidos vindo primeiro e os algarismos usados na mensuração vindo em segundo lugar (p.145).
? Distinção entre algarismo e número. Algarismo como símbolo da forma 1,2,3... ou I, II, III, sem valor quantitativo ( a não ser que receba tal sentido); usado apenas como símbolo na rotulação de objetos. Sentido quantitativo: transformação de algarismo para número.
? Exemplo de medição de inteligência. Atribuição de nota a um grupo de indivíduos, segundo as quantidades percebidas de inteligência. Problemas de mensuração: ... se vários membros de um grupo de indivíduos cuja inteligência esteja sendo medida eventualmente ficam doentes durante o teste (...). Ou se um grupo de crianças foi criado em um lugar distante onde tenha havido pouca estimulação cultural, as medidas usuais de inteligência não serão válidas no sentido de medir a "verdadeira" inteligência das crianças. (...) Isto entretanto não significa que medir inteligência não seja realmente mensuração ou que inteligência não possa ser medida (p.148).
? Natureza da fidedignidade: estabilidade, predizibilidade, confiabilidade, consistência, exatidão, precisão. Não-fidedignidade: ... se o desempenho de uma pessoa varia muito de momento para momento (p.149), de forma imprevisível, ao acaso.
? Se o pesquisador puder medir a mesma pessoa com o mesmo teste, um grande número de vezes, e a média de todas as notas em todas as tentativas for calculada, essa média seria uma estimativa da verdadeira nota. Mas o indivíduo geralmente é testado uma só vez. Como podemos saber ou até estimar qual é a verdadeira nota? Não podemos, mas uma estimativa da fidedignidade do teste pode ser obtida através de certos procedimentos estatísticos, que usam as notas de um certo número de indivíduos para fornecer estimativas estatísticas (p.150).
? Fidedignidade alta: notas 6, 6, 5, 4. Fidedignidade baixa: 2, 5, 6, 1 (como ao acaso).
? Definição negativa de fidedignidade: falta de "erro" em um conjunto de medidas. Significado de "erro": flutuações casuais, aleatórias; variabilidade. Na medida em que um conjunto de medidas tem tal variabilidade, não é fidedigno. (Tal variabilidade não deve ser confundida com a variabilidade dos indivíduos,(...) uma variabilidade que reflete diferenças entre indivíduos) (p.152). Se as médias se assemelham a médias calculadas a partir de números aleatórios, então, provavelmente serão iguais entre si; não diferirão muito. Se obtivermos números numa situação real de mensuração que se assemelhem a números aleatórios, então, sua fidedignidade será baixa. Eles não podem refletir com exatidão as diferenças individuais das pessoas medidas (p.153). Coeficientes de fidedignidade de teste-reteste: índices calculados e relatados na bibliografia. Coeficientes de fidedignidade: variação de 0 (fidedignidade muito baixa ou "nenhuma"fidedignidade) e 1,00 (fidedignidade perfeita). Quanto mais itens, maior fidedignidade; em nota: (...) itens de fidedignidade relativamente baixa podem, quando usados em número suficiente, produzir um teste ou escala fidedigna - obtenção de testes fidedignos de características humanas (nota, p.154).
? Conseqüências para falta de fidedignidade: impossibilidade de determinar com exatidão a relação entre as medidas. Existência de conclusões erradas.
? Validade: Para um teste ser válido, no sentido mais elementar e talvez fundamental da palavra, deve medir o que o pesquisador deseja e pensa que está medindo (p.157).
? Tipos de validade:
o validade preditiva ou validade relativa ao critério - criterion-related validity - teste válido se capaz de predizer com sucesso algum critério ? O principal é que o teste meça satisfatoriamente o que foi considerado essencial para o bom desempenho na escola ou no trabalho (p.157);
o validade de conteúdo, dirigida à substância ou ao conteúdo medido;
o validade de constructo (o mais importante, no ponto de vista da obra de Kerlinger) ? na investigação da validade do constructo de uma medida, interesse na propriedade psicológica ou outras propriedades medidas pelo instrumento (exemplo de medição de dogmatismo).
 Método dos grupos conhecidos: um dos meios para validação de teste e escalas. Neste método, aplica-se um instrumento a pessoas com características "conhecidas" e prediz-se a diferença entre grupos (p.158).
 "Validação de constructo" talvez seja uma expressão mais exata do que "validade de constructo"para expressar o que está envolvido. O pesquisador tenta de várias formas obter provas que apóiem a teoria por trás de uma medida assim como sobre a medida. É um processo divergente e convergente no qual as deduções da teoria são testadas de maneiras diferentes com a idéia de que a evidência de testes diferentes convergirá para a validade da medida. A validação de constructo é, então, essencial à própria ciência em seus testes de deduções e implicações derivadas da teoria. É uma importante conquista que está revolucionando a mensuração psicológica e sociológica.
? Depender de um ou dois itens, como fazem muitos pesquisadores, é loucura porque se sabe muito bem, e pode ser facilmente demonstrado, que um ou dois itens simplesmente não oferecem segurança suficiente para justificar seu uso. Se for feito um experimento e for medida a variável dependente com apenas um ou dois itens, haverá uma alta probabilidade de que, mesmo se existirem diferenças significativas entre os dois grupos, estas não serão detectadas simplesmente porque a medida da variável dependente não será suficientemente fidedigna para "pescar" as diferenças ! (...) É verdade que não se pode medir as pessoas. Mas os cientistas na realidade não medem as pessoas nem dizem que medem (...). Eles medem variáveis, assim como nos experimentos eles não manipulam pessoas, mas variáveis. Eles medem, sim, o comportamento das pessoas, os indicadores observáveis de constructos hipotéticos, como inteligência e dogmatismo. (...) Acreditar que os psicólogos medem pessoas, então, é ingenuidade (p.160).
? Quando falamos de mensuração em ciências comportamentais, colocamo-nos em nível muito diferente do que quando falamos de mensuração m ciências naturais. (...) Em ciência naturais, há muito menos problemas de fidedignidade (...) Contudo, mensuração é mensuração nas ciências naturais e nas ciências comportamentais (p.161).

Capítulo 10
Investigação sociológica, levantamentos e análise de freqüências

? (...) " investigação sociológica" é um termo amplo que significa um conjunto de formas relacionadas de investigação não-experimental dirigidas para o estudo das relações entre "variáveis sociais". (...) a investigação sociológica é feita principalmente, mas não exclusivamente, por sociólogos e inclui diversas variáveis caracterizadas por sua orientação social: status social, preferência política, preferência religiosa, afiliação a associações, escolaridade, renda, ocupação, raça, sexo e assim por diante. Estas "variáveis sociais" são atributos de indivíduos (ou grupos) que têm a característica comum de serem membros de grupos sociais grandes e pequenos e assim de serem compartilhados por muitos ou pela maioria dos indivíduos. Por exemplo, todos nós temos ocupações, renda, sexo, preferência religiosa, e assim por diante, e elas nascem, pelo menos em parte, de nossa participação em diversos grupos. São o material básico de uma parte da investigação sociológica (p.162).
? Entrevista: forma poderosa de obter informações, muito usada na investigação sociológica.
? " Correlatos" são variáveis relacionadas a outras variáveis de interesse e são usadas geralmente para "explicar" uma variável ou variáveis de interesse. Por exemplo, o pesquisador pode estar interessado no comportamento do eleitor. Para tentar compreender este comportamento, ele estuda as preferências religiosas, políticas, o sexo, e status social de, digamos, eleitores em uma importante eleição. Em outras palavras, ele relaciona essas variáveis sociológicas, ou "correlatos", a como as pessoas votam (nota de rodapé, p.163).
? Uso de porcentagens: transformação de freqüências em uma escala comparável baseada em 100.
? Uma das grandes dificuldades em estudar os efeitos de longo alcance de escolarização e de programas ou mudanças sócias é a dificuldade que os pesquisadores têm em seguir as pessoas ao longo do tempo. Os estudos que seguem as pessoas através do tempo chamam-se estudos longitudinais. (...) há pouca evidência empírica longitudinal na questão dos efeitos duráveis da escolarização (para isso, ver estudo de Alves e Soares, sobre o efeito-escola) (p.166). A abordagem longitudinal é ideal para um problema: estudar o conhecimento das crianças na escola, seguindo-as pelo tempo, medindo seu grau de conhecimento em pontos diferentes de tempo,levando também em conta a quantidade de escolarização recebida. É uma abordagem difícil e mesmo impossível por motivos de custo, perda dos sujeitos e outras influências possíveis sobre o conhecimento e sua aquisição, operadas através do tempo. A maioria dos estudos sobre os efeitos da escolarização é feita em um ponto do tempo. A relação pode, naturalmente, ser estudada desta forma, mas os resultados nada nos dizem a respeito dos efeitos da escolarização através do tempo (p.168).
? Nos levantamentos, pequenas e grandes populações são estudadas através de amostras para descobrir a incidência relativa, a distribuição e inter-relações de variáveis psicológicas e sociológicas. Os levantamentos são parte da pesquisa sócio-científica e têm influenciado fortemente a pesquisa nas ciências comportamentais. Têm sido usados principalmente, mas não exclusivamente, para descobrir o que existe e como existe no ambiente social de um grupo, uma área geográfica ou política e mesmo um país inteiro. Uma de suas principais virtudes, principalmente para administradores, líderes do governo, dos negócios e da política, é sua surpreendente capacidade de fornecer informação exata sobre populações inteiras usando amostras relativamente pequenas. A tecnologia dos levantamentos ? e formas relacionadas de investigação ? encontra-se altamente desenvolvida. A sociedade moderna tem uma arma poderosa para colecionar fatos e testar teorias e hipóteses (p.170). Há várias maneiras de tirar amostras para fins de levantamento, mas a única que dá uma razoável garantia geral de ser representativa é alguma forma de amostra aleatória. Freqüentemente os levantamentos usam o que se denomina procedimento de amostragem aleatória estratificada, que mostrou varias vezes ter uma alta probabilidade de ser representativa (p.171).
? Conceito de freqüência: contagem de alguma coisa. Se tivermos uma amostra de 300 indivíduos e contarmos homens e mulheres, estes números são freqüências (p.173). O que nos interessa é estabelecer as distribuições de freqüência em oposição. Tais distribuições geralmente são pequenas, isto é, com poucas categorias. Quando assim fazemos, elas são chamadas cruzamentos ou, mais tecnicamente, partições cruzadas. (...) A conversão das freqüências de uma tabela em porcentagens é feita para facilitar "ver a relação" e avaliar sua força (p.174).
? Investigação sociológica: parte extensa e muito importante da pesquisa comportamental contemporânea. Para alguns, mais importante que a investigação experimental.

Capítulo 10
A abordagem multivariada: regressão múltipla e partição de variância
? Exemplo de realização de crianças na escola. Abordagem multivariada: muitas variáveis. Tornou-se de conhecimento geral entre os cientistas comportamentais que quase qualquer fenômeno tem muitas determinantes e não apenas uma ou duas. (...) se quisermos compreender qualquer fenômeno complexo psicológico, sociológico ou educacional, devemos freqüentemente abordar o problema de maneira multivariada. (p.179).
? Entendimento de partição de variância.
o Variância significa duas coisas em pesquisa; primeiro é usada como termo geral para expressar a variabilidade das características de indivíduos e objetos, para expressar as diferenças nas características. Dizem os pesquisadores: " A variância de realização naquela escola é maior que a variância de realização nesta escola". Significa que as diferenças de realização entre alunos da primeira escola é maior que as diferenças de realização na segunda. Mais especificamente, a amplitude das notas de realização na primeira escola é maior que a amplitude das notas de realização na segunda escola. O segundo significado é (...) sobre a quantidade de variância em uma variável dependente sendo "derivada a " ou "explicada por" uma manipulação experimental ou por outras variáveis. Um enunciado mais complexo que reflete este segundo significado de variância e seu uso é: " A inteligência foi responsável pela maior parte da variância de realização. As atitudes das crianças e seu ambiente familiar foram também responsáveis apenas por uma pequena porção da variância". Este enunciado especifica a influência na variabilidade de uma variável dependente, realização, de quatro variáveis independentes: inteligência, atitudes, ambiente familiar e variáveis escolares. O enunciado sobre manipulação de autoridade como sendo responsável por 20 por cento da variância de obediência é um enunciado univariado: só uma variável independente , autoridade, afeta a variável dependente, obediência. O enunciado mais complexo especifica a influência sobre a variabilidade de uma variável dependente de quatro variáveis independentes. É uma afirmativa multivariada: diz-se que mais de uma variável independente influencia uma variável dependente. (p.179, 180).
o Variáveis completamente independentes ou não relacionadas uma com a outra: magnitude zero. Ver capítulo 4, seção "Direção e Magnitude das relações". A variação simultânea de dois conjuntos de medidas produz correlação, positiva ou negativa, com magnitudes variando de ? 1,00 até 0 a + 1,00, + 1,00 indicando uma correlação positiva perfeita, - - 1,00, uma correlação negativa perfeita, e 0 "nenhuma correlação"ou falta de correlação. (...) Se o coeficiente de correlação (também chamada de correlação momento-produto) entre duas variáveis for elevado ao quadrado, o coeficiente elevado ao quadrado indica a variância que as duas variáveis compartilham. No capítulo 4 esta variância compartilhada foi chamada de covariância (p.183, 184).
o Regressão múltipla: análise fatorial e outras abordagens e métodos multivariados (p.187).

Capítulo 12
Abordagem multivariada: análise fatorial
? Análise fatorial é um método analítico para determinar o número e natureza de variáveis subjacentes a um grande número de variáveis ou medidas. Ajuda o pesquisador, com efeito, a saber que testes devem ficar juntos ? quais os que virtualmente medem a mesma coisa, em outras palavras, e o quanto medem a mesma coisa. As "variáveis subjacentes", nesta definição, são chamadas de fatores. (...) um fator é uma variável subjacente e não observada que presumivelmente "explica"testes, medidas ou itens observados (p.203).
? Uma carga fatorial é um coeficiente ? um número decimal, positivo ou negativo, geralmente menor que 1 ? que expressa o quanto um teste ou variável observada está "carregado" ou "saturado" em um fator (p.204).
? A análise fatorial é, então, um instrumento básico da ciência comportamental, concebido inicialmente apenas como instrumento exploratório, um método para "descobrir" ou "encontrar" fatores (...) (p.234).