51 Guia de Economia
Comportamental e Experimental
for possível trabalhar com indivíduos alocados aleatoriamente para as condições experimentais. Com
ajuda de um estatístico, determine quantas unidades serão necessárias em sua amostra para obter
resultados confiáveis e quanto tempo deverá ter o período de teste. Se o resultado que lhe interessar
usar dados de canais existentes, como os valores das vendas, você pode examinar a variação no seu
histórico de dados para tomar uma decisão mais bem fundamentada sobre o número de dados ne-
cessário. Um especialista em metodologia experimental também pode ajudá-lo a determinar se será
melhor um delineamento mais complexo, por exemplo, do tipo pré-teste/pós-teste com um grupo de
controle, ou um delineamento fatorial, em vez de um simples formato teste-controle.
Enquanto pensa nessas questões, você também terá de se perguntar se eventos que não repre-
sentam suas variáveis de interesse poderão influenciar os resultados do seu estudo. Caso não tenha
controle sobre esses eventos, talvez precise mudar o cronograma ou o ambiente da sua pesquisa, ou
mesmo repensar todo o experimento.
Se possível, assegure-se de que mediu tudo o que é importante, e nisso podem incluir-se as
características dos indivíduos que você estiver observando (a demografia ou mesmo as atitudes).
Como será dispendioso refazer o experimento, às vezes é melhor coletar dados a mais do que a me-
nos — se o seu orçamento permitir.
O mais difícil na formulação de um experimento de campo é equilibrar o rigor experimental com
as restrições práticas e financeiras. Infelizmente, não existe uma receita universal para compatibilizar
essas exigências em um ponto ótimo, o qual pode ser resultado de um processo de negociação entre
as partes interessadas e se situar em alguma parte de um continuum que vai da pesquisa no mundo
ideal às limitações do mundo real.
Por exemplo, muitas vezes as considerações práticas para a experimentação em lojas varejistas
envolvem a questão de se devem ser usados como unidades de análise os valores das vendas de
determinado período ou o comportamento individual. Os valores diários ou semanais das vendas
geralmente são mais fáceis de coligir, mas essa abordagem costuma exigir que o experimento seja
realizado ao longo de um período maior. De uma perspectiva comportamental (e não empresarial),
isso também inclui ruídos indesejáveis nos dados, caso o alvo sejam apenas determinados grupos de
consumidores ou se é incerta a exposição dos consumidores ao tratamento experimental.
3. Execute seu teste
A logística de executar seu experimento e introduzir sua intervenção pode ser repleta de dificulda-
des. O fundamental ao se executar um teste é assegurar que a intervenção (ou as intervenções) e
a medição dos resultados sejam feitas do modo como foram originalmente concebidas. Isso pode
incluir monitorar diretamente a intervenção ou instruir a equipe para que relate eventos anormais.
Logo no início do processo, debata com as partes interessadas sobre o que pode dar errado no ex-
perimento, incluindo possíveis variáveis perturbadoras, pois isso ajudará você a lidar com problemas
mais tarde ou até assegurar que eles não venham a acontecer.
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Entre as questões a serem consideradas está o possível efeito sobre os resultados comportamen-
tais de as pessoas saberem sobre o experimento. Os sujeitos de um experimento em um estudo sobre
a higiene das mãos, por exemplo, podem passar a lavar as mãos como resultado de saber que estão
sendo observados. Analogamente, em um experimento com uma loja varejista, os funcionários que
souberem sobre sua participação no estudo podem, inadvertidamente, afetar as compras dos clientes.
Possíveis problemas relacionados a erro humano podem ser prevenidos com instrução ou
treinamento apropriado. Também é aconselhável estar preparado para problemas técnicos. Se
você estiver realizando o teste em mais de um local, por exemplo, talvez seja bom preparar-se
para possíveis falhas tecnológicas relacionadas à intervenção ou à medição com uma sobreamos-
tragem dos locais participantes de seu experimento.
4. Analise os resultados
Na etapa da análise, os experimentadores precisam descobrir se existem diferenças nos resultados
entre os grupos de teste e de controle ou mudança em resultados entre diferentes períodos expe-
rimentais, e se essas diferenças são estatisticamente significantes. Analisar os dados coligidos em
seu experimento pode ser relativamente fácil se ele seguir um delineamento básico de grupo de
teste e grupo de controle (por exemplo, com teste “t” para amostras diferentes). Delineamentos ou
análises mais complexas podem requerer a ajuda de um estatístico.
Ao analisar os resultados, você talvez queira examinar diferentes subgrupos de sua amostra, por
exemplo, comparar a higiene das mãos em enfermeiros e médicos, ou diferentes segmentos de con-
sumidores em um experimento que usa frame para desconto em produto. Alternativamente, talvez
você queira determinar como os diferentes tipos de locais envolvidos em seu experimento interagem
com a intervenção. Por exemplo, a resposta da equipe do Hospital Unidade A a uma intervenção
voltada para a higiene das mãos foi diferente da resposta da equipe do Hospital Unidade B? A in-
trodução do novo frame de desconto afetou o comportamento de compra de modos diferentes em
regiões ricas e em regiões menos ricas? Naturalmente, é importante prever variáveis que podem não
interessar na etapa de formulação da pesquisa.
A análise estatística de experimentos costuma incluir também as chamadas variáveis de
controle, que precisam ser previstas na etapa da formulação para que a coleta de dados seja
adequada. Esses são fatores mensuráveis fora do controle do experimentador que podem in-
fluenciar o resultado de interesse. No experimento do hospital, isso poderia incluir a mudança
na carga de trabalho do pessoal médico, por exemplo. No caso da loja varejista, outros fatores
de marketing que estejam acontecendo simultaneamente à intervenção poderiam ser controla-
dos. Mas, antes de tudo, um delineamento bem feito tentaria evitar variações em outras ativida-
des de marketing capazes de contaminar o experimento.
Testes controlados randomizados (RCTs) como os que medem o efeito de uma intervenção
nas vendas de uma empresa às vezes oferecem uma série de variáveis diferentes que poderiam
ser incluídas na análise. Na etapa da análise, os profissionais podem ser tentados a testar quais
variáveis, entre uma dezena delas, foram afetadas pela intervenção. Isso pode ser problemático,