O estudo quase-experimental é uma metodologia de pesquisa amplamente utilizada nas ciências sociais, marketing e negócios, especialmente quando não é possível realizar um experimento totalmente controlado. Essa abordagem permite analisar relações de causa e efeito sem a necessidade de uma atribuição aleatória rigorosa, sendo ideal para cenários do mundo real onde o controle total não é viável.
Na Netquest, aplicamos esse tipo de estudo para gerar insights com base em dados reais, ajudando empresas a entender melhor o comportamento do consumidor e aprimorar suas estratégias de mercado.
O que é um estudo quase-experimental?
Um estudo quase-experimental é um método de pesquisa que busca avaliar o impacto de uma variável independente sobre uma variável dependente, mas sem a atribuição aleatória dos participantes aos grupos de estudo e controle.
Ao contrário dos experimentos tradicionais, onde os sujeitos são atribuídos aleatoriamente para evitar viés, nos estudos quase-experimentais os grupos já estão predefinidos ou são formados de maneira natural.
Esse tipo de estudo é útil quando:
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Não é possível atribuir os participantes de forma aleatória por restrições éticas ou logísticas;
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Os fenômenos são estudados em ambientes naturais, onde o controle total não é possível;
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Deseja-se avaliar o impacto de uma intervenção ou política em um contexto real.
Exemplo: Se uma empresa lança uma nova estratégia de preços em uma região específica e deseja avaliar seu impacto nas vendas, pode comparar os resultados com outra região semelhante onde a estratégia não foi implementada — realizando um estudo quase-experimental.
Diferenças entre um estudo experimental e um estudo quase-experimental
Embora ambos os métodos busquem identificar relações de causa e efeito, existem diferenças importantes:
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Característica |
Estudo Experimental |
Estudo Quase-Experimental |
|---|---|---|
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Atribuição Aleatória |
Sim, os participantes são atribuídos aleatoriamente |
Não, os grupos são preexistentes |
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Controle de Variáveis |
Alto, controle total de fatores externos |
Moderado, pode haver variáveis não controladas |
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Aplicação |
Laboratórios ou ambientes controlados |
Cenários do mundo real |
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Exemplo |
Testes clínicos com grupo placebo |
Avaliação de políticas públicas em diferentes cidades |
Estudos quase-experimentais são utilizados quando não é possível aplicar um design experimental rigoroso, mas ainda se deseja compreender os efeitos de uma variável em um contexto prático.
Tipos de estudos quase-experimentais
Existem vários desenhos dentro dos estudos quase-experimentais, dependendo do nível de controle e da estrutura da análise:
1. Desenhos de séries temporais interrompidas
Esse método analisa mudanças em uma variável antes e depois de uma intervenção. É usado quando se tem acesso a dados históricos e deseja-se avaliar o impacto de uma ação específica.
📌 Exemplo: Um supermercado implementa uma nova estratégia de preços em junho e analisa as vendas nos seis meses anteriores e posteriores para verificar mudanças significativas.
2. Desenhos com grupo de controle não equivalente
Comparam-se dois grupos semelhantes, onde um recebe a intervenção e o outro não. Apesar de não haver aleatoriedade, os pesquisadores buscam garantir que os grupos sejam o mais comparáveis possível.
📌 Exemplo: Uma marca de cosméticos lança uma nova campanha publicitária em uma cidade e a compara com outra cidade semelhante onde a campanha não foi realizada, para medir seu impacto.
3. Desenhos de coorte
Estudam-se grupos de pessoas com características semelhantes ao longo do tempo para avaliar o efeito de uma variável. Esse método é útil em estudos de saúde e comportamento do consumidor.
📌 Exemplo: Uma análise do impacto de um programa de fidelidade em clientes recorrentes versus novos clientes que não participam do programa.
Como aplicamos estudos quase-experimentais na Netquest
Na Netquest, utilizamos metodologias quase-experimentais para ajudar empresas a analisar mudanças no comportamento do consumidor e avaliar o impacto de campanhas ou estratégias de negócio.
Através dos nossos painéis de consumidores, conseguimos:
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Medir o efeito de novas estratégias de preços em diferentes segmentos de clientes;
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Avaliar o impacto de campanhas publicitárias comparando audiências expostas vs. não expostas;
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Analisar como mudanças na experiência do cliente afetam retenção e fidelização;
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Aplicar análises de coorte para estudar o comportamento de usuários recorrentes.
Graças à coleta de dados de alta qualidade, conseguimos oferecer insights precisos que apoiam a tomada de decisões estratégicas.
