Feedback sobre os trabalhos realizados

Recomendações para a escrita da introdução, objetivos, hipóteses e método 

Premissas do conhecimento científico e ciência aberta: Importância da transparência no processo de investigação em todas as fases:

- Tipo de pré-registo, incluindo "preregistered reports" (importância para o investigador, resultados na publicação e impacto no conhecimento científico) 

- Plataformas para publicação dos materiais, código, dados, preprints; 

- Desafios da replicação e reprodutibilidade

- Promover a Transparência em relação à Operacionalização dos conceitos

A importância das qualidades psicométricas dos instrumentos: definições e exemplos de fidelidade (externa e interna) e validade das medidas.

Exercícios em aula realizados no SPSS e com recurso à Sintaxe para:

- Recodificação de itens;

- Cálculo da consistência interna dos valores e dimensões dos valores do Portrait Values Questionnaire (21 itens)

Início da análise dos dados recolhidos:

1) ID: Numeração dos participantes no SPSS

2) Análise dos casos recolhidos em função dos critérios de participação e critérios de inclusão e exclusão;

3) Análise das taxas de resposta e de conclusão

Enviesamentos na investigação e soluções para os minimizar

1) Planeamento: falácias do planeamento (Predições irrealistas sobre o tempo, custos, exequibilidade e riscos associados ao planeamento e execução do estudo) 

2) Revisão da literatura: A importância das revisões sistemáticas da literatura  

3) Seleção da amostra: Viés de amostragem, viés de selecção, e preocupações com a dimensão da amostra 

4) Efeito de Halo e Nonblinding 

5) Viés de Medição 

6) Análise, interpretação e publicação:  

Viés de confirmação, a importância atribuída à significância estatística (abordagem NHST), viés na publicação e problemas éticos relacionados com p-hacking, e HARK-ing (formulação de hipóteses após os resultados serem conhecidos). Premissas do conhecimento científico;   

Princípios cognitivos de processamento de informação, enviesamentos e suas implicações na investigação:

Enviesamentos mais comuns de respostas dos participantes 

Preocupações e cuidados a ter para minimizar enviesamentos e respostas descuidadas por parte dos participantes

Recomendações para motivar a colaboração e manter o interesse dos participantes

Estratégias de disseminação do inquérito: ferramentas de concepção de imagens para divulgação do inquérito, incluindo por Inteligência Artificial. Cuidados éticos a ter com os direitos de autoria e referênciação do uso de Inteligência artificial    

Revisões sobre os inquéritos desenvolvidos pelos estudantes no Qualtrics: Feedback e sugestões de melhoria 

Estimativa de duração e finalização do inquérito.