generalizabilidade

Generalizabilidade, também chamada de generalização, é a extensão na qual os resultados de um estudo podem ser aplicados a populações, contextos, tempos ou situações diferentes daquela em que a pesquisa foi realizada. Em termos de validade, está ligada à validade externa: quanto mais generalized forem os achados, maior a probabilidade de que permaneçam válidos fora das condições originais. Ela se distingue da validade interna, que se refere à credibilidade das conclusões dentro do estudo.

Diversos fatores influenciam a generalizabilidade. O desenho amostral e a representatividade da amostra são centrais, assim como a heterogeneidade da população, a variabilidade de contextos e a fidelidade das medições. A equivalência de construtos entre culturas, o tempo da pesquisa e a transmissão de efeitos entre settings também afetam a extensão em que os resultados se aplicam a outros cenários. A replicação de achados em amostras, locais e momentos diferentes aumenta a confiança na generalizabilidade. Técnicas como meta-análise, validação externa e adaptação cultural de instrumentos ajudam a ampliar esse alcance.

Na prática de pesquisa em ciências sociais, saúde e educação, a generalizabilidade é crucial para a formulação de políticas e a prática baseada em evidências. Em ciência de dados e aprendizado de máquina, o termo se aproxima de generalização: a capacidade de um modelo de performar bem em dados não vistos, estimada via validação cruzada e testando em conjuntos de dados independentes. Limitações incluem o trade-off com a validade interna e o risco de desvalorizar especificidades de contextos locais.