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Estatística Avançada
Curso: Estatística Avançada > Unidade 6
Lição 1: Introdução ao planejamento de um estudo- Como identificar uma amostra e uma população
- Identifique a população e a amostra
- Exemplo de generalização de resultados de pesquisa
- Generalização de resultados
- Tipos de estudos
- Exemplo trabalhado de identificação de estudo observacional
- Exemplo de conclusões inválidas de estudos
- Tipos de estudos
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Exemplo de conclusões inválidas de estudos
Exemplo para compreender quando se pode tirar uma conclusão a partir de um estudo. Discussão sobre estudos experimentais e observacionais.
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Transcrição de vídeo
RKA10C E aí, pessoal!
Tudo bem? Nesta aula, vamos ver um exemplo
de conclusões inválidas de estudos. Para isso, temos o seguinte:
Jéssica estava lendo sobre um estudo que analisou a conexão entre
o uso de smartphone e a satisfação com base em dados de aproximadamente 5.000 estudantes
selecionados aleatoriamente. O estudo descobriu que em média os adolescentes que passavam
mais tempo em smartphones ficaram significativamente
menos satisfeitos do que aqueles que gastavam menos tempo. Jéssica concluiu que passar
mais tempo em smartphones deixa os adolescentes
menos satisfeitos. Quero que você pause o vídeo e pense
se a conclusão da Jéssica é válida ou não. Vamos lá. Isso geralmente
é o que você vê no dia a dia, pessoas lendo informações
e tirando conclusões a respeito. E o que a Jéssica está fazendo
é pegar o uso de smartphone e dizendo que um maior tempo de uso
deixa os adolescentes menos satisfeitos. Ou seja, ela está presumindo
que há uma conexão de causalidade entre o uso de smartphone
e a satisfação dos jovens. Então, o uso de smartphone
está ligado a menor satisfação. Mas será que ela pode
chegar a essa conclusão com base no que está escrito aqui? A primeira coisa que temos que saber
é que este é um estudo experimental que é projetado para
estabelecer causalidade. Ou seja, é um estudo observacional,
e nele criamos uma associação. Mas veja bem: em um estudo experimental, você tem um grupo de controle
e um grupo de tratamento, que às vezes também é chamado
de grupo experimental, e o que você faz é atribuir pessoas
para esses dois grupos. Só que você faz com que
as pessoas do grupo de tratamento utilizem mais celular e analisa
se elas ficaram menos satisfeitas. E não foi o que aconteceu aqui. O que a Jéssica fez
foi um estudo observacional. Ou seja, um estudo de observação. E, nesse tipo de estudo,
você tem duas variáveis, sendo que aqui é o uso de smartphone e aqui é a satisfação. Aí, o observador pega
uma amostra de 5.000 pessoas e faz uma observação entre
o uso de smartphone e a satisfação. Com algum estudo, talvez você consiga
colocar esses pontos aqui no gráfico, em que um ponto aqui em cima representa a satisfação de um adolescente
com um menor uso de smartphone, e pontos aqui abaixo, mais à direita, representam uma menor satisfação
com maior uso de smartphone. Enfim, pode ter vários pontos,
inclusive pode ter algum adolescente que use pouco smartphone e, mesmo
assim, ainda não esteja satisfeito, e algum adolescente que use muito
smartphone e esteja bastante satisfeito. E pode ter uma certa
tendência que indique que os adolescentes que
usam mais smartphone parecem estar menos satisfeitos, e adolescentes que usam menos
smartphone estão mais satisfeitos. Mas é importante você perceber que essa
causalidade poderia ser ao contrário. Talvez adolescentes menos satisfeitos
usem mais smartphone. E talvez tenha alguma variável, que
não está sendo observada neste estudo, que tenha uma relação
de causalidade com ambos. Então, basicamente,
em um estudo de observação você pode dizer que tem uma associação, mas não consegue dizer
se tem uma causalidade. Então, a Jéssica não está
fazendo uma conclusão válida. Ela estabeleceu uma associação,
mas não uma causalidade. Espero que esta aula tenha te ajudado.
Até a próxima, pessoal!