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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!