Tipos de estudos estatísticos

RKA14C Neste vídeo, vamos falar sobre diferentes tipos de estudos estatísticos. Nós iremos abordar estudos por amostragem, estudo observacional e estudo experimental. Eu sugiro que você pause este vídeo e pense um pouco sobre essas palavras. O que elas significam para você? Você já conhece alguma coisa a respeito desse tipo de estudos? Bom, vamos pensar juntos. O estudo por amostragem é um estudo que tem por objetivo estimar um parâmetro de uma população com base em parcelas menores. O que isso significa? Bom, vamos imaginar que nós temos aqui uma população de um milhão de pessoas. Nós gostaríamos de saber qual é a média de tempo que as pessoas gastam na frente do computador. No entanto, fazer um estudo com 1 milhão de pessoas é um tanto impraticável. Uma das formas que nós temos de estimar qual é a média de tempo que as pessoas gastam no computador é fazer um estudo por amostragem. Um estudo por amostragem consiste em selecionar uma pequena parcela de pessoas, por exemplo, 10 mil pessoas, de maneira aleatória, de tal forma que nós vamos ter um grupo menor, que é composto por várias amostras dessa população maior. Por meio da média desse grupo menor, nós podemos estimar qual é a média da população como um todo. Neste sentido, a média deste grupo é o parâmetro que nós utilizamos para inferir qual é a média de tempo que essas um milhão de pessoas gastam em frente ao computador. Um estudo observacional tem outro objetivo. Um estudo observacional tem por objetivo verificar como dois parâmetros em uma população, se movem de maneira junta ou não. Vamos supor que nós selecionamos mil pessoas dentro de uma população de maneira aleatória. Nós queremos investigar dois parâmetros: o tempo que a pessoa gasta em média na frente do computador, e a pressão sanguínea dessa pessoa. Nesse sentido, nós queremos ver se as variáveis se movem juntas. Ou seja, se existe alguma relação entre o tempo que a pessoa gasta na frente do computador e a pressão sanguínea. Nesse tipo de estudo, temos como objetivo traçar uma correlação entre as duas variáveis. De que forma? Podemos plotar um gráfico. Nesse gráfico, um dos eixos é o tempo que a pessoa gasta em média na frente do computador, e o outro eixo é a pressão sanguínea. Então, nesse grupo de mil pessoas, nós vamos verificar qual é a relação entre essas duas variáveis. Nós temos aqui, por exemplo, que uma pessoa que fica muito tempo na frente do computador, pode ter uma pressão sanguínea baixa. Ou uma pessoa que passa bastante tempo na frente do computador tem uma pressão sanguínea alta. Ou a pessoa pode passar pouco tempo na frente do computador e ter uma pressão sanguínea baixa. Veja que aqui nós estamos tecendo uma correlação entre duas variáveis. Isso não significa que o tempo gasto na frente do computador causa uma pressão sanguínea mais alta, e nem que a pressão sanguínea mais alta causa um maior tempo em média gasto na frente do computador. Ou seja, em um estudo observacional, nós não podemos inferir a causalidade, isso porque essas duas variáveis são variáveis confusas. Outros fatores não considerados no estudo, podem contribuir para que essa correlação ocorra. Qual outra variável poderia influenciar essas duas variáveis de maneira que as duas se movessem juntas? Bom, um exemplo é a ausência de atividade física. Uma pessoa que não faz atividade física pode ser uma pessoa que gasta mais tempo na frente do computador. Da mesma forma que pessoas que não fazem atividade física podem ter um aumento na pressão sanguínea. Mas um estudo observacional não vai nos auxiliar a ver essa causalidade. Isso nos leva ao terceiro tipo de estudo, que é o estudo experimental. Diferente do estudo observacional, o estudo experimental tem como objetivo estabelecer ou demonstrar a causalidade entre variáveis. O estudo experimental tem algumas limitações, por exemplo, o número de pessoas a ser investigado. Imagine que 100 pessoas que não fazem atividade física participem de um experimento. Essas 100 pessoas são divididas aleatoriamente em dois grupos: um grupo controle e o grupo experimental. Essa divisão aleatória é importante, pois pode se verificar que tanto a média da pressão sanguínea do grupo controle quanto a média da pressão sanguínea do grupo experimental, são semelhantes. O grupo controle consiste em uma forma de verificar se as variáveis que estão sendo estudadas possuem uma relação de causa e efeito. Nesse exemplo que nós estamos vendo, o grupo controle, por exemplo, poderia ficar no máximo 30 minutos na frente do computador, ao passo que as pessoas que estão no grupo experimental poderiam ficar no máximo duas horas. Após um prazo de seis meses ou um ano, nós poderíamos verificar se existe uma diferença entre esses dois grupos. Caso se verifique que no grupo experimental há um aumento de pressão sanguínea, então nós poderíamos dizer: "Talvez ficar mais tempo na frente do computador" "pode provocar um aumento da pressão sanguínea". Revisando: o estudo por amostragem tem por objetivo estimar um parâmetro de uma população, com base em parcelas menores, com base em amostras. O estudo observacional tem como objetivo compreender como dois parâmetros de uma população se movem juntos ou não. Já o estudo experimental tem como objetivo estabelecer ou demonstrar a causalidade entre duas variáveis. Nos próximos vídeos, veremos alguns exemplos de cada um desses tipos de estudo.