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Estatística e probabilidade
Curso: Estatística e probabilidade > Unidade 6
Lição 5: Experimentos- Introdução à modelagem de experimentos
- Modelo de experimento de pares correspondentes
- A linguagem dos experimentos
- Princípios da modelagem de experimentos
- Modelos de experimento
- Amostragem aleatória versus atribuição aleatória (escopo de inferência)
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Amostragem aleatória versus atribuição aleatória (escopo de inferência)
Hilda quer determinar se existe alguma relação entre a vitamina D e a pressão sanguínea.
Ela está tentando escolher um de diversos modelos de estudo.
Determine que tipo de conclusões podem ser obtidas de cada modelo de estudo.
Cenário 1
Hilda obtém uma amostra aleatória de habitantes da cidade dela. Ela entrevista esses habitantes para saber se eles consomem ou não vitamina D e qual é a quantidade consumida. Ela também mede a pressão sanguínea deles.
Suponha que Hilda descubra que, entre os indivíduos da amostra, aqueles que consomem quantidades maiores de vitamina D apresentam pressões sanguíneas significativamente mais baixas do que aqueles que não consomem essa vitamina.
Cenário 2
Hilda recruta habitantes de sua cidade que têm exames físicos agendados para o mês seguinte no consultório médico local. Ela atribui aleatoriamente os voluntários a um tratamento com vitamina D ou a um tratamento com placebo. Os participantes não sabem que comprimido estão tomando. Suas pressões sanguíneas são medidas antes do início do estudo e ao final do estudo.
Suponha que Hilda descubra que o grupo que tomou a vitamina D teve uma diminuição significativa na pressão sanguínea, enquanto o grupo placebo não demonstrou mudanças significativas na pressão sanguínea.
Nota: no mundo real, por ética, não podemos selecionar uma amostra aleatória de pessoas e fazê-las participar de um estudo com remédios. No entanto, há métodos mais avançados de controle para esse tipo de viés de seleção. Quando contamos com voluntários para testar novos remédios e vemos resultados significativos, precisamos estar dispostos a assumir que os voluntários são representativos da população maior. Também podemos repetir o estudo em um grupo diferente de voluntários para ver se obtemos os mesmos resultados.
Conceito-chave: se uma amostra não é selecionada aleatoriamente, ela pode não ser representativa da população maior. No teste avançado, quando chegar o momento de discutir se uma amostra é representativa da população maior, prepare-se para utilizar este conceito e outras nuances.
Resumo
A tabela abaixo resume os tipos de conclusão que obtemos com base no desenho de estudo.
| Amostragem aleatória | Amostragem não aleatória | |
|---|---|---|
| Atribuição aleatória | Pode determinar relações causais na população. Este desenho é relativamente raro em situações reais. | Pode determinar relações causais apenas na amostra em questão. É neste desenho que a maioria dos experimentos se encaixa. |
| Atribuição não aleatória | Pode detectar relações na população, mas não pode determinar causalidade. É neste desenho que muitas pesquisas e estudos observacionais se encaixam. | Pode detectar relações apenas na amostra em questão, mas não pode determinar causalidade. É neste desenho que muitas pesquisas não científicas e enquetes se encaixam. |
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