Experimentos versus Estudos Observacionais

Experimentos versus Estudos Observacionais

Introduction to Design and Analysis of Experiments

autor: George W. COBB

Publisher: Wiley, John & Sons, Incorporated

Pub. Date: June 2002

ISBN-13: 9781931914079

802pp --- Edition Number: 1

Capítulo 4 – Livro – Introduction to Design and Analysis of Experiments, by George W. COBB, New York: Springer, 1998, ISBN 0-387-94607-1, xxx + 795 pp.

páginas: 121-127

Em um experimento, você começa com um conjunto de sujeitos (ou material) ao qual você designa tratamentos (as condições que você deseja comparar). As unidades, num experimento, são a porção (“batches”) de material que recebe os tratamentos.

Em um estudo observacional, você começa com várias populações de sujeitos (com as condições já “built in” embutidas); você considera amostras das populações. As unidades, num estudo observacional, são os itens (ou indivíduos) que formam a população.

Um experimento compara tratamentos.

Um estudo observacional compara populações.

A diferença principal entre a análise de um experimento e de um estudo observacional provém não dos cálculos que são efetuados – esses tendem a ser os mesmos para ambos – mas da forma que você interpreta os cálculos.

Os estudos observacionais tendem a serem mais difíceis para interpretar do que os experimentos porque eles – em geral – não são tão eficientes para isolar os efeitos que nos interessam.

É muito mais fácil isolar os efeitos de interesse se você puder assinalar (“assign”) condições (tratamentos). Em um estudo observacional as condições que você deseja estudar quase nunca serão as únicas coisas que fazem uma população diferente da outra. Isto faz que seja difícil identificar os efeitos responsáveis para as diferenças observadas.

Em um experimento, as condições que você designa, as condições que são “assign” constituem a única importante fonte das diferenças observadas entre as condições em comparação.

Em um estudo observacional, entretanto, os grupos que você compara são diferentes desde o início.

Embora você possa escolher os grupos com base (fundamentado) num conjunto de diferenças, com freqüência você não pode impedir (evitar) outras diferenças também. Esses efeitos não desejados são confundidos com os efeitos de interesse, e a tendenciosidade (bias) que resulta é chamada de “selection bias”.

Selection bias ocorre em estudos observacionais quando o processo de selecionar grupos a serem comparados se confundem os efeitos de interesse com outros efeitos.

Em qualquer estudo observacional, é importante tentar escolher grupos que sejam similares (“alike”), exceto para os efeitos de interesse, mas considerações práticas podem restringir em muito suas opções, permitindo que se produzam tendenciosidades (“bias to creep in”).

Exemplo