Criação de experimentos
Introdução à estatística em Python
Maggie Matsui
Content Developer, DataCamp
Vocabulário
O experimento visa responder: Qual é o efeito do tratamento sobre a resposta?
- Tratamento: variável explicativa/independente
- Resposta: variável de resposta/dependente
Ex.: Qual é o efeito de um anúncio sobre o número de produtos comprados?
- Tratamento: anúncio
- Resposta: número de produtos comprados
Experimentos controlados
- Os participantes são distribuídos aos grupos de tratamento ou de controle
- O grupo de tratamento vê o anúncio
- O grupo de controle não
- Os grupos devem ser comparáveis para que a causalidade possa ser inferida
- Se os grupos não forem comparáveis, isso pode levar à confusão (viés)
- Idade média do grupo de tratamento: 25
- Idade média do grupo de controle: 50
- Idade é um possível fator de confusão
O padrão ouro dos experimentos usará...
Estudo controlado aleatório
- Os participantes são distribuídos aleatoriamente, sem base em outras características
- A escolha aleatória ajuda a garantir que os grupos sejam comparáveis
Placebo
- Assemelha-se ao tratamento, mas não tem efeito
- Os participantes não saberão em qual grupo estão
- Em estudos clínicos, uma pílula de açúcar garante que o efeito do medicamento seja realmente devido ao próprio medicamento e não à ideia de recebê-lo
O padrão ouro dos experimentos usará...
- Estudo duplo-cego
- A pessoa que administra o tratamento/executa o estudo não sabe se o tratamento é real ou um placebo
- Evita a parcialidade na resposta e/ou na análise dos resultados
Menos oportunidades de viés = conclusão mais confiável sobre a causa
Estudos observacionais
Participantes não são designados aleatoriamente a grupos
- Os participantes se autoatribuem, geralmente com base em características pré-existentes
Muitas perguntas de pesquisa não são propícias a um experimento controlado
- Não se pode forçar alguém a fumar ou a ter uma doença
- Não se pode obrigar alguém a ter determinado comportamento passado
- Estabeleça a associação, não a causa
- Efeitos podem ser confundidos por fatores que levaram certas pessoas ao grupo de controle ou tratamento
- Há formas de controlar os fatores de confusão para obter melhores conclusões sobre a associação
Estudos longitudinais vs. transversais
Estudo longitudinal
- Participantes acompanhados por um período para examinar o efeito do tratamento na resposta
- O efeito da idade na altura não é confundido pela geração
- Mais caro, resultados mais demorados
Estudo transversal
- Dados dos participantes coletados de um único instante
- O efeito da idade na altura é confundido pela geração
- Mais barato, rápido e conveniente
Vamos praticar!
Introdução à estatística em Python
