Designul experimentelor

Introducere în Statistică cu Python

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Vocabular

Experimentul urmărește să răspundă la: Care este efectul tratamentului asupra răspunsului?

  • Tratament: variabila explicativă/independentă
  • Răspuns: variabila de răspuns/dependentă

 

Ex.: Care este efectul unei reclame asupra numărului de produse cumpărate?

  • Tratament: reclama
  • Răspuns: numărul de produse cumpărate
Introducere în Statistică cu Python

Experimente controlate

  • Participanții sunt alocați de cercetători în grupul de tratament sau în grupul de control
    • Grupul de tratament vede reclama
    • Grupul de control nu
  • Grupurile trebuie să fie comparabile pentru a putea stabili cauzalitatea
  • Dacă grupurile nu sunt comparabile, poate apărea confundare (bias)
    • Vârsta medie a grupului de tratament: 25
    • Vârsta medie a grupului de control: 50
    • Vârsta este un potențial factor de confuzie
Introducere în Statistică cu Python

Standardul de aur al experimentelor include...

  • Studiu clinic randomizat controlat

    • Participanții sunt alocați aleatoriu în grupul de tratament/control, nu în funcție de alte caracteristici
    • Alocarea aleatorie ajută la asigurarea comparabilității grupurilor
  • Placebo

    • Seamănă cu tratamentul, dar nu are niciun efect
    • Participanții nu vor ști din ce grup fac parte
    • În studiile clinice, o pastilă de zahăr garantează că efectul medicamentului se datorează medicamentului în sine, nu ideii de a-l primi
Introducere în Statistică cu Python

Standardul de aur al experimentelor include...

  • Studiu dublu-orb
    • Persoana care administrează tratamentul/conduce studiul nu știe dacă tratamentul este real sau placebo
    • Previne bias-ul în răspuns și/sau în analiza rezultatelor

 

Mai puține surse de bias = concluzii mai fiabile despre cauzalitate

Introducere în Statistică cu Python

Studii observaționale

  • Participanții nu sunt alocați aleatoriu în grupuri

    • Participanții se autoalocă, de obicei pe baza caracteristicilor preexistente
  • Multe întrebări de cercetare nu sunt compatibile cu un experiment controlat

    • Nu poți forța pe cineva să fumeze sau să aibă o boală
    • Nu poți schimba comportamentul trecut al cuiva
  • Stabilesc asociere, nu cauzalitate
    • Efectele pot fi confundate de factori care au determinat plasarea unor persoane în grupul de control sau de tratament
    • Există metode de control al factorilor de confuzie pentru concluzii mai fiabile despre asociere
Introducere în Statistică cu Python

Studii longitudinale vs. transversale

Studiu longitudinal

  • Participanții sunt urmăriți pe o perioadă de timp pentru a examina efectul tratamentului asupra răspunsului
  • Efectul vârstei asupra înălțimii nu este confundat de generație
  • Mai costisitor, rezultatele durează mai mult

Studiu transversal

  • Datele despre participanți sunt colectate dintr-un singur moment în timp
  • Efectul vârstei asupra înălțimii este confundat de generație
  • Mai ieftin, mai rapid, mai convenabil
Introducere în Statistică cu Python

Să exersăm!

Introducere în Statistică cu Python

Preparing Video For Download...