Quais são algumas práticas recomendadas para projetar experimentos que minimizam a confusão e maximizam o poder?

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Confusão e colinearidade são duas fontes comuns de viés e erro no planejamento experimental. Eles podem afetar a validade e a confiabilidade de seus resultados e dificultar a elaboração de inferências causais. Neste artigo, você aprenderá o que são confusão e colinearidade, como detectá-las e como evitá-las ou minimizá-las em seus experimentos.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 3 contribuições. Saiba mais

Joonhwan Lee

Applied Scientist at Amazon

1 Variáveis de confusão

Uma variável de confusão é um fator que está relacionado à variável independente (o tratamento ou intervenção) e à variável dependente (o desfecho ou resposta) em seu experimento. Por exemplo, se você estiver testando o efeito de uma nova droga na pressão arterial, uma variável de confusão pode ser a idade, uma vez que a idade afeta tanto a pressão arterial quanto a resposta à droga. Uma variável de confusão pode criar uma associação espúria entre as variáveis independentes e dependentes e mascarar o verdadeiro efeito do tratamento.

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Joonhwan Lee

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This doesn’t sound right. Here, age would be a confounding variable if it is correlated with the drug intake. If this testing is a randomized trial, nothing is really a confounding variable. If the testing is based on observational data of blood pressure and drug intake, age is highly likely to be a confounding variable, along with many other variables.

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2 Variáveis de colinearidade

Uma variável de colinearidade é um fator que está altamente correlacionado com uma ou mais das variáveis independentes em seu experimento. Por exemplo, se você estiver testando o efeito de duas doses diferentes de um medicamento na pressão arterial, uma variável de colinearidade pode ser o peso, já que o peso provavelmente está correlacionado com a dose. Uma variável de colinearidade pode reduzir a precisão e a precisão de suas estimativas e inflar a variância e os erros padrão de seus coeficientes.

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Joonhwan Lee

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Again, this doesn’t make sense. If this is a randomized trial, dosage can be designed to be orthogonal to any of the variables, which generally is a good thing to do for experimental design. Collinearity is a problem for observational study where your treatment variable is highly correlated with one of the “control” variables. In this case, the last sentence above is true.

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3 Detecção de confusão e colinearidade

Existem vários métodos e ferramentas para detectar confusão e colinearidade em seus dados experimentais. Para confundir, você pode usar métodos gráficos, como gráficos de dispersão ou gráficos de caixa, para visualizar a relação entre as variáveis. Você também pode usar métodos estatísticos, como estratificação, ajuste de regressão ou correspondência de escore de propensão, para controlar a variável de confusão e estimar o efeito ajustado do tratamento. Para colinearidade, você pode usar métodos numéricos, como matrizes de correlação, fatores de inflação de variância ou índices de condição, para medir o grau de colinearidade entre as variáveis independentes. Você também pode usar métodos gráficos, como gráficos de dispersão ou gráficos de regressão parcial, para visualizar a colinearidade.

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Joonhwan Lee

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(editado)
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Another AI mumbo jumbo. There is no way to definitively verify the unconfoundedness of an observed treatment. There are a few necessary conditions for the unconfoundedness you can check for, but they don’t give you 100% assurance. This is why randomized trials are gold standard for causal inference as we have guaranteed independence of treatment.

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4 Evitando confusão e colinearidade

Para evitar confusão e colinearidade, é essencial projetar seu experimento com precisão. Isso inclui definir sua pergunta de pesquisa, identificar a população-alvo e o tamanho da amostra, selecionar variáveis independentes e dependentes e escolher o desenho experimental e os métodos de análise. Ensaios clínicos randomizados (ECRs), planejamentos fatoriais, delineamentos cruzados e desenhos quase-experimentais são alguns dos desenhos experimentais comuns que podem ajudá-lo a evitar confusão e colinearidade. Os ECCR envolvem a alocação aleatória de participantes em diferentes grupos de tratamento e a observação dos resultados. Planejamentos fatoriais testam o efeito de duas ou mais variáveis independentes simultaneamente. Os desenhos cruzados expõem os mesmos participantes a tratamentos diferentes em uma ordem aleatória. Desenhos quase-experimentais usam variações naturais ou artificiais na atribuição do tratamento enquanto controlam potenciais fatores de confusão.

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5 Minimizando confusão e colinearidade

Às vezes, não é possível evitar confusão e colinearidade em um experimento devido a restrições práticas ou éticas. Para minimizar seu impacto, pode-se usar estratégias como correspondência, bloqueio, ajuste de covariáveis, transformação e seleção. O pareamento envolve o pareamento de participantes com características semelhantes nos grupos de tratamento e controle. O bloqueio agrupa os participantes com base em uma variável de confusão ou colinearidade e analisa os dados dentro de cada bloco separadamente. O ajuste de covariáveis inclui a variável de confusão ou colinearidade como covariável em um modelo de regressão para estimar o efeito ajustado do tratamento. A transformação aplica uma função matemática a variáveis independentes ou dependentes para reduzir a colinearidade ou não-linearidade. A seleção exclui ou modifica algumas das variáveis independentes que são altamente colineares ou irrelevantes para a questão de pesquisa.

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1 Variáveis de confusão

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3 Detecção de confusão e colinearidade

4 Evitando confusão e colinearidade

5 Minimizando confusão e colinearidade

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