Bloqueio nas estatísticas: definição e exemplo

Muitas vezes, em experimentos, os pesquisadores desejam compreender a relação entre uma variável explicativa e uma variável de resposta .

Infelizmente, muitas vezes aparecem variáveis incômodas em estudos experimentais, que são variáveis que afetam a relação entre a variável explicativa e a variável resposta, mas que não são de interesse dos pesquisadores.

Por exemplo, suponha que os pesquisadores queiram compreender o efeito de uma nova dieta na perda de peso. A variável explicativa é a nova dieta e a variável resposta é o grau de perda de peso.

No entanto, uma variável de transtorno que pode causar variação é o gênero . É provável que o sexo de um indivíduo tenha impacto na quantidade de peso que perde, quer a nova dieta funcione ou não.

Visão geral do bloqueio

Uma forma comum de controlar o efeito de variáveis incômodas é através do bloqueio , que envolve a divisão de indivíduos em um experimento com base no valor de uma variável incômoda.

No nosso exemplo anterior, colocaríamos os indivíduos em um dos dois blocos a seguir:

• Macho
• Fêmea

Então, dentro de cada bloco, atribuiríamos aleatoriamente indivíduos a um de dois tratamentos:

• Uma nova dieta
• Uma dieta padrão

Ao fazer isso, a variação dentro de cada bloco seria muito menor do que a variação entre todos os indivíduos e seríamos capazes de entender melhor como a nova dieta afeta a perda de peso e ao mesmo tempo controlar o sexo.

Para ilustrar isso, considere a tabela a seguir que mostra a perda total de peso de 16 pessoas participantes do estudo:

À primeira vista, não parece que a nova dieta esteja associada ao aumento da perda de peso.

No entanto, uma vez que dividimos os indivíduos em dois blocos com base no género, torna-se claro que a nova dieta parece estar associada ao aumento da perda de peso:

Ao colocar os indivíduos em blocos, a relação entre a nova dieta e a perda de peso ficou mais clara, uma vez que conseguimos controlar a variável desordenada do sexo.

Mais exemplos de bloqueio

O género é uma variável incómoda comum a utilizar como factor de bloqueio em experiências, porque homens e mulheres tendem a responder de forma diferente a uma ampla variedade de tratamentos.

No entanto, outras variáveis incómodas comuns que podem ser utilizadas como factores de bloqueio incluem:

• faixa etária
• Grupo de renda
• Nível de educação
• Quantidade de exercício
• Região

Dependendo da natureza do experimento, também é possível utilizar vários fatores de bloqueio ao mesmo tempo. No entanto, na prática, apenas um ou dois são normalmente utilizados, uma vez que mais factores de bloqueio requerem tamanhos de amostra maiores para obter resultados significativos.

Variáveis prejudiciais e variáveis ocultas

No exemplo anterior, o género era uma variável de desordem conhecida que os investigadores acreditavam que afectava a perda de peso. No entanto, muitas vezes em experimentos também existem variáveis ocultas , que são variáveis que também afetam a relação entre uma variável explicativa e uma variável de resposta, mas que são desconhecidas ou simplesmente não incluídas no estudo porque é difícil coletar dados sobre elas.

Por exemplo, vamos supor que cada indivíduo tenha alguma disciplina inata na qual possa confiar para perder mais peso. Como a disciplina é de difícil mensuração, ela não é incluída como fator de bloqueio no estudo, mas uma forma de controlá-la é utilizar a randomização .

Ao atribuir aleatoriamente indivíduos à nova dieta ou à dieta padrão, os investigadores podem maximizar a probabilidade de que o nível geral de disciplina dos indivíduos entre os dois grupos seja aproximadamente igual.

Assim, em qualquer experimento que utilize bloqueio, também é importante atribuir indivíduos aleatoriamente aos tratamentos, a fim de controlar os efeitos de quaisquer potenciais variáveis ocultas.

Recursos adicionais

Variáveis explicativas e variáveis de resposta
Variáveis ocultas
Design de pares correspondentes
Projeto de parcelas divididas