Variáveis ocultas: definição e exemplos

Uma variável oculta é uma variável que não está incluída em uma análise estatística, mas impacta o relacionamento entre duas variáveis na análise.

Uma variável oculta pode ocultar o verdadeiro relacionamento entre as variáveis ou pode dar falsamente a impressão de que um relacionamento está presente entre as variáveis. Essencialmente, as variáveis ocultas podem tornar os resultados de um estudo enganosos.

Em estudos observacionais, é importante estar ciente de que variáveis ocultas podem levar a interpretações incomuns dos dados e a relações entre variáveis. Em estudos experimentais, é importante projetar o experimento de forma a eliminar (tanto quanto possível) o risco de variáveis ocultas.

Exemplos de variáveis ocultas

Os exemplos a seguir ilustram vários casos em que variáveis ocultas podem estar presentes em um estudo:

Exemplo 1

O pesquisador descobriu que as vendas de sorvete e os ataques de tubarões estão fortemente correlacionados positivamente. Isso significa que o aumento das vendas de sorvetes está causando mais ataques de tubarões?

É improvável. A causa mais provável é o clima variável à espreita. Quando está mais quente lá fora, mais pessoas compram sorvete e mais pessoas vão para o mar.

Exemplo 2

Um pesquisador descobre que o consumo de pipoca e o número de acidentes rodoviários ao longo dos anos estão fortemente correlacionados. Isso significa que o maior consumo de pipoca causa mais acidentes de trânsito?

É improvável. A causa mais provável é a população variável à espreita. À medida que a população aumenta, aumenta a quantidade de pipoca consumida e o número de acidentes de trânsito.

Exemplo 3

Um estudo conclui que quanto mais voluntários se apresentarem após um desastre natural, maiores serão os danos. Isso significa que os voluntários estão causando mais danos?

É improvável. A causa mais provável é a escala variável do desastre natural . Um desastre natural maior resulta em mais voluntários, bem como num aumento na quantidade de danos causados pelo desastre natural.

Exemplo 4

Estudo conclui que as vendas de luvas e os acidentes de snowboard estão fortemente correlacionados. Isso significa que as luvas causam mais acidentes de snowboard?

É improvável. A causa mais provável é a temperatura variável oculta. À medida que a temperatura cai, mais e mais pessoas compram luvas e mais e mais pessoas praticam snowboard.

Como identificar variáveis ocultas

Para descobrir variáveis ocultas, é útil ter experiência na área que está sendo estudada. Ao saber quais variáveis potenciais podem afetar o relacionamento entre as variáveis do estudo que não estão explicitamente incluídas no estudo, você poderá descobrir possíveis variáveis ocultas.

Outra forma de identificar potenciais variáveis ocultas é examinar gráficos residuais. Se houver uma tendência (linear ou não linear) nos resíduos, isso pode significar que uma variável oculta não incluída no estudo está impactando de alguma forma as variáveis do estudo.

Como eliminar o risco de variáveis ocultas

Em estudos observacionais, pode ser muito difícil eliminar o risco de variáveis ocultas. Na maioria dos casos, o melhor que se pode fazer é simplesmente identificar, em vez de prevenir, potenciais variáveis ocultas que possam impactar o estudo.

Contudo, em estudos experimentais, o impacto das variáveis ocultas pode ser amplamente eliminado através de um bom desenho experimental.

Por exemplo, digamos que queremos saber se dois comprimidos têm um impacto diferente na pressão arterial. Sabemos que variáveis ocultas, como dieta e hábitos de fumar, também afetam a pressão arterial. Podemos, portanto, tentar controlar essas variáveis ocultas usando um desenho aleatório . Isso significa que designamos aleatoriamente os pacientes para tomarem o primeiro ou o segundo comprimido.

Como estamos distribuindo pacientes aleatoriamente em grupos, podemos assumir que as variáveis ocultas afetarão ambos os grupos aproximadamente da mesma forma. Isto significa que qualquer diferença na pressão arterial pode ser atribuída à pílula e não ao efeito de uma variável oculta.