Infelizmente, muitas vezes aparecem vari\u00e1veis inc\u00f4modas<\/strong> em estudos experimentais, que s\u00e3o vari\u00e1veis que afetam a rela\u00e7\u00e3o entre a vari\u00e1vel explicativa e a vari\u00e1vel resposta, mas que n\u00e3o s\u00e3o de interesse dos pesquisadores.<\/span> <\/p>\n Por exemplo, suponha que os pesquisadores queiram compreender o efeito de uma nova dieta na perda de peso. A vari\u00e1vel explicativa \u00e9 a nova dieta e a vari\u00e1vel resposta \u00e9 o grau de perda de peso.<\/span><\/p>\n No entanto, uma vari\u00e1vel de transtorno que pode causar varia\u00e7\u00e3o \u00e9 o g\u00eanero<\/strong> . \u00c9 prov\u00e1vel que o sexo de um indiv\u00edduo tenha impacto na quantidade de peso que perde, quer a nova dieta funcione ou n\u00e3o.<\/span> <\/p>\n Uma forma comum de controlar o efeito de vari\u00e1veis inc\u00f4modas \u00e9 atrav\u00e9s do bloqueio<\/strong> , que envolve a divis\u00e3o de indiv\u00edduos em um experimento com base no valor de uma vari\u00e1vel inc\u00f4moda.<\/span><\/p>\n No nosso exemplo anterior, colocar\u00edamos os indiv\u00edduos em um dos dois blocos a seguir:<\/span><\/p>\n Ent\u00e3o, dentro de cada bloco, atribuir\u00edamos aleatoriamente indiv\u00edduos a um de dois tratamentos:<\/span><\/p>\n Ao fazer isso, a varia\u00e7\u00e3o dentro de cada bloco seria muito menor do que a varia\u00e7\u00e3o entre todos os indiv\u00edduos e ser\u00edamos capazes de entender melhor como a nova dieta afeta a perda de peso e ao mesmo tempo controlar o sexo.<\/span><\/p>\n Para ilustrar isso, considere a tabela a seguir que mostra a perda total de peso de 16 pessoas participantes do estudo:<\/span> <\/p>\n \u00c0 primeira vista, n\u00e3o parece que a nova dieta esteja associada ao aumento da perda de peso.<\/span><\/p>\n No entanto, uma vez que dividimos os indiv\u00edduos em dois blocos com base no g\u00e9nero, torna-se claro que a nova dieta parece estar associada ao aumento da perda de peso:<\/span> <\/p>\n Ao colocar os indiv\u00edduos em blocos, a rela\u00e7\u00e3o entre a nova dieta e a perda de peso ficou mais clara, uma vez que conseguimos controlar a vari\u00e1vel desordenada do sexo.<\/span><\/p>\n O g\u00e9nero \u00e9 uma vari\u00e1vel inc\u00f3moda comum a utilizar como factor de bloqueio em experi\u00eancias, porque homens e mulheres tendem a responder de forma diferente a uma ampla variedade de tratamentos.<\/span><\/p>\n No entanto, outras vari\u00e1veis inc\u00f3modas comuns que podem ser utilizadas como factores de bloqueio incluem:<\/span><\/p>\n Dependendo da natureza do experimento, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel utilizar v\u00e1rios fatores de bloqueio ao mesmo tempo. No entanto, na pr\u00e1tica, apenas um ou dois s\u00e3o normalmente utilizados, uma vez que mais factores de bloqueio requerem tamanhos de amostra maiores para obter resultados significativos.<\/span><\/p>\n No exemplo anterior, o g\u00e9nero era uma vari\u00e1vel de desordem conhecida<\/em> que os investigadores acreditavam que afectava a perda de peso. No entanto, muitas vezes em experimentos tamb\u00e9m existem vari\u00e1veis ocultas<\/a> , que s\u00e3o vari\u00e1veis que tamb\u00e9m afetam a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel explicativa e uma vari\u00e1vel de resposta, mas que s\u00e3o desconhecidas ou simplesmente n\u00e3o inclu\u00eddas no estudo porque \u00e9 dif\u00edcil coletar dados sobre elas.<\/span><\/p>\n Por exemplo, vamos supor que cada indiv\u00edduo tenha alguma disciplina inata na qual possa confiar para perder mais peso. Como a disciplina \u00e9 de dif\u00edcil mensura\u00e7\u00e3o, ela n\u00e3o \u00e9 inclu\u00edda como fator de bloqueio no estudo, mas uma forma de control\u00e1-la \u00e9 utilizar a randomiza\u00e7\u00e3o<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ao atribuir aleatoriamente indiv\u00edduos \u00e0 nova dieta ou \u00e0 dieta padr\u00e3o, os investigadores podem maximizar a probabilidade de que o n\u00edvel geral de disciplina dos indiv\u00edduos entre os dois grupos seja aproximadamente igual.<\/span><\/p>\n Assim, em qualquer experimento que utilize bloqueio, tamb\u00e9m \u00e9 importante atribuir indiv\u00edduos aleatoriamente aos tratamentos, a fim de controlar os efeitos de quaisquer potenciais vari\u00e1veis ocultas.<\/span><\/p>\n Vari\u00e1veis explicativas e vari\u00e1veis de resposta<\/a> Muitas vezes, em experimentos, os pesquisadores desejam compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma vari\u00e1vel explicativa e uma vari\u00e1vel de resposta . Infelizmente, muitas vezes aparecem vari\u00e1veis inc\u00f4modas em estudos experimentais, que s\u00e3o vari\u00e1veis que afetam a rela\u00e7\u00e3o entre a vari\u00e1vel explicativa e a vari\u00e1vel resposta, mas que n\u00e3o s\u00e3o de interesse dos pesquisadores. Por exemplo, suponha […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1036","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n![\"Vari\u00e1vel](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/blocage1.png\")
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<\/p>\n Vis\u00e3o geral do bloqueio<\/strong><\/span><\/h3>\n
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![\"Bloqueio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/blocage3-1.png\")
<\/p>\n![\"Exemplo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/blocage4-1.png\")
<\/p>\n Mais exemplos de bloqueio<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Vari\u00e1veis prejudiciais e vari\u00e1veis ocultas<\/strong><\/span><\/h3>\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Vari\u00e1veis ocultas<\/a>
Design de pares correspondentes<\/a>
Projeto de parcelas divididas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"