{"id":571,"date":"2023-07-29T11:20:57","date_gmt":"2023-07-29T11:20:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/design-de-pares-correspondentes\/"},"modified":"2023-07-29T11:20:57","modified_gmt":"2023-07-29T11:20:57","slug":"design-de-pares-correspondentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/design-de-pares-correspondentes\/","title":{"rendered":"Design de par correspondente: defini\u00e7\u00e3o + exemplos"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Um <strong>projeto de pares combinados<\/strong> \u00e9 um projeto experimental usado quando um experimento tem apenas duas condi\u00e7\u00f5es de tratamento. Os sujeitos do experimento s\u00e3o agrupados em pares com base em uma vari\u00e1vel com a qual eles \u201ccorrespondem\u201d, como idade ou sexo. Ent\u00e3o, dentro de cada par, os sujeitos s\u00e3o designados aleatoriamente para diferentes tratamentos.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo de design de pares combinados<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que os pesquisadores queiram saber como uma nova dieta afeta a perda de peso em compara\u00e7\u00e3o com uma dieta padr\u00e3o. Como este experimento tem apenas duas condi\u00e7\u00f5es de tratamento (dieta nova e dieta padr\u00e3o), eles podem usar um projeto de pares combinados.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eles recrutam 100 sujeitos e depois os agrupam em 50 pares com base em idade e sexo. Por exemplo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um homem de 25 anos ser\u00e1 comparado com outro homem de 25 anos, uma vez que \u201ccombinam\u201d em termos de idade e sexo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Uma mulher de 30 anos ser\u00e1 combinada com outra mulher de 30 anos, uma vez que tamb\u00e9m s\u00e3o iguais em termos de idade e sexo, etc.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ent\u00e3o, dentro de cada par, um sujeito ser\u00e1 designado aleatoriamente para seguir a nova dieta por 30 dias e o outro sujeito ser\u00e1 designado para seguir a dieta padr\u00e3o por 30 dias. Ao final dos 30 dias, os pesquisadores medir\u00e3o a perda de peso total de cada sujeito.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5155 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paires-assorties00.png\" alt=\"Exemplo de design de pares combinados\" width=\"309\" height=\"264\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vantagens e desvantagens de um design de par combinado<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Usar um design de pares combinados tem algumas vantagens not\u00e1veis e algumas desvantagens potenciais.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Benef\u00edcios:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Verifica\u00e7\u00f5es de vari\u00e1veis ocultas<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uma <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/variaveis-ocultas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vari\u00e1vel oculta<\/a> \u00e9 uma vari\u00e1vel que n\u00e3o \u00e9 levada em considera\u00e7\u00e3o em um experimento e pode potencialmente afetar os resultados do experimento.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">No exemplo anterior, a idade e o sexo podem ter um efeito significativo na perda de peso. Ao combinar os indiv\u00edduos com base nestas duas vari\u00e1veis, eliminamos o efeito que estas duas vari\u00e1veis poderiam ter na perda de peso, uma vez que estamos apenas comparando a perda de peso entre indiv\u00edduos id\u00eanticos em idade e sexo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, quaisquer diferen\u00e7as na perda de peso que observamos podem ser atribu\u00eddas \u00e0 dieta, e n\u00e3o \u00e0 idade ou ao sexo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Elimine o efeito de ordem<\/strong> . <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/efeitos-de-ordem\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">O efeito de ordem<\/a> refere-se a diferen\u00e7as nos resultados devido \u00e0 ordem em que os materiais experimentais s\u00e3o apresentados aos sujeitos. Ao usar um design de pares combinados, voc\u00ea n\u00e3o precisa se preocupar com o efeito da ordem, pois cada sujeito recebe apenas um tratamento.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">No nosso exemplo anterior, cada sujeito do experimento foi submetido apenas a uma dieta. Se, por outro lado, for\u00e7\u00e1ssemos um sujeito a usar a dieta padr\u00e3o por 30 dias e depois a nova dieta por 30 dias, poderia haver um efeito de ordem devido ao sujeito usar uma dieta espec\u00edfica antes da outra.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Desvantagens:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Perder duas disciplinas se uma delas desistir.<\/strong> Se um sujeito decidir abandonar o estudo, voc\u00ea perder\u00e1 dois sujeitos, pois n\u00e3o ter\u00e1 mais um par completo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Leva tempo para encontrar correspond\u00eancias<\/strong> . Encontrar t\u00f3picos que correspondam a determinadas vari\u00e1veis pode ser demorado, especialmente se voc\u00ea usar duas ou mais vari\u00e1veis. Por exemplo, pode n\u00e3o ser dif\u00edcil encontrar 50 mulheres para usar como par, mas pode ser bastante dif\u00edcil encontrar 50 pares de mulheres em que cada par corresponda exactamente em termos de idade.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. N\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel combinar os t\u00f3picos perfeitamente<\/strong> . Por mais que os pesquisadores tentem, sempre haver\u00e1 varia\u00e7\u00f5es entre os sujeitos de cada dupla. A \u00fanica maneira de ser uma combina\u00e7\u00e3o perfeita \u00e9 encontrar g\u00eameos id\u00eanticos que compartilhem essencialmente o mesmo c\u00f3digo gen\u00e9tico, e \u00e9 por isso que g\u00eameos id\u00eanticos s\u00e3o frequentemente usados em estudos de pares pareados.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vantagens de usar intervalos em um design de pares combinados<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uma maneira de tornar um pouco mais f\u00e1cil encontrar t\u00f3picos correspondentes \u00e9 usar intervalos para as vari\u00e1veis que voc\u00ea est\u00e1 tentando fazer a correspond\u00eancia.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, em vez de combinar um jovem de 22 anos com outro de 22 anos, os pesquisadores podem criar faixas et\u00e1rias como 21-25, 26-30, 31-35, etc. Faixa et\u00e1ria de 25 anos com outra disciplina na faixa et\u00e1ria de 21 a 25 anos.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem vantagens e desvantagens em usar intervalos. A vantagem \u00f3bvia \u00e9 que voc\u00ea pode encontrar correspond\u00eancias com mais facilidade, mas a desvantagem \u00e9 que os t\u00f3picos correspondem com menos precis\u00e3o. Por exemplo, usando a abordagem acima, \u00e9 poss\u00edvel combinar uma pessoa de 21 anos com uma pessoa de 25 anos, o que \u00e9 uma diferen\u00e7a de idade bastante percept\u00edvel. Esta \u00e9 uma troca que os pesquisadores devem decidir se vale ou n\u00e3o a pena para encontrar pares com mais facilidade.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um projeto de pares combinados \u00e9 um projeto experimental usado quando um experimento tem apenas duas condi\u00e7\u00f5es de tratamento. Os sujeitos do experimento s\u00e3o agrupados em pares com base em uma vari\u00e1vel com a qual eles \u201ccorrespondem\u201d, como idade ou sexo. Ent\u00e3o, dentro de cada par, os sujeitos s\u00e3o designados aleatoriamente para diferentes tratamentos. 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