{"id":936,"date":"2023-07-28T06:22:59","date_gmt":"2023-07-28T06:22:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/variavel-concomitante\/"},"modified":"2023-07-28T06:22:59","modified_gmt":"2023-07-28T06:22:59","slug":"variavel-concomitante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/variavel-concomitante\/","title":{"rendered":"Vari\u00e1vel do concorrente: defini\u00e7\u00e3o e exemplos"},"content":{"rendered":"

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Uma vari\u00e1vel concomitante<\/strong> (\u00e0s vezes chamada de “covari\u00e1vel”) \u00e9 uma vari\u00e1vel que n\u00e3o \u00e9 de interesse prim\u00e1rio em um estudo, mas que pode, no entanto, ter alguma intera\u00e7\u00e3o com a(s) vari\u00e1vel(eis) de interesse que est\u00e3o sendo estudadas.<\/span><\/p>\n

A n\u00e3o considera\u00e7\u00e3o desses tipos de vari\u00e1veis pode levar a resultados tendenciosos ou enganosos em uma an\u00e1lise. Portanto, \u00e9 importante trat\u00e1-los sempre que poss\u00edvel.<\/span><\/p>\n

Em estudos observacionais, \u00e9 importante estar ciente de que vari\u00e1veis concomitantes podem levar a interpreta\u00e7\u00f5es incomuns dos dados e rela\u00e7\u00f5es entre vari\u00e1veis. Em estudos experimentais, \u00e9 importante planejar o experimento de forma a eliminar ou reduzir o risco de vari\u00e1veis concomitantes.<\/span><\/p>\n

Os exemplos a seguir ilustram v\u00e1rios casos em que vari\u00e1veis concomitantes podem estar presentes em um estudo:<\/span><\/p>\n

Exemplo 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

Os pesquisadores querem compreender a rela\u00e7\u00e3o entre a densidade populacional e as vendas de sorvetes. No entanto, o clima \u00e9 uma vari\u00e1vel concomitante que provavelmente afeta as vendas de sorvetes.<\/span><\/p>\n

Portanto, se os pesquisadores quiserem realizar uma regress\u00e3o linear<\/a> para quantificar a rela\u00e7\u00e3o entre a densidade populacional e as vendas de sorvete, eles tamb\u00e9m devem tentar coletar dados sobre o clima para que possam controlar essa vari\u00e1vel na regress\u00e3o e serem capazes de obter uma estimativa preciso. do efeito da densidade populacional nas vendas de sorvetes.<\/span><\/p>\n

Exemplo 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

Os pesquisadores querem entender a rela\u00e7\u00e3o entre as horas gastas treinando e a m\u00e9dia de pontos marcados por jogo pelos jogadores de basquete. Por\u00e9m, uma vari\u00e1vel concomitante que provavelmente afeta a m\u00e9dia de pontos marcados \u00e9 o n\u00famero de minutos jogados por jogo.<\/span><\/p>\n

Assim, os pesquisadores tamb\u00e9m devem acompanhar o n\u00famero de minutos que um jogador joga por jogo, para que possam inclu\u00ed-lo como vari\u00e1vel na an\u00e1lise de regress\u00e3o e isolar o efeito das horas gastas praticando na m\u00e9dia de pontos marcados por jogo.<\/span><\/p>\n

Relacionado:<\/strong> Como interpretar coeficientes de regress\u00e3o<\/a><\/span><\/p>\n

Exemplo 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

Os pesquisadores querem saber se um determinado fertilizante causa ou n\u00e3o aumento do crescimento das plantas.<\/span><\/span> No entanto, a exposi\u00e7\u00e3o solar e a frequ\u00eancia de rega s\u00e3o duas potenciais vari\u00e1veis concomitantes que podem afetar o crescimento das plantas.<\/span><\/p>\n

Assim, os investigadores tamb\u00e9m devem recolher dados sobre a exposi\u00e7\u00e3o solar e a frequ\u00eancia de rega para que possam ser inclu\u00eddos como vari\u00e1veis na an\u00e1lise de regress\u00e3o e possam compreender o efeito do fertilizante nas plantas em crescimento, depois de ter em conta a exposi\u00e7\u00e3o solar e a frequ\u00eancia de rega.<\/em><\/span><\/p>\n

Como identificar e eliminar vari\u00e1veis concomitantes<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para descobrir vari\u00e1veis co-ocorrentes, \u00e9 \u00fatil ter conhecimento especializado na \u00e1rea que est\u00e1 sendo estudada. Ao saber quais vari\u00e1veis potenciais podem afetar o relacionamento entre as vari\u00e1veis do estudo que n\u00e3o est\u00e3o explicitamente inclu\u00eddas no estudo, voc\u00ea poder\u00e1 descobrir poss\u00edveis vari\u00e1veis coocorrentes.<\/span><\/p>\n

Em estudos observacionais, pode ser muito dif\u00edcil eliminar o risco de vari\u00e1veis concomitantes. Na maioria dos casos, o melhor que voc\u00ea pode fazer \u00e9 simplesmente identificar, em vez de prevenir, potenciais vari\u00e1veis co-ocorrentes que poderiam impactar o estudo.<\/span><\/p>\n

Contudo, em estudos experimentais, o impacto de vari\u00e1veis concomitantes pode ser amplamente eliminado atrav\u00e9s de um bom desenho experimental.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, digamos que queremos saber se dois comprimidos t\u00eam um impacto diferente na press\u00e3o arterial. Sabemos que vari\u00e1veis concomitantes como alimenta\u00e7\u00e3o<\/em> e h\u00e1bito de fumar<\/em> tamb\u00e9m impactam na press\u00e3o arterial. Podemos, portanto, tentar controlar essas vari\u00e1veis concomitantes usando um desenho randomizado. Isso significa que designamos aleatoriamente os pacientes para tomarem o primeiro ou o segundo comprimido.<\/span><\/p>\n

Como estamos distribuindo pacientes aleatoriamente em grupos, podemos assumir que vari\u00e1veis concomitantes afetar\u00e3o ambos os grupos de forma aproximadamente igual. Isto significa que qualquer diferen\u00e7a na press\u00e3o arterial pode ser atribu\u00edda \u00e0 p\u00edlula e n\u00e3o ao efeito de uma vari\u00e1vel concomitante.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Uma vari\u00e1vel concomitante (\u00e0s vezes chamada de “covari\u00e1vel”) \u00e9 uma vari\u00e1vel que n\u00e3o \u00e9 de interesse prim\u00e1rio em um estudo, mas que pode, no entanto, ter alguma intera\u00e7\u00e3o com a(s) vari\u00e1vel(eis) de interesse que est\u00e3o sendo estudadas. A n\u00e3o considera\u00e7\u00e3o desses tipos de vari\u00e1veis pode levar a resultados tendenciosos ou enganosos em uma an\u00e1lise. 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