Relação causa-efeito em experimentos

Existem em pesquisa as variáveis ​​independentes, dependentes e as variáveis que confundem essa relação.

Na saúde pública, por exemplo, os pesquisadores geralmente se limitam a estudos observacionais para encontrar evidências de relações causais. Estudos experimentais podem não ser possíveis por muitas razões técnicas, éticas, financeiras ou outras. Porém, a correta interpretação causal das relações a partir de estudos cuidadosamente desenvolvidos é vital para um resultado confiável.

O que são então variáveis que confundem os experimentos?

Essas variáveis que causam confusão são variáveis que não estão incluídas em um experimento, mas podem afetar a relação entre as duas variáveis ​​(dependentes e independentes).

Esse tipo de variável pode confundir os resultados de um experimento e levar a descobertas não confiáveis. COMO?

Uma variável que causa confusão é um fator diferente daquele que está associado tanto à doença (variável dependente) quanto ao fator em estudo (variável independente). Essa variável que causa confusão pode distorcer ou mascarar os efeitos de outra variável sobre a doença em questão. Um exemplo bem simples envolveria a hipótese de que a pessoa que fuma têm mais doenças cardíacas do que quem não fuma, mas essa associação poderia ser influenciada por outros fatores. Quem toma café, por exemplo, pode fumar mais cigarros do que os que não tomam café, portanto, tomar café é uma variável que pode causar confusão no estudo da associação entre doença cardíaca x fumo. O aumento de doenças cardíacas pode ser devido também ao ato de tomar café e não somente ao fumo. Estudos mais recentes mostraram que o consumo de café de maneira moderada tem benefícios substanciais na saúde do coração e na prevenção da demência.

Quais são os requisitos então para que uma variável cause confusão e afete a relação causa-efeito?

1. Deve ser correlacionada com a variável independente.

No exemplo anterior, tomar café pode estar correlacionado com a variável independente fumar.

2. Deve ter relação causal com a variável dependente.

No exemplo anterior, tomar café pode ter um efeito causal direto no ato de fumar x doença cardíaca.

Por que as variáveis ​​que causam confusão são problemáticas?

1. Essas variáveis podem dar a impressão de que existam relações de causa e efeito quando não existem.

Em nosso exemplo anterior, a variável que causa confusão "tomar café" faz parecer que exista uma relação de causa e efeito entre as doenças cardíacas e fumar.

2. Variáveis ​​que causam confusão podem mascarar a verdadeira relação de causa e efeito entre as variáveis.

Suponha que estamos estudando a capacidade do exercício em reduzir a pressão arterial. Uma possível variável de confusão é o peso inicial, que está correlacionado com o exercício e tem efeito causal direto sobre a pressão arterial. Embora o aumento da quantidade de exercício possa levar à redução da pressão arterial, o peso inicial de um indivíduo também pode ter um grande impacto na relação entre essas duas variáveis.

Variáveis ​​que causam confusão e a validade interna de um experimento

Em termos técnicos, as variáveis ​​que causam confusão afetam a validade interna de um estudo.

Quando essas variáveis estão presentes, nem sempre podemos dizer com total confiança que as mudanças que observamos na variável dependente são um resultado direto de mudanças na variável independente.

Como reduzir o efeito de variáveis ​​que causam confusão?

Uma das maneiras de reduzir o efeito dessa variáveis seria a Atribuição aleatória. O que seria isso?

1. Atribuição Aleatória

Refere-se ao processo de atribuir aleatoriamente os indivíduos de um estudo para um grupo tratamento ou para um grupo controle.

Por exemplo, suponha que queremos estudar o efeito de uma nova pílula na pressão arterial. Se recrutarmos 100 indivíduos para participar do estudo, podemos usar um gerador de números aleatórios para atribuir aleatoriamente 50 indivíduos a um grupo controle (sem pílula) e 50 indivíduos a um grupo tratamento (nova pílula).

Ao usar a atribuição aleatória, aumentamos as chances de que os dois grupos tenham características aproximadamente semelhantes, o que significa que qualquer diferença observada entre os dois grupos pode ser atribuída ao tratamento com mais segurança.