Capítulo 31 Suposições inferenciais

31.1 Suposições gerais em análises inferenciais

31.1.1 Quais são as suposições gerais em análises inferenciais?

• .^REF?

O pacote AssumpSure³³⁹ fornece um Shiny App para validação de suposições estatísticas.

31.1.2 Quais são as suposições ao nível dos dados (condicionais ao modelo)?

• Independência (ou dependência corretamente modelada) das observações.^REF?

• Forma da distribuição dos erros ou resíduos (normalidade, assimetria, caudas).^REF?

• homoscedasticidade (igualdade de variâncias condicionais).^REF?

31.1.3 Quais são as suposições ao nível do modelo?

• Linearidade da relação entre variáveis.^REF?

• Multicolinearidade ausente ou controlada.^REF?

• Especificação funcional correta do modelo.^REF?

31.1.4 Quais são as suposições ao nível do estudo?

• Ausência de confundimento relevante não controlado.^REF?

• Estabilidade do processo gerador de dados (invariância temporal, populacional ou contextual).^REF?

31.2 Suposições implícitas e explícitas nos testes

31.2.1 Quais suposições implícitas são feitas nos testes estatísticos?

• Amostragem aleatória ou ignorabilidade condicional.^REF?

• Medição sem erro relevante.^REF?

• Correspondência entre modelo estatístico e processo gerador de dados.^REF?

• Ausência de múltiplas comparações não ajustadas.^REF?

31.2.2 Quais suposições explícitas são feitas nos testes estatísticos?

• Normalidade dos erros ou da estatística de teste.^REF?

• homoscedasticidade .^REF?

• Independência das observações.^REF?

31.3 Suposições causais que conectam dados observados a efeitos causais

31.3.1 Quais são as suposições causais que conectam dados observados a efeitos causais?

• Ausência de correlação espúria: associações observadas refletem relações sistemáticas e não flutuações aleatórias; quanto maior a amostra, mais plausível essa condição.^REF?

• Consistência: os valores observados do tratamento correspondem a intervenções bem definidas e coincidem com os valores dos contrafactuais relevantes.^REF?

• Intercambialidade: condicionalmente às covariáveis medidas, a atribuição do tratamento é independente dos desfechos potenciais.^REF?

• Positividade: para todos os valores das covariáveis consideradas, a probabilidade de receber cada nível do tratamento é maior que zero.^REF?

• Fidelidade: efeitos causais não se cancelam sistematicamente no agregado populacional, de modo que efeitos médios nulos correspondem à ausência de efeito causal relevante.^REF?

31.3.2 Qual a relação dessas suposições com as demais suposições inferenciais?

• Essas suposições operam antes do modelo estatístico.^REF?

• Não são verificáveis por diagnóstico residual ou testes de ajuste.^REF?

• Mesmo com todas as suposições estatísticas satisfeitas, a inferência causal pode falhar se qualquer uma dessas suposições não for atendida.^REF?

31.4 Diagnóstico e verificação

31.4.1 O que fazer quando suposições gerais falham?

• Transformações.^REF?

• Métodos robustos (estimadores e testes).^REF?

• Reamostragem.^REF?

• Modelos alternativos.^REF?

31.4.2 O que fazer quando as suposições causais falham?

• Clarificar o alvo causal: redefinir a população, o tratamento ou o efeito de interesse.^REF?

• Análise de sensibilidade: avaliar quanto confundimento não medido seria necessário para invalidar as conclusões.^REF?

• Restringir o suporte: limitar a análise a regiões com positividade plausível (suporte comum).^REF?

• Estratificação ou ajuste enriquecido: incluir covariáveis adicionais relevantes, quando disponíveis.^REF?

• Modelagem causal explícita: usar diagramas acíclicos direcionados para tornar suposições transparentes e discutíveis.^REF?

• Estimativas parciais ou locais: reportar efeitos condicionais ou locais quando o efeito médio não é identificável.^REF?

• Conclusões mais fracas: interpretar resultados como associações ajustadas, não como efeitos causais.^REF?

• Relato explícito das falhas: documentar quais suposições não são plausíveis e por quê.^REF?

O pacote performance³¹⁵ fornece a função check_model para analisar a colinearidade entre variáveis, a normalidade da distribuição das variáveis e a heteroscedasticidade.

31.4.3 Como avaliar as suposições de uma regressão?

• Usando diagnóstico de regressão (ex.: análise de resíduos, gráficos de valores observados vs. preditos) e comparação com análises estratificadas.³⁴⁰

Figura 31.1: Diagnóstico de regressão para avaliar suposições do modelo: linearidade, normalidade dos resíduos, homoscedasticidade e alavancagem.

31.4.4 Como avaliar a independência entre variáveis?

• Verifique por dependência entre variáveis de um modelo de regressão:²⁸⁶

  • Gráfico de série temporal das variáveis

  • Gráfico de autocorrelação entre as variáveis

Figura 31.2: Séries temporais e autocorrelação de duas séries simuladas com fraca e forte autocorrelação.

31.5 Normalidade

31.5.1 Devemos testar as suposições de normalidade?

• Normalidade da distribuição deve ser estabelecida para a população.³⁴¹

• Testes preliminares de normalidade não são necessários para a maioria dos testes paramétricos de comparação, pois eles são robustos contra desvios moderados da normalidade.³⁴¹

31.6 Escolha entre métodos paramétricos e não paramétricos

31.6.1 O que é análise paramétrica?

• Testes não paramétricos fazem suposições sobre a forma da distribuição, as características e/ou parâmetros da distribuição dos dados na população.^136,137

• Testes paramétricos são baseados na suposição de que os dados amostrais provêm de uma população com parâmetros fixos determinando sua distribuição de probabilidade.⁶⁰

31.6.2 O que é análise não paramétrica?

• Testes não-paramétricos fazem poucas suposições, ou menos rigorosas, sobre as características e/ou parâmetros da distribuição dos dados na população.^136,137

• Testes não-paramétricos são úteis quando as suposições de normalidade não podem ser sustentadas.¹³⁷

31.6.3 Por que análises paramétricas são preferidas?

• Quando as suposições são atendidas, testes paramétricos tendem a apresentar maior poder estatístico que testes não-paramétricos correspondentes.^136,232,342

• Testes não-paramétricos apresentam menor poder estatístico (maior erro tipo II) comparados aos testes paramétricos correspondentes.¹³⁷

Citar como:
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,

Referências

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