graph TD
A[A intervenção já aconteceu?]:::blackText -->|Sim| B[A intervenção aconteceu para toda base útil?]:::blackText
B -->|Sim| C[Estudo Pré-Pos]:::blackText
C --> D[Mensuração de linha de base]:::blackText
B -->|Não| E[Estudo Observacional]:::blackText
E --> F[É preciso criar grupos comparáveis]:::blackText
F --> G[Criação de grupos de controle\n usando método de agrupamento \n por similaridade de atributos]:::blackText
G --> H[Modelos de Propensão \n Controle Sintético Generalizado]:::blackText
A -->|Não| I[Quantas intervenções por vez?]:::blackText
I -- Mais de 1 --> J[Testar múltiplas \n intervenções simultaneamente]:::blackText
J --> J1[Efeitos Multi-Tratamentos]:::blackText
I -- Igual a 1 --> K[Teste A/B]:::blackText
K --> L[É possível dividir a base de forma \n randomizada entre controle e teste?]:::blackText
L -->|Sim| M[RCT \n Ensaios clínicos Randomizados]:::blackText
M --> p[Proporção/T-Teste]:::blackText
L -->|Não| N[Grupos determinados pela área de negócios]:::blackText
N --> O[Modelo de Propensão\n Controle Sintético]:::blackText
classDef blackText fill:#ffffff,stroke:#000000,color:#000000;
3 Experimentos randomizados
Os experimentos randomizados, também conhecidos como Randomized Controlled Trials (RCTs), são considerados o padrão-ouro para a avaliação de intervenções em diversas áreas, como medicina, ciências sociais e economia. Nesse tipo de experimento, os participantes são alocados aleatoriamente em grupos, como o grupo de tratamento e o grupo de controle, garantindo que as diferenças observadas nos resultados possam ser atribuídas à intervenção e não a outros fatores. Essa abordagem minimiza vieses e aumenta a validade dos resultados, permitindo conclusões mais robustas e confiáveis.
graph TD
A[Definir a intervenção] --> B[Selecionar participantes]
B --> C[Randomizar grupos]
C --> D[Implementar intervenção]
D --> E[Coletar dados]
E --> F[Analisar resultados]
F --> G[Interpretar conclusões]
3.1 Modelos Estatísticos
- Regressão linear
- Análise de variância (ANOVA)
- Modelos de probabilidade 3.2 Causalidade
- Conceito de causalidade v### correlação
- Diagramas de causalidade (DAGs)
- Variáveis de confusão e controle 3.3 Experimentos Randomizados
- Design de experimentos (A/B testing, blocos aleatorizados)
- Randomização e validade interna
- Análise de resultados experimentais