Quase-Experimentos: Desenhos de Séries Temporais Interrompidas

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1 Quase-Experimentos: Desenhos de Séries Temporais Interrompidas
Capítulo 6 Shadish, Cook e Campbell (2002) Páginas:

2 Definições Importantes
Séries temporais referem-se a um grande série de observações consecutivas feitas sobre uma mesma variável ao longo do tempo. Delineamento de Séries Temporais Interrompidas é utilizado par avaliar o efeito de um tratamento (interrupção) de modo a verificar se as observações tomadas após o tratamento são diferentes (em inclinação ou intercepto) das tomadas antes do tratamento.

3 Efeitos do Tratamento sobre características das séries temporais
As séries temporais pós-tratamento podem diferir de várias maneiras: 1. Quanto à forma do efeito: Nível ou Intercepto Inclinação ou Tendência Variância e Ciclicidade 2. Quanto à sua permanência: Continuidade – Descontinuidade 3. Quanto à sua imediaticidade: Imediato - Com Atraso

4 Tipos de Efeitos do Tratamento - Intercepto ou Nível -
As séries temporais pós-tratamento podem diferir de várias maneiras: Mudança de nível ou de intercepto: Corte repentino ou descontinuidade a partir do ponto que representa a intervenção. Nesse caso o nível da série cai e as curvas pré e pós-tratamento possuem diferentes interceptos.

5 Tipos de Efeitos do Tratamento - Inclinação ou Tendência -
2. Mudança na inclinação ou tendência das séries (pré e pós-tratamento) no ponto de interrupção.

6 Tipos de Efeitos do Tratamento - Variância e Ciclicidade -
Variância: mudanças pós-tratamento observadas nas variâncias em torno da média. Isto ocorre quando o tratamento torna as pessoas mais homogêneas ou heterogêneas na medida-resultado, quando comparadas com o período de tempo anterior ao tratamento. Ciclicidade: mudanças pós-tratamento observadas no padrão dos ciclos das séries antes e após tratamento.

7 Tipos de Efeitos do Tratamento
Efeito Contínuo - Descontínuo Contínuo: efeito que persiste no tempo, que não decai com a passagem do tempo. Descontínuo: efeitos que não persistem no tempo. Efeito Imediato – Com Atraso Os efeitos imediatos são mais simples de interpretar do que o efeito atrasado.

8 Estatísticas comuns como o teste T comparando médias nos pré e pós- testes não podem ser usadas para análise de séries temporais, porque assume que a observações são independentes. Porém, os dados relativos a séries temporais são tipicamente autocorrelacionados. Estimar essas autocorrelações requer geralmente um grande número de observações (100) para facilitar a identificação correta do modelo.

9 Ameaças à Validade História: influência de variáveis externas ao tratamento sobre os seus efeitos. Instrumentação: ex: mudanças em procedimentos administrativos provocando mudanças nos registros referentes aos dados relativos às séries temporais. Seleção: pessoas diferentes nos pré e no pós tratamento. Validade de construto: explicações confusas ou inadequadas dos construtos. Validade externa: quando subgrupos são criados há perda de poder estatístico.

10 Adicionando um grupo controle não-equivalente sem tratamento às Series temporais
Uso obrigatório do capacete em motos de pequeno porte (Ballart e Riba, 1995). Venda de licores Iowa – importância da longa duração de séries temporais.

11 Adicionando variáveis dependentes não-equivalentes
Coletar dados: - de uma variável dependente que o tratamento deveria afetar; e - de uma variável não-equivalente dependente que o tratamento não deveria afetar, mas que responderia da mesma forma que a variável dependente primária a uma ameaça de validade permanente.

12 Remover o tratamento em um tempo conhecido
Mostrar que o efeito ocorre não apenas com o tratamento, mas que encerra-se também com a suspensão do tratamento. Se ocorrerem mudanças de intercepto ou inclinação de O4 para O5 e mudanças na direção oposta de O9 para O10. Exemplo: Psquiatra à equipe móvel de intervenção(tratamento); remoção do tratamento e grupo controle (admissão em outro hospital psiquiátrico)- Reding e Raphelson (1995).

13 Adicionar múltiplas replicações
É uma extensão do desenho anterior, que consiste em introduzir um tratamento, removê-lo, reintroduzir, remover e assim por diante. O efeito do tratamento é sugerido se a variável dependente responde similarmente cada vez que o tratamento é introduzido e removido, com a direção de respostas sendo diferente para cada introdução comparada com a remoção.

14 Adicionar múltiplas replicações (cont.)
McLeod, Taylor, Cohen e Cullen (1986). Ileostomia continente (reservatório) Tratamento com remédio e placebo em 10 períodos de 14 dias cada

15 Adição de repetição de comutações
Dois ou mais grupos não equivalentes, cada um recebendo o tratamento em momentos diferentes, ou seja quando o grupo 1 recebe o tratamento o grupo 2 serve como grupo controle, quando o 2 recebe o grupo 1 serve como grupo controle. O desenho controla a maioria das ameaças de validade interna e aumenta a validade externa.

16 Alguns problemas frequentes com desenhos de séries temporais interrompidas
Muitos tratamentos são implementados lentamente e se difundem através de uma população, então o tratamento é melhor modelado como um processo gradual de difusão do que ocorrendo tudo de uma vez; Muitos efeitos ocorrem como tempos de demora imprevisíveis que podem variar entre populações e ao longo do tempo; Muitas séries de dados são muito menores do que 100 observações recomendadas para análises estatísticas;

17 Alguns problemas frequentes com desenhos de séries temporais interrompidas (cont.)
Muitos arquivistas são difíceis de localizar e são relutantes em liberar os dados; Dados arquivados podem envolver intervalos temporais entre cada ponto que são longos demais para a necessidade da pesquisa, podem faltar alguns dados ou os dados parecerem duvidosos, e podem haver mudanças não documentadas.