Métodos de Alocação Fortuita: extensão para múltiplos grupos e sua avaliação empírica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Waissman, Rafael Peçanha
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-26072022-101225/
Resumo: O planejamento de um estudo ou experimento muitas vezes envolve a definição do método de seleção dos elementos que compõem uma amostra ou grupo de alocação, ponto que abrange discussões acerca do papel da aleatorização. O uso da aleatorização é amplamente defendido por duas razões principais: (i) os métodos frequentistas de inferência são baseados na premissa da amostragem aleatória; e (ii) a aleatorização evita qualquer possibilidade de interferência humana (intencional ou não), proporcionando, assim, maior isenção às pesquisas experimentais. Por outro lado, diversos autores questionam esse paradigma, especialmente porque os métodos baseados em aleatorização pura têm alta probabilidade de proverem amostras não representativas da população ou alocações nas quais os grupos experimentais formados tenham perfis significativamente diferentes entre si, o que pode potencialmente comprometer os próprios resultados e conclusões das pesquisas. Métodos já desenvolvidos conciliam uma maior eficiência no balanceamento das covariáveis com uma redução significativa na possibilidade de interferência humana. Uma abordagem conhecida como Alocação Intencional Fortuita busca alcançar esse objetivo por meio de modelos de otimização de distâncias entre as covariáveis de interesse, estendidos com a incorporação de covariáveis artificiais aleatorizadas. Essa abordagem se mostra promissora em proporcionar maior garantia de balanceamento, desacoplamento e poder de inferência. Contudo, os estudos já realizados com esta abordagem analisam apenas a alocação em dois grupos (controle / tratamento). O presente projeto propõe a generalização de métodos já desenvolvidos para os casos de alocações em mais de dois grupos. São apresentados estudos de caso, com discussões acerca do uso prático do método de Alocação Intencional Fortuita no planejamento de experimentos