Um novo método para alocação de unidade em subamostras representativas baseado em covariáveis discretas.
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFOP |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12600 |
Resumo: | Em estudos experimentais nos quais se deseja verificar a eficácia de alguma intervenção, é usual a presença de grupos que sofrerão ou não estas intervenções para que comparações a respeito de fatores relacionados a estas intervenções possam ser medidos. Para garantir que tais comparações sejam válidas, é necessárias que os grupos apresentem características o mais semelhantes possível entre si, definidas no início do estudo. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de divisão, dado um conjunto de dados inicial, em k subamostras representativas em relação aos dados iniciais, com base em covariáveis que definem as características desta. Os resultados obtidos constatam que a metodologia de aleatorização proposta apresenta resultados satisfatórios, principalmente se comparados com a técnica tradicional de amostragem aleatória simples. As subamostras delineadas pelo método apresentam um alto grau de similaridade com a amostra original, o que possibilitará aos estudos experimentais deste trabalho uma redução no viés de seleção, proporcionando resultados mais satisfatórios. |
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Um novo método para alocação de unidade em subamostras representativas baseado em covariáveis discretas.Estudos experimentaisAmostragemAleatorizaçãoExperimental studiesSub-sample allocationEm estudos experimentais nos quais se deseja verificar a eficácia de alguma intervenção, é usual a presença de grupos que sofrerão ou não estas intervenções para que comparações a respeito de fatores relacionados a estas intervenções possam ser medidos. Para garantir que tais comparações sejam válidas, é necessárias que os grupos apresentem características o mais semelhantes possível entre si, definidas no início do estudo. Este trabalho apresenta uma nova metodologia de divisão, dado um conjunto de dados inicial, em k subamostras representativas em relação aos dados iniciais, com base em covariáveis que definem as características desta. Os resultados obtidos constatam que a metodologia de aleatorização proposta apresenta resultados satisfatórios, principalmente se comparados com a técnica tradicional de amostragem aleatória simples. As subamostras delineadas pelo método apresentam um alto grau de similaridade com a amostra original, o que possibilitará aos estudos experimentais deste trabalho uma redução no viés de seleção, proporcionando resultados mais satisfatórios.In experimental studies, like clinic trials, where one wants to verify the eficacy of some intervention, the presence of different groups that will suffer the or not the interventions, so one can make future comparisons. To waranty that the comparisons will be valid, it’s necessary that the groups shows the most similar characteristics among them and the original sample. This study brings a new methodology of division of an original sample in k representative sub-samples about the original sample, based in the covariates that defines the original sample characteristics. The results demonstrate that the proposed methodology shows very satisfatory results, mainly if compared to the traditional method, the random sampling. The sub-samples defined by the new method shows a high similarity with the original sample, which will made possible experimental studies with low selection bias and reliable results.2020-08-14T21:17:00Z2020-08-14T21:17:00Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfFARIAS, R. C. et al. Um novo método para alocação de unidade em subamostras representativas baseado em covariáveis discretas. Sigmae, Alfenas, v. 8, n. 2, p. 742-761, jul. 2019. Disponível em: <https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/949>. Acesso em: 03 jul. 2020.2317-0840http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12600Os trabalhos publicados na Sigmae estão sob uma licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Fonte: Sigmae <http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/about/submissions>. Acesso em: 14 ago. 2020.info:eu-repo/semantics/openAccessFarias, Rosielle da CostaMartins, Helgem de Souza RibeiroSilva, Ivair RamosGouvêa, Graziela Dutra RochaNascimento Neto, Raimundo Marques doOliveira, Fernando Luiz Pereira deporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2020-08-14T21:17:00Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/12600Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332020-08-14T21:17Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false |
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