A incompatibilidade entre aleatorização na experimentação e análise estatística como um possível fator na crise de reprodutibilidade científica

• Autor(a) principal: Lima, Thiago Zaqueu
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34290
• topic: Reprodutibilidade; Aleatorização; Nível de significância; Poder do teste

As ciências biomédicas tem como objetivo essencial identificar alvos, potencialmente, terapêuticos para o desenvolvimento de novos tratamentos para enfermidades humanas. Entretanto, o êxito translacional tem sido contestado. Além disso, os resultados publicados, em sua maioria, acabam não sendo reproduzidos, o que rende o status de crise de reprodutibilidade. Em geral, os efeitos mostram-se superestimados. Este cenário compromete montantes vultuosos investidos em pesquisa pré-clínica de conclusões equivocadas. Levantamentos recentes têm indicado a displicência com o método científico e a inconsistência estatística como causas da não reprodutibilidade. É digno de nota a ausência da aleatorização nos relatos experimentais. Apesar de raramente empregada nos experimentos pré-clínicos, a aleatorização é fundamental para determinar a distribuição das estatística de teste de um teste de hipótese. Nesse contexto, o presente estudo tem por objetivo investigar os efeitos de desconsiderar restrições da aleatorização sobre as probabilidades de erro tipo I e tipo II. Para estudar o nível de significância, foram simuladas amostras de um experimento fatorial 22 com estrutura de correlação de parcelas subdivididas em diferentes cenários (de número de réplicas, variância do erro da subparcela e correlação distintos). Então, o nível de significância verdadeiro foi estimado como a proporção de amostras geradas sob H0, cuja hipótese nula foi rejeitada. Deste modo, observou-se que desconsiderar a restrição na aleatorização (i.e., analisar como completamente aleatorizado) implica em nível de significância referente ao efeito do fator de parcela maior do que o valor nominal informado pelo teste. Por outro lado, o nível de significância associado ao efeito do fator de subparcela mostra-se menor do que o valor nominal do teste. Como o poder do teste F da ANOVA é uma função do parâmetro de não centralidade e este depende dos fatores controlados na simulação, o poder pôde ser calculado para cada cenário. Deste modo, observou-se que desconsiderar a aleatorização (i.e., analisar como completamente aleatorizado) atribui poder de análise ao efeito da parcela artificialmente maior. Por sua vez, o poder do teste associado à subparcela é menor, quando a aleatorização completa é assumida. Esses resultados foram ratificados por simulação. Deste modo, conclui-se que assumir aleatorização completa diante de estrutura de correlação de parcelas subdivididas aumenta o risco de falso alarme quanto ao efeito do fator de parcela, bem como aumenta a probabilidade de falso negativo do efeito do fator atribuído à subparcela. Assim, por meio desse exemplo, entende-se que a incompatibilidade da análise estatística em relação a aleatorização na execução do experimento configura um fator potencialmente agravante da baixa reprodutibilidade na ciência.