Análise de subgrupo: O que é + Como evitar erros

O primeiro passo na condução de uma análise de subgrupo é definir os grupos que você deseja incluir em seu estudo. Seu objetivo é determinar se algum desses grupos tem maior risco de desenvolver uma doença específica do que outros grupos. Por exemplo, se você está estudando câncer de mama, você pode querer saber se as mulheres que fizeram cirurgias anteriores correm maior risco do que as mulheres que não fizeram a cirurgia.

Depois de decidir quais serão seus subgrupos, é hora de coletar dados de cada grupo. Você vai querer coletar informações de sua população-alvo. Isso pode ser feito por meio de pesquisas, pesquisas ou coleta de registros médicos para aqueles diagnosticados com a condição durante o projeto.

Depois de coletar dados de pessoas saudáveis ​​e com a doença ou condição em estudo, é hora da análise estatística! O propósito da análise estatística é duplo: primeiro, precisamos ter certeza de que não há erros no tamanho de nossa amostra; em segundo lugar, precisamos ver se existem diferenças entre nossas amostras (ou seja, se existem diferenças entre populações com características diferentes).

O que é análise de subgrupo?

A análise de subgrupo é um processo que permite detalhar para ver como variáveis ​​específicas afetam o resultado da análise de dados secundários. Os entrevistados são agrupados de acordo com características demográficas, como raça, etnia, idade, educação ou sexo. Outras variáveis ​​podem ser identificação partidária, estado de saúde ou atitudes em relação a determinadas situações.

Um pesquisador pode analisar diferenças em médias variáveis ​​ou distribuições entre subgrupos para identificar disparidades ou outras diferenças.

Por exemplo, digamos que você tenha uma pesquisa sobre as atitudes das pessoas em relação ao uso de animais para pesquisa científica e esteja interessado em saber se há diferenças entre homens e mulheres em suas opiniões sobre esse tópico.

Você pode realizar uma análise de subgrupo dividindo sua amostra em respondentes masculinos e femininos e examinando suas respostas para ver se há alguma diferença entre eles.

Em análises de subgrupo (por exemplo, uma intervenção ou um tratamento), procuramos determinar o resultado de um fator em segmentos específicos da população ou em parâmetros específicos.

A análise de subgrupo pode ser classificada em dois tipos:

1. Pré-especificado
2. Post hoc.

Como evitar erros

A realização de vários testes nos mesmos dados pode resultar em falsos positivos em projetos de grande escala. É possível que alguns pesquisadores ignorem um grande número de resultados tediosos ou repetitivos em favor de resultados de subconjuntos para os quais eles tendem a ser tendenciosos.

Isso é especialmente verdadeiro ao trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina, que geralmente são usados ​​para gerar muitos resultados repetitivos que podem não ser úteis para o usuário. O tempo que leva para esses algoritmos serem executados pode ser muito longo e deve ser considerado no custo de execução de um experimento.

Isso é um problema porque pode levar pesquisadores a um caminho sem considerar outras possibilidades que possam existir em seu conjunto de dados ou abordagens alternativas que produziriam melhores resultados.

Ao analisar seus dados usando subgrupos, você os divide em grupos menores para ver se há alguma diferença entre eles.

Se você quiser ver como o gênero afeta um determinado resultado, você pode dividir sua amostra de estudo em homens e mulheres e comparar suas respostas. Mas quantas pessoas devem estar em cada grupo? E quantas comparações você precisa fazer?

Existem duas razões principais pelas quais os subgrupos podem levar a erros. O tamanho da amostra pode ser muito pequeno e muitas comparações podem ser feitas. Quando você divide sua amostra de estudo em muitos subgrupos, pode acabar com poucos participantes para detectar diferenças ou garantir que as diferenças não sejam apenas uma questão de sorte.

Vantagens da Análise de Subgrupo

A principal vantagem da análise de subgrupo é que ela permite que os pesquisadores testem suas hipóteses com mais detalhes. Eles podem descobrir que certos subgrupos respondem melhor do que outros ou que existem diferenças entre homens e mulheres, por exemplo.

A análise de subgrupo é uma técnica comum usada na pesquisa médica. Pode ser pensado como uma extensão da abordagem usada em um estudo padrão, onde diferentes grupos são examinados para ver se respondem de maneira diferente a um tratamento. No entanto, esta técnica pode ser problemática por várias razões:

• Alguns estudos não definem seus subgrupos antecipadamente ou declaram quantos subgrupos serão examinados. Se um pesquisador não faz isso, é difícil para os outros entenderem por que escolheram determinados grupos e o que estavam tentando mostrar em cada análise. Um bom pesquisador também deve relatar todos os subgrupos que analisou, não apenas aqueles que deram origem a descobertas interessantes.
• É possível que, ao analisar subgrupos, os pesquisadores encontrem algo estatisticamente significativo, mas clinicamente insignificante (ou seja, algo que realmente não importa). Por exemplo, digamos que estamos estudando se a aspirina funciona melhor do que o acetaminofeno no tratamento de dores de cabeça; descobrimos que 80% das pessoas que tomaram aspirina não tiveram nenhum alívio.

Como fazer uma análise de subgrupo

O importante papel da análise de subgrupos em pesquisas significativas não pode ser exagerado. Por isso, é essencial que os seguintes elementos sejam incluídos em qualquer relatório:

1. Uma indicação clara de que os resultados da análise são resultados de subgrupos.

2. Os níveis de significância apropriados são calculados e relatados.

3. Se a pesquisa foi pré-especificada ou post-hoc, isso deve ser declarado na redação.

A análise de subgrupo é um componente importante de um projeto de pesquisa. Você encontrará muitos produtos diferentes no mercado. Todos eles foram projetados para beneficiar seus esforços de pesquisa, mas você precisa saber como aproveitá-los efetivamente.

QuestionPro para análise

Na QuestionPro, temos uma lógica de controle de cotas que você pode usar para análise de subgrupos. Podemos fornecer e distribuir URLs de pesquisa com variáveis ​​personalizadas para diferenciar subgrupos. Você também pode criar perguntas específicas de subgrupo na mesma pesquisa criando lógica com base no subgrupo.

Por exemplo, digamos que você queira analisar 50 respondentes do sexo masculino e 50 do sexo feminino. Você pode adicionar sexo como uma pergunta selecionada e, em seguida, adicionar lógica de controle de cota para homens e mulheres. Com base nas respostas às perguntas de gênero, podemos criar lógica para perguntas específicas de homens ou mulheres.

Dessa forma, em resposta, você pode facilmente agrupar respondentes masculinos e femininos com suas respostas e, com base nos limites de controle de cotas, garantir que você obtenha um número exato de respondentes.

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Autores: Danielle Figueroa, Virat Harsoda