Significância Estatística: Tamanho(s) da Amostra e Poder Estatístico
Quoc Minh Lai
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Significância Estatística: Tamanho da Amostra(s) & Poder Estatístico - Para entender o mundo ao nosso redor, os pesquisadores usam formalmente o método científico como uma forma de separar verdades suspeitas de falsidades. A Neurociência Cognitiva visa entender como sistemas genéticos, neurológicos e comportamentais suportam a capacidade de um organismo de perceber, interagir, navegar e pensar sobre o mundo ao seu redor.
Isso significa que a neurociência cognitiva projeta experimentos e coleta dados em todos os níveis de análise. Programas de pesquisa em todo o mundo, buscando aprofundar nossa compreensão do mundo natural, estão constantemente testando suposições, ou hipóteses, em uma série bem planejada de experimentos menores. Esses experimentos tendem a investigar fatores específicos que podem ou não influenciar um resultado, enquanto minimizam a influência de fatores extranos, como ambiente, orientação sexual, raça ou status socioeconômico.
Cenário Um: Um Estudo de Liberação de Dopamina
Na Neurociência Cognitiva, a dopamina é geralmente considerada um composto que nos faz sentir bem. Sua liberação no Núcleo Accumbens (NuAc) é acionada por comportamentos ou coisas que nos motivam a agir. Isso pode incluir:
Comer uma boa refeição
Tempo com pessoas queridas
Sexo
Açúcar
Vamos supor que gostaríamos de descobrir se os níveis de dopamina no NuAc ocorrem antes, durante ou depois da exposição a um estímulo visual desejado ou familiar. Podemos usar o design experimental de EEG adotado do estudo de Amatya Johanna Mackintosh. Podemos formular a hipótese de que a liberação de dopamina ocorre durante e atinge o pico levemente após a exposição aos estímulos visuais familiares ou desejados.
Agora, o mais crítico, onde conseguimos nossos sujeitos de teste?
Em situações experimentais, "população" refere-se ao grande grupo coletivo total sendo estudado. É impraticável e improvável que seu laboratório consiga elaborar uma técnica para recrutar e coletar dados de liberação de dopamina de centenas de milhares ou milhões de pessoas.
Portanto, tentaremos reunir dados de um grupo ou amostra menor e representativa para entender a população. Para isso, precisamos responder duas questões principais.
Quantos indivíduos precisam ser incluídos em nossa amostra?
Como isso se relaciona com a significância prática e o poder estatístico?
Vamos desmembrar abaixo.
Poder Estatístico e Efeito Verdadeiro
O poder estatístico é definido como a probabilidade de um teste detectar uma diferença estatisticamente significativa quando tal diferença realmente existe. Também é referido como um efeito verdadeiro.
O efeito verdadeiro é a pedra angular do design experimental. O relatório de Cohen de 1988, prolífico por suas contribuições ao método científico, argumentou que um estudo deve ser projetado para ter uma probabilidade de 80% de detectar um efeito verdadeiro. Esses 80% representam um design de teste de alto poder (HP), enquanto qualquer valor próximo a 20% é um design de teste de baixo poder (LP).
Cohen sugeriu que os estudos sempre deveriam ter menos de 20% de probabilidade de cometer um erro tipo II, conhecido como falso negativo. Ele também usa essas mesmas faixas de diretrizes para descobertas perdidas, que ocorrem quando um pesquisador relata incorretamente nenhum efeito significativo quando uma diferença realmente existe.
Por que o Poder Estatístico Importa?
Pense neste cenário. Se um efeito verdadeiro existe em 100 estudos diferentes com 80% de poder, os testes estatísticos detectarão um efeito verdadeiro em 80 dos 100. No entanto, quando um estudo tem um poder de pesquisa de 20%, se há 100 efeitos não nulos genuínos nos resultados, esses estudos devem descobrir apenas 20 deles.
Limitações do Poder Estatístico na Pesquisa em Neurociência
Não é surpreendente que, devido à natureza intensiva em recursos da pesquisa em neurociência, este campo tenha um poder estatístico médio de cerca de 21% e uma média que varia entre 8%-31%. O baixo poder estatístico na pesquisa em neurociência:
Coloca em dúvida a replicabilidade das descobertas.
Leva a um tamanho de efeito exagerado.
Reduz a probabilidade de resultados estatisticamente significativos que representam com precisão o efeito verdadeiro.
Dessa forma, o estado atual da pesquisa em neurociência está preso pelo problema do poder estatístico, porque esses valores estão bem abaixo do limiar teórico de Cohen.
Estabelecendo um Grupo de Amostra Representativa(s)
Objetivo do Cenário Um: Evitar erros de amostragem e erros tipo I e II em nosso teste com amostragem inclusiva e grande.
Quantas varreduras cerebrais humanas precisam ser incluídas em nosso conjunto de amostras se quisermos que o experimento seja praticamente significativo? A significância prática refere-se a se os resultados de um experimento se aplicam ao mundo real.
A capacidade de um experimento de um neurocientista de determinar efeitos (poder estatístico) está relacionada ao tamanho da amostra. Continuando os parâmetros do cenário 1, o objetivo ainda é coletar dados suficientes para que possamos avaliar estatisticamente se há um efeito verdadeiro no momento da liberação da dopamina após a exibição de estímulos visuais emocionalmente carregados. Também precisamos estabelecer critérios para inclusão na amostra que minimizem o potencial para um erro de amostragem.
Como Evitar Erros de Amostragem
Dois termos são importantes de entender antes de prosseguir.
Erro de amostragem: Ao amostrar, sempre há uma chance de que os dados coletados dos indivíduos selecionados não representem a população.
Significância Estatística: A significância estatística significa que nossos dados e nossos efeitos observados são provavelmente efeitos verdadeiros. Na maioria das ciências biomédicas, a significância estatística é estabelecida com um nível de significância ou valor de p de 0,05. Essencialmente, isso significa que os cientistas estão 95% confiantes no efeito observado em seus experimentos.
Considere se os dados mostram uma relação (ou seja, liberação de dopamina). Há uma possibilidade de 5% de que o efeito seja fruto do acaso e não relacionado à variável (estímulos visuais). Isso seria um erro tipo I. Alternativamente, há uma probabilidade de 5% de que nossos dados coletados possam não mostrar relação entre a liberação de dopamina e os estímulos visuais quando, na verdade, há um efeito verdadeiro - um falso negativo ou erro tipo II.
Estabelecer criteriosamente critérios de inclusão é mais impactante porque há um ponto de retornos decrescentes após um certo tamanho de amostra.
Estamos esperando coletar dados representando todos os humanos, e queremos que nossas conclusões sejam tanto praticamente significativas quanto estatisticamente significativas. Para projetar nosso conjunto de amostra com sucesso, um erro de amostragem, erro tipo I (falso positivo) ou erro tipo II (falso negativo) devem ser contabilizados e evitados.
Nosso experimento está testando a seguinte hipótese:
Hipótese nula - Nenhuma relação ou efeito entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente.
Hipótese - Existe uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente, e o pico da liberação de dopamina ocorre após a visualização dos estímulos visuais.
Há uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e os estímulos visuais emocionais. Quando os dados não são estatisticamente significativos:
Nossa hipótese é rejeitada.
Nenhum efeito ou diferença verdadeira é encontrada.
Nossos efeitos observados são tão prováveis de resultar do acaso.
Entendendo a População?
Limitações práticas no design experimental.
Na pesquisa em neurociência, um critério de inclusão formal geralmente tenta randomizar e/ou equalizar a probabilidade de inclusão em toda a população para evitar erros de amostragem. Precisamos evitar selecionar indivíduos apenas porque eles estão mais próximos ou são mais acessíveis para coletar dados, pois isso é a prescrição para um erro de amostragem.
A melhor abordagem para geração de conjuntos de amostra é usar critérios de inclusão que randomizem a probabilidade de seleção em toda a população. Por exemplo, usando dados do censo, poderíamos obter informações de contato para 50 indivíduos selecionados aleatoriamente em cada condado de Ohio. Isso minimizaria o viés de seleção porque os nomes seriam escolhidos aleatoriamente de todas as áreas geográficas.
Estabelecer o design experimental, aumentar o tamanho da amostra e realizar plenamente um critério de inclusão imparcial, randomizado e igualmente aplicado pode rapidamente encontrar limitações práticas. Este é um problema para a pesquisa científica em todos os níveis, desde exercícios acadêmicos até universidades de pesquisa totalmente estabelecidas. Geralmente, limitações orçamentárias e de cronograma são as primeiras a forçar compromissos. Coletivamente, estas questões em torno da significância estatística são áreas ativas de pesquisa.
Qual é o Tamanho do Efeito Verdadeiro?
Devido ao baixo poder estatístico da pesquisa em neurociência, tendemos a superestimar o tamanho do efeito verdadeiro, levando à baixa reprodutibilidade de muitos estudos. Além disso, a complexidade inerente da pesquisa em neurociência torna o poder estatístico crítico.
Um método que o campo pode adotar é aumentar o poder de um estudo aumentando o tamanho da amostra. Isso aumenta a probabilidade de detectar um efeito verdadeiro. Escolher um tamanho de amostra apropriado é vital para projetar pesquisas que:
Realizem descobertas práticas.
Avancem nossa compreensão dos inúmeros processos no cérebro.
Desenvolvam terapias eficazes.
Superando Desafios na Pesquisa Contemporânea em Neurociência: A Plataforma EmotivLAB
Os designs experimentais da pesquisa em neurociência devem se esforçar para estabelecer tamanhos de grupos amostrais maiores e melhores critérios de inclusão para alcançar significância estatística confiável. Com acesso a uma plataforma habilitada para crowdsourcing como a EmotivLAB, os pesquisadores têm acesso a indivíduos sujeitos potencialmente muito mais diversos e representativos - melhorando o tamanho da amostra e a inclusão de todas as demografias com o mínimo de esforço logístico adicional para os grupos de pesquisa.
A pesquisa moderna em neurociência pode ser vulnerável a erros de amostragem devido aos recursos limitados disponíveis para recrutar um grupo diverso para o conjunto de amostras experimental. O conceito do "grupo WEIRD" encapsula o problema. A maior parte da pesquisa universitária é realizada com um orçamento reduzido em sujeitos experimentais que, de modo geral, são ocidentais, educados e de países industrializados, ricos e democráticos. No entanto, equipamentos de coleta de dados remotos, como a plataforma de EEG da EmotivLAB, permitem que os pesquisadores alcancem além do campus universitário para recrutar grupos amostrais que reflitam melhor a população.
A plataforma da EmotivLAB e o equipamento de EEG remoto não estão apenas ajudando os pesquisadores a expandir a diversidade dos indivíduos incluídos em grupos amostrais experimentais. Ele também medeia questões relacionadas ao tamanho total da amostra e ao alcance geográfico nas populações-alvo.
A plataforma EmotivLAB liberta os pesquisadores das restrições atuais e, em vez disso, permite que eles concentrem sua energia no design de experimentos e na análise dos resultados. Nossa plataforma combina o experimento com os indivíduos mais adequados no pool de sujeitos. Não há necessidade de perder tempo recrutando participantes, coordenando e agendando-os, e realizando coletas de dados em laboratório. Tudo o que é necessário é que a demografia desejada seja especificada na plataforma online, e a EmotivLAB tornará o experimento disponível para os colaboradores que melhor se ajustem aos parâmetros desejados. Os participantes podem realizar os experimentos em suas próprias casas, usando seus próprios equipamentos. Sua familiaridade com os fones de ouvido elimina a necessidade de os pesquisadores fornecerem instruções sobre seu uso.
Além disso, a plataforma EmotivLAB fornece controle e avaliação automatizada da qualidade dos dados de gravação de EEG. Grandes quantidades de dados de baixa qualidade não ajudam a superar erros de amostragem ou estatísticos nos designs experimentais. No entanto, ter acesso a mais dados de alta qualidade oferece uma solução para ajudar a evitar erros em:
Amostragem
População
Significância estatística
Quer Saber Mais Sobre o Que a Plataforma EmotivLAB Pode Fazer Por Sua Pesquisa?
A EmotivLABS permite que você monte seu experimento, implemente seu experimento de forma segura e protegida, recrute de um painel global de participantes verificados e colete dados de EEG de alta qualidade, tudo a partir de uma única plataforma. Clique aqui para saber mais ou solicitar uma demonstração.
Significância Estatística: Tamanho da Amostra(s) & Poder Estatístico - Para entender o mundo ao nosso redor, os pesquisadores usam formalmente o método científico como uma forma de separar verdades suspeitas de falsidades. A Neurociência Cognitiva visa entender como sistemas genéticos, neurológicos e comportamentais suportam a capacidade de um organismo de perceber, interagir, navegar e pensar sobre o mundo ao seu redor.
Isso significa que a neurociência cognitiva projeta experimentos e coleta dados em todos os níveis de análise. Programas de pesquisa em todo o mundo, buscando aprofundar nossa compreensão do mundo natural, estão constantemente testando suposições, ou hipóteses, em uma série bem planejada de experimentos menores. Esses experimentos tendem a investigar fatores específicos que podem ou não influenciar um resultado, enquanto minimizam a influência de fatores extranos, como ambiente, orientação sexual, raça ou status socioeconômico.
Cenário Um: Um Estudo de Liberação de Dopamina
Na Neurociência Cognitiva, a dopamina é geralmente considerada um composto que nos faz sentir bem. Sua liberação no Núcleo Accumbens (NuAc) é acionada por comportamentos ou coisas que nos motivam a agir. Isso pode incluir:
Comer uma boa refeição
Tempo com pessoas queridas
Sexo
Açúcar
Vamos supor que gostaríamos de descobrir se os níveis de dopamina no NuAc ocorrem antes, durante ou depois da exposição a um estímulo visual desejado ou familiar. Podemos usar o design experimental de EEG adotado do estudo de Amatya Johanna Mackintosh. Podemos formular a hipótese de que a liberação de dopamina ocorre durante e atinge o pico levemente após a exposição aos estímulos visuais familiares ou desejados.
Agora, o mais crítico, onde conseguimos nossos sujeitos de teste?
Em situações experimentais, "população" refere-se ao grande grupo coletivo total sendo estudado. É impraticável e improvável que seu laboratório consiga elaborar uma técnica para recrutar e coletar dados de liberação de dopamina de centenas de milhares ou milhões de pessoas.
Portanto, tentaremos reunir dados de um grupo ou amostra menor e representativa para entender a população. Para isso, precisamos responder duas questões principais.
Quantos indivíduos precisam ser incluídos em nossa amostra?
Como isso se relaciona com a significância prática e o poder estatístico?
Vamos desmembrar abaixo.
Poder Estatístico e Efeito Verdadeiro
O poder estatístico é definido como a probabilidade de um teste detectar uma diferença estatisticamente significativa quando tal diferença realmente existe. Também é referido como um efeito verdadeiro.
O efeito verdadeiro é a pedra angular do design experimental. O relatório de Cohen de 1988, prolífico por suas contribuições ao método científico, argumentou que um estudo deve ser projetado para ter uma probabilidade de 80% de detectar um efeito verdadeiro. Esses 80% representam um design de teste de alto poder (HP), enquanto qualquer valor próximo a 20% é um design de teste de baixo poder (LP).
Cohen sugeriu que os estudos sempre deveriam ter menos de 20% de probabilidade de cometer um erro tipo II, conhecido como falso negativo. Ele também usa essas mesmas faixas de diretrizes para descobertas perdidas, que ocorrem quando um pesquisador relata incorretamente nenhum efeito significativo quando uma diferença realmente existe.
Por que o Poder Estatístico Importa?
Pense neste cenário. Se um efeito verdadeiro existe em 100 estudos diferentes com 80% de poder, os testes estatísticos detectarão um efeito verdadeiro em 80 dos 100. No entanto, quando um estudo tem um poder de pesquisa de 20%, se há 100 efeitos não nulos genuínos nos resultados, esses estudos devem descobrir apenas 20 deles.
Limitações do Poder Estatístico na Pesquisa em Neurociência
Não é surpreendente que, devido à natureza intensiva em recursos da pesquisa em neurociência, este campo tenha um poder estatístico médio de cerca de 21% e uma média que varia entre 8%-31%. O baixo poder estatístico na pesquisa em neurociência:
Coloca em dúvida a replicabilidade das descobertas.
Leva a um tamanho de efeito exagerado.
Reduz a probabilidade de resultados estatisticamente significativos que representam com precisão o efeito verdadeiro.
Dessa forma, o estado atual da pesquisa em neurociência está preso pelo problema do poder estatístico, porque esses valores estão bem abaixo do limiar teórico de Cohen.
Estabelecendo um Grupo de Amostra Representativa(s)
Objetivo do Cenário Um: Evitar erros de amostragem e erros tipo I e II em nosso teste com amostragem inclusiva e grande.
Quantas varreduras cerebrais humanas precisam ser incluídas em nosso conjunto de amostras se quisermos que o experimento seja praticamente significativo? A significância prática refere-se a se os resultados de um experimento se aplicam ao mundo real.
A capacidade de um experimento de um neurocientista de determinar efeitos (poder estatístico) está relacionada ao tamanho da amostra. Continuando os parâmetros do cenário 1, o objetivo ainda é coletar dados suficientes para que possamos avaliar estatisticamente se há um efeito verdadeiro no momento da liberação da dopamina após a exibição de estímulos visuais emocionalmente carregados. Também precisamos estabelecer critérios para inclusão na amostra que minimizem o potencial para um erro de amostragem.
Como Evitar Erros de Amostragem
Dois termos são importantes de entender antes de prosseguir.
Erro de amostragem: Ao amostrar, sempre há uma chance de que os dados coletados dos indivíduos selecionados não representem a população.
Significância Estatística: A significância estatística significa que nossos dados e nossos efeitos observados são provavelmente efeitos verdadeiros. Na maioria das ciências biomédicas, a significância estatística é estabelecida com um nível de significância ou valor de p de 0,05. Essencialmente, isso significa que os cientistas estão 95% confiantes no efeito observado em seus experimentos.
Considere se os dados mostram uma relação (ou seja, liberação de dopamina). Há uma possibilidade de 5% de que o efeito seja fruto do acaso e não relacionado à variável (estímulos visuais). Isso seria um erro tipo I. Alternativamente, há uma probabilidade de 5% de que nossos dados coletados possam não mostrar relação entre a liberação de dopamina e os estímulos visuais quando, na verdade, há um efeito verdadeiro - um falso negativo ou erro tipo II.
Estabelecer criteriosamente critérios de inclusão é mais impactante porque há um ponto de retornos decrescentes após um certo tamanho de amostra.
Estamos esperando coletar dados representando todos os humanos, e queremos que nossas conclusões sejam tanto praticamente significativas quanto estatisticamente significativas. Para projetar nosso conjunto de amostra com sucesso, um erro de amostragem, erro tipo I (falso positivo) ou erro tipo II (falso negativo) devem ser contabilizados e evitados.
Nosso experimento está testando a seguinte hipótese:
Hipótese nula - Nenhuma relação ou efeito entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente.
Hipótese - Existe uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente, e o pico da liberação de dopamina ocorre após a visualização dos estímulos visuais.
Há uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e os estímulos visuais emocionais. Quando os dados não são estatisticamente significativos:
Nossa hipótese é rejeitada.
Nenhum efeito ou diferença verdadeira é encontrada.
Nossos efeitos observados são tão prováveis de resultar do acaso.
Entendendo a População?
Limitações práticas no design experimental.
Na pesquisa em neurociência, um critério de inclusão formal geralmente tenta randomizar e/ou equalizar a probabilidade de inclusão em toda a população para evitar erros de amostragem. Precisamos evitar selecionar indivíduos apenas porque eles estão mais próximos ou são mais acessíveis para coletar dados, pois isso é a prescrição para um erro de amostragem.
A melhor abordagem para geração de conjuntos de amostra é usar critérios de inclusão que randomizem a probabilidade de seleção em toda a população. Por exemplo, usando dados do censo, poderíamos obter informações de contato para 50 indivíduos selecionados aleatoriamente em cada condado de Ohio. Isso minimizaria o viés de seleção porque os nomes seriam escolhidos aleatoriamente de todas as áreas geográficas.
Estabelecer o design experimental, aumentar o tamanho da amostra e realizar plenamente um critério de inclusão imparcial, randomizado e igualmente aplicado pode rapidamente encontrar limitações práticas. Este é um problema para a pesquisa científica em todos os níveis, desde exercícios acadêmicos até universidades de pesquisa totalmente estabelecidas. Geralmente, limitações orçamentárias e de cronograma são as primeiras a forçar compromissos. Coletivamente, estas questões em torno da significância estatística são áreas ativas de pesquisa.
Qual é o Tamanho do Efeito Verdadeiro?
Devido ao baixo poder estatístico da pesquisa em neurociência, tendemos a superestimar o tamanho do efeito verdadeiro, levando à baixa reprodutibilidade de muitos estudos. Além disso, a complexidade inerente da pesquisa em neurociência torna o poder estatístico crítico.
Um método que o campo pode adotar é aumentar o poder de um estudo aumentando o tamanho da amostra. Isso aumenta a probabilidade de detectar um efeito verdadeiro. Escolher um tamanho de amostra apropriado é vital para projetar pesquisas que:
Realizem descobertas práticas.
Avancem nossa compreensão dos inúmeros processos no cérebro.
Desenvolvam terapias eficazes.
Superando Desafios na Pesquisa Contemporânea em Neurociência: A Plataforma EmotivLAB
Os designs experimentais da pesquisa em neurociência devem se esforçar para estabelecer tamanhos de grupos amostrais maiores e melhores critérios de inclusão para alcançar significância estatística confiável. Com acesso a uma plataforma habilitada para crowdsourcing como a EmotivLAB, os pesquisadores têm acesso a indivíduos sujeitos potencialmente muito mais diversos e representativos - melhorando o tamanho da amostra e a inclusão de todas as demografias com o mínimo de esforço logístico adicional para os grupos de pesquisa.
A pesquisa moderna em neurociência pode ser vulnerável a erros de amostragem devido aos recursos limitados disponíveis para recrutar um grupo diverso para o conjunto de amostras experimental. O conceito do "grupo WEIRD" encapsula o problema. A maior parte da pesquisa universitária é realizada com um orçamento reduzido em sujeitos experimentais que, de modo geral, são ocidentais, educados e de países industrializados, ricos e democráticos. No entanto, equipamentos de coleta de dados remotos, como a plataforma de EEG da EmotivLAB, permitem que os pesquisadores alcancem além do campus universitário para recrutar grupos amostrais que reflitam melhor a população.
A plataforma da EmotivLAB e o equipamento de EEG remoto não estão apenas ajudando os pesquisadores a expandir a diversidade dos indivíduos incluídos em grupos amostrais experimentais. Ele também medeia questões relacionadas ao tamanho total da amostra e ao alcance geográfico nas populações-alvo.
A plataforma EmotivLAB liberta os pesquisadores das restrições atuais e, em vez disso, permite que eles concentrem sua energia no design de experimentos e na análise dos resultados. Nossa plataforma combina o experimento com os indivíduos mais adequados no pool de sujeitos. Não há necessidade de perder tempo recrutando participantes, coordenando e agendando-os, e realizando coletas de dados em laboratório. Tudo o que é necessário é que a demografia desejada seja especificada na plataforma online, e a EmotivLAB tornará o experimento disponível para os colaboradores que melhor se ajustem aos parâmetros desejados. Os participantes podem realizar os experimentos em suas próprias casas, usando seus próprios equipamentos. Sua familiaridade com os fones de ouvido elimina a necessidade de os pesquisadores fornecerem instruções sobre seu uso.
Além disso, a plataforma EmotivLAB fornece controle e avaliação automatizada da qualidade dos dados de gravação de EEG. Grandes quantidades de dados de baixa qualidade não ajudam a superar erros de amostragem ou estatísticos nos designs experimentais. No entanto, ter acesso a mais dados de alta qualidade oferece uma solução para ajudar a evitar erros em:
Amostragem
População
Significância estatística
Quer Saber Mais Sobre o Que a Plataforma EmotivLAB Pode Fazer Por Sua Pesquisa?
A EmotivLABS permite que você monte seu experimento, implemente seu experimento de forma segura e protegida, recrute de um painel global de participantes verificados e colete dados de EEG de alta qualidade, tudo a partir de uma única plataforma. Clique aqui para saber mais ou solicitar uma demonstração.
Significância Estatística: Tamanho da Amostra(s) & Poder Estatístico - Para entender o mundo ao nosso redor, os pesquisadores usam formalmente o método científico como uma forma de separar verdades suspeitas de falsidades. A Neurociência Cognitiva visa entender como sistemas genéticos, neurológicos e comportamentais suportam a capacidade de um organismo de perceber, interagir, navegar e pensar sobre o mundo ao seu redor.
Isso significa que a neurociência cognitiva projeta experimentos e coleta dados em todos os níveis de análise. Programas de pesquisa em todo o mundo, buscando aprofundar nossa compreensão do mundo natural, estão constantemente testando suposições, ou hipóteses, em uma série bem planejada de experimentos menores. Esses experimentos tendem a investigar fatores específicos que podem ou não influenciar um resultado, enquanto minimizam a influência de fatores extranos, como ambiente, orientação sexual, raça ou status socioeconômico.
Cenário Um: Um Estudo de Liberação de Dopamina
Na Neurociência Cognitiva, a dopamina é geralmente considerada um composto que nos faz sentir bem. Sua liberação no Núcleo Accumbens (NuAc) é acionada por comportamentos ou coisas que nos motivam a agir. Isso pode incluir:
Comer uma boa refeição
Tempo com pessoas queridas
Sexo
Açúcar
Vamos supor que gostaríamos de descobrir se os níveis de dopamina no NuAc ocorrem antes, durante ou depois da exposição a um estímulo visual desejado ou familiar. Podemos usar o design experimental de EEG adotado do estudo de Amatya Johanna Mackintosh. Podemos formular a hipótese de que a liberação de dopamina ocorre durante e atinge o pico levemente após a exposição aos estímulos visuais familiares ou desejados.
Agora, o mais crítico, onde conseguimos nossos sujeitos de teste?
Em situações experimentais, "população" refere-se ao grande grupo coletivo total sendo estudado. É impraticável e improvável que seu laboratório consiga elaborar uma técnica para recrutar e coletar dados de liberação de dopamina de centenas de milhares ou milhões de pessoas.
Portanto, tentaremos reunir dados de um grupo ou amostra menor e representativa para entender a população. Para isso, precisamos responder duas questões principais.
Quantos indivíduos precisam ser incluídos em nossa amostra?
Como isso se relaciona com a significância prática e o poder estatístico?
Vamos desmembrar abaixo.
Poder Estatístico e Efeito Verdadeiro
O poder estatístico é definido como a probabilidade de um teste detectar uma diferença estatisticamente significativa quando tal diferença realmente existe. Também é referido como um efeito verdadeiro.
O efeito verdadeiro é a pedra angular do design experimental. O relatório de Cohen de 1988, prolífico por suas contribuições ao método científico, argumentou que um estudo deve ser projetado para ter uma probabilidade de 80% de detectar um efeito verdadeiro. Esses 80% representam um design de teste de alto poder (HP), enquanto qualquer valor próximo a 20% é um design de teste de baixo poder (LP).
Cohen sugeriu que os estudos sempre deveriam ter menos de 20% de probabilidade de cometer um erro tipo II, conhecido como falso negativo. Ele também usa essas mesmas faixas de diretrizes para descobertas perdidas, que ocorrem quando um pesquisador relata incorretamente nenhum efeito significativo quando uma diferença realmente existe.
Por que o Poder Estatístico Importa?
Pense neste cenário. Se um efeito verdadeiro existe em 100 estudos diferentes com 80% de poder, os testes estatísticos detectarão um efeito verdadeiro em 80 dos 100. No entanto, quando um estudo tem um poder de pesquisa de 20%, se há 100 efeitos não nulos genuínos nos resultados, esses estudos devem descobrir apenas 20 deles.
Limitações do Poder Estatístico na Pesquisa em Neurociência
Não é surpreendente que, devido à natureza intensiva em recursos da pesquisa em neurociência, este campo tenha um poder estatístico médio de cerca de 21% e uma média que varia entre 8%-31%. O baixo poder estatístico na pesquisa em neurociência:
Coloca em dúvida a replicabilidade das descobertas.
Leva a um tamanho de efeito exagerado.
Reduz a probabilidade de resultados estatisticamente significativos que representam com precisão o efeito verdadeiro.
Dessa forma, o estado atual da pesquisa em neurociência está preso pelo problema do poder estatístico, porque esses valores estão bem abaixo do limiar teórico de Cohen.
Estabelecendo um Grupo de Amostra Representativa(s)
Objetivo do Cenário Um: Evitar erros de amostragem e erros tipo I e II em nosso teste com amostragem inclusiva e grande.
Quantas varreduras cerebrais humanas precisam ser incluídas em nosso conjunto de amostras se quisermos que o experimento seja praticamente significativo? A significância prática refere-se a se os resultados de um experimento se aplicam ao mundo real.
A capacidade de um experimento de um neurocientista de determinar efeitos (poder estatístico) está relacionada ao tamanho da amostra. Continuando os parâmetros do cenário 1, o objetivo ainda é coletar dados suficientes para que possamos avaliar estatisticamente se há um efeito verdadeiro no momento da liberação da dopamina após a exibição de estímulos visuais emocionalmente carregados. Também precisamos estabelecer critérios para inclusão na amostra que minimizem o potencial para um erro de amostragem.
Como Evitar Erros de Amostragem
Dois termos são importantes de entender antes de prosseguir.
Erro de amostragem: Ao amostrar, sempre há uma chance de que os dados coletados dos indivíduos selecionados não representem a população.
Significância Estatística: A significância estatística significa que nossos dados e nossos efeitos observados são provavelmente efeitos verdadeiros. Na maioria das ciências biomédicas, a significância estatística é estabelecida com um nível de significância ou valor de p de 0,05. Essencialmente, isso significa que os cientistas estão 95% confiantes no efeito observado em seus experimentos.
Considere se os dados mostram uma relação (ou seja, liberação de dopamina). Há uma possibilidade de 5% de que o efeito seja fruto do acaso e não relacionado à variável (estímulos visuais). Isso seria um erro tipo I. Alternativamente, há uma probabilidade de 5% de que nossos dados coletados possam não mostrar relação entre a liberação de dopamina e os estímulos visuais quando, na verdade, há um efeito verdadeiro - um falso negativo ou erro tipo II.
Estabelecer criteriosamente critérios de inclusão é mais impactante porque há um ponto de retornos decrescentes após um certo tamanho de amostra.
Estamos esperando coletar dados representando todos os humanos, e queremos que nossas conclusões sejam tanto praticamente significativas quanto estatisticamente significativas. Para projetar nosso conjunto de amostra com sucesso, um erro de amostragem, erro tipo I (falso positivo) ou erro tipo II (falso negativo) devem ser contabilizados e evitados.
Nosso experimento está testando a seguinte hipótese:
Hipótese nula - Nenhuma relação ou efeito entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente.
Hipótese - Existe uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e o estímulo visual emocionalmente valente, e o pico da liberação de dopamina ocorre após a visualização dos estímulos visuais.
Há uma relação entre o momento da liberação de dopamina no NAc e os estímulos visuais emocionais. Quando os dados não são estatisticamente significativos:
Nossa hipótese é rejeitada.
Nenhum efeito ou diferença verdadeira é encontrada.
Nossos efeitos observados são tão prováveis de resultar do acaso.
Entendendo a População?
Limitações práticas no design experimental.
Na pesquisa em neurociência, um critério de inclusão formal geralmente tenta randomizar e/ou equalizar a probabilidade de inclusão em toda a população para evitar erros de amostragem. Precisamos evitar selecionar indivíduos apenas porque eles estão mais próximos ou são mais acessíveis para coletar dados, pois isso é a prescrição para um erro de amostragem.
A melhor abordagem para geração de conjuntos de amostra é usar critérios de inclusão que randomizem a probabilidade de seleção em toda a população. Por exemplo, usando dados do censo, poderíamos obter informações de contato para 50 indivíduos selecionados aleatoriamente em cada condado de Ohio. Isso minimizaria o viés de seleção porque os nomes seriam escolhidos aleatoriamente de todas as áreas geográficas.
Estabelecer o design experimental, aumentar o tamanho da amostra e realizar plenamente um critério de inclusão imparcial, randomizado e igualmente aplicado pode rapidamente encontrar limitações práticas. Este é um problema para a pesquisa científica em todos os níveis, desde exercícios acadêmicos até universidades de pesquisa totalmente estabelecidas. Geralmente, limitações orçamentárias e de cronograma são as primeiras a forçar compromissos. Coletivamente, estas questões em torno da significância estatística são áreas ativas de pesquisa.
Qual é o Tamanho do Efeito Verdadeiro?
Devido ao baixo poder estatístico da pesquisa em neurociência, tendemos a superestimar o tamanho do efeito verdadeiro, levando à baixa reprodutibilidade de muitos estudos. Além disso, a complexidade inerente da pesquisa em neurociência torna o poder estatístico crítico.
Um método que o campo pode adotar é aumentar o poder de um estudo aumentando o tamanho da amostra. Isso aumenta a probabilidade de detectar um efeito verdadeiro. Escolher um tamanho de amostra apropriado é vital para projetar pesquisas que:
Realizem descobertas práticas.
Avancem nossa compreensão dos inúmeros processos no cérebro.
Desenvolvam terapias eficazes.
Superando Desafios na Pesquisa Contemporânea em Neurociência: A Plataforma EmotivLAB
Os designs experimentais da pesquisa em neurociência devem se esforçar para estabelecer tamanhos de grupos amostrais maiores e melhores critérios de inclusão para alcançar significância estatística confiável. Com acesso a uma plataforma habilitada para crowdsourcing como a EmotivLAB, os pesquisadores têm acesso a indivíduos sujeitos potencialmente muito mais diversos e representativos - melhorando o tamanho da amostra e a inclusão de todas as demografias com o mínimo de esforço logístico adicional para os grupos de pesquisa.
A pesquisa moderna em neurociência pode ser vulnerável a erros de amostragem devido aos recursos limitados disponíveis para recrutar um grupo diverso para o conjunto de amostras experimental. O conceito do "grupo WEIRD" encapsula o problema. A maior parte da pesquisa universitária é realizada com um orçamento reduzido em sujeitos experimentais que, de modo geral, são ocidentais, educados e de países industrializados, ricos e democráticos. No entanto, equipamentos de coleta de dados remotos, como a plataforma de EEG da EmotivLAB, permitem que os pesquisadores alcancem além do campus universitário para recrutar grupos amostrais que reflitam melhor a população.
A plataforma da EmotivLAB e o equipamento de EEG remoto não estão apenas ajudando os pesquisadores a expandir a diversidade dos indivíduos incluídos em grupos amostrais experimentais. Ele também medeia questões relacionadas ao tamanho total da amostra e ao alcance geográfico nas populações-alvo.
A plataforma EmotivLAB liberta os pesquisadores das restrições atuais e, em vez disso, permite que eles concentrem sua energia no design de experimentos e na análise dos resultados. Nossa plataforma combina o experimento com os indivíduos mais adequados no pool de sujeitos. Não há necessidade de perder tempo recrutando participantes, coordenando e agendando-os, e realizando coletas de dados em laboratório. Tudo o que é necessário é que a demografia desejada seja especificada na plataforma online, e a EmotivLAB tornará o experimento disponível para os colaboradores que melhor se ajustem aos parâmetros desejados. Os participantes podem realizar os experimentos em suas próprias casas, usando seus próprios equipamentos. Sua familiaridade com os fones de ouvido elimina a necessidade de os pesquisadores fornecerem instruções sobre seu uso.
Além disso, a plataforma EmotivLAB fornece controle e avaliação automatizada da qualidade dos dados de gravação de EEG. Grandes quantidades de dados de baixa qualidade não ajudam a superar erros de amostragem ou estatísticos nos designs experimentais. No entanto, ter acesso a mais dados de alta qualidade oferece uma solução para ajudar a evitar erros em:
Amostragem
População
Significância estatística
Quer Saber Mais Sobre o Que a Plataforma EmotivLAB Pode Fazer Por Sua Pesquisa?
A EmotivLABS permite que você monte seu experimento, implemente seu experimento de forma segura e protegida, recrute de um painel global de participantes verificados e colete dados de EEG de alta qualidade, tudo a partir de uma única plataforma. Clique aqui para saber mais ou solicitar uma demonstração.
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