Quase-Experimentos: Desenhos de
Séries Temporais Interrompidas
Capítulo 6
Shadish, Cook e
Campbell (2002)
Páginas: 171-181.
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Definições Importantes
2

Séries temporais referem-se a um grande
série de observações consecutivas feitas sobre
uma mesma variável ao longo do tempo.

Delineamento de Séries Temporais
Interrompidas é utilizado par avaliar o efeito
de um tratamento (interrupção) de modo a
verificar se as observações tomadas após o
tratamento são diferentes (em inclinação ou
intercepto) das tomadas antes do tratamento.
Efeitos do Tratamento sobre características das
séries temporais

As séries temporais pós-tratamento podem diferir
de várias maneiras:
1. Quanto à forma do efeito:



Nível ou Intercepto
Inclinação ou Tendência
Variância e Ciclicidade
2. Quanto à sua permanência:

Continuidade – Descontinuidade
3. Quanto à sua imediaticidade:

3
Imediato - Com Atraso
Tipos de Efeitos do Tratamento
- Intercepto ou Nível As séries temporais
pós-tratamento
podem diferir de
várias maneiras:
1. Mudança de
nível ou de
intercepto:
–
Corte repentino
ou
descontinuidade
a partir do ponto
que representa a
intervenção.
–
Nesse caso o nível
da série cai e as
curvas pré e póstratamento
possuem
diferentes
interceptos.
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Tipos de Efeitos do Tratamento
- Inclinação ou Tendência 2. Mudança na inclinação ou tendência das séries (pré e póstratamento) no ponto de interrupção.
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Tipos de Efeitos do Tratamento
- Variância e Ciclicidade Variância: mudanças pós-tratamento
observadas nas variâncias em torno da média.
–
Isto ocorre quando o tratamento torna as pessoas
mais homogêneas ou heterogêneas na medidaresultado, quando comparadas com o período de
tempo anterior ao tratamento.
Ciclicidade: mudanças pós-tratamento
observadas no padrão dos ciclos das séries
antes e após tratamento.
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Tipos de Efeitos do Tratamento

Efeito Contínuo - Descontínuo
Contínuo: efeito que persiste no tempo, que não
decai com a passagem do tempo.

Descontínuo: efeitos que não persistem no
tempo.
Efeito Imediato – Com Atraso
• Os efeitos imediatos são mais simples de interpretar
do que o efeito atrasado.
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

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Estatísticas comuns como o teste T comparando
médias nos pré e pós- testes não podem ser
usadas para análise de séries temporais, porque
assume que a observações são independentes.
Porém, os dados relativos a séries temporais
são tipicamente autocorrelacionados.
Estimar essas autocorrelações requer
geralmente um grande número de observações
(100) para facilitar a identificação correta do
modelo.
Ameaças à Validade





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História: influência de variáveis externas ao
tratamento sobre os seus efeitos.
Instrumentação: ex: mudanças em procedimentos
administrativos provocando mudanças nos registros
referentes aos dados relativos às séries temporais.
Seleção: pessoas diferentes nos pré e no pós
tratamento.
Validade de construto: explicações confusas ou
inadequadas dos construtos.
Validade externa: quando subgrupos são criados há
perda de poder estatístico.
Adicionando um grupo controle nãoequivalente sem tratamento às Series
temporais


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Uso obrigatório do capacete em motos de
pequeno porte (Ballart e Riba, 1995).
Venda de licores Iowa – importância da longa
duração de séries temporais.
Adicionando variáveis dependentes nãoequivalentes
Coletar dados:
- de uma variável dependente que o tratamento
deveria afetar; e
- de uma variável não-equivalente dependente
que o tratamento não deveria afetar, mas que
responderia da mesma forma que a variável
dependente primária a uma ameaça de validade
11 permanente.

Remover o tratamento em um tempo
conhecido



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Mostrar que o efeito ocorre não apenas com o
tratamento, mas que encerra-se também com a
suspensão do tratamento.
Se ocorrerem mudanças de intercepto ou
inclinação de O4 para O5 e mudanças na
direção oposta de O9 para O10.
Exemplo: Psquiatra à equipe móvel de
intervenção(tratamento);
remoção
do
tratamento e grupo controle (admissão em
outro hospital psiquiátrico)- Reding e Raphelson
(1995).
Adicionar múltiplas replicações


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É uma extensão do desenho anterior, que
consiste em introduzir um tratamento, removêlo, reintroduzir, remover e assim por diante.
O efeito do tratamento é sugerido se a variável
dependente responde similarmente cada vez
que o tratamento é introduzido e removido,
com a direção de respostas sendo diferente
para cada introdução comparada com a
remoção.
Adicionar múltiplas replicações (cont.)
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
McLeod, Taylor, Cohen
e Cullen (1986).

Ileostomia continente
(reservatório)

Tratamento
com
remédio e placebo em
10 períodos de 14 dias
cada
Adição de repetição de comutações


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Dois ou mais grupos não equivalentes, cada um
recebendo o tratamento em momentos
diferentes, ou seja quando o grupo 1 recebe o
tratamento o grupo 2 serve como grupo
controle, quando o 2 recebe o grupo 1 serve
como grupo controle.
O desenho controla a maioria das ameaças de
validade interna e aumenta a validade externa.
Alguns problemas frequentes com desenhos
de séries temporais interrompidas



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Muitos
tratamentos
são
implementados
lentamente e se difundem através de uma
população, então o tratamento é melhor
modelado como um processo gradual de
difusão do que ocorrendo tudo de uma vez;
Muitos efeitos ocorrem como tempos de demora
imprevisíveis que podem variar entre
populações e ao longo do tempo;
Muitas séries de dados são muito menores do
que 100 observações recomendadas para
análises estatísticas;
Alguns problemas frequentes com desenhos
de séries temporais interrompidas (cont.)
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
Muitos arquivistas são difíceis de localizar e são
relutantes em liberar os dados;

Dados arquivados podem envolver intervalos
temporais entre cada ponto que são longos
demais para a necessidade da pesquisa, podem
faltar alguns dados ou os dados parecerem
duvidosos, e podem haver mudanças não
documentadas.