Ding Geng Chen
Enunciado do problema: As intervenções sociais são estratégias de mudança implementadas propositadamente e a investigação em intervenção social destina-se então a seguir um processo de concepção e avaliação em que as actividades se baseiam em informações anteriores ao longo do tempo. O processo é iterativo e não linear no refinamento e construção de novas evidências. Embora as informações anteriores informem novas evidências sucessivas, as informações anteriores são raramente consideradas na análise de dados nas análises de intervenção. Isto não é consistente com o nosso princípio científico de construção de evidência e um novo paradigma deve ser explorado.
Metodologia e Orientação Teórica: Descrevemos uma perspetiva bayesiana sobre a investigação de intervenção. Os métodos bayesianos utilizam informação prévia nas análises. Em particular, em vez de ignorar informação prévia como na análise de intervenção típica, a abordagem bayesiana à investigação de intervenção incorpora informação prévia de novas distribuições de dados baseadas no teorema de Bayes. A informação de estudos anteriores pode ser usada para formular uma distribuição posterior. Esta distribuição a posteriori é então incorporada no processo inferencial. Portanto, uma abordagem bayesiana à investigação de intervenção analisa os dados dos estudos atuais com base em informações de estudos anteriores. A perspetiva bayesiana fornece um método quantitativo sequencial para estimar os resultados em dados recentemente obtidos, utilizando a compreensão prévia dos efeitos da intervenção.
Conclusão e significado: Do ponto de vista do desenho da investigação, os métodos bayesianos têm o potencial de melhorar o poder e reduzir os tamanhos de amostra necessários na investigação de intervenção. Se pudessem ser utilizadas amostras mais pequenas, o custo dos estudos de intervenção poderia ser reduzido, o que, por sua vez, poderia reduzir as exigências de conceção da investigação de intervenção.