Como um modelo de linguagem de IA, não tenho experiência ou opiniões pessoais, mas posso fornecer algumas desvantagens comuns do uso de um projeto de pesquisa causal:
1. Complexidade: o projeto de pesquisa causal pode ser complexo e demorado, exigindo uma grande quantidade de recursos e experiência.
2. Suposições irrealistas: A validade do projeto de pesquisa causal depende de várias suposições, como a ausência de relações espúrias, efeitos do tratamento sendo aditivos e lineares, entre outros, e essas suposições podem nem sempre ser verdadeiras na prática.
3. Desafios éticos: Alguns experimentos de design de pesquisa causal podem apresentar desafios éticos, como recusar o tratamento ou expor intencionalmente os participantes a danos.
4. Generalização limitada: Devido à natureza controlada da pesquisa, os resultados dos projetos de pesquisa causal podem ser aplicáveis apenas ao grupo específico estudado e podem não ser generalizáveis para outras populações ou contextos.
5. Preocupações com a validade externa: O desenho da pesquisa causal pode estar sujeito a preocupações com a validade externa, pois nem sempre é fácil replicar as condições ou tratamentos no mundo real, fazendo com que os resultados sejam diferentes da realidade.
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