Na estrutura que se denomina cross-section, os dados são agrupados por idade representando uma coorte sintética. Essa estrutura é útil quando se admite que os efeitos período e coorte são conhecidos ou inexistentes. Sendo isso verdade, as diferenças entre as coortes na estrutura cross-section podem ser tratadas como diferenças de idade ou, pelo menos, podem ser manipuladas para refletir tais diferenças. Uma das restrições a essa abordagem é que os pressupostos adotados exigem um conhecimento prévio que não é disponível.
Figura 3– Representação gráfica da estrutura de dados por idade, em um período delimitado – cross-sectional simples
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.
A coorte simples acompanhada no tempo é uma estrutura longitudinal, na qual são observados múltiplos pontos no tempo para uma única coorte (figura 4), em contraposição à estrutura anterior na qual múltiplas coortes são observadas em um único ponto do tempo (figura 3). Essa abordagem é útil para analisar o processo de desenvolvimento. É necessário admitir que os efeitos de período e de coorte são conhecidos ou inexistentes.
Figura 4 – Representação gráfica da estrutura de dados por coorte, em idades delimitadas – disposição longitudinal.
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.
Na estrutura cross-section múltiplo, os dados são baseados em pesquisas cross-section replicados ou dados cross-section populacionais agregados. Os dados resultantes são dispostos de uma forma retangular em Tabelas Idade x Período (Item a, da figura 5), podendo também ser dispostos em forma de paralelogramos em Tabelas Idade x Coorte (Item b, Figura 5) ou Período por Coorte (Item c, Figura 5). Se os grupos de idade e período têm o mesmo espaçamento, as subamostras na mesma coorte podem ser ligadas entre os períodos. Apesar de ser uma forma muito utilizada para as análises de coorte, ela apresenta algumas dificuldades. A primeira dificuldade é um problema de identificação,
quando se usa o Modelo Idade-Período-Coorte por causa da dependência linear entre idade, período e coorte. A solução depende de um conhecimento prévio do processo estudado ou de uma teoria mais geral6. Como na maioria das vezes não existe um corpo coerente de razões substantivas, essa estrutura não é empregada de forma ótima. O segundo problema identificado é o desequilíbrio inerente aos dados, visto que estão dispostos de forma retangular, com idade em relação a período. A forma não é retangular em relação aos membros da coorte. Se os dados forem dispostos de forma que balanceie os membros da coorte, eles se desequilibram em termos de idade e período. Esse é um problema sem solução e pode se tornar sério, uma vez que influencia no cálculo dos efeitos de tal forma a torná-los totalmente inúteis. Um terceiro problema reside na disposição dos dados quando os cross-section são variáveis estoques e não fluxos. Essa forma de apresentação dos dados quebra a história individual ao longo do tempo. Uma exceção ocorre quando a variável resposta é irreversível e discreta. Se a resposta for uma sobrevivência individual de um período a outro, podem-se determinar ligações históricas individuais no decorrer do tempo.
a). Idade por período b). Idade por coorte c). Coorte por período
Figura 5 – Representação gráfica da estrutura baseada em idade por período, idade por coorte e coorte por idade - múltiplos cross-section
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.
Outra estrutura sugerida em Finberg e Mason (1985) é a de coortes múltiplas retrospectivas baseadas em cross-sectional simples. Essa estrutura parte de indivíduos localizados na base de uma cross-section simples da qual se deduzem dados longitudinais retrospectivos, o que possibilita obter informações diretas de múltiplas coortes para períodos passados (figura 6). Tais dados são estruturados na forma de um triângulo superior período por coorte. Nessa forma, os grupos etários entre as coortes são ligados por meio de movimentos da célula
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Em seção própria, serão discutidas algumas formas, sugeridas pela literatura, de se contornar o problema da identificação e a solução adotada neste estudo .
superior esquerda para a célula superior direita, desde que o período e a coorte apresentam o mesmo espaçamento ou tamanho. As informações dispostas nessa estrutura terminam com o período da pesquisa cross-section na qual estão dispostos dados específicos por idade somente para a coorte mais velha. Esse tipo de informação, quando coletado por meio de entrevista direta à coorte de interesse, tem a vantagem de guardar a perspectiva longitudinal dos dados. Entretanto, os dados podem estar afetados por erros de memória, seletividade na resposta e atrição dentre outros.
Figura 6 – Representação gráfica da estrutura de pesquisas retrospectivas de múltiplas coortes baseadas em estruturas de idade por período.
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.
A estrutura denominada coortes múltiplas prospectivas é mais amplamente utilizada nos estudos de medicina, quando existe o desencadeamento de um processo que pode variar entre coortes. Inicia-se com uma amostra cross-section e segue as coortes de indivíduos a partir de um período específico, por meio de acompanhamentos (follow-ups) em intervalos regulares de tempo (figura 7). A disposição dos dados é em triangulo inferior, em contraposição à estrutura anterior. Esse desenho de dados apresenta o problema da atrição por morte que afetará as coortes de forma seletiva, isto é, coortes mais velhas são afetadas de forma mais rigorosa pela mortalidade comparativamente às coortes mais jovens. Nessa estrutura, permanecem os problemas de dependência e de identificação.
Figura 7 – Representação gráfica da estrutura de pesquisas prospectivas de múltiplas coortes baseadas em estruturas de idade por período
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.
Uma variação da estrutura anterior é a de coortes múltiplas prospectivas dispostas em
zigue-zague, na qual cada coorte é iniciada na mesma idade, com acompanhamentos
subseqüentes em intervalos regulares de tempo (Figura 8). A vantagem dessa estrutura em relação à anterior é que as coortes são observadas o mesmo número de vezes. Por outro lado, os períodos estarão desbalanceados, além de sofrerem os efeitos da atrição, embora não referenciais por coortes. A maior desvantagem dessa abordagem são os custos elevados que envolvem a implementação.
Figura 8 – Representação gráfica da estrutura de estudos prospectivos de múltiplas coortes escalonadas
Fonte – Elaborada pela autora do artigo.