Dica do autor: Na fase de análise, o objetivo é separar o efeito real da exposição sobre o desfecho das distorções provocadas por fatores de confusão. A estratificação é a ferramenta clássica para isso: você divide a amostra em níveis (estratos) do possível confundidor e calcula a medida de associação (como risco relativo ou odds ratio) dentro de cada estrato. Se as medidas estrato‑específicas forem semelhantes entre si, mas diferentes da medida bruta, há confusão e você pode estimar um valor ajustado (por exemplo, pelo método de Mantel‑Haenszel). Já se as medidas forem diferentes entre estratos, provavelmente há interação (efeito modificador) e a apresentação deve ser estrato‑específica. O pulo do gato é bater o olho nas medidas estrato‑específicas e comparar com a crude: confusão tende a alterar a magnitude sem variar entre estratos; interação altera o efeito entre estratos. Atenção à limitação prática: estratificação funciona bem com poucos confundidores categóricos e níveis não muito fragmentados; quando há muitos fatores ou categorias, a regressão multivariada é a alternativa para ajuste.

Alternativa A: INCORRETA. Amostragem por conglomerados é uma técnica de amostragem que agrupa unidades (ex.: escolas, bairros) para facilitar coleta e reduzir custos. Não é, em si, um método de controle de confundimento na fase de análise. Na análise de dados obtidos por conglomerados é preciso ajustar estimativas e variâncias (p.ex., modelos de efeitos mistos ou ponderação), mas isso trata correlação intra‑cluster e variância, não é a técnica clássica para controlar fatores de confusão entre exposição e desfecho.

Alternativa B: INCORRETA. Randomização é a melhor forma de controlar confundidores — mas isso ocorre na fase de desenho do estudo (ensaios clínicos), não na análise. A randomização distribui fatores conhecidos e desconhecidos de forma balanceada entre grupos, evitando confusão upstream. Na análise, você pode checar balanceamento ou ajustar medidas, mas randomização em si não é uma técnica analítica.

Alternativa C: INCORRETA. Restrição (especificação) consiste em, no desenho do estudo, limitar a população a níveis específicos de um potencial confundidor (por exemplo, incluir só não fumantes). É eficaz para prevenir confusão, porém reduz a generalizabilidade e só age na fase de seleção; não é uma técnica de controle aplicada na análise dos dados.

Alternativa D: INCORRETA. Seleção em blocos refere‑se a procedimentos de alocação (como randomização em blocos) usados em ensaios para garantir balanceamento de tamanhos entre grupos durante a inclusão dos participantes. Novamente, é estratégia de desenho/amostragem/aleatorização e não uma técnica analítica para ajustar confundimento durante a análise.

Alternativa E: CORRETA. Análise estratificada é exatamente a técnica usada na fase de análise para investigar e controlar confusão: calcula‑se a medida de associação em cada estrato do possível confundidor e compara‑se com a medida bruta. Se houver confusão, calcula‑se um estimador ajustado (ex.: Mantel‑Haenszel) ou opta‑se por técnicas multivariadas quando a estratificação tornar‑se impraticável. Além disso, a estratificação ajuda a identificar efeito modificador, direcionando a interpretação por estrato quando necessário.

Resposta: Alternativa E