Um problema chamado viés de amostragem

Independentemente da metodologia usada ou da disciplina estudada, os pesquisadores precisam garantir que estejam usando amostras representativas que reflitam as características da população que estão estudando. Este artigo explorará o conceito de viés de amostragem, seus diferentes tipos e formas de aplicação e as práticas recomendadas para atenuar seus efeitos.

O que é viés de amostragem?

O viés de amostragem refere-se a uma situação em que determinados indivíduos ou grupos de uma população têm maior probabilidade de serem incluídos em uma amostra do que outros, resultando em uma amostra tendenciosa ou não representativa. Isso pode ocorrer por vários motivos, como métodos de amostragem não aleatórios, viés de auto-seleção ou viés do pesquisador.

Em outras palavras, o viés de amostragem pode prejudicar a validade e a generalização dos resultados da pesquisa ao distorcer a amostra em favor de determinadas características ou perspectivas que podem não ser representativas da população maior.

Idealmente, é preciso selecionar todos os participantes da pesquisa de forma aleatória. Entretanto, na prática, pode ser difícil fazer uma seleção aleatória de participantes devido a restrições como custo e disponibilidade de respondentes. Mesmo que você não faça uma coleta de dados aleatória, é fundamental estar ciente dos possíveis vieses que podem estar presentes nos seus dados.

Alguns exemplos de viés de amostragem incluem:

Viés voluntário: Os participantes que se voluntariam para participar de um estudo podem ter características diferentes daqueles que não se voluntariam, o que leva a uma amostra não representativa.
Amostragem não aleatória: Se um pesquisador selecionar apenas participantes de determinados locais ou apenas participantes com determinadas características, isso pode levar a uma amostra tendenciosa.
Viés de sobrevivência: Isso ocorre quando uma amostra inclui apenas indivíduos que sobreviveram ou tiveram sucesso em uma determinada situação, deixando de fora aqueles que não sobreviveram ou fracassaram.
Amostragem por conveniência: Esse tipo de amostragem envolve a seleção de participantes de fácil acesso, como os que estão por perto, ou os que respondem a uma pesquisa on-line, o que pode não representar a população maior.
Viés de confirmação: Os pesquisadores podem selecionar, inconsciente ou deliberadamente, participantes que apoiem sua hipótese ou questão de pesquisa, levando a resultados tendenciosos.
Efeito Hawthorne: Os participantes podem alterar seu comportamento ou suas respostas quando sabem que estão sendo estudados ou observados, o que leva a resultados não representativos.

Se você estiver ciente desses vieses, poderá considerá-los na análise para fazer a correção de vieses e entender melhor a população que seus dados representam.

Tipos de viés de amostragem

Viés de seleçãoocorre quando a amostra não é representativa da população.
Viés de mediçãoocorre quando os dados coletados são imprecisos ou incompletos.
Viés de relatórioocorre quando os entrevistados fornecem informações imprecisas ou incompletas.
Viés de não respostaocorre quando alguns membros da população não respondem à pesquisa, o que resulta em uma amostra não representativa.

Causas de viés de amostragem

Amostragem por conveniênciaSeleção de uma amostra com base na conveniência, em vez de usar um método científico.
Viés de auto-seleção: somente aqueles que se voluntariam para participar da pesquisa são incluídos, o que pode não ser representativo da população.
Viés da estrutura de amostragemQuando a estrutura de amostragem usada para selecionar a amostra não é representativa da população.
Viés de sobrevivênciaQuando apenas alguns membros da população participam, resultando em uma amostra não representativa. Por exemplo, se os pesquisadores pesquisarem apenas pessoas vivas, eles podem não receber informações de pessoas que morreram antes da realização do estudo.
Viés de amostragem devido à falta de conhecimentoNão reconhecer as fontes de variabilidade que podem resultar em estimativas tendenciosas.
Viés de amostragem devido a erros na administração da amostraNão usar uma estrutura de amostragem adequada ou que funcione bem ou recusar-se a participar do estudo, o que leva a uma seleção tendenciosa da amostra.

Viés de amostragem em estudos clínicos

Os estudos clínicos são responsáveis por testar a eficácia de um novo tratamento ou medicamento em uma população específica. Eles são uma parte essencial do processo de desenvolvimento de medicamentos e determinam se um tratamento é seguro e eficaz antes de ser liberado para o público em geral. No entanto, os ensaios clínicos também são propensos a vieses de seleção.

O viés de seleção ocorre quando a amostra usada em um estudo não é representativa da população a ser representada. No caso de estudos clínicos, o viés de seleção pode ocorrer quando os participantes são escolhidos seletivamente para participar ou são auto-selecionados.

Digamos que uma empresa farmacêutica esteja conduzindo um estudo clínico para testar a eficácia de um novo medicamento contra o câncer. Eles decidem recrutar participantes para o estudo por meio de anúncios em hospitais, clínicas e grupos de apoio ao câncer, bem como por meio de inscrições on-line. No entanto, a amostra que eles coletam pode ser tendenciosa para aqueles que estão mais motivados a participar de um estudo ou que têm um determinado tipo de câncer. Isso pode dificultar a generalização dos resultados do estudo para a população em geral.

Para minimizar o viés de seleção em estudos clínicos, os pesquisadores devem implementar critérios rigorosos de inclusão e exclusão e processos de seleção aleatórios. Isso garantirá que a amostra de participantes selecionados para o estudo seja representativa da população maior, minimizando qualquer viés nos dados coletados.

Problemas decorrentes de viés de amostragem

O viés de amostragem é problemático porque é possível que uma estatística calculada a partir da amostra seja sistematicamente errônea. Isso pode levar a uma superestimação ou subestimação sistemática do parâmetro correspondente na população. Isso ocorre na prática, pois é praticamente impossível garantir a aleatoriedade perfeita na amostragem.

Se o grau de deturpação for pequeno, a amostra poderá ser tratada como uma aproximação razoável de uma amostra aleatória. Além disso, se a amostra não diferir acentuadamente na quantidade que está sendo medida, uma amostra tendenciosa ainda pode ser uma estimativa razoável.

Embora alguns indivíduos possam usar deliberadamente uma amostra tendenciosa para produzir resultados enganosos, na maioria das vezes, uma amostra tendenciosa é apenas um reflexo da dificuldade de obter uma amostra verdadeiramente representativa ou da ignorância da tendência em seu processo de medição ou análise.

Extrapolação: além do intervalo

Em estatística, tirar uma conclusão sobre algo além do intervalo dos dados é chamado de extrapolação. Tirar uma conclusão de uma amostra tendenciosa é uma forma de extrapolação: como o método de amostragem exclui sistematicamente determinadas partes da população em consideração, as inferências só se aplicam à subpopulação amostrada.

A extrapolação também ocorre se, por exemplo, uma inferência baseada em uma amostra de estudantes universitários for aplicada a adultos mais velhos ou a adultos com apenas a oitava série do ensino fundamental. A extrapolação é um erro comum na aplicação ou interpretação de estatísticas. Às vezes, devido à dificuldade ou impossibilidade de obter bons dados, a extrapolação é o melhor que podemos fazer, mas ela sempre precisa ser considerada com pelo menos um grão de sal e, muitas vezes, com uma grande dose de incerteza

Da ciência à pseudociência

Conforme mencionado na WikipediaUm exemplo de como a ignorância de um viés pode existir é o uso generalizado de uma proporção (também conhecida como fold change) como uma medida da diferença na biologia. Como é mais fácil obter uma grande proporção com dois números pequenos com uma determinada diferença, e relativamente mais difícil obter uma grande proporção com dois números grandes com uma diferença maior, grandes diferenças significativas podem não ser percebidas na comparação de medidas numéricas relativamente grandes.

Alguns chamaram isso de "viés de demarcação" porque o uso de uma proporção (divisão) em vez de uma diferença (subtração) transforma os resultados da análise de ciência em pseudociência.

Algumas amostras usam um projeto estatístico tendencioso, que, no entanto, permite a estimativa de parâmetros. O U.S. National Center for Health Statistics (Centro Nacional de Estatísticas de Saúde dos EUA), por exemplo, deliberadamente extrapola a amostragem de populações minoritárias em muitas de suas pesquisas nacionais a fim de obter precisão suficiente para estimativas dentro desses grupos.

Essas pesquisas exigem o uso de pesos amostrais para produzir estimativas adequadas em todos os grupos étnicos. Se determinadas condições forem atendidas (principalmente se os pesos forem calculados e usados corretamente), essas amostras permitirão uma estimativa precisa dos parâmetros da população.

Práticas recomendadas para atenuar o viés de amostragem

É fundamental selecionar um método de amostragem adequado para garantir que os dados resultantes reflitam com precisão a população estudada.

Técnicas de amostragem aleatória: O uso de técnicas de amostragem aleatória aumenta a probabilidade de a amostra ser representativa da população. Essa técnica ajuda a garantir que a amostra seja o mais representativa possível da população em questão e, portanto, menos propensa a conter vieses.
Cálculo do tamanho da amostra: O cálculo do tamanho da amostra deve ser feito de modo que haja poder adequado para testar hipóteses estatisticamente significativas. Quanto maior for o tamanho da amostra, melhor será a representação da população.
Análise de tendências: Busca de fontes de dados alternativas e análise de quaisquer tendências observadas nos dados que possam ser não selecionados.
Verificação de viés: As ocorrências de viés devem ser monitoradas para identificar a exclusão sistemática ou a inclusão excessiva de pontos de dados específicos.

Cuidado com as amostras

O viés de amostragem é uma consideração importante na realização de pesquisas. Independentemente da metodologia usada ou da disciplina estudada, os pesquisadores precisam garantir que estejam usando amostras representativas que reflitam as características da população que estão estudando.

Ao criar estudos de pesquisa, é fundamental prestar muita atenção ao processo de seleção da amostra, bem como à metodologia usada para coletar dados da amostra. As práticas recomendadas, como técnicas de amostragem aleatória, cálculo do tamanho da amostra, análise de tendências e verificação de vieses, devem ser usadas para garantir que os resultados da pesquisa sejam válidos e confiáveis, o que aumenta a probabilidade de afetarem as políticas e as práticas.

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