Imagine que você realiza uma pesquisa sobre a experiência de dirigir um carro, mas todos os participantes são exclusivamente motociclistas. Inevitavelmente, os resultados serão homogêneos e, portanto, inúteis para a investigação. Esse tipo de erro, que ocorre ao selecionar inadequadamente os participantes de uma pesquisa, é conhecido como viés de amostragem. Para evitá-lo, é importante selecionar os participantes de forma aleatória e em contextos variados.
Vamos aprender mais sobre esse conceito…
O que é viés de amostragem?
O viés de amostragem, ou amostra tendenciosa, ocorre em uma pesquisa quando os membros da população-alvo são selecionados de maneira incorreta, resultando em uma probabilidade menor ou maior de serem escolhidos.
Um exemplo clássico e facilmente compreensível de viés de amostragem é o das pesquisas eleitorais durante as eleições presidenciais. Se uma pesquisa sobre a intenção de voto for realizada entre 1.000 eleitores de classe média e de um único partido, a amostra será altamente tendenciosa, pois não será suficientemente diversificada para fornecer uma visão completa.
Isso exclui diversos aspectos demográficos necessários para se chegar a uma conclusão precisa.
Causas do viés de amostragem
Existem várias causas de viés na amostragem que os pesquisadores devem considerar. Os mais comuns são:
Subcobertura é uma das principais causas de viés de amostragem, ocorrendo quando a amostra não representa com precisão a população-alvo.
A principal razão para a subcobertura é a representação inadequada da população ou a coleta de respostas apenas de indivíduos facilmente disponíveis por meio de amostragem de conveniência.
A realização de inquéritos nacionais online, por exemplo, pode se enquadrar nesse tipo de risco, pois tende a excluir idosos e aqueles com acesso limitado ou inexistente à Internet.
Uma representação justa da população é crucial para obter resultados precisos na pesquisa. Isso exige um esforço adicional para garantir que diferentes grupos demográficos não sejam negligenciados.
Exemplo de viés de subcobertura
Os pesquisadores querem saber o efeito de uma nova lei de trânsito em uma cidade e, portanto, realizam uma pesquisa utilizando amostragem de conveniência em um shopping center. É muito provável que o estudo sofra de subcobertura dos seguintes grupos:
- Pessoas que não frequentam shoppings
- Aqueles que não têm transporte para ir ao shopping
- Indivíduos que preferem visitar outros centros comerciais
Tipos de viés de amostragem
Estes são alguns dos tipos de viés de amostragem em que você pode cair:
Viés de resposta voluntária
O viés de resposta voluntária também é conhecido como viés de autosseleção, no qual os entrevistados que possuem características específicas estão mais dispostos a participar da pesquisa do que outros. Isso ocorre quando eles têm controle sobre a participação no estudo.
Neste caso, os entrevistados não são neutros e a maioria tende a inclinar-se para um tema porque se identifica com ele. A autosseleção provoca resultados indesejados no estudo e afeta sua racionalidade.
O viés de resposta voluntária também ocorre devido ao desejo das pessoas de se manterem longe do assunto, mesmo que suas opiniões sejam importantes. Assim, os resultados do estudo representam apenas as pessoas que têm opiniões fortes sobre o tema e deixam de fora o restante, superrepresentando a amostra.
Exemplo de auto-seleção/viés voluntário
Programas de rádio ou televisão são os melhores exemplos de preconceito voluntário, uma vez que apenas os entrevistados interessados no tema discam o número e participam do estudo.
Viés de sobrevivência
O viés de sobrevivência também é um tipo comum em que o pesquisador se concentra apenas na amostra que passa nos critérios de seleção e ignora aqueles que não passaram.
O problema com o viés de sobrevivência é que os resultados são muito otimistas, por isso não dão ao pesquisador uma imagem completa. As opiniões das variáveis que não atenderam aos critérios são ignoradas, tornando os resultados unilaterais. A falta de visibilidade leva a erros lógicos e distorce os resultados finais.
Exemplo de viés de sobrevivência:
O estudo dos resultados empresariais num determinado sector pode não ter em conta organizações que falharam e que já não existem hoje. Os resultados podem parecer positivos devido ao enviesamento da sobrevivência, mas não representam com precisão todo o sector.
Viés de não resposta
Os entrevistados que se recusam a participar de estudos e abandonam a pesquisa causam viés de não resposta. A falta de resposta deve-se ao facto de uma parte da população-alvo não poder participar no inquérito porque decide não o fazer.
O viés de participação se deve a múltiplos motivos que causam enorme viés nos estudos. Muitos decidem desistir devido à extensão ou estrutura das questões do estudo.
Exemplo de viés de não resposta:
Solicitar informações confidenciais de uma amostra é uma das principais causas do viés de não resposta. Muitos entrevistados podem não se sentir confortáveis em responder perguntas sobre família, renda, preferências sexuais, uso de drogas e outros detalhes pessoais, causando distorções nas respostas.
Viés de recordação
O viés de lembrança ocorre simplesmente quando os entrevistados não conseguem se lembrar das coisas corretamente. Não há muito que possa ser feito para mitigar o viés de recordação, mas ele só pode ser considerado um erro comum na coleta de dados.
O viés de recordação é muito comum em pesquisas, uma vez que a memória humana é imperfeita e eles possuem memória seletiva por padrão. Não se trata de quão bom ou ruim você é em lembrar das coisas.
O melhor momento para evitar o viés de recordação é entrevistar os entrevistados quando sua memória estiver fresca, por exemplo, imediatamente após uma compra ou recebimento de um produto.
Viés do observador
O preconceito do observador é causado pelos investigadores quando eles próprios influenciam as expectativas da investigação, quer de forma consciente, mas em grande parte inconscientemente.
Ocorre selecionando um conjunto específico de estatísticas ou influenciando os participantes durante as entrevistas. Um bom desenho de pesquisa pode mitigar esse viés e pode ser totalmente controlado pelo pesquisador.
Como evitar viés de amostragem
É possível evitar o viés de amostragem até certo ponto. Abaixo compartilhamos algumas dicas para evitar:
- Definir a população e a base amostral.
- Certifique-se de que a população-alvo e a base amostral correspondam: Garanta que a amostra representativa da pesquisa reflita adequadamente a população que você está investigando.
- Evite amostragem de conveniência: Este método pode não ser a melhor opção, pois pode introduzir viés e não refletir a diversidade da população-alvo.
- Defina os objetivos da pesquisa claramente: Estabeleça objetivos claros para garantir que a amostra selecionada possa responder de maneira adequada às perguntas da pesquisa.
- Ofereça igualdade de oportunidade para participação: Assegure-se de que todos os potenciais participantes tenham uma chance justa de participar da pesquisa.
- Mantenha a duração da pesquisa curta ou razoável: Pesquisas longas podem desmotivar os participantes e afetar a qualidade das respostas.
- Torne as pesquisas facilmente acessíveis: Facilite o acesso à pesquisa para alcançar um maior número de participantes.
- Acompanhe: Monitore o progresso da coleta de dados e faça ajustes conforme necessário para garantir a representatividade e a qualidade dos dados.
Como reduzir o viés de amostragem por meio de amostragem aleatória estratificada
A amostragem estratificada é uma excelente maneira de reduzir o viés em seus estudos. Ela permite aos pesquisadores examinar a população com precisão e criar uma amostra que seja exatamente representativa.
Por exemplo, se a população total é de 5.000 indivíduos, com 50% homens e 50% mulheres, e você precisa de 100 participantes para o estudo, a amostragem estratificada garante que sejam escolhidos 50 homens e 50 mulheres.
Isso assegura que a amostra reflita fielmente a divisão da população. A amostragem estratificada ajuda a evitar viés desde o início, aumentando a representatividade e a precisão dos resultados.
Audiência QuestionPro: Seu melhor aliado para evitar viés de amostragem
Uma maneira eficaz de evitar viés de amostragem é contar com um grande grupo de participantes para o seu estudo. Um conjunto maior de opções permite aos pesquisadores amostrar a população com maior precisão.
O QuestionPro Audience oferece acesso a milhões de entrevistados online em todo o mundo, permitindo que você selecione participantes adequados para qualquer tipo de estudo. Escolher um parceiro de amostragem confiável é crucial para obter informações precisas e conduzir pesquisas bem-sucedidas.
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