Os investigadores podem precisar de ajuda quando as descobertas não se enquadram nas realidades da comunidade-alvo. As causas são diversas, mas o viés de seleção é o mais importante. Ele ocorre quando a amostra do estudo não representa com precisão a população de interesse, o que gera variações nos resultados da pesquisa.
Compreender isso, suas implicações práticas e as melhores formas de evitá-lo ajudará você a lidar com seus efeitos. Aprenda neste artigo tudo o que você precisa saber sobre como melhorar seu processo de coleta de dados.
O que é viés de seleção?
O viés de seleção refere-se a erros experimentais que levam a uma representação imprecisa da amostra da pesquisa. Surge quando o grupo de participantes ou os dados não representam o grupo-alvo.
Uma causa importante é quando o pesquisador não leva em consideração as características dos subgrupos. Causa disparidades fundamentais entre as variáveis nos dados da amostra e a população da pesquisa.
O viés de seleção surge na pesquisa por vários motivos. Se o pesquisador escolher a população da amostra usando critérios incorretos, ele poderá encontrar numerosos exemplos desse viés. Também pode ocorrer devido a elementos que afetam a disposição dos voluntários do estudo em participar.
Todos os modelos estatísticos nas ciências da aprendizagem requerem dados. Bons dados são cruciais para o desenvolvimento de um conjunto de modelos estatisticamente válidos, mas é surpreendentemente fácil obter informações insuficientes. O viés de seleção afeta os pesquisadores em todas as fases do processo, desde a coleta de dados até a análise.
Por exemplo, os investigadores devem compreender que as suas descobertas podem não se aplicar a outras pessoas ou a ambientes diferentes. Esse tipo de erro apresenta indivíduos atribuídos aleatoriamente a um de dois ou mais grupos, porém, apenas algumas pessoas que podem ser inscritas realmente participam.
Isso significa que as pessoas consideradas candidatas adequadas para um determinado programa podem optar por participar ou não. Portanto, aqueles que participam do programa podem ter características diferentes daqueles que não o fazem.
A existência do processo de seleção não aleatório pode levar a inferências incorretas sobre causalidade e estatísticas relacionadas, bem como à invalidação dos dados coletados.
Tipos de viés de seleção
Existem muitos tipos de viés de seleção, e cada um deles afeta a validade dos dados de forma específica. Vamos revisar alguns dos mais comuns:
Viés de amostragem
É uma forma de viés de seleção que ocorre quando não coletamos dados de todas as pessoas que poderiam estar em nossa população sobre uma variável crucial.
Algumas razões para isso podem ser: o pesquisador reúne sua amostra principalmente por meio de amostragem de conveniência ou, às vezes, seleciona cuidadosamente indivíduos que sejam semelhantes e tenham características similares aos sujeitos do estudo, mas que ainda não tenham sido escolhidos aleatoriamente em sua população.
Isso pode distorcer qualquer análise estatística e a compreensão dos resultados nesse caso específico.
Viés de autoseleção
Esse tipo de viés de seleção, também conhecido como “viés de voluntariado”, ocorre quando as pessoas que decidem participar de um estudo não são representativas da população de interesse mais ampla.
Por exemplo, se você quiser estudar as preferências profissionais dos alunos, talvez só consiga atrair alunos de escolas conhecidas por receber estudantes de famílias ricas.
Ele também pode ocorrer quando um estudo examina pessoas de uma determinada raça, mas não tem participantes suficientes que se identifiquem como membros dessa raça.
Como qualquer outra forma de viés, o viés de autoseleção distorce os dados coletados na pesquisa. Na maioria dos casos, o pesquisador acabará obtendo resultados muito imprecisos, comprometendo a validade da pesquisa.
Viés de não resposta
Ocorre quando as pessoas não respondem a uma pesquisa ou não participam de um projeto de pesquisa. Geralmente, isso acontece quando os participantes não possuem as competências adequadas, não têm tempo ou se sentem culpados ou envergonhados em relação ao tema.
Por exemplo, os investigadores estão interessados na opinião sobre um novo programa de computador. Eles conduziram uma pesquisa e descobriram que muitos cientistas da computação não responderam ou não completaram a pesquisa.
Os pesquisadores, ao analisar os dados, descobriram que os entrevistados acreditavam que o software era excelente e de alta qualidade. No entanto, após divulgarem o novo software para toda a comunidade de TI, receberam críticas predominantemente desfavoráveis.
Os participantes da pesquisa eram cientistas da computação iniciantes, que não conseguiam detectar bugs em programas. Portanto, os entrevistados não refletiam a população maior de cientistas da computação, resultando em resultados imprecisos.
Viés de exclusão
Ocorre quando alguns subgrupos da população amostral são excluídos intencionalmente antes de serem randomizados em grupos.
Por exemplo, você pode ter excluído pacientes com certas condições, como câncer ou HIV/AIDS, porque seria antiético estudá-los sem o seu consentimento. Ou talvez você os tenha excluído porque não queria oferecer-lhes outra opção de tratamento durante o ensaio clínico.
Alguns investigadores também optam por não incluir pessoas que estejam demasiadamente doentes ou idosas para participar em ensaios clínicos, pois essas pessoas podem não conseguir participar efetivamente ou não obteriam benefícios suficientes com a participação.
Viés de recordação
Uma das formas mais comuns de viés de recordação é a distorção retrospectiva da memória. Essa distorção ocorre quando as pessoas lembram-se de eventos e experiências de uma forma que se adapta às suas necessidades atuais, em vez de refletir o propósito original.
Por exemplo, alguém pode lembrar-se de um acontecimento como se fosse uma experiência positiva ou até agradável, quando, na verdade, foi negativo.
Além disso, a distorção retrospectiva da memória pode ocorrer quando as pessoas têm dificuldade em lembrar detalhes importantes para o tema da pesquisa, como fatos sobre suas próprias vidas ou de outras pessoas.
Essa distorção também pode acontecer quando as pessoas incluem informações imprecisas em seus relatos de recordação. Isso ocorre quando relatam algo que nunca aconteceu ou que ocorreu em um momento diferente do que realmente aconteceu.
Por exemplo, uma pessoa pode relatar que passou cinco horas viajando do trabalho para casa em um determinado dia, quando na realidade demorou apenas três horas, porque comeu mais cedo e se esqueceu disso até mais tarde.
Viés de sobrevivência
O viés de sobrevivência ocorre quando um pesquisador seleciona variáveis que completam um procedimento com sucesso, ignorando aquelas que falharam devido à falta de visibilidade.
Esse viés concentra-se nos fatores mais bem-sucedidos, mesmo que não possuam dados relevantes, o que pode distorcer os resultados da pesquisa e levar a conclusões excessivamente otimistas que não refletem a realidade.
Por exemplo, suponha que você esteja investigando as variáveis de sucesso dos empreendedores. A maioria dos empreendedores famosos não concluiu a faculdade, o que pode levá-lo a presumir que abandonar a faculdade com uma boa ideia é suficiente para iniciar uma carreira de sucesso. No entanto, a maioria dos que abandonam a faculdade não se torna rica.
Na realidade, há muitos mais que abandonaram a universidade para lançar negócios mal-sucedidos. Nesse exemplo, o viés de sobrevivência ocorre quando se dá atenção apenas aos que abandonaram a escola e foram bem-sucedidos, ignorando a grande maioria dos que falharam.
Viés de atrito
Outro tipo de viés de seleção é o viés de atrito, que ocorre quando alguns entrevistados abandonam a pesquisa durante sua realização. Como resultado, surgem muitas incógnitas nos resultados da pesquisa, o que diminui a qualidade das conclusões.
Na maioria das vezes, o pesquisador busca identificar tendências entre as variáveis relacionadas ao abandono. Se você conseguir identificar essas tendências, poderá determinar por que os entrevistados abandonaram repentinamente a pesquisa e tomar as medidas adequadas.
Viés de subcobertura
Surge quando uma amostra representativa é retirada de uma proporção menor da população-alvo. Pesquisas on-line são especialmente vulneráveis a esse tipo de viés.
Por exemplo, em uma pesquisa de saúde on-line que se concentra em comportamentos de consumo excessivo de álcool e tabaco, você pode, inadvertidamente, excluir pessoas que não usam a Internet, devido à forma como a pesquisa é conduzida.
Dessa forma, indivíduos mais velhos e com menor nível de educação podem ficar de fora da amostra. Como os usuários e não usuários da Internet diferem significativamente, não é possível extrair resultados confiáveis de uma pesquisa on-line que sofra desse viés.
Como evitar viés de seleção
Estimar a força de uma relação entre um resultado (a variável dependente) e diversas variáveis preditoras é essencial para muitas questões de investigação. Análises bivariadas e métodos de regressão múltipla são comumente usados para evitar o viés de seleção.
A análise bivariada é uma abordagem quantitativa frequentemente utilizada para determinar a relação empírica entre duas variáveis. Nesse método, os pesquisadores medem cada variável preditora individualmente e, em seguida, aplicam testes estatísticos para verificar se ela afeta a variável de resultado.
Se não houver relação entre as variáveis preditoras e o resultado, não há evidência de viés de seleção no processo de coleta de dados. No entanto, se houver algum tipo de relação entre essas variáveis, pode ser indicativo de que algum nível de viés de seleção está presente na coleta desses dados.
Os métodos de regressão múltipla permitem aos pesquisadores avaliar a força da relação entre um resultado (a variável dependente) e diversas variáveis preditoras.
É muito provável que os resultados da pesquisa sejam afetados por vieses de seleção. Considere as dicas a seguir para evitar o viés de seleção:
Durante o design da pesquisa
Experimente algumas destas dicas para evitar viés de seleção ao desenvolver a estrutura da sua pesquisa:
- Certifique-se de que os objetivos da sua pesquisa estejam claros.
- Especifique as regras que o seu público-alvo deve cumprir.
- Permita que todos os potenciais participantes tenham uma oportunidade justa de participar da pesquisa.
Durante a amostragem
Considere implementar algumas destas estratégias durante o processo de seleção da amostra:
- Ao usar amostragem aleatória, certifique-se de que a randomização seja adequada.
- Verifique se a sua lista de participantes está atualizada e representa com precisão o público-alvo.
- Certifique-se de que os subgrupos representem toda a população e compartilhem fatores essenciais.
Durante a avaliação
Durante o processo de avaliação e validação, considere colocar em prática algumas destas ideias para evitar vieses de seleção:
- Para garantir que a seleção da amostra, o procedimento e a coleta de dados sejam isentos de vieses, é recomendável ter um segundo pesquisador revisando o processo.
- Utilize tecnologia para monitorar como os dados evoluem, para que você possa identificar resultados inesperados e investigar rapidamente para corrigir ou evitar dados imprecisos.
- Verifique as tendências dos dados de pesquisas anteriores para garantir que sua pesquisa esteja no caminho certo para alcançar uma forte validade interna.
- Convide as pessoas que não responderam à pesquisa para participar de uma pesquisa adicional. Um segundo turno pode proporcionar mais respostas e uma compreensão mais clara das conclusões.
Quais são os impactos do viés de seleção?
Sempre existe a possibilidade de ocorrerem erros aleatórios ou sistemáticos em uma pesquisa que comprometam a confiabilidade dos resultados.
O viés de seleção pode ter vários impactos, e muitas vezes é difícil determinar a magnitude ou a direção desses efeitos. As repercussões podem causar diversos problemas para as empresas, incluindo:
- Risco de perder renda e reputação: Para o planejamento e a estratégia empresarial, os insights obtidos a partir de amostras não representativas são muito menos úteis, pois não se ajustam à população-alvo. Há um risco significativo de perda de dinheiro e reputação se as decisões de negócios forem baseadas nessas conclusões.
- Impacto na validade externa da análise: A pesquisa torna-se menos confiável se os dados forem imprecisos, comprometendo a validade externa da análise devido ao viés da amostra.
- Decisões de negócios erradas: Se os resultados finais forem tendenciosos e não representativos do tema, não é seguro confiar nas conclusões do estudo ao tomar decisões comerciais importantes.
Conclusão
Compreender o viés de seleção, seus tipos e como ele afeta os resultados da pesquisa é o primeiro passo para lidar com ele. Neste artigo, discutimos dados cruciais que ajudarão a identificá-lo e a trabalhar para minimizar seus impactos. Você pode evitar o viés de seleção usando o QuestionPro para coletar dados de pesquisa confiáveis.
Diversas situações podem gerar viés de seleção, como quando amostras não neutras são combinadas com problemas sistêmicos. O QuestionPro Audience pode ajudá-lo a coletar dados valiosos de sua amostra ideal.
Ao conduzir pesquisas, é essencial entender a natureza do viés de seleção, que ocorre quando os resultados são influenciados pelas características dos participantes ou da amostra.
Para evitar esse tipo de viés em seu estudo, é crucial coletar dados de uma ampla variedade de fontes confiáveis, utilizando o QuestionPro Audience. Solicite mais informações!
