Os investigadores podem precisar de ajuda quando as descobertas n\u00e3o se enquadram nas realidades da comunidade-alvo. As causas s\u00e3o diversas, mas o vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o \u00e9 o mais importante. Ele ocorre quando a amostra do estudo n\u00e3o representa com precis\u00e3o a popula\u00e7\u00e3o de interesse, o que gera varia\u00e7\u00f5es nos resultados da pesquisa.<\/p>\n\n\n\n
Compreender isso, suas implica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e as melhores formas de evit\u00e1-lo ajudar\u00e1 voc\u00ea a lidar com seus efeitos. Aprenda neste artigo tudo o que voc\u00ea precisa saber sobre como melhorar seu processo de coleta de dados.<\/p>\n\n\n\n\n\n
O vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o refere-se a erros experimentais que levam a uma representa\u00e7\u00e3o imprecisa da\u00a0amostra da pesquisa. <\/a>Surge quando o grupo de participantes ou os dados n\u00e3o representam o grupo-alvo.<\/p>\n\n\n\n Uma causa importante \u00e9 quando o pesquisador n\u00e3o leva em considera\u00e7\u00e3o as caracter\u00edsticas dos subgrupos. Causa disparidades fundamentais entre as vari\u00e1veis \u200b\u200bnos dados da amostra e a popula\u00e7\u00e3o da pesquisa.<\/p>\n\n\n\n O vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o surge na pesquisa por v\u00e1rios motivos. Se o pesquisador escolher a popula\u00e7\u00e3o da amostra usando crit\u00e9rios incorretos, ele poder\u00e1 encontrar numerosos exemplos desse vi\u00e9s. Tamb\u00e9m pode ocorrer devido a elementos que afetam a disposi\u00e7\u00e3o dos volunt\u00e1rios do estudo em participar.<\/p>\n\n\n\n Todos os modelos estat\u00edsticos nas ci\u00eancias da aprendizagem requerem dados. Bons dados s\u00e3o cruciais para o desenvolvimento de um conjunto de modelos estatisticamente v\u00e1lidos, mas \u00e9 surpreendentemente f\u00e1cil obter informa\u00e7\u00f5es insuficientes. O vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o afeta os pesquisadores em todas as fases do processo, desde a coleta de dados at\u00e9 a an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, os investigadores devem compreender que as suas descobertas podem n\u00e3o se aplicar a outras pessoas ou a ambientes diferentes. Esse tipo de erro apresenta indiv\u00edduos atribu\u00eddos aleatoriamente a um de dois ou mais grupos, por\u00e9m, apenas algumas pessoas que podem ser inscritas realmente participam. <\/p>\n\n\n\n Isso significa que as pessoas consideradas candidatas adequadas para um determinado programa podem optar por participar ou n\u00e3o. Portanto, aqueles que participam do programa podem ter caracter\u00edsticas diferentes daqueles que n\u00e3o o fazem. <\/p>\n\n\n\n A exist\u00eancia do processo de sele\u00e7\u00e3o n\u00e3o aleat\u00f3rio pode levar a infer\u00eancias incorretas sobre causalidade e estat\u00edsticas relacionadas, bem como \u00e0 invalida\u00e7\u00e3o dos dados coletados.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Existem muitos tipos de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o, e cada um deles afeta a validade dos dados de forma espec\u00edfica. Vamos revisar alguns dos mais comuns:<\/p>\n\n\n\n \u00c9 uma forma de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o que ocorre quando n\u00e3o coletamos dados de todas as pessoas que poderiam estar em nossa popula\u00e7\u00e3o<\/a> sobre uma vari\u00e1vel crucial. <\/p>\n\n\n\n Algumas raz\u00f5es para isso podem ser: o pesquisador re\u00fane sua amostra principalmente por meio de amostragem de conveni\u00eancia ou, \u00e0s vezes, seleciona cuidadosamente indiv\u00edduos que sejam semelhantes e tenham caracter\u00edsticas similares aos sujeitos do estudo, mas que ainda n\u00e3o tenham sido escolhidos aleatoriamente em sua popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Isso pode distorcer qualquer an\u00e1lise estat\u00edstica e a compreens\u00e3o dos resultados nesse caso espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n Esse tipo de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m conhecido como \u201cvi\u00e9s de voluntariado\u201d, ocorre quando as pessoas que decidem participar de um estudo n\u00e3o s\u00e3o representativas da popula\u00e7\u00e3o de interesse mais ampla.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, se voc\u00ea quiser estudar as prefer\u00eancias profissionais dos alunos, talvez s\u00f3 consiga atrair alunos de escolas conhecidas por receber estudantes de fam\u00edlias ricas. <\/p>\n\n\n\n Ele tamb\u00e9m pode ocorrer quando um estudo examina pessoas de uma determinada ra\u00e7a, mas n\u00e3o tem participantes suficientes que se identifiquem como membros dessa ra\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n Como qualquer outra forma de vi\u00e9s, o vi\u00e9s de autosele\u00e7\u00e3o distorce os dados coletados <\/a>na pesquisa. Na maioria dos casos, o pesquisador acabar\u00e1 obtendo resultados muito imprecisos, comprometendo a validade da pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Ocorre quando as pessoas n\u00e3o respondem a uma pesquisa ou n\u00e3o participam de um projeto de pesquisa. Geralmente, isso acontece quando os participantes n\u00e3o possuem as compet\u00eancias adequadas, n\u00e3o t\u00eam tempo ou se sentem culpados ou envergonhados em rela\u00e7\u00e3o ao tema.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, os investigadores est\u00e3o interessados \u200b\u200bna opini\u00e3o sobre um novo programa de computador. Eles conduziram uma pesquisa e descobriram que muitos cientistas da computa\u00e7\u00e3o n\u00e3o responderam ou n\u00e3o completaram a pesquisa.<\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores, ao analisar os dados, descobriram que os entrevistados <\/a>acreditavam que o software era excelente e de alta qualidade. No entanto, ap\u00f3s divulgarem o novo software para toda a comunidade de TI, receberam cr\u00edticas predominantemente desfavor\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Os participantes da pesquisa eram cientistas da computa\u00e7\u00e3o iniciantes, que n\u00e3o conseguiam detectar bugs em programas. Portanto, os entrevistados n\u00e3o refletiam a popula\u00e7\u00e3o maior de cientistas da computa\u00e7\u00e3o, resultando em resultados imprecisos.<\/p>\n\n\n\n Ocorre quando alguns subgrupos da popula\u00e7\u00e3o amostral s\u00e3o exclu\u00eddos intencionalmente antes de serem randomizados em grupos.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, voc\u00ea pode ter exclu\u00eddo pacientes com certas condi\u00e7\u00f5es, como c\u00e2ncer ou HIV\/AIDS, porque seria anti\u00e9tico estud\u00e1-los sem o seu consentimento. Ou talvez voc\u00ea os tenha exclu\u00eddo porque n\u00e3o queria oferecer-lhes outra op\u00e7\u00e3o de tratamento durante o ensaio cl\u00ednico.<\/p>\n\n\n\n Alguns investigadores tamb\u00e9m optam por n\u00e3o incluir pessoas que estejam demasiadamente doentes ou idosas para participar em ensaios cl\u00ednicos, pois essas pessoas podem n\u00e3o conseguir participar efetivamente ou n\u00e3o obteriam benef\u00edcios suficientes com a participa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Uma das formas mais comuns de vi\u00e9s de recorda\u00e7\u00e3o \u00e9 a distor\u00e7\u00e3o retrospectiva da mem\u00f3ria. Essa distor\u00e7\u00e3o ocorre quando as pessoas lembram-se de eventos e experi\u00eancias de uma forma que se adapta \u00e0s suas necessidades atuais, em vez de refletir o prop\u00f3sito original.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, algu\u00e9m pode lembrar-se de um acontecimento como se fosse uma experi\u00eancia positiva ou at\u00e9 agrad\u00e1vel, quando, na verdade, foi negativo. <\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, a distor\u00e7\u00e3o retrospectiva da mem\u00f3ria pode ocorrer quando as pessoas t\u00eam dificuldade em lembrar detalhes importantes para o tema da pesquisa, como fatos sobre suas pr\u00f3prias vidas ou de outras pessoas.<\/p>\n\n\n\n Essa distor\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m pode acontecer quando as pessoas incluem informa\u00e7\u00f5es imprecisas em seus relatos de recorda\u00e7\u00e3o. Isso ocorre quando relatam algo que nunca aconteceu ou que ocorreu em um momento diferente do que realmente aconteceu.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, uma pessoa pode relatar que passou cinco horas viajando do trabalho para casa em um determinado dia, quando na realidade demorou apenas tr\u00eas horas, porque comeu mais cedo e se esqueceu disso at\u00e9 mais tarde.<\/p>\n\n\n\n O vi\u00e9s de sobreviv\u00eancia ocorre quando um pesquisador seleciona vari\u00e1veis <\/a>que completam um procedimento com sucesso, ignorando aquelas que falharam devido \u00e0 falta de visibilidade.<\/p>\n\n\n\n Esse vi\u00e9s concentra-se nos fatores mais bem-sucedidos, mesmo que n\u00e3o possuam dados relevantes, o que pode distorcer os resultados da pesquisa e levar a conclus\u00f5es excessivamente otimistas que n\u00e3o refletem a realidade.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, suponha que voc\u00ea esteja investigando as vari\u00e1veis de sucesso dos empreendedores. A maioria dos empreendedores famosos n\u00e3o concluiu a faculdade, o que pode lev\u00e1-lo a presumir que abandonar a faculdade com uma boa ideia \u00e9 suficiente para iniciar uma carreira de sucesso. No entanto, a maioria dos que abandonam a faculdade n\u00e3o se torna rica.<\/p>\n\n\n\n Na realidade, h\u00e1 muitos mais que abandonaram a universidade para lan\u00e7ar neg\u00f3cios mal-sucedidos. Nesse exemplo, o vi\u00e9s de sobreviv\u00eancia ocorre quando se d\u00e1 aten\u00e7\u00e3o apenas aos que abandonaram a escola e foram bem-sucedidos, ignorando a grande maioria dos que falharam.<\/p>\n\n\n\n Outro tipo de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o \u00e9 o vi\u00e9s de atrito, que ocorre quando alguns entrevistados abandonam a pesquisa durante sua realiza\u00e7\u00e3o. Como resultado, surgem muitas inc\u00f3gnitas nos resultados da pesquisa, o que diminui a qualidade das conclus\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Na maioria das vezes, o pesquisador busca identificar tend\u00eancias entre as vari\u00e1veis relacionadas ao abandono. Se voc\u00ea conseguir identificar essas tend\u00eancias, poder\u00e1 determinar por que os entrevistados abandonaram<\/a> repentinamente a pesquisa e tomar as medidas adequadas.<\/p>\n\n\n\n Surge quando uma amostra representativa \u00e9 retirada de uma propor\u00e7\u00e3o menor da popula\u00e7\u00e3o-alvo. Pesquisas on-line s\u00e3o especialmente vulner\u00e1veis a esse tipo de vi\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, em uma pesquisa de sa\u00fade on-line que se concentra em comportamentos de consumo excessivo de \u00e1lcool e tabaco, voc\u00ea pode, inadvertidamente, excluir pessoas que n\u00e3o usam a Internet, devido \u00e0 forma como a pesquisa \u00e9 conduzida.<\/p>\n\n\n\n Dessa forma, indiv\u00edduos mais velhos e com menor n\u00edvel de educa\u00e7\u00e3o podem ficar de fora da amostra. Como os usu\u00e1rios e n\u00e3o usu\u00e1rios da Internet diferem significativamente, n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel extrair resultados confi\u00e1veis de uma pesquisa on-line que sofra desse vi\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Estimar a for\u00e7a de uma rela\u00e7\u00e3o entre um resultado (a vari\u00e1vel dependente) e diversas vari\u00e1veis preditoras \u00e9 essencial para muitas quest\u00f5es de investiga\u00e7\u00e3o. An\u00e1lises bivariadas e m\u00e9todos de regress\u00e3o m\u00faltipla s\u00e3o comumente usados para evitar o vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise bivariada \u00e9 uma abordagem quantitativa frequentemente utilizada para determinar a rela\u00e7\u00e3o emp\u00edrica entre duas vari\u00e1veis. Nesse m\u00e9todo, os pesquisadores medem cada vari\u00e1vel preditora individualmente e, em seguida, aplicam testes estat\u00edsticos para verificar se ela afeta a vari\u00e1vel de resultado.<\/p>\n\n\n\n Se n\u00e3o houver rela\u00e7\u00e3o entre as vari\u00e1veis preditoras e o resultado, n\u00e3o h\u00e1 evid\u00eancia de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o no processo de coleta de dados. No entanto, se houver algum tipo de rela\u00e7\u00e3o entre essas vari\u00e1veis, pode ser indicativo de que algum n\u00edvel de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o est\u00e1 presente na coleta desses dados.<\/p>\n\n\n\n Os m\u00e9todos de regress\u00e3o m\u00faltipla permitem aos pesquisadores avaliar a for\u00e7a da rela\u00e7\u00e3o entre um resultado (a vari\u00e1vel dependente) e diversas vari\u00e1veis preditoras.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 muito prov\u00e1vel que os resultados da pesquisa<\/a> sejam afetados por vieses de sele\u00e7\u00e3o. Considere as dicas a seguir para evitar o vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Experimente algumas destas dicas para evitar vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o ao desenvolver a estrutura da sua pesquisa:<\/a><\/p>\n\n\n\n Considere implementar algumas destas estrat\u00e9gias durante o processo de sele\u00e7\u00e3o da amostra:<\/p>\n\n\n\n Durante o processo de avalia\u00e7\u00e3o e valida\u00e7\u00e3o, considere colocar em pr\u00e1tica algumas destas ideias para evitar vieses de sele\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n Sempre existe a possibilidade de ocorrerem erros aleat\u00f3rios ou sistem\u00e1ticos em uma pesquisa que comprometam a confiabilidade dos resultados. <\/p>\n\n\n\n O vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o pode ter v\u00e1rios impactos, e muitas vezes \u00e9 dif\u00edcil determinar a magnitude ou a dire\u00e7\u00e3o desses efeitos. As repercuss\u00f5es podem causar diversos problemas para as empresas, incluindo:<\/p>\n\n\n\n Compreender o vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o, seus tipos e como ele afeta os resultados da pesquisa \u00e9 o primeiro passo para lidar com ele. Neste artigo, discutimos dados cruciais que ajudar\u00e3o a identific\u00e1-lo e a trabalhar para minimizar seus impactos. Voc\u00ea pode evitar o vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o usando o QuestionPro para coletar dados de pesquisa confi\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Diversas situa\u00e7\u00f5es podem gerar vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o, como quando amostras n\u00e3o neutras s\u00e3o combinadas com problemas sist\u00eamicos. O QuestionPro Audience <\/a>pode ajud\u00e1-lo a coletar dados valiosos de sua amostra ideal.<\/p>\n\n\n\n Ao conduzir pesquisas, \u00e9 essencial entender a natureza do vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o, que ocorre quando os resultados s\u00e3o influenciados pelas caracter\u00edsticas dos participantes ou da amostra.<\/p>\n\n\n\n Para evitar esse tipo de vi\u00e9s em seu estudo, \u00e9 crucial coletar dados de uma ampla variedade de fontes confi\u00e1veis, utilizando o QuestionPro Audience. Solicite mais informa\u00e7\u00f5es!<\/p>\n\n\n\nTipos de vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de amostragem<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de autosele\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de n\u00e3o resposta<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de exclus\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de recorda\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de sobreviv\u00eancia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de atrito<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Vi\u00e9s de subcobertura<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Como evitar vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Durante o design da pesquisa<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
Durante a amostragem<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
Durante a avalia\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n
Quais s\u00e3o os impactos do vi\u00e9s de sele\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\n
Conclus\u00e3o<\/strong><\/h2>\n\n\n\n