Viés de seleção: o que é, como evitá-lo + impacto prático
Publicados: 2022-11-01Os pesquisadores podem precisar de ajuda com descobertas que não correspondem às realidades da comunidade-alvo. Existem inúmeras causas, mas uma das mais importantes é o viés de seleção. Ocorre quando a amostra do estudo precisa representar com precisão a população de interesse, resultando em variações nos resultados da pesquisa.
Compreender o viés de seleção, seus impactos práticos e as melhores maneiras de evitá-lo o ajudará a lidar com seus efeitos. Tudo o que você precisa saber sobre como aprimorar seu processo de coleta de dados será abordado neste post.
O que é viés de seleção?
O viés de seleção refere-se a erros experimentais que levam a uma representação imprecisa de sua amostra de pesquisa. Surge quando o pool de participantes ou os dados não representam o grupo-alvo.
Uma causa significativa de viés de seleção é quando o pesquisador não considera as características do subgrupo. Isso causa disparidades fundamentais entre as variáveis de dados da amostra e a população real da pesquisa.
O viés de seleção surge na pesquisa por várias razões. Se o pesquisador escolher a população amostral usando os critérios incorretos, poderá encontrar vários exemplos desse viés. Também pode ocorrer devido a elementos que afetam a disposição dos voluntários do estudo em continuar participando.
Quais são os tipos de viés de seleção na pesquisa?
Vários tipos de viés de seleção podem ocorrer em vários pontos do processo de pesquisa. A seguir estão alguns deles:
Viés de amostragem
O viés de amostragem é uma forma de viés de seleção causado por amostragem populacional não aleatória. Ocorre quando subconjuntos específicos são removidos da amostra da pesquisa, levando a uma representação imprecisa dos subgrupos na população amostral.
Por exemplo, imagine que você está pesquisando a prevalência de doenças cardíacas em sua área. Para coletar dados, você decide realizar entrevistas com compradores no shopping.
Esta estratégia exclui pacientes hospitalizados e cardiopatas. Sua amostra é tendenciosa porque muitas pessoas não estão presentes naquele shopping, mas ficam em suas casas ou hospitais.
Viés de auto-seleção
O viés de auto-seleção também é conhecido como viés voluntário. Isso surge quando as qualidades das pessoas que participam voluntariamente do estudo são importantes para os objetivos da investigação.
A auto-seleção causa dados tendenciosos se o grupo amostral consistir em voluntários em vez da população-alvo ideal. É bem provável que os pesquisadores obtenham resultados tendenciosos.
Por exemplo, um fã pró-automóveis pode participar de um estudo que examina a percepção de um carro novo entrando no mercado-alvo, uma vez que eles se consideram especialistas na área.
Devido ao viés de autoseleção, eles poderiam responder de forma inadequada ou fornecer mais informações que não foram solicitadas.
Viés de não resposta
O viés de não resposta ocorre quando as pessoas não respondem a uma pesquisa ou não participam de um projeto de pesquisa. Isso geralmente acontece em pesquisas de pesquisa quando os participantes não têm as habilidades apropriadas, não têm tempo ou sentem culpa ou vergonha sobre o tópico.
Por exemplo, os pesquisadores estão interessados em como os cientistas da computação veem um novo software. Eles conduziram uma pesquisa e descobriram que muitos cientistas da computação não responderam ou terminaram.
Os pesquisadores descobriram que os entrevistados acreditam que o software é excelente e de alta qualidade após o recebimento dos dados. No entanto, eles descobrem que recebem críticas principalmente desfavoráveis depois de lançar o novo software para toda a população de cientistas da computação.
Os participantes da pesquisa eram cientistas da computação iniciantes que não conseguiam identificar falhas no programa. Os entrevistados da pesquisa não refletem a população mais significativa de cientistas da computação. Portanto, os resultados foram imprecisos.
Viés de sobrevivência
O viés de sobrevivência ocorre quando um pesquisador submete variáveis a um concurso de triagem e seleciona aqueles que concluem o procedimento com sucesso. Este método de seleção preliminar elimina as variáveis com falha devido à sua falta de visibilidade.
O viés de sobrevivência concentra-se nos fatores de maior sucesso, mesmo que não tenham dados relevantes. Isso pode alterar os resultados de sua pesquisa e levar a visões desnecessariamente positivas que não refletem a realidade.
Suponha que você esteja pesquisando variáveis de sucesso do empreendedor. A maioria dos empresários famosos não terminou a faculdade. Isso pode fazer você supor que sair da faculdade com um conceito forte é suficiente para iniciar uma carreira. Mas a maioria dos que abandonam a faculdade não terminam ricos.
Na verdade, muito mais pessoas abandonaram a faculdade para lançar negócios malsucedidos. Neste exemplo, o viés de sobrevivência ocorre quando você presta atenção apenas aos desistentes que tiveram sucesso e ignora a grande maioria dos desistentes que falharam.
Viés de atrito
O viés de atrito ocorre quando alguns entrevistados da pesquisa desistem enquanto ela ainda está sendo realizada. Como resultado, há muitas incógnitas em suas descobertas de pesquisa, o que diminui a qualidade das conclusões.
Na maioria das vezes, o pesquisador procura tendências entre as variáveis de abandono. Se você puder identificar essas tendências, poderá determinar por que os entrevistados deixaram sua pesquisa repentinamente e tomar as medidas apropriadas.
Viés de recordação
O viés de lembrança acontece quando alguns membros da amostra lutam para lembrar de informações cruciais, o que afeta seu processo de pesquisa. Ocorre quando os pesquisadores rejeitam o que está à sua frente e, em vez disso, veem o que querem ver.
Você obterá um resultado tendencioso se apenas pesquisar aqueles que viram um novo filme. Quem viu vai dizer que adorou, enquanto quem não viu vai dizer que não. Isso ocorre porque as pessoas que gostam do filme estão mais dispostas a discuti-lo do que aquelas que não gostam.
Viés de subcobertura
O viés de subcobertura surge quando uma amostra representativa é extraída de uma proporção menor da população-alvo. As pesquisas online são especialmente vulneráveis ao viés de subcobertura.
Em uma pesquisa on-line sobre saúde autorrelatada, digamos que você esteja se concentrando em comportamentos excessivos de beber e fumar. Embora, devido à sua forma de conduzir a pesquisa, você esteja excluindo deliberadamente as pessoas que não usam a internet.
Dessa forma, indivíduos mais velhos e menos escolarizados ficam de fora da sua amostra. Como os usuários e não usuários da Internet diferem significativamente, você não pode obter resultados confiáveis de sua pesquisa online.
Quais são os impactos do viés de seleção?
Há sempre a possibilidade de erros aleatórios ou sistemáticos na pesquisa que comprometam a confiabilidade dos resultados da pesquisa. O viés de seleção pode ter vários impactos, e muitas vezes é difícil dizer quão significativos ou em que direção esses efeitos são. Os impactos podem levar a vários problemas para as empresas, incluindo o seguinte:
Risco de perda de receita e reputação
Para planejamento e estratégia de negócios, os insights obtidos de amostras não representativas são significativamente menos úteis porque não se alinham com a população-alvo. Existe o risco de perder dinheiro e reputação se as decisões de negócios forem baseadas nessas descobertas.
Impacta a validade externa da análise
A pesquisa torna-se menos confiável como resultado de dados imprecisos. Portanto, a validade externa da análise fica comprometida devido à amostra viesada.
Leva a decisões de negócios inadequadas
Se os resultados finais forem tendenciosos e não representarem o tópico, não é seguro confiar nas descobertas do estudo ao tomar importantes decisões de negócios.
Como evitar o viés de seleção?
Há uma boa chance de você ter afetado os resultados da pesquisa por meio de viés de seleção. Revise os seguintes conselhos para ajudá-lo a evitar viés de seleção:
Durante o design da pesquisa
Experimente algumas destas sugestões para evitar viés de seleção ao desenvolver a estrutura de sua pesquisa:
- Certifique-se de que seus objetivos de pesquisa sejam aparentes.
- Especifique os padrões que devem ser atendidos para o seu público-alvo.
- Dê a todos os participantes possíveis uma oportunidade justa de participar da pesquisa.
Durante a amostragem
Considere colocar algumas dessas estratégias em prática durante o processo de seleção de amostras:
- Ao empregar a amostragem aleatória em seus processos, assegure a randomização adequada.
- Certifique-se de que sua lista de participantes esteja atualizada e represente com precisão o público-alvo.
- Certifique-se de que os subgrupos representem a população como um todo e compartilhem os fatores essenciais.
Durante a avaliação
Ao passar pelo processo de avaliação e validação, você precisa pensar em colocar algumas dessas ideias em ação para evitar viés de seleção:
- Se você quiser garantir que a seleção da amostra, o procedimento e a coleta de dados sejam livres de viés, é uma boa ideia ter um segundo pesquisador olhando pelas costas.
- Aplique a tecnologia para monitorar como os dados mudam para que você possa identificar resultados inesperados e investigar rapidamente para reparar ou evitar dados imprecisos.
- Verifique as tendências anteriores de dados de pesquisa básica para verificar se sua pesquisa está no caminho certo para uma forte validade interna.
- Convide as pessoas que não responderam à pesquisa para outra. Um segundo turno pode render mais votos para uma compreensão mais clara das descobertas.
Conclusão
Compreender o viés de seleção, seus tipos e como ele afeta os resultados da pesquisa é o passo inicial para trabalhar com ele. Descobrimos dados cruciais que ajudarão a identificá-lo e trabalhar para reduzir ao mínimo seus impactos. Você pode evitar viés de seleção usando o QuestionPro para coletar dados de pesquisa confiáveis.
Várias situações podem resultar em viés de seleção, como quando amostras não neutras são combinadas com problemas do sistema. Uma ferramenta de pesquisa de nível empresarial para usar em pesquisas e alterar experiências é o conjunto de pesquisa QuestionPro.
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