Viés de seleção: o que é, tipos e exemplos

O que é Viés de Seleção?

Todos os modelos estatísticos nas ciências da aprendizagem requerem dados. Bons dados são cruciais para desenvolver um conjunto de modelos estatisticamente válidos, mas é surpreendentemente fácil obter informações ruins. O viés de seleção afeta os pesquisadores em todas as etapas do processo, desde a coleta de dados até a análise. Por exemplo, os pesquisadores podem não perceber que suas descobertas podem não se aplicar a outras pessoas ou ambientes diferentes. Esse tipo de erro apresenta indivíduos aleatoriamente designados para um dos dois ou mais grupos, mas nem todos que podem ser inscritos participam de fato.

Isso significa que as pessoas consideradas candidatas adequadas para um determinado programa podem ou não optar por participar. Assim, aqueles que participam do programa podem ter características diferentes daqueles que não participam. A existência do processo de seleção não aleatório pode levar a inferências incorretas sobre a causalidade e estatísticas relacionadas a ela, bem como a invalidação dos dados coletados.

Tipos de viés de seleção

Existem muitos tipos de viés de seleção, cada um deles afetando a validade de seus dados de uma maneira específica. Vamos a alguns dos mais comuns:

• Viés de amostragem:

O 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 em uma variável importante. Algumas das razões para isso podem ser: O pesquisador coleta sua amostra principalmente por conveniência ou amostragem de conveniência, ou às vezes selecionando cuidadosamente indivíduos semelhantes e com características semelhantes aos sujeitos do estudo, mas que não foram escolhidos aleatoriamente de sua população.

Isso pode distorcer qualquer análise estatística e compreensão dos resultados nesse caso específico

Leia mais: Viés na pesquisa da QuestionPro

• Viés de auto-seleção:

Esse tipo de viés de seleção, também conhecido como “viés do voluntário”, ocorre quando as pessoas que optam por participar de um estudo não são representativas da população maior de interesse. Por exemplo, se você quiser estudar as preferências dos alunos para carreiras, talvez só consiga atrair alunos de escolas conhecidas por atrair alunos ricos. O viés voluntário também pode ocorrer quando um estudo examina pessoas de uma determinada raça, mas não tem participantes suficientes que se identificam como membros dessa raça.

Assim como qualquer outra forma de viés, o viés de auto-seleção distorce os dados coletados na pesquisa, na maioria dos casos o pesquisador acabará com resultados extremamente imprecisos e validade inexistente de sua pesquisa sistemática.

• Viés de exclusão:

O viés de inclusão acontece quando o pesquisador inclui intencionalmente alguns subgrupos na população amostral. Está intimamente relacionado ao viés de amostragem de não resposta e afeta a validade interna de sua investigação sistemática.

Os especialistas definem o viés de inclusão como “o termo coletivo que abrange os vários vieses potenciais que podem resultar da inclusão pós-randomização de pacientes em um estudo e análises subsequentes”. Quando isso acontece, os resultados de sua pesquisa podem estabelecer uma falsa conexão entre as variáveis.

O viés de exclusão ocorre quando você exclui intencionalmente alguns subgrupos da população da amostra antes de randomizá-los em grupos. Você pode ter excluído pacientes com certas condições, como câncer ou HIV/AIDS, porque seria antiético estudar essas pessoas sem o consentimento delas. Ou talvez você os tenha excluído porque não queria dar a eles acesso a outra opção de tratamento durante o ensaio clínico. Alguns pesquisadores também optam por não incluir pessoas muito doentes ou muito velhas para participar de ensaios clínicos (porque essas pessoas podem não ser capazes de participar efetivamente ou podem não receber benefícios suficientes por participar).

• Lembre-se de preconceito:

Uma das formas mais comuns de viés de memória é chamada de distorção de memória retroativa. A distorção da memória retroativa ocorre quando as pessoas se lembram de eventos e experiências de uma maneira que atenda às suas necessidades atuais, em vez de ao seu propósito original. Por exemplo, alguém pode se lembrar de um evento como tendo sido uma experiência positiva ou até mesmo agradável se fosse para ser negativo. Além disso, a distorção da memória retroativa pode ocorrer quando as pessoas têm dificuldade em lembrar detalhes importantes para o tema da pesquisa, como fatos sobre suas próprias vidas ou sobre a vida de outras pessoas.

A distorção da memória retroativa também pode ocorrer quando as pessoas incluem informações imprecisas em seus relatórios de recuperação. Isso acontece quando eles relatam algo que nunca aconteceu ou algo que aconteceu em um momento diferente de quando realmente ocorreu.

Por exemplo, uma pessoa pode relatar que passou cinco horas viajando do trabalho para casa em um determinado dia, quando, na realidade, levou apenas três horas porque almoçou em sua mesa antes e esqueceu-se disso até o final do dia.

Como evitar o viés de seleção

Estimar a força de uma relação entre um resultado (a variável dependente) e várias variáveis ​​preditoras é importante para muitas questões de pesquisa. A análise bivariada e os métodos de regressão múltipla são comumente usados ​​para evitar viés de seleção.

A análise bivariada é uma análise quantitativa frequentemente usada para determinar a relação empírica entre duas variáveis. Nesse método, os pesquisadores medem cada variável preditora individualmente e, em seguida, aplicam testes estatísticos para determinar se ela afeta a variável de resultado. Se não houver relação entre as variáveis ​​preditoras e o desfecho, eles não poderão encontrar nenhuma evidência de viés de seleção em seu processo de coleta de dados. No entanto, se houver algum tipo de relação entre essas variáveis, pode ser que tenha havido algum nível de viés de seleção na coleta desses dados. Os métodos de regressão múltipla permitem que os pesquisadores avaliem a força dessa relação entre um resultado (a variável dependente) e várias variáveis ​​preditoras

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Como o QuestionPro Audience pode ajudá-lo a coletar dados valiosos de sua amostra ideal.

Quando você está realizando uma pesquisa, é importante entender a natureza do viés de seleção. Esta é a tendência dos resultados de sua pesquisa serem influenciados pelas características de seus participantes ou amostra .

Se você está realizando um estudo sobre os efeitos do açúcar no diabetes, por exemplo, e tem um grupo de pessoas com diabetes que são todos membros de sua igreja, isso pode ser uma fonte de viés de seleção. Eles podem ser mais propensos a participar de atividades da igreja do que aqueles que não têm diabetes, portanto, mais propensos a se encontrarem na amostra. Se você deseja evitar esse tipo de viés em seu estudo, deve coletar dados de uma ampla variedade de fontes confiáveis, com o QuestionPro Audience

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