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A verdade sobre o viés de amostragem: a sua amostra é verdadeiramente representativa da população?
Ao realizar inquéritos e análises estatísticas, deparamo-nos frequentemente com um problema que não pode ser ignorado: o preconceito de amostragem. Se os pesquisadores não implementarem a randomização apropriada ao selecionar indivíduos ou dados, as amostras obtidas não representarão com precisão toda a população, levando a resultados não confiáveis. Esta situação é chamada de “viés de amostragem”, às vezes também chamada de “efeito de seleção”.
O viés de amostragem pode distorcer os resultados da análise estatística e levar a conclusões incorretas.
Os efeitos do viés de amostragem podem assumir muitas formas, sendo a mais comum o próprio viés de amostragem. Este enviesamento surge do facto de que quando a amostra não é seleccionada aleatoriamente, alguns membros da população têm menos probabilidade de serem incluídos na amostra do que outros. Portanto, a amostra resultante será tendenciosa, com certas características representando sobre ou subrepresentando a população como um todo.
Tipos de viés de amostragem
Viés de amostragem
O viés de amostragem é um erro sistemático resultante da amostragem não aleatória de uma população. Tal desequilíbrio na amostra compromete a validade externa do estudo e afeta a nossa capacidade de generalizar os resultados para a população como um todo. Por exemplo, os participantes auto-selecionados podem tornar os resultados pouco representativos porque aqueles que desejam participar na investigação tendem a pertencer a contextos sociais ou económicos específicos.
Se o viés de amostragem não for levado em consideração, algumas das conclusões do estudo podem estar erradas.
Viés de intervalo de tempo
Esse tipo de viés ocorre quando um estudo é encerrado prematuramente, principalmente quando os resultados apoiam a conclusão desejada. Essa rescisão antecipada pode distorcer os resultados e refletir um quadro incompleto. Se uma variável terminar num valor extremo, isso pode refletir a variabilidade intrínseca da variável e não a validade do desenho geral do estudo.
Expondo preconceitos
O conhecido viés de exposição clínica ocorre quando uma doença torna um paciente mais suscetível a outra doença, e o tratamento da primeira doença pode ser erroneamente atribuído à causa da segunda doença. Neste caso, as intervenções médicas relevantes podem ser mal interpretadas, levando a uma má compreensão da relação causal entre as duas.
Medidas de mitigação para viés de amostragem
Para o viés geral da amostragem, geralmente não é possível superá-lo completamente simplesmente através da análise estatística dos dados existentes. Os investigadores podem avaliar a extensão do viés de amostragem analisando as correlações entre variáveis externas (tais como variáveis de base) e indicadores de resultados. Contudo, a precisão dessas análises fica comprometida quando variáveis não observadas estão envolvidas. Portanto, desenhar um plano experimental mais razoável e selecionar uma amostra maior é uma das formas importantes de reduzir o viés.
Avaliar a extensão do viés amostral requer examinar a correlação entre variáveis não observadas e a seleção da amostra.
Conclusão
O viés de amostragem é um fator chave que afeta a precisão dos resultados da pesquisa e não pode ser ignorado nem nas ciências sociais nem na pesquisa médica. Através de um desenho e planeamento amostrais razoáveis, podemos reduzir até certo ponto o impacto do viés de amostragem. No entanto, todos aqueles que realizam pesquisas estão cientes da existência de viés de amostragem? Como isso afetará os resultados de suas pesquisas e percepções sociais?
