Tipos de Viés de Amostragem

Viés de Amostragem é um enorme desafio que pode alterar os resultados do seu estudo e afetar a validade de qualquer processo investigativo. Ele ocorre quando você não tem uma apresentação justa ou equilibrada das amostras de dados necessários enquanto realiza uma investigação sistemática.

Percepção do viés amostral é importante para todo pesquisador, pois ajudaria a evitar essa armadilha comum. Neste artigo, discutiremos diferentes tipos de enviesamento amostral, explicaremos como você pode evitá-los e mostraremos a você como coletar amostras não tendenciosas com o Formplus.

O que é enviesamento de amostras?

O viés de amostragem acontece quando a amostra de dados em uma investigação sistemática não representa com precisão o que é possível obter no ambiente da pesquisa. Quando você coleta dados de uma forma que alguns membros da população pretendida têm uma probabilidade de amostragem menor ou maior do que outros, o resultado é um viés de amostragem.

O viés de amostragem é uma armadilha comum porque, muitas vezes, acontece de forma não intencional, ou seja, sem o conhecimento do pesquisador. Muitas vezes, seu projeto de pesquisa e metodologia de pesquisa podem impor um viés de amostragem ao seu processo de coleta de dados e alterar os resultados da pesquisa.

li>Self-Selection

Apenas como o nome sugere, o viés de auto-seleção acontece quando indivíduos com características específicas se selecionam na amostra da pesquisa. Quando a auto-seleção acontece, ela introduz condições anormais ou indesejáveis na amostra que podem afetar a validade de todo o processo.

Por vezes, devido à natureza do estudo, indivíduos com certas características ou experiências podem estar mais ansiosos para participar dele, o que também resulta em auto-seleção. O viés de auto-seleção é comum em sociologia, criminologia, psicologia, economia e outros estudos em campos semelhantes.

Por exemplo, ao realizar uma pesquisa de avaliação de produto, os indivíduos que têm uma experiência positiva com o produto podem se auto-selecionar para a amostra do estudo. Isto irá distorcer os dados e evitar uma verdadeira apresentação das experiências do consumidor e do cliente.

Undercoverage

Undercoverage é um tipo comum de viés amostral e acontece quando algumas das variáveis da população estão mal representadas ou não representadas na amostra do estudo. Uma das causas comuns de subcobertura é a amostragem de conveniência; isto é, quando você só coleta amostras de dados de fontes facilmente acessíveis.

Para obter os melhores resultados do seu estudo, você deve ter uma apresentação justa das amostras de dados da população pesquisada. Isto significa que você deve estar disposto a ir até a milha extra e obter os dados necessários para resultados válidos da pesquisa.

Quando você depende apenas das amostras de dados que você pode encontrar facilmente, há uma grande chance de que você possa perder algumas informações importantes que podem alterar significativamente os seus resultados. A sondagem Literary Digest de 1936 é talvez o exemplo mais famoso de infiltração.

li>Non-response Bias

Non-response é a incapacidade de uma parte da população do seu estudo de participar no estudo devido a um factor que a torna muito diferente do resto da população. Também pode ser referido como viés de participação.

Existem diferentes razões para o viés de não-resposta em uma investigação sistemática. Por exemplo, se a sua pesquisa tiver más perguntas de pesquisa ou se a sua pesquisa for mal construída, pode ser um grande desvio para alguma parte da população do seu estudo.

Também, se você solicitar informações sensíveis em sua pesquisa, você pode registrar casos elevados de viés de não-resposta. Muitos participantes da pesquisa podem não estar ansiosos para fornecer as informações que consideram pessoais, como informações sobre a vida familiar, preferências sexuais ou finanças.

Por exemplo, um estudo sobre técnicas de ballet registrará não-respostas de indivíduos que não têm conhecimento ou interesse no ballet e até mesmo na dança. Para evitar o viés da não-resposta, certifique-se de que a sua pesquisa está bem desenhada, coloque as perguntas certas no campo e tenha como alvo o público certo.

li>Survivorship

Survivorship ou viés de sobrevivência ocorre quando você ignora variáveis de pesquisa que não conseguiram passar por um processo de seleção natural ou não natural enquanto prestava atenção às variáveis que o faziam. É frequentemente considerado como um erro lógico que ignora certos membros da população do estudo devido a uma falta de visibilidade.

Por exemplo, ao realizar um estudo sobre o desempenho empresarial em um determinado setor, você pode ignorar organizações falhadas que não existem mais. Quando você faz isso, suas descobertas podem ter uma perspectiva muito positiva, que não é a verdadeira representação do que é possível obter no setor.

Muitos estudos tendem a ignorar as histórias de fracassos esquecidos dentro do contexto da pesquisa. Curiosamente, o viés de sobrevivência vai além da pesquisa e dos estudos. Como os humanos interagem na vida cotidiana, nós tendemos a nos concentrar nos sobreviventes, ignorar os fracassos e assumir que nosso sucesso conta a história toda.

li> Usuário saudável

Este tipo de viés de amostragem é comum em medicina e estudos epidemiológicos. O viés da amostragem de usuários saudáveis significa simplesmente que o tipo de pessoas que se voluntariam para pesquisas médicas e ensaios clínicos está muitas vezes muito longe do que é possível obter na população em geral.

Muitas vezes, estas pessoas são mais saudáveis e mais activas do que os outros indivíduos da população em estudo. O resultado é que você acaba estudando pessoas que são saudáveis o suficiente para se envolverem em uma atividade em vez de pessoas que se envolveriam na atividade se fossem saudáveis o suficiente.

Quando o viés do usuário saudável acontece, os resultados desse estudo ou pesquisa não podem ser aplicados ao resto da população. Uma maneira de combater o efeito do usuário saudável é encorajar diferentes indivíduos da população pesquisada a participar do seu estudo.

li> Pré-triagem ou viés publicitário

Pré-triagem ou viés publicitário acontece quando o processo de seleção implantado em um estudo resulta em uma amostra que é uma representação pobre da população. Às vezes, os critérios de seleção em um estudo podem desencorajar alguns grupos a participar da pesquisa.

Embora possa haver boas razões para escolher a pré-triagem dos participantes de um estudo, isso pode distorcer muito o processo investigativo e, em última análise, as suas conclusões. Isto é porque você pode acabar selecionando participantes que compartilham características semelhantes que afetarão os resultados.

Vias de Amostragem na Pesquisa

Na pesquisa, um método de amostragem é tendencioso se favorecer alguns resultados da pesquisa em detrimento de outros. Como mencionamos anteriormente, o viés de amostragem na pesquisa é em grande parte não intencional e pode ocorrer mesmo quando você seleciona amostras aleatoriamente. Isto não significa que não possa ser evitado.

Para reduzir o viés da amostragem na pesquisa, você deve limitar o seu julgamento e tentar evitar a amostragem por conveniência o máximo possível. Além disso, identifique as variáveis da sua pesquisa e defina o seu público-alvo da forma mais precisa possível.

Exemplo de Viés de Amostragem em Pesquisa

Para descobrir a apatia do eleitor em uma determinada região, uma organização decide pesquisar para descobrir porque as pessoas não votam. Para reunir os dados necessários, o pesquisador decide administrar uma pesquisa em um dos shoppings mais caros da região.

Este método de amostragem já exclui diferentes conjuntos de pessoas na região que são elegíveis para votar. Por exemplo, ele exclui pessoas que não têm condições de comprar no shopping mais pessoas que nem estariam no shopping quando a pesquisa é administrada.

Os dados que resultam da amostragem de conveniência, como vemos aqui, são uma representação imprecisa dos pensamentos e experiências da população maior com a apatia do eleitor. Portanto, os resultados desta pesquisa terão grandes falhas e não podem ser considerados válidos.

Vias de Amostragem em Psicologia

As pesquisas e ensaios clínicos em psicologia podem ser afetados por diferentes tipos de viés de amostragem; especialmente viés de usuário de saúde e viés de auto-seleção. Quando isso acontece, a validade interna do processo é gravemente afetada e pode resultar em múltiplos erros.

Para reduzir o viés de amostragem em psicologia, trabalhe na coleta de dados de uma população de pesquisa bem diversificada. Você pode criar uma base de amostragem, ou seja, uma lista de indivíduos a partir da qual os dados da pesquisa serão coletados, de modo a adequar a base de amostragem à população alvo o mais próximo possível.

Exemplo de viés de amostragem em Psicologia

Considerar um estudo que visa compreender a saúde mental dos indivíduos de um determinado grupo. Para reunir os dados necessários, o pesquisador pede aos indivíduos que se voluntariem para o estudo.

Esta ação pode levar ao viés do usuário de saúde onde as pessoas que se voluntariam são indivíduos com boa ou grande saúde mental. Portanto, o resultado desta pesquisa pode não ser uma representação exata do que é possível obter na comunidade.

Viés de amostragem em questionários

O seu design de questionário pode causar viés de amostragem tanto quanto o tipo de questões listadas em seu questionário. Às vezes, seu questionário pode ser elaborado de uma forma que pode favorecer ou desfavorecer a coleta de dados de determinadas classes de pessoas ou indivíduos em determinadas condições.

Algo tão básico quanto o tipo de linguagem usada na sua pesquisa pode excluir automaticamente um grande número de pessoas na sua população pesquisada. Por exemplo, se você quiser que pessoas analfabetas ou semi-alfabetizadas completem sua pesquisa, você deve facilitar a compreensão.

Exemplo de enviesamento de amostras em pesquisas

Amostras de enviesamento de amostras se infiltram nas pesquisas de diferentes maneiras. Por exemplo, uma pesquisa para medir o uso de drogas duras entre adolescentes e adultos jovens será tendenciosa se excluir adolescentes e adultos jovens que são pobres ou sem instrução.

Como evitar o viés da amostragem

O primeiro truque para evitar o viés da amostragem em seu estudo é ser intencional sobre todo o processo – desde a escolha dos métodos de pesquisa até a identificação de seu público-alvo e tudo o que estiver entre eles. Muitas vezes, a amostragem de enviesamentos entra sorrateiramente quando você não está prestando atenção suficiente ou quando você ignora os detalhes mais ínfimos na sua pesquisa.

Aqui estão algumas outras coisas que você pode fazer:

li>Evite a amostragem por conveniência

Esteja pronto para colocar no trabalho os dados do seu estudo e fonte adequadamente. Você pode evitar a amostragem de conveniência mapeando claramente os diferentes grupos da população do seu estudo e garantindo que você colete dados suficientes de cada grupo.

Follow up on Non-responder

Descobrir porque é que as pessoas não responderam à sua pesquisa ou questionário pode dar uma ideia do que pode estar a fazer de errado. Você está fazendo as perguntas erradas? Solicitando informações erradas? Ou visando o público errado?

###li>Faça sua pesquisa simples e acessível#/ul>

Segure que sua pesquisa seja fácil de entender, concisa e direta ao ponto. Pesquisas complexas com muitas questões podem desencorajar os questionados e levar a altas taxas de abandono do questionário.

Definir claramente o público-alvo

Definir uma população alvo e um quadro de amostragem. Combine o quadro de amostragem com a população alvo tanto quanto possível para reduzir o risco de viés de amostragem.

Sobreamostragem

Este é um método que é usado para corrigir o viés de amostragem disfarçado. Aqui, você deliberadamente coletaria mais dados de grupos que estão mal representados na sua população pesquisada.

Após a coleta de todos os dados, as respostas dos grupos sobreamostragem são ponderadas em relação à sua parcela original da população do estudo para remover qualquer forma de viés amostral.

Como coletar amostras imparciais em pesquisas

Com o Formplus, você pode criar pesquisas bonitas e eficazes para coletar amostras de dados imparciais. O Formplus possui inúmeros recursos e opções de resposta em campo que ajudam a coletar e processar amostras de dados imparciais da população estudada. Crie seu questionário Formplus nestas etapas fáceis:

1. assine para a sua conta Formplus. Acesse o painel de controle e clique no botão “criar novo formulário”.

• Drag and drop preferred fields into your form from the available field options in the builder. Você pode adicionar campos de classificação, campos de tempo de dados ou mesmo campos de upload de arquivos se você quiser receber arquivos diretamente no seu armazenamento em nuvem preferido.
• Clique no pequeno ícone semelhante a um lápis ao lado de cada campo para acessar a guia de opção de edição de campo. Isto irá aparecer no canto direito do construtor do formulário.

• Preencha sua questão e opções de questionário, se houver. Também é possível fazer o campo do formulário necessário aqui. Depois de fazer isso, salve as alterações.
• Next, salve seu formulário para acessar a seção de personalização da construtora. Aqui, é possível ajustar a aparência do formulário adicionando o logotipo da sua organização ao questionário, alterando o layout do formulário ou escolhendo uma nova fonte para o questionário.

li>Copie o link do formulário e compartilhe-o com os questionados. É possível usar qualquer uma de nossas múltiplas opções de compartilhamento de formulário para administrar seu questionário e coletar respostas imparciais.

O viés de amostragem é uma ameaça à validade externa na pesquisa porque generaliza seus resultados para um grupo mais amplo de pessoas; o que não deve ser o caso. Isso anula o propósito de sua investigação sistemática porque seus achados serão apresentações imprecisas do que é possível obter no contexto da pesquisa.

É por isso que você deve evitar o viés da amostragem ou limitar a sua ocorrência ao mínimo possível. Neste artigo, nós mostramos diferentes maneiras de garantir que o viés de amostragem não estrague a sua pesquisa. Você pode usar o Formplus para criar questionários para uma amostragem imparcial.