No texto de hoje, iremos falar sobre um tema que é muito discutido na área da estatística e muito estudado na aplicação de testes e amostragem. Assim, iremos comentar sobre os seguintes tipos: viés de seleção, viés de confirmação, viés de aferição, viés de confusão.
Para iniciar a discussão iremos usar algumas definições, sendo que a do dicionário com respeito a viés é: “Trajetória ou direção oblíqua; linha ou segmento diagonal”, já no sentido figurado: “Tendência ou propensão desvirtuada ou preconceituosa de observar ou de agir”. Além disso, na definição estatística seria: “Erro sistemático de um estimador de um parâmetro, definido como a esperança do estimador menos o parâmetro”.
Assim, vamos iniciar a discussão sobre:
Viés de seleção
O primeiro viés que iremos comentar é o viés de seleção, que é uma falha na seleção de informações e objetos de estudo e dessa forma os indivíduos apresentam probabilidade distinta de serem escolhidos para ingressar na amostra, sendo que o correto é que toda a população tenha a mesma probabilidade de ser incluído no estudo. Um exemplo, foi nas eleições dos Estados Unidos, entre Roosevelt versus Landon, em que um jornal queria fazer uma pesquisa de opinião para analisar quem iria ganhar as eleições.
Assim, olharam em listas telefônicas para ligar para as pessoas e perguntar a opinião, sendo que após um número considerável da amostra declararam que um dos candidatos iria ganhar com uma grande diferença. Após as eleições, o resultado foi o inverso do que eles haviam previsto, isso se deve ao fato de que o candidato que a revista colocava como certo para ganhar, as pessoas mais ricas gostavam mais deles e naquela época eram as pessoas ricas que tinham telefone e assim o jornal entrevistou apenas as pessoas mais ricas e que tinham mais afinidade com o candidato que perdeu e foi esse o viés de seleção que levou ao erro.
Dessa forma, para prevenir o viés de seleção é importante que o número de participantes seja rastreado e aleatorizado, também precisa ter comparações entre os grupos. Além disso, restrições relacionadas à aleatorização.
Viés de aferição
O segundo é o viés de aferição em que se utiliza de métodos de medida diferentes entre os grupos, sendo que pode ocorrer por parte do entrevistador, pesquisador ou do estatístico. Um exemplo é usar balanças diferentes para pesar lutadores que iriam lutar um contra o outro.
Para evitar, é necessário fazer testes duplo-cego, ou seja, paciente e investigador não conhecem a que grupo o paciente pertence e manter padrões entre os tratamentos. Além disso, estabelecimento e aplicação rigorosa de normas rígidas do que seja um evento e também agir de maneira uniforme e consistente na detecção dos eventos, em todos os grupos de estudo.
Viés de informação
O terceiro é o viés de informação, que é a diferença sistemática em relação à verdade que surge na coleta ou registro das informações em um estudo, incluindo lidar com dados ausentes.
Um exemplo que foi retirado de Oxford Brazil, em que o link pode ser acessado no final é: “Durante um período de 3 semanas, adultos jovens relataram o tempo de duração do uso de computador por dia, assim como sintomas musculoesqueléticos. Um programa de monitoramento de uso foi instalado nos computadores dos participantes para fornecer as medidas de referência, para assim comparar o autorrelato com os dados fornecidos pelo programa.
Para estimativas de referência de uso menor que 3,6 horas/dia, os auto relatos tendiam a superestimar a duração do uso do computador. Inversamente, para estimativas de referência de uso do computador maior que 3,6 horas/dia, os auto relatos tendiam a subestimar a duração do uso.”
Dessa forma, algumas medidas preventivas é o desenho de estudo adequado, seguindo protocolos bem delineados para coleta e análise. Também, participantes e avaliadores devem ser cegos em relação à hipótese principal do estudo.
Viés de confirmação
Já o viés de confirmação ocorre quando um indivíduo procura e usa as informações para apoiar ideias ou crenças, ou seja, quando os dados confirmam seus próprios pontos de vista o pesquisador para de coletar.
Um exemplo que foi retirado de Oxford Brazil, em que o link pode ser acessado no final é: “Mendel e colaboradores investigaram se o viés de confirmação entre médicos e estudantes de medicina leva a uma baixa precisão diagnóstica. Ele descobriu que 13% dos psiquiatras e 25% dos estudantes apresentavam viés de confirmação quando procuravam por novas informações após terem feito um diagnóstico preliminar. Esses participantes foram significativamente menos propensos a fazer o diagnóstico correto.”
Assim, para prevenir é preciso protocolos rigorosos para buscar e relatar informações relevantes.
Viés de confusão
O último tipo de viés foi o de confusão, que sugere uma associação em que não existe uma associação verdadeira e ocorre principalmente quando o planejamento é malfeito.
Por exemplo, num estudo sobre fatores de risco, uma associação entre o hábito de beber café e a doença coronária é detectada. Porém, se não for considerado o fato de que os fumantes bebem mais café do que os não-fumantes, pode-se chegar à errônea conclusão de que o café é um fator de risco, independente para doença coronária, o que não corresponde à realidade. Neste caso, o café é um fator de confusão, e não um fator causal independente para a doença coronária.
Assim, a aleatorização é a melhor forma de reduzir o risco de viés de confusão.
FONTE:
Autor: Rubens Cortelazzi Roncato
