O viés estatístico é a diferença que ocorre entre um estimador matemático e seu valor numérico, uma vez realizada a análise.
Portanto, o preconceito é a diferença entre teoria e realidade.
É muito comum em estatísticas e deve ser controlado. Por outro lado, estimadores que não possuem viés são chamados de não enviesados e seriam o estado ideal em uma investigação, embora seja por ser praticamente inatingível.
O que produz preconceito na ciência?
O viés pode ocorrer, sobretudo, de três maneiras:
- Viés de seleção: É o mais comum em estatísticas. Normalmente tem a ver com a escolha dos grupos. Na maioria das vezes, a decisão não foi tomada com base em métodos de amostragem objetivos. Por exemplo, a amostra é escolhida por afinidade com um candidato em uma votação.
- Viés de informação: Estamos enfrentando um viés devido a informações deficientes. Portanto, não podemos comparar os grupos porque temos informações muito limitadas sobre eles.
- Viés de confusão: Neste caso, existe uma chamada variável de confusão, que é a causa do enviesamento. Muitas vezes é difícil descobrir onde está o problema.
Vieses estatísticos e métodos de amostragem
Quando fazemos uma investigação, devemos saber se vamos realizar um estudo exploratório ou confirmatório. Essa pergunta é essencial. O tipo de amostragem que escolhermos dependerá disso.
Assim, quando quisermos realizar um estudo confirmatório, utilizaremos métodos randomizados. No entanto, quando a intenção é realizar um exame que sirva de base para novas investigações, o método pode ser não aleatório. Deve-se ter em mente que este último método costuma ser de menor custo e mais simples.
Viés de seleção estatística
Este é o mais comum e o que os pesquisadores mais se comprometem. Devemos ter muito cuidado ao escolher uma amostra estatística. Esse tipo de viés de seleção estatística está comprometido nesse processo.
Por isso é muito importante estabelecer o protocolo de antemão e fazê-lo detalhadamente. Além disso, as pessoas que irão coletar os dados devem ser treinadas. Esta última parte é prioritária para evitar, também, outros tipos de vieses, como o viés de informação.
Exemplos de viés de seleção estatística
Vamos ver, para finalizar, alguns exemplos onde pode ocorrer um viés estatístico.
Eles são muito comuns e muitas vezes levam a investigações tendenciosas que não refletem a realidade. É por isso que é importante evitá-los.
- Por exemplo, imagine que queremos estudar a afinidade da população por um candidato político. Os pesquisadores podem cometer um erro de polarização se não selecionarem as áreas ao acaso. Ou seja, se escolherem áreas relacionadas ao referido candidato.
- Em economia, você pode cometer um preconceito, por exemplo, no estudo da pobreza. Os países devem ser escolhidos igualmente para que haja um equilíbrio. Assim, as variáveis que promovem a pobreza, mas também a prosperidade, podem ser estudadas.
- Na medicina, ocorre um viés de seleção estatística se a amostragem adequada não for usada no estudo de uma doença. Ou seja, se quisermos ver a incidência populacional, devemos usar amostras aleatórias, principalmente se o objetivo é confirmar o estudo.