Viés de não resposta: explicação e exemplos

O viés de não resposta é o viés que ocorre quando as pessoas que respondem a uma pesquisa diferem significativamente daquelas que não respondem.

O viés de não resposta pode ocorrer por vários motivos:

• A pesquisa é mal elaborada e leva a não respostas. Por exemplo, inquéritos demasiado longos sem incentivos podem fazer com que uma elevada percentagem de pessoas não os complete.
• Algumas pessoas são mais propensas a responder a uma pesquisa específica. Por exemplo, as pessoas que escalam com frequência têm maior probabilidade de responder a uma pesquisa sobre uma potencial nova instalação de escalada do que as pessoas que não escalam.
• A pesquisa não atingiu todos os membros de uma população. Por exemplo, um inquérito enviado numa nova aplicação telefónica pode atingir apenas os jovens que possuem a aplicação, levando à não resposta dos membros mais velhos da população.
• A pesquisa faz perguntas estranhas sobre informações privadas que impedem muitas pessoas de responder.

O viés de não resposta pode ocorrer por todos esses motivos.

Por que o viés de não resposta é um problema?

O viés de não resposta é um problema por dois motivos principais:

1. O viés de não resposta faz com que a amostra não seja representativa da população como um todo. A vantagem da recolha de dados para uma amostra é que é mais rápida e menos dispendiosa do que a recolha de dados para uma população inteira, e pode extrapolar os resultados da amostra para uma população maior.

Porém, para extrapolar os resultados, a amostra deve ser representativa da nossa população como um todo. Idealmente, gostaríamos que a nossa amostra fosse uma “mini” versão da população.

Infelizmente, o viés de não resposta pode fazer com que as pessoas da nossa amostra pareçam muito diferentes daquelas da população em geral.

Por exemplo, digamos que uma cidade esteja considerando construir uma nova instalação de escalada. Para avaliar até que ponto os residentes da cidade estariam interessados em utilizar este tipo de instalações, as autoridades municipais estão a enviar um breve inquérito através de uma nova aplicação para smartphone.

Devido ao método utilizado para a realização do inquérito e ao conteúdo do inquérito (perguntas sobre escalada), são principalmente os jovens que têm a aplicação e que têm interesse em escalar que respondem.

Assim, quando os resultados da pesquisa chegam, parece que uma esmagadora maioria da população da cidade está interessada em construir esta nova instalação. Infelizmente, os resultados da pesquisa não são representativos da população como um todo.

O visual abaixo ilustra esse problema: Vamos supor que os círculos verdes representam pessoas interessadas em usar as instalações, enquanto os círculos vermelhos representam pessoas que não estão interessadas em usar as instalações:

Observe como a amostra não é representativa da população como um todo. Os resultados da pesquisa mostrariam que a maioria das pessoas está entusiasmada com uma nova instalação de escalada. Infelizmente, se as autoridades municipais presumissem que esta amostra era representativa da população, poderiam decidir construir a instalação e rapidamente perceber que muito menos pessoas a utilizariam do que pensavam.

2. O viés de não resposta pode causar maior variação nas estimativas . Se o tamanho da amostra do inquérito for inferior ao que os investigadores planearam utilizar, a variância nas estimativas do estudo poderá ser maior do que o esperado.

Por exemplo, através de testes de hipóteses , sabemos que quanto maior for o tamanho da nossa amostra, menor será a variância na nossa estimativa de uma média populacional ou proporção populacional. No entanto, quanto menor o tamanho da nossa amostra, maior será a variância das estimativas dos nossos parâmetros populacionais e mais difícil será encontrar um resultado estatisticamente significativo.

Exemplos de viés de não resposta

Os exemplos a seguir ilustram vários casos em que pode ocorrer viés de não resposta.

Exemplo 1

Os pesquisadores querem saber como os cientistas da computação percebem o novo software. Há pressão para obter o máximo de dados possível da pesquisa, por isso os pesquisadores elaboram uma pesquisa que leva cerca de uma hora. Quando distribuem a pesquisa, descobrem que muitos profissionais de TI não respondem ou começam a responder, mas acabam desistindo antes de concluir a pesquisa inteira.

Quando os pesquisadores recuperam os dados, descobrem que os entrevistados consideram o software excelente e de alta qualidade. No entanto, depois de lançarem o novo software para a equipe geral de TI, eles descobriram que recebiam feedback principalmente negativo.

Acontece que as pessoas que dedicaram tempo para concluir toda a pesquisa eram, em sua maioria, cientistas da computação novatos, incapazes de avaliar as falhas do programa.

Por esta razão, os entrevistados não refletiram a população mais ampla de profissionais de TI como um todo e os resultados da pesquisa não foram, portanto, confiáveis.

Exemplo 2

Os pesquisadores querem saber mais sobre as taxas de consumo de álcool em uma determinada faculdade. Eles decidem montar um estande no campus onde os alunos possam parar e responder a um questionário sobre quanto e com que frequência consomem álcool. Infelizmente, o questionário não é anónimo, pelo que apenas os alunos que bebem muito pouco ou que não bebem nada optam por preencher o questionário.

Quando os resultados chegaram, parecia que o consumo de álcool era baixo e pouco frequente entre os estudantes. Infelizmente, os entrevistados não refletem a população estudantil mais ampla do campus e, portanto, os resultados não são confiáveis.

Exemplo 3

A eleição presidencial de 1936 é um exemplo clássico de preconceito de não resposta. Uma publicação popular da época publicou uma pesquisa que previa que Alf Landon derrotaria Franklin D. Roosevelt por uma vitória esmagadora. No entanto, quando chegou a eleição, Franklin D. Roosevelt obteve uma vitória esmagadora.

Acontece que dos 10 milhões de questionários enviados, apenas 2,3 milhões de pessoas responderam. Os 7,7 milhões que não responderam revelaram-se muito diferentes em termos de preferências políticas.

Assim, os resultados do questionário não refletiram a população como um todo, razão pela qual a previsão de que Alf Landon venceria revelou-se tão incorreta.

Como evitar o viés de não resposta

O viés de não resposta pode ser evitado (ou pelo menos mitigado) tomando as seguintes medidas:

• Projete a pesquisa para ser relativamente curta. Quanto mais longa for uma pesquisa, menor será a probabilidade de as pessoas reservarem um tempo do dia para responder.
• Ofereça incentivos para completar a pesquisa. Os incentivos geralmente aumentam as taxas de resposta.
• Certifique-se de que as pessoas saibam que as respostas da pesquisa serão confidenciais ou anônimas. Isso geralmente torna as pessoas mais dispostas a responder.
• Distribuir o inquérito de modo a que alcance uma grande percentagem da população, por exemplo, utilizando formas tradicionais de distribuição em vez de uma nova aplicação que poucas pessoas possuem.

Embora nem sempre seja possível eliminar completamente os efeitos do enviesamento de não resposta, é possível minimizar estes efeitos através da utilização de um método inteligente de concepção e distribuição de inquéritos.

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