Viés de subcontagem: explicação e exemplos

O viés de subcontagem é o viés que ocorre quando alguns membros de uma população não estão suficientemente representados na amostra.

Esse tipo de viés ocorre frequentemente na amostragem de conveniência e na amostragem de resposta voluntária , nas quais você coleta uma amostra que é fácil de obter, mas que muitas vezes está sujeita à subestimação de alguns membros de uma população.

Por que o preconceito de subcontagem é um problema?

O viés de subcontagem é um problema porque faz com que a amostra não seja representativa da população. O objetivo da recolha de dados para uma amostra é obter dados de uma forma mais rápida e simples do que a recolha de dados para uma população inteira, e ser capaz de extrapolar os resultados da amostra para uma população maior. largo.

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 preconceito de subcontagem pode fazer com que as pessoas da nossa amostra pareçam muito diferentes daquelas da população em geral.

Por exemplo, suponhamos que os investigadores queiram saber o que os cidadãos de uma determinada cidade pensam sobre uma potencial nova lei. Para recolher dados, vão a uma biblioteca próxima e perguntam aos visitantes o que pensam sobre a potencial nova lei. Embora esta seja uma forma conveniente de coletar dados, os pesquisadores correm o risco de subestimar vários tipos de pessoas, incluindo:

• Pessoas confinadas em casa
• Pessoas que simplesmente não gostam de visitar a biblioteca
• Pessoas que frequentam outra biblioteca em outra parte da cidade

Como este estudo exclui certos tipos de pessoas, é improvável que os resultados do estudo sejam representativos da população.

Por exemplo, suponhamos que as pessoas que frequentam esta biblioteca específica sejam muito mais propensas a apoiar a potencial nova lei do que o resto da população. Isto significa que quando os resultados do inquérito forem conhecidos, parecerá que uma elevada percentagem de cidadãos desta cidade apoia a potencial nova lei, quando na realidade a maioria dos cidadãos não o faz.

O visual abaixo ilustra este problema: suponha que os círculos verdes representem pessoas a favor da nova lei, enquanto os círculos vermelhos representam pessoas que se opõem à nova lei:

Note-se que a maioria das pessoas a favor da nova lei está incluída na amostra, mas esta não é representativa da população como um todo. Os resultados da pesquisa mostram que a maioria das pessoas é a favor da nova lei, quando na realidade isso não é verdade.

Exemplos de viés de subcontagem

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

Exemplo 1

Os pesquisadores querem saber o que os cidadãos de uma determinada cidade pensam sobre a construção de um novo parque. Para coletar dados, os pesquisadores participam de uma reunião municipal local e perguntam aos moradores o que pensam. Infelizmente, esta forma de amostragem de conveniência pode sofrer com a subestimação dos seguintes grupos:

• Pessoas que não têm acesso a transporte para chegar às reuniões municipais
• Pessoas que nem sabem que estão acontecendo reuniões municipais
• Pessoas que trabalham à noite e simplesmente não podem comparecer às reuniões municipais

Portanto, as opiniões dessas pessoas não serão levadas em consideração nos resultados do estudo. Devido à subcontagem destes grupos específicos, é pouco provável que a amostra seja representativa da população como um todo.

Exemplo 2

Os investigadores querem saber quantas horas por dia as pessoas veem televisão num determinado país. Para coletar dados para o estudo, eles escolhem nomes aleatoriamente em uma lista telefônica local e ligam para as pessoas para perguntar sobre seu consumo de televisão. Esta é uma forma de amostragem por conveniência e pode sofrer subestimação dos seguintes grupos:

• Pessoas muito ricas que não listam seus números de telefone nas listas telefônicas locais
• Jovens que usam apenas telefones celulares e cujos números não constam nas listas telefônicas locais

Assim, a quantidade de televisão assistida por pessoas muito ricas e jovens será subestimada neste estudo. Devido à subcontagem destes grupos específicos, é pouco provável que a amostra seja representativa da população como um todo.

Exemplo 3

Os pesquisadores querem saber o que os cidadãos de uma determinada cidade pensam sobre um novo código de trânsito. Então, eles distribuem um questionário para as pessoas que passam por um shopping local. Esta é uma forma de amostragem de conveniência que pode sofrer de subcobertura dos seguintes grupos:

• Pessoas que não têm acesso a transportes para chegar ao centro comercial (e, portanto, em grande parte não são afetadas pelo código da estrada)
• Pessoas que não gostam de ir ao shopping (e, portanto, podem optar por não dirigir em áreas movimentadas)
• Pessoas indo para outro shopping em outra cidade

Portanto, as opiniões dessas pessoas não serão levadas em consideração nos resultados do estudo. Devido à subcontagem destes grupos específicos, é pouco provável que a amostra seja representativa da população como um todo.

Como evitar o viés de subcontagem

O viés de subcontagem geralmente resulta de amostragem de conveniência. Para eliminar (ou pelo menos minimizar) os efeitos do viés de subcontagem, uma melhor forma de amostragem é usar uma amostra aleatória simples .

Nesse tipo de amostra, cada membro de uma população tem chances iguais de ser selecionado para fazer parte da amostra.

A vantagem desta abordagem é que amostras aleatórias simples são geralmente representativas da população de interesse, uma vez que cada membro tem chances iguais de ser incluído na amostra.

Quando utilizamos esta abordagem em vez da amostragem por conveniência, podemos estar mais confiantes na nossa capacidade de extrapolar os resultados da amostra para a população mais ampla, porque é provável que membros de todos (ou quase todos) os grupos da população estejam incluídos na amostra. . .

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