{"id":1370,"date":"2023-07-26T16:08:21","date_gmt":"2023-07-26T16:08:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/vies-de-observacao\/"},"modified":"2023-07-26T16:08:21","modified_gmt":"2023-07-26T16:08:21","slug":"vies-de-observacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/vies-de-observacao\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 verificar o preconceito?"},"content":{"rendered":"

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O vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o<\/strong> ocorre quando os dados de um estudo<\/span> s\u00e3o coletados de tal forma que alguns membros de uma popula\u00e7\u00e3o t\u00eam maior probabilidade de serem inclu\u00eddos na amostra do que outros.<\/span><\/p>\n

Isto pode resultar em amostras que n\u00e3o s\u00e3o representativas da popula\u00e7\u00e3o-alvo<\/a> , dificultando a generaliza\u00e7\u00e3o dos resultados da amostra para a popula\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Exemplos de vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\n

Aqui est\u00e3o alguns exemplos de vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o em diferentes contextos:<\/span><\/p>\n

1. Preval\u00eancia de doen\u00e7as<\/strong><\/span><\/p>\n

Suponhamos que os investigadores queiram estimar a preval\u00eancia de uma doen\u00e7a num determinado pa\u00eds. Para recolher dados, est\u00e3o a pedir \u00e0s pessoas de todo o pa\u00eds que se dirijam ao hospital mais pr\u00f3ximo e fa\u00e7am o teste da doen\u00e7a.<\/span><\/p>\n

\u00c9 prov\u00e1vel que ocorra um vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o porque os residentes mais ricos e com maior capacidade de chegar ao hospital\/que vivem numa \u00e1rea com hospital t\u00eam maior probabilidade de fazer o teste. Isto significa que a doen\u00e7a provavelmente aparecer\u00e1 muito mais prevalente nas popula\u00e7\u00f5es ricas do que nas popula\u00e7\u00f5es pobres deste pa\u00eds.<\/span><\/p>\n

No entanto, este resultado \u00e9 enganador porque acontece que os residentes mais ricos s\u00e3o simplesmente mais propensos a serem inclu\u00eddos nos dados da amostra.<\/span><\/p>\n

2. Apoio ao aumento de impostos<\/strong><\/span><\/p>\n

Suponhamos que um conselho escolar queira estimar a propor\u00e7\u00e3o de agregados familiares no distrito escolar que apoiariam o aumento de impostos para fornecer mais financiamento \u00e0s equipas desportivas escolares. Para coletar dados, eles entrevistar\u00e3o os pais no jogo de futebol da escola, numa sexta-feira \u00e0 noite.<\/span><\/p>\n

\u00c9 prov\u00e1vel que ocorra um vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o porque os pais presentes no jogo provavelmente t\u00eam um filho que faz parte do time de futebol, o que significa que \u00e9 muito mais prov\u00e1vel que apoiem um aumento de impostos do que a fam\u00edlia t\u00edpica do distrito escolar. .<\/span><\/p>\n

Isto significa que \u00e9 improv\u00e1vel que a propor\u00e7\u00e3o de fam\u00edlias inquiridas que apoiam aumentos de impostos corresponda \u00e0 propor\u00e7\u00e3o de fam\u00edlias que apoiam aumentos de impostos na popula\u00e7\u00e3o como um todo.<\/span><\/p>\n

Como evitar a verifica\u00e7\u00e3o de preconceito<\/strong><\/span><\/h3>\n

A maneira mais simples de evitar vi\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o \u00e9 usar um m\u00e9todo de amostragem<\/a> que d\u00ea a cada membro de uma popula\u00e7\u00e3o chances iguais de ser inclu\u00eddo na amostra.<\/span><\/p>\n

Exemplos de m\u00e9todos de amostragem adequados incluem:<\/span><\/p>\n