{"id":1526,"date":"2023-07-26T00:36:58","date_gmt":"2023-07-26T00:36:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/preconceito-de-berkson\/"},"modified":"2023-07-26T00:36:58","modified_gmt":"2023-07-26T00:36:58","slug":"preconceito-de-berkson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/preconceito-de-berkson\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de berkson: defini\u00e7\u00e3o + exemplos"},"content":{"rendered":"

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O vi\u00e9s de Berkson<\/strong> \u00e9 um tipo de vi\u00e9s que ocorre na pesquisa quando duas vari\u00e1veis parecem estar correlacionadas negativamente nos dados de uma amostra, mas na verdade est\u00e3o correlacionadas positivamente na popula\u00e7\u00e3o<\/a> geral.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, suponha que Tom queira estudar a correla\u00e7\u00e3o entre a qualidade dos hamb\u00fargueres e dos milkshakes em restaurantes locais.<\/span><\/p>\n

Ele sai e coleta os seguintes dados sobre sete restaurantes diferentes:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Ele cria um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar os dados:<\/span> <\/p>\n

\"Exemplo<\/p>\n

O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> entre estas duas vari\u00e1veis \u00e9 de -0,75<\/strong> , o que corresponde a uma forte correla\u00e7\u00e3o negativa.<\/span><\/p>\n

Esta descoberta \u00e9 contra-intuitiva para Tom: ele pensaria que os restaurantes que fazem bons hamb\u00fargueres tamb\u00e9m fazem bons batidos.<\/span><\/p>\n

No entanto, acontece que Tom simplesmente ignorou todos os restaurantes da cidade que fazem hamb\u00fargueres e<\/em> milkshakes ruins.<\/span><\/p>\n

Se ele tivesse visitado esses restaurantes, teria coletado o seguinte conjunto de dados:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

E \u00e9 assim que se parece um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para este conjunto de dados:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson<\/a> entre as duas vari\u00e1veis acaba sendo 0,46<\/strong> , o que representa uma correla\u00e7\u00e3o positiva moderadamente forte.<\/span><\/p>\n

Ao examinar apenas um subconjunto dos restaurantes da cidade, Tom concluiu incorretamente que havia uma correla\u00e7\u00e3o negativa entre a qualidade dos hamb\u00fargueres e dos milkshakes.<\/span><\/p>\n

Na verdade, verifica-se que existe uma rela\u00e7\u00e3o positiva (como seria de esperar) entre estas duas vari\u00e1veis. Este \u00e9 um exemplo cl\u00e1ssico do preconceito de Berkson.<\/span><\/p>\n

Veja os exemplos a seguir para outros cen\u00e1rios onde o vi\u00e9s de Berkson ocorre na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

Exemplo 1: admiss\u00f5es em faculdades<\/strong><\/span><\/h3>\n

Suponha que uma faculdade admita apenas alunos com pontua\u00e7\u00e3o GPA e ACT alta o suficiente.<\/span><\/p>\n

\u00c9 bem sabido que estas duas vari\u00e1veis est\u00e3o positivamente correlacionadas, mas verifica-se que entre os estudantes que decidem frequentar uma determinada faculdade, parece haver uma correla\u00e7\u00e3o negativa entre as duas.<\/span><\/p>\n

No entanto, esta correla\u00e7\u00e3o negativa s\u00f3 ocorre porque os estudantes que t\u00eam uma<\/em> pontua\u00e7\u00e3o elevada no GPA e no ACT s\u00e3o capazes de frequentar uma universidade de elite, enquanto os estudantes que t\u00eam<\/em> uma pontua\u00e7\u00e3o baixa no GPA e no ACT n\u00e3o s\u00e3o admitidos de todo.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Embora a correla\u00e7\u00e3o entre ACT e GPA seja positiva na popula\u00e7\u00e3o, a correla\u00e7\u00e3o parece negativa na amostra. Este \u00e9 um caso de preconceito por parte de Berkson.<\/span><\/p>\n

Exemplo 2: Prefer\u00eancias de namoro<\/strong><\/span><\/h3>\n

Muitas pessoas s\u00f3 namoram parceiros que sejam atraentes e tenham uma boa personalidade.<\/span><\/p>\n

No mundo real, pode n\u00e3o haver correla\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis, mas ao restringir o conjunto de encontros, um indiv\u00edduo pode ignorar completamente parceiros potenciais que s\u00e3o pouco atraentes e talentosos. ‘uma boa personalidade.<\/span><\/p>\n

Assim, entre potenciais parceiros, pode parecer que existe uma correla\u00e7\u00e3o negativa entre estas duas vari\u00e1veis: pessoas mais atraentes t\u00eam personalidades piores e pessoas com personalidades melhores parecem menos atraentes.<\/span> <\/p>\n

\"O<\/p>\n

Embora n\u00e3o exista correla\u00e7\u00e3o entre estas duas vari\u00e1veis na popula\u00e7\u00e3o, parece haver uma correla\u00e7\u00e3o negativa na amostra de potenciais parceiros. Este \u00e9 simplesmente um caso de preconceito de Berkson.<\/span><\/p>\n

Como prevenir o preconceito de Berkson<\/span><\/strong><\/h3>\n

A maneira mais \u00f3bvia de evitar o vi\u00e9s de Berkson em pesquisas \u00e9 coletar uma amostra aleat\u00f3ria simples<\/a> de uma popula\u00e7\u00e3o. Em outras palavras, certifique-se de que cada membro da popula\u00e7\u00e3o de interesse tenha chances iguais de ser inclu\u00eddo na amostra.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, se estiver a estudar a preval\u00eancia de doen\u00e7as num determinado pa\u00eds, ser\u00e1 necess\u00e1rio recolher uma amostra de indiv\u00edduos de todo o pa\u00eds, e n\u00e3o apenas daqueles que s\u00e3o f\u00e1ceis de alcan\u00e7ar nos hospitais.<\/span><\/p>\n

Ao utilizar uma amostra aleat\u00f3ria simples, os investigadores podem maximizar a probabilidade de a sua amostra ser representativa da popula\u00e7\u00e3o,<\/a> o que significa que podem generalizar com seguran\u00e7a as suas conclus\u00f5es da amostra para a popula\u00e7\u00e3o em geral.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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