Viés de seleção de amostra
O que é viés de seleção de amostra?
O viés de seleção da amostra é um tipo de viés causado pela escolha de dados não aleatórios para análise estatística. O viés existe devido a uma falha no processo de seleção da amostra, onde um subconjunto dos dados é sistematicamente excluído devido a um determinado atributo. A exclusão do subconjunto pode influenciar na significância estatística do teste e pode enviesar as estimativas dos parâmetros do modelo estatístico.
Entendendo o viés de seleção da amostra
O viés de sobrevivência é um tipo comum de viés de seleção de amostra. Esse tipo de viés ignora os sujeitos que não passaram de um certo ponto no processo de seleção e se concentra apenas nos sujeitos que "sobreviveram". Isso pode levar a conclusões falsas.
Por exemplo, ao fazer o backtesting de uma estratégia de investimento em um grande grupo de ações, pode ser conveniente procurar títulos que tenham dados para todo o período da amostra. Se fôssemos testar a estratégia contra 15 anos de dados de ações, poderíamos estar inclinados a procurar ações que tenham informações completas para todo o período de 15 anos.
No entanto, a eliminação de uma ação que parou de ser negociada, ou logo saiu do mercado, introduziria um viés em nossa amostra de dados. Como incluímos apenas as ações que duraram o período de 15 anos, nossos resultados finais seriam falhos, pois tiveram um desempenho bom o suficiente para sobreviver ao mercado.
Tipos de viés de seleção de amostra
Além do viés de sobrevivência, existem vários outros tipos de viés de seleção da amostra.
Viés de publicidade ou pré-seleção
Isso ocorre quando a forma como os participantes são pré-selecionados em um estudo introduz viés. Por exemplo, a linguagem que os pesquisadores usam para anunciar os participantes pode, por si só, introduzir viés no estudo simplesmente desencorajando ou incentivando certos grupos de pessoas a se voluntariarem para participar.
Viés de auto-seleção
O viés de autosseleção – também conhecido como viés de resposta voluntária – ocorre quando os organizadores do estudo permitem que os participantes se autoselecionem ou se voluntariem para participar. Os organizadores do estudo abrem mão do controle sobre quem participa para aqueles que decidem se voluntariar. Isso pode levar pessoas com características ou opiniões específicas a se voluntariarem para um estudo e, assim, distorcer os resultados.
Viés de exclusão e subcobertura
O viés de exclusão ocorre quando membros específicos de uma população são excluídos da participação em um estudo. O viés de subcobertura ocorre quando os organizadores do estudo criam um estudo que não representa adequadamente alguns membros da população.
Exemplo de viés de seleção de amostra
de fundos de hedge são um exemplo de viés de seleção de amostra sujeito a viés de sobrevivência. Como os fundos de hedge que não sobrevivem param de relatar seu desempenho aos agregadores de índices, os índices resultantes são naturalmente inclinados para os fundos e estratégias que permanecem, portanto, “sobrevivem”. Isso também pode ser um problema com os serviços populares de relatórios de fundos mútuos. Os analistas podem se ajustar para levar em conta esses vieses, mas podem introduzir novos vieses no processo.
O viés do observador ocorre quando os pesquisadores projetam suas próprias crenças ou expectativas para os participantes de um estudo, distorcendo assim os resultados do estudo. Isso às vezes ocorre em conjunto com a seleção seletiva,. que é quando os pesquisadores se concentram principalmente nas estatísticas que apoiam suas hipóteses.
Considerações Especiais
Pesquisadores e organizadores de estudos têm a responsabilidade de garantir que os resultados de seus estudos sejam precisos, relevantes e não incorporem nenhum tipo de viés que possa levar a conclusões equivocadas. Uma forma de fazer isso é estruturar o estudo com base em um método que apoie um processo de seleção de amostra aleatória .
Embora, em teoria, isso possa parecer bastante simples, a realidade é que o pesquisador precisará estar vigilante em seus esforços para evitar o viés de seleção da amostra. Além disso, o organizador do estudo pode se deparar com restrições além de seu controle que dificultam a realização de uma amostra aleatória. Por exemplo, pode haver falta de participantes ou financiamento inadequado para o projeto.
Para garantir que a amostra estudada seja aleatória, o pesquisador deve identificar os vários subgrupos dentro da população. Eles devem então analisar a amostra para determinar se esses subgrupos estão adequadamente representados no estudo.
Em alguns casos, o pesquisador pode descobrir que certos subgrupos estão super-representados ou sub-representados em seu estudo. Neste ponto, o pesquisador pode implementar métodos de correção de viés. Um método é atribuir pesos aos subgrupos deturpados para corrigir estatisticamente o viés. Essa média ponderada leva em consideração a relevância proporcional de cada subgrupo e pode levar a resultados que reflitam com mais precisão a demografia real da população do estudo.
Destaques
Devido a uma falha no processo de seleção da amostra, um subconjunto dos dados é excluído do estudo, impactando ou negando a significância estatística do teste.
O viés de sobrevivência pode levar a conclusões falsas porque se concentra apenas nos elementos, pessoas ou coisas que passaram de um certo ponto no processo de seleção, ignorando aqueles que não passaram.
Existem vários tipos de viés de seleção da amostra, incluindo viés de pré-triagem, viés de auto-seleção, viés de exclusão e viés do observador.
Uma maneira de corrigir o viés de seleção da amostra é atribuir pesos a subgrupos deturpados para corrigir estatisticamente o viés.
O viés de seleção da amostra em um estudo de pesquisa ocorre quando dados não aleatórios são selecionados para análise estatística.
