viés de pesquisa
definição de viés de pesquisa:
viés de pesquisa ou viés de resposta é um termo geral para uma série de vieses cognitivos que influenciam os participantes a responder a uma resposta imprecisa ou desonesta.
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Tipos de preconceito:
– Pesquisador Viés
O ponto de vista do pesquisador tem uma forma de répteis para a pesquisa. Todos os designers de pesquisa são humanos e têm seus próprios pontos de vista e opiniões. Mesmo os pesquisadores mais experientes e profissionais podem ter preconceitos sutis na forma como eles dizem perguntas ou interpretam resultados.
– pobre correspondência da amostra para a população
é quase nunca o caso de que a moldura de amostragem que você usa é uma perfeita correspondência com a população que você está tentando entender, de modo que este erro está presente na maioria dos estudos. Às vezes você pode se recuperar de fazer as perguntas erradas, mas você nunca pode se recuperar de perguntar-lhes das pessoas erradas.
a maioria das pessoas gosta de se concentrar no desenvolvimento do questionário quando um novo projeto é concedido. A realidade é que o plano de amostragem e ponderação é tudo como consequência do sucesso do projeto, e raramente recebe a atenção que merece. Podemos dizer quando temos um cliente que realmente sabe o que eles estão fazendo se eles começam o projeto, focando em questões de amostragem e não Saltar para o design questionário.
– falta de enviesamento aleatório/Resposta
muitas pesquisas avançam sem amostras aleatórias. Na verdade, é raro que uma pesquisa que está sendo feita hoje possa afirmar com precisão estar usando uma amostra aleatória. Lembras – te dos cursos de estatística que fizeste na faculdade e pós-graduação? A única coisa que eles têm em comum é praticamente tudo o que eles lhe ensinaram estatisticamente só é relevante se você tiver uma amostra aleatória. And, odds are that you don’t.
uma grande fonte de “não-aleatoriedade” em uma amostra é viés de pesquisa. 10% é considerado uma boa taxa de resposta de um painel on-line. Quando relatamos os resultados desses estudos, estamos assumindo que a grande maioria das pessoas que não responderam teria respondido da mesma forma que aqueles que responderam. Muitas vezes, esta é uma suposição razoável. Mas, às vezes não é.
– falha na quota da amostra ou dados de peso
mesmo se nós amostramos aleatoriamente, é típico para alguns subgrupos estarem mais dispostos a cooperar do que outros. Por exemplo, as mulheres são normalmente menos propensas a recusar um convite de pesquisa do que os homens, e as minorias são menos propensas a participar. Então, um bom pesquisador vai cotar dados de amostra e peso para compensar isso. Em suma, se você sabe algo sobre sua população antes de examiná-los, você deve usar este conhecimento para sua vantagem.