Definindo viés

Posted on March 16, 2017

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This blog is a Portuguese translation of the blog ‘Defining Bias’ written by Dabean Faraj. Read the English version here. With thanks to Cochrane Brazil for the translation. 

Defina os seguintes termos:

A. Viés

B. Viés de atrito

C.Viés de detecção

Introdução

Viés. Uma palavra que é tão comumente proferida e todos sabem o significado. Mas se eu pedisse a você para definir especificamente o termo – muitas pessoas teriam dificuldades apesar de compreenderem o conceito. Neste blog, eu espero esclarecer o assunto.

A. Viés.

Bem, viés não é bom em estatística. Basicamente, viés refere-se a dados, a resultados e ao valor verdadeiro:

No mundo real, o “valor verdadeiro” de algumas coisas pode jamais ser conhecido. Mas medidas estatísticas podem ser usadas para estimar o valor verdadeiro da melhor maneira possível. O ‘viés’ acontece quando os dados que você coletou são distorcidos de alguma maneira, e isso afeta os resultados.

A verdade e o problema

A verdade – não existe teste estatístico ou método de coleta de dados que seja 100% perfeito (livre de viés). Sempre haverá viés. Mas o objetivo principal de um bom teste estatístico é tentar chegar o mais próximo possível do valor verdadeiro – e você faz isso reduzindo o máximo de viés que for possível.

O problema – existem diversos tipos de vieses. Diversos! O que torna tudo um pouco complicado.

B) Viés de atrito.

Este é o tipo de viés que você tem quando perde participantes num estudo que você está realizando. Digamos que você quer testar uma nova medicação para o câncer. Imagine que você deu a nova medicação para metade dos participantes e a outra metade recebeu a medicação atual ou placebo. Enquanto os participantes vão sendo acompanhados, alguns vão sair do estudo ao longo do caminho. Frequentemente, isso ocorre porque eles acham que o tratamento não está funcionando para eles, então não querem mais continuar.

É possível lidar com isso de algumas maneiras. Uma delas é ignorar completamente qualquer dado das pessoas que saíram– como se elas nunca tivessem feito parte do estudo. Entretanto, isso pode causar um problema porque pode ser que aqueles que desistiram o tenham feito porque não acharam a medicação eficaz, e o objetivo do estudo era justamente testar se a nova droga era mais eficaz do que o tratamento atual ou placebo. Isso é um problema!

C) Viés de detecção

Este tipo de viés está relacionado ao método de “cegamento” usado nos estudos. Continuemos com o nosso estudo da medicação para câncer. Um bom estudo faria com que:

MAS! O cegamento funciona até certo ponto. Porque pode ser que mesmo que essas medidas tenham sido usadas para ocultar deles o que estão tomando/avaliando, eles ainda podem saber. Talvez os examinadores sejam tão familiarizados com o padrão de sintomas da antiga medicação que quando eles avaliam os pacientes, imediatamente identificam que deve ser a medicação antiga que tais pacientes estão tomando. Então, os examinadores podem atuar de forma diferente com os pacientes que não apresentam os mesmos padrões de sintomas. Isso é um problema!

Mais

http://bmg.cochrane.org/assessing-risk-bias-included-studies

Language Bias. Mais here.

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