Viés é o erro nas estimativas devido a erros sistemáticos que levam a resultados consistentemente altos ou baixos em comparação com os valores reais. O viés individual de uma estimativa conhecida como tendenciosa é a diferença entre os valores estimados e reais. Se a estimativa não é conhecida como tendenciosa, a diferença também pode ser devido a erro aleatório ou outras imprecisões. Ao contrário do viés, que sempre age em uma direção, esses erros podem ser positivos ou negativos.

Para calcular o viés de um método usado para muitas estimativas, localize os erros subtraindo cada estimativa do valor real ou observado. . Some todos os erros e divida pelo número de estimativas para obter o viés. Se os erros chegarem a zero, as estimativas serão imparciais e o método fornecerá resultados imparciais. Se as estimativas são tendenciosas, pode ser possível encontrar a fonte do viés e eliminá-la para melhorar o método.

TL; DR (muito longo; não leu)

Calcule o viés, encontrando a diferença entre uma estimativa e o valor real. Para encontrar o viés de um método, realize muitas estimativas e some os erros em cada estimativa em comparação com o valor real. Dividindo pelo número de estimativas dá a tendência do método. Nas estatísticas, pode haver muitas estimativas para encontrar um único valor. Viés é a diferença entre a média dessas estimativas e o valor real.

Como funciona o preconceito

Quando as estimativas são tendenciosas, elas são consistentemente erradas em uma direção, devido a erros no sistema usado para a avaliação. estimativas. Por exemplo, uma previsão do tempo pode prever de maneira consistente temperaturas mais altas do que as realmente observadas. A previsão é tendenciosa e, em algum ponto do sistema, há um erro que gera uma estimativa muito alta. Se o método de previsão for imparcial, ele ainda poderá prever temperaturas que não são corretas, mas as temperaturas incorretas às vezes serão mais altas e, às vezes, menores do que as temperaturas observadas.

O viés estatístico funciona da mesma maneira, mas é geralmente baseado em um grande número de estimativas, pesquisas ou previsões. Esses resultados podem ser representados graficamente em uma curva de distribuição e o viés é a diferença entre a média da distribuição e o valor real. Se houver viés, sempre haverá uma diferença, mesmo que algumas estimativas individuais caiam em ambos os lados do valor real.

Viés nas pesquisas

Um exemplo de viés é uma empresa de pesquisa que executa pesquisas durante as campanhas eleitorais, mas seus resultados de pesquisa superestimam consistentemente os resultados de um partido político em comparação com os resultados eleitorais reais. O viés pode ser calculado para cada eleição subtraindo o resultado real da previsão de pesquisa. O viés médio do método de pesquisa usado pode ser calculado encontrando a média dos erros individuais. Se o viés for grande e consistente, a empresa de pesquisa pode tentar descobrir por que seu método é tendencioso.

O viés pode vir de duas fontes principais. A seleção de participantes para a pesquisa é tendenciosa ou o viés resulta da interpretação das informações recebidas dos participantes. Por exemplo, pesquisas na Internet são inerentemente tendenciosas porque os participantes da enquete que preenchem os formulários da Internet não são representativos de toda a população. Esse é um viés de seleção.

As empresas de pesquisa estão cientes desse viés de seleção e compensam ajustando os números. Se os resultados ainda são tendenciosos, é um viés de informação porque as empresas não interpretaram as informações corretamente. Em todos esses casos, um cálculo de viés mostra até que ponto os valores estimados são úteis e quando os métodos precisam ser ajustados.