Definição de viés

O que é, e quais são os quatro grandes tipos

Conceito fundamental

Definição operacional

Viés (bias / systematic error)

Qualquer erro sistemático no delineamento, condução ou análise de um estudo que resulte numa estimativa equivocada do efeito de uma exposição sobre o risco da doença.

A definição é ampla: cobre erros em qualquer etapa do estudo, do desenho à análise, e em qualquer direção, super ou subestimando o efeito. É essa amplitude que justifica os catálogos com dezenas de vieses nominados — todos são, no fundo, manifestações específicas do mesmo problema (1).

Três fontes, quatro tipos

Conceitualmente, todos os vieses pertencem a uma das três grandes fontes (2,3):

Seleção

A amostra não representa a população-alvo. A associação medida na amostra é diferente da que existe na população.

Informação

A medida da exposição ou do desfecho é errada — instrumentos descalibrados, questionários não validados, memória falha.

Confusão

Uma terceira variável (confundidor) está associada simultaneamente à exposição e ao desfecho, distorcendo a associação observada.

Para fins didáticos, a aula trabalha quatro tipos práticos — desdobramentos da família “informação” para destacar mecanismos distintos:

1 · Viés de seleção

A amostra é viesada antes mesmo da coleta começar. Exemplos:

  • Estudo sobre hipertensão feito apenas em pacientes de clínicas privadas.
  • Pesquisa sobre prevalência de diabetes recrutando voluntários em eventos esportivos.
  • Amostra composta exclusivamente por assinantes de uma revista chique, excluindo a maior parte da população geral.
  • Pesquisa eleitoral feita num reduto político específico.

Ver detalhes em Viés de seleção.

2 · Viés de aferição (mensuração)

A medida está sistematicamente errada. Exemplos:

  • Balança descalibrada para pesar pacientes.
  • Questionário psicológico estrangeiro sem tradução e adaptação cultural validadas para uso no Brasil.

Ver detalhes em Viés de aferição.

3 · Viés de memória

A informação solicitada depende da memória do participante, e a memória falha de forma sistemática. Exemplos:

  • “Quantos cigarros você fumou por dia nos últimos cinco anos?”
  • “Quanto você bebeu, em média, no último ano?”
  • “Quando começaram suas dores?” (sintomas de início impreciso).

Ver detalhes em Viés de memória.

4 · Viés de não-resposta

Quem responde é sistematicamente diferente de quem não responde. Exemplos:

  • Questionários de satisfação — em geral só respondem os muito satisfeitos ou muito insatisfeitos.
  • Pesquisas por e-mail — taxas de retorno baixas, respondem majoritariamente os de opiniões fortes.
  • Pesquisa sobre efeitos adversos de medicamentos — só respondem os que tiveram alguma queixa.

Ver detalhes em Viés de não-resposta.

O tamanho da amostra não resolve viés

Um estudo com viés grande pode parecer mais robusto que um estudo sem viés apenas porque tem uma amostra maior, um p-valor menor, um intervalo de confiança estreito. Mesmo assim pode estar errado sobre a direção do efeito. A pesquisa Literary Digest de 1936 entrevistou 2,4 milhões de pessoas e errou a eleição; o Instituto Gallup acertou com 50 mil. Tamanho amostral não resolve viés (4). ## Veja também

A definição operacional segue Last (5) e Rothman et al. (3). O catálogo de quatro tipos é uma simplificação didática do catálogo de Sackett (1), que lista 56 vieses distintos, e da revisão de Delgado-Rodríguez e Llorca (6). A organização em três grandes fontes (seleção, informação, confusão) é discutida em Maclure & Schneeweiss (2) e nos textos-base brasileiros (7,8).

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Referências

1.
Sackett DL. Bias in analytic research. Journal of Chronic Diseases. 1979;32(1–2):51–63.
2.
Maclure M, Schneeweiss S. Causation of bias: the episcope. Epidemiology. 2001;12(1):114–22.
3.
Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology. 3º ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2008.
4.
Squire P. Why the 1936 Literary Digest poll failed. Public Opinion Quarterly. 1988;52(1):125–33.
5.
Last JM. A Dictionary of Epidemiology. 4º ed. New York: Oxford University Press; 2001.
6.
Delgado-Rodríguez M, Llorca J. Bias. Journal of Epidemiology and Community Health. 2004;58(8):635–41.
7.
Rouquayrol MZ, Silva MGC da. Rouquayrol: Epidemiologia & Saúde. 8º ed. Rio de Janeiro: MedBook; 2018.
8.
Medronho RA, Carvalho DM, Bloch KV, Luiz RR, Werneck GL, organizadores. Epidemiologia. 2º ed. São Paulo: Atheneu; 2009.