Viés de não-resposta
Quando quem responde difere sistematicamente de quem não responde
Seleção
Definição
Viés de não-resposta (non-response bias)
Erro sistemático causado por diferenças sistemáticas entre os participantes que respondem ao instrumento e aqueles que se recusam, não são contatados ou desistem. Os respondentes deixam de representar a população que se queria amostrar.
É uma forma de viés de seleção que se manifesta após a amostragem inicial — não no recrutamento, mas na resposta ao instrumento.
Mecanismo
A probabilidade de responder está associada à exposição, ao desfecho, ou a ambos. Quando isso acontece, a amostra dos respondentes deixa de ser representativa da amostra original.
Mecanismo geral
quem responde está associado à exposição e/ou ao desfecho → respondentes ≠ não-respondentes em variáveis chave → estimativa baseada nos respondentes ≠ estimativa que seria obtida na amostra inteira
Exemplos clássicos
1 · Questionários de satisfação
Em pesquisas de satisfação, costumam responder só os muito satisfeitos ou muito insatisfeitos — os “neutros” não se incomodam de responder. A distribuição da satisfação na amostra de respondentes é bimodal e falsa.
2 · Pesquisa por e-mail
Taxas de retorno tipicamente baixas (10-30%). Quem responde costuma ter opiniões fortes ou interesse pessoal no tema. Quem responde “por disciplina” é uma minoria.
3 · Pesquisas sobre efeitos adversos de medicamentos
Quando se pergunta a pacientes em uso de um medicamento se eles tiveram efeitos adversos, só respondem os que tiveram queixas relevantes. A prevalência estimada de efeitos adversos pode ficar bastante inflada.
4 · Hite Report
Em meados dos anos 1970, Shere Hite publicou um livro influente sobre sexualidade feminina baseado em 100 mil questionários distribuídos em grupos de auto-ajuda feminista. Apenas 4,5% foram respondidos. Os resultados — 84% de insatisfação conjugal, 70% de mulheres casadas com amantes, 76% sem sentir culpa — combinavam viés de seleção (o recrutamento) com viés de não-resposta (a taxa de retorno baixíssima e enviesada para quem tinha algo a dizer) (1).
Caso clássico
The Hite Report 100.000 questionários distribuídos, 4.500 respondidos (taxa de 4,5%). Recrutamento em grupos de auto-ajuda feminista, onde mulheres com insatisfação conjugal estão super-representadas. Dupla camada de viés — seleção + não-resposta — fez com que esses números circulassem pela imprensa por anos, embora não fossem representativos da população feminina.
Como prevenir ou mitigar
A primeira medida é maximizar a taxa de resposta, com múltiplos contatos, mídias diversas, incentivos éticos e instrumentos curtos. Em paralelo, convém documentar as perdas — quantos foram contatados, quantos recusaram, quantos responderam parcialmente — e, quando houver dados básicos disponíveis (idade, sexo, região), comparar respondentes e não-respondentes em variáveis-chave. Análises de sensibilidade ajudam a dimensionar o problema, simulando cenários como “e se todos os não-respondentes fossem expostos?”. Quando o padrão de não-resposta pode ser modelado, a imputação múltipla oferece um tratamento estatístico formal.
Quando se torna mais grave
Taxa de resposta baixa não é necessariamente um problema, mas é sempre suspeita Uma taxa de 95% pode ser enviesada se os 5% que faltam têm um perfil muito específico; uma taxa de 30% pode ser representativa se as perdas forem aleatórias. O que importa é o padrão das perdas, não apenas a magnitude. Ainda assim, na prática, taxas baixas (<60%) pedem cautela na análise. ## Veja também
Discussão prática em Sackett (2) e Delgado-Rodríguez & Llorca (3). O Hite Report é discutido em Hite (1) como objeto; a crítica metodológica padrão está difundida em textos de epidemiologia (4,5).