O 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 sabidamente tendenciosa é a diferença entre os valores estimados e reais. Se a estimativa não for tendenciosa, a diferença também pode ser devido a um erro aleatório ou outras imprecisões. Ao contrário do viés, que sempre atua em uma direção, esses erros podem ser positivos ou negativos.
Para calcular a tendência de um método usado para muitas estimativas, encontre 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 somam zero, as estimativas foram imparciais e o método fornece resultados imparciais. Se as estimativas forem enviesadas, pode ser possível encontrar a fonte do enviesamento e eliminá-la para melhorar o método.
TL; DR (muito longo; Não li)
Calcule o viés encontrando a diferença entre uma estimativa e o valor real. Para encontrar o viés de um método, execute muitas estimativas e some os erros em cada estimativa em comparação com o valor real. A divisão pelo número de estimativas fornece o viés do método. Nas estatísticas, pode haver muitas estimativas para encontrar um único valor. O enviesamento é a diferença entre a média dessas estimativas e o valor real.
Como funciona o preconceito
Quando as estimativas são tendenciosas, elas estão consistentemente erradas em uma direção devido a erros no sistema usado para as estimativas. Por exemplo, uma previsão do tempo pode prever de forma consistente temperaturas mais altas do que as realmente observadas. A previsão é tendenciosa e em algum lugar do sistema há um erro que fornece uma estimativa muito alta. Se o método de previsão for imparcial, ele ainda pode prever temperaturas que não estão corretas, mas as temperaturas incorretas às vezes serão mais altas e às vezes mais baixas do que as temperaturas observadas.
O enviesamento estatístico funciona da mesma maneira, mas geralmente é 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 enviesamento, sempre haverá uma diferença, embora algumas estimativas individuais possam cair em qualquer um dos lados do valor real.
Viés em pesquisas
Um exemplo de viés é uma empresa de pesquisa que faz pesquisas durante as campanhas eleitorais, mas suas pesquisas os resultados superestimam consistentemente os resultados de um partido político em comparação com a eleição real resultados. A tendência pode ser calculada para cada eleição subtraindo o resultado real da previsão da votação. A tendência média do método de votação usado pode ser calculada 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 preconceito pode vir de duas fontes principais. Ou a seleção dos participantes da pesquisa é tendenciosa ou o viés resulta da interpretação das informações recebidas dos participantes. Por exemplo, as pesquisas na Internet são inerentemente tendenciosas porque os participantes da pesquisa que preenchem os formulários da Internet não são representativos de toda a população. Este é um viés de seleção.
As empresas de pesquisa estão cientes desse viés de seleção e compensam ajustando os números. Se os resultados ainda estão enviesados, é um enviesamento 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 de ajuste.