Não-Resposta

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Em Estatística, o conceito de não-resposta está associado a toda e qualquer falha na obtenção de respostas (observações) sobre os elementos seleccionados e designados para pertencerem à amostra.

Qualquer estudo feito por Estudo por amostragem está sujeito a vários erros. Os erros provenientes do próprio mecanismo de aleatorização utilizado, ditos erros de amostragem, são os únicos conhecidos à partida e sem remédio possível. Os erros provenientes de não-repostas estão incluídos na categoria dos erros provenientes da não-observação que, obviamente, não dependem directamente do tipo de amostragem.

O principal efeito das não-respostas consiste no enviesamento das estimativas.

Tipos de não-respostas

Existem dois tipos de não-resposta:

  • Não-Resposta Parcial - consiste no caso em que a matriz-amostral está incompleta, porque os campos referntes a algumas das variáveis, para alguns dos elementos da amostra, não estão preenchidos.
  • Não-Resposta Global - consiste na situação em que se está perante uma matriz-amostra de dimensão n_r * q, onde n_r é o número de elementos da amostra para os quais foi observado pelo menos uma das q variáveis. Existindo assim n-n_r Não-Respostas Globais.

Causas e prevenções

Entidade ausente

Por entidade ausente entende-se a unidade de amostragem, que pode ser uma ou um conjunto de famílias, empresas ou apenas indivíduos, que não se encontram no local de amostragem. Factores que poderão levar a uma entidade ausente:

Entidade não encontrada

Nesta categoria englobam-se todas as entidades que, ao serem contactadas, não se encontram no local de amostragem. Factores que poderão levar a uma entidade não encontrada:

Recusa a responder

Nesta categoria encontram-se os casos em que um indivíduo ou grupo de entidades se recusa a responder um questionário, ou apenas a um conjunto de questões. Este grupo representa um efeito negativo nas estimativas que persistirá independentemente da quantidade de esforços para reinquirir. Factores que poderão levar a uma recusa a responder:

  • Características cócio-demográficas;
  • Características do entrevistador e da entrevista;
  • Questões sensíveis;
  • Localização temporal e espacial da entrevista;
  • Natureza da sondagem.

Incapacidade para responder

Na categoria de entidades que demonstram incapacidade para responder encontram-se não só entidades com habilitações inadequadas, barreira linguística ou analfabetismo, mas também factores como a doenças físicas ou mentais que impedem o respondente de colaborar durante o período da sondagem.

Questionários perdidos

Na categoria de questionários perdidos inclui-se a informação que foi perdida depois de ter sido realizado o trabalho de campo. Factores que poderão levar a questionários perdidos:

  • Extravio (e.g. pelo correio);
  • Destruição dos questionários;
  • Não chegaram ao respondente;
  • Questionáios inutilizáveis devido à baixa qualidade;
  • Falsificação da informação;
  • Inquirição de elementos errados da amostra.

Controlo das não-respostas no planeamento

Tendo-se consciência que, em determinados estudos, a existência de não-respostas é inevitável, o planeamento do estudo é de extrema importância. Dos váios pontos a considerar, destaca-se:

  • Qualificação e supervisão dos inquiridores;
  • Qualidade da entrevista;
  • Garantias de anonimato;
  • Motivar o respondente a coperar;
  • Iniciar o questionário com questões interesantes e pouco controversas;
  • Pré-marcação das entrevistas.

Bem como através da utilização dos seguintes métodos.

Novas tentativas de entrevista

Os métodos de novas tentativas de enrevista consiste em delinear tentativas deliberadas para obter as respostas. Esta é a forma mais comum e, talvez, a melhor sucedida na redução das taxas de não-respostas.

Destes métodos destaca-se o Método de Bartholomew, que utiliza as novas tentativas de entrevista, sob uma perpectiva determinística, relacionando-o com a subamostragem de não-respostas.

Referência Bibliográfica

  • Bartholomew, D. J. (1961), A Method of Allowing for 'Not-at-Home' Bias in Sample Surveys, Applied Statistics, A Journal of the Royal Statistical Society, 10, 52-59.

Ver também