Dados faltantes

Como dados faltantes podem induzir ao erro

Respostas em branco

Imagine distribuir um questionário sobre a saúde das pessoas que inclui perguntas sobre idade, sexo, altura e peso. Os participantes têm a opção de deixar respostas em branco.

Você acha que a taxa de não-resposta será a mesma em todas as perguntas?

No caso da pergunta sobre o peso, você acha que aqueles participantes que preferem não responder são uma amostra randômica de todos os participantes?

O que fazer com os participantes que deixaram uma ou mais perguntas em branco?

  1. Poderia omitir todos os participantes que deixaram qualquer resposta em branco e só analisar os participantes que responderam a todas as perguntas (complete case analysis, análise dos casos completos)
  2. Para cada pergunta, poderia criar uma categoria "não respondeu"
  3. Poderia fingir (imputar) respostas para quem não respondeu, por exemplo colocando a média dos outros
  4. ... e outras opções mais avançadas

É claro que cada opção tem seus problemas, e nós vamos ver em outras seções os vieses que podem surgir disso.

Respostas em branco ao longo do tempo

Agora imagine um estudo de coorte de longa duração. A cada dois anos, os participantes são convidados a preencher o mesmo questionário. Alguns informaram seu peso inicial, mas nos anos seguintes não quiseram mais informá-lo. Outros deixaram a resposta uma vez em branco, mas depois voltaram a responder.

Como ficaram suas opções? 

Se omitir todos os participantes que deram uma única resposta em branco e só analisar os participantes que responderam a todas as perguntas em todos os anos, o número de participantes omitidos será maior quanto mais tempo o estudo dura.

Fica claro que a complete case analysis, a opção mais simples, é ainda menos apropriada para estudos longitudinais.

 

Última atualização: quarta-feira, 8 jul. 2026, 15:24