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?
- 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)
- Para cada pergunta, poderia criar uma categoria "não respondeu"
- Poderia fingir (imputar) respostas para quem não respondeu, por exemplo colocando a média dos outros
- ... 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.
