Problemas mal resolvidos em amostragem: não-resposta e formulação tendenciosa de questões

• Author(s): Oliveira, António Alberto
• Date: 2011
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/8502
• Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
• Subject(s): Estatística; Teses de mestrado - 2011
• Document Type: Master thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Pestana, Dinis Duarte, 1949-; Diamantino, Maria Fernanda Nunes, 1961-
• Contributor(s): Repositório da Universidade de Lisboa

Description

Tese de mestrado em Estatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2011

A Estatística transforma informação em conhecimento. É por isso essencial que a informação seja válida e suficiente. Um plano amostral adequado é o garante de que se obtém a informação relevante, e a determinação da dimensão que a amostra deve ter para que as estimativas tenham a precisão desejada é um problema central da Amostragem. Usamos a amostragem aleatria aleatória simples sem reposição como exemplo condutor, complementando com uma exposição breve da teoria de Horvitz-Thompson. Infelizmente, a prática mostra que o fenómeno de não-resposta é incontornável, e a sua correcção com imputação múltipla não é decerto consensual. Inspirando-nos em Aleixo et al. (2007) e Diamantino (2008), abordamos o problema da não resposta quando a taxa de respostas é tão baixa que se pode admitir uma situação de rarefação. Num mundo perfeito seria então de admitir que a sondagem permitiria conhecer, com elevado grau de confiança, os parâmetros de interesse da população. Mas com perguntas tendenciosas, se calhar “9 em cada 10 estrelas de cinema usam LUX". Apresentamos um inquérito simples sobre hábitos alimentares, em duas versões - enunciados neutros e enunciados tendenciosos - para ilustrar a perversão resultante de influenciar os inquiridos.

Statistics is a tool for building up knowledge from information. It is therefore of the utmost importance that information is reliable and enough to attain the accuracy needed. An appropriate sampling design guarantees that the information is relevant, and one of the foremost problems of Sampling Theory is the computation of the sample size needed to obtain accurate parameter estimates, i.e., within a fixed error bound, at a predetermined confidence level. We use simple random sampling without replacement as an illustrative example, discussing the Horvitz-Thompson theory as a general framework. The practice of surveys shows that non-response is almost unavoidable, and the correction of the ensuing bias using multiple imputation isn't widely accepted in its actual development stage. We tackle the problem of non-response when the response rate is so low that Rényi's (1956) rarefaction seems to be an appropriate framework; our development follows closely Aleixo et al. (2007) and Diamantino (2008). In a perfect world it would seem wise to believe in survey reports. But loaded questions can easily lead to marketing dubious statements as “9 out of 10 movie stars use LUX". We developed a simple questionnaire on feeding habitudes, in two different versions - one of them with straightforward unloaded questions, the other one with loaded questions indicating the wise and convenient answers - in order to exhibit the perversions and bias when the formulation of the questionnaire influences the answers of the respondents.