Tipos de vieses estatísticos e o efeito que o viés de dados tem na sua empresa

O viés estatístico é um termo usado para descrever estatísticas que não fornecem uma representação precisa da população. Alguns dados são falhos porque a amostra de pessoas que pesquisa não representa com precisão a população. Outros dados podem ser falhos porque muitas variáveis foram omitidas, o que pode afetar a precisão dos dados no final. Vamos pegar um PC, por exemplo. Você pode saber que está comprando um novo PC com um processador Intel, mas há tantas variáveis que você não pode determinar se esse PC é um bom negócio ou não. Você também precisaria saber sobre a placa de vídeo, a RAM, a capacidade de armazenamento e muito mais.

Compreender os vieses estatísticos é especialmente importante se você estiver administrando um negócio de e-commerce porque ele pode distorcer dados e afetar negativamente seu processo de tomada de decisão.

Há vários tipos de vieses estatísticos, e evitar e compreender esses vieses estatísticos pode ajudá-lo a interpretar melhor os dados. Aqui estão alguns dos diferentes tipos de vieses estatísticos que você pode encontrar.

Tendência de confirmação

O viés de confirmação é um erro que envolve permitir que uma noção preconcebida afete a forma como você prioriza ou interpreta as informações. Um exemplo de viés de confirmação seria se você tivesse uma opinião forte de que a maioria das pessoas preferia sorvete de baunilha em vez de sorvete de chocolate e, como resultado, deu mais peso aos dados que corroboraram essa conclusão.

Viés de seleção

O viés de seleção é um erro decorrente do uso de amostras populacionais que não representam com precisão todo o grupo-alvo. Por exemplo, os dados obtidos de um bairro não representariam com precisão uma cidade grande. Há muitas razões pelas quais surge o viés de seleção – algumas intencionais, outras não – incluindo participação voluntária, fatores limitantes para participação ou tamanho insuficiente da amostra.

Viés atípico

Os valores atípicos podem distorcer significativamente os dados. Por exemplo, ao analisar a renda nos Estados Unidos, há alguns indivíduos extremamente ricos cuja renda pode contornar qualquer cálculo de médias. Por esse motivo, um valor mediano é frequentemente uma representação mais precisa da população maior.

Viés do observador

O viés do observador é um tipo de viés estatístico que é tendencioso como resultado da subjetividade do observador. Nenhum ser humano pode ser completamente imparcial, portanto, o viés do observador sempre será um problema. O melhor que você pode fazer é aprender a reconhecê-lo.

Um exemplo disso foi um teste em ratos realizado na década de 1960, onde dois grupos de alunos testaram ratos, que foram categorizados como “brilhantes” e “tolos”. Os alunos que tinham os ratos “tolos” os manuseavam mal e reduziram suas chances de completar o labirinto, o que acabou afetando os resultados do estudo.

Viés de financiamento

Viés de financiamento refere-se à probabilidade de que um estudo tenha que favorecer a pessoa que o financiou. Esses estudos tendem a fornecer dados imprecisos que podem dificultar a aplicação desses dados à sua empresa.

O viés de financiamento é especialmente popular nas comparações de produtos. Se a Bounty pagar por uma comparação de toalhas de papel, essa comparação provavelmente favorecerá a Bounty em vez de outra marca.

Viés variável omitido

Com o viés variável omitido, a falta de uma variável afeta a legitimidade da estatística. Por exemplo, um estudo sobre carros que não inclui o ano ou a quilometragem pode fornecer resultados imprecisos.

O viés variável omitido é um dos tipos mais comuns de viés estatístico. Quando você estiver olhando para os dados, certifique-se de que os dados considerem todas as variáveis relevantes.

Viés de sobrevivência

Viés de sobrevivência é quando você considera apenas os pontos de dados sobreviventes. Ao não considerar todas as fontes potenciais de dados, você pode estar obtendo uma representação falsa de os dados.

Um exemplo clássico de viés de sobrevivência é a Segunda Guerra Mundial, quando os aviões que sobreviveram foram estudados para que pudessem ser reforçados onde eram mais atacados. Na realidade, seria melhor olhar para os aviões derrubados e reforçar os modelos futuros nos locais onde esses aviões foram atacados e derrubados.

Como o viés humano influencia os dados

Algoritmos construídos para imitar o processo de aprendizagem e a tomada de conclusões fazem isso processando dados coletados de usuários humanos. Grandes quantidades de dados são processadas para identificar padrões, que os algoritmos podem usar para fazer coisas como identificar preferências comuns ou até mesmo imitar comportamentos humanos. Esses algoritmos têm uma ampla gama de aplicativos para empresas, desde a geração de clientes potenciais com base em marketing direcionado até operações de inteligência artificial mais sofisticadas.

O viés é um componente do processo de pensamento humano, e os dados coletados de humanos, portanto, refletem inerentemente esse viés. Isso torna incrivelmente difícil coletar e ajustar dados para que omita o viés enquanto mantém sua precisão, especialmente porque a determinação do que é um viés é muitas vezes subjetiva.

Ética na coleta de dados

Questões éticas relacionadas à coleta de dados estão sendo cada vez mais levantadas pelo público, especialmente no que diz respeito à privacidade do consumidor. Embora os dados do consumidor sejam usados por sistemas de CRM e tecnologia semelhante para melhorar a experiência do cliente, as empresas também podem usar, comprar ou vender esses dados de maneiras que se deparam com a borda do que é legal ou ético, prejudicando a confiança do consumidor em todo o quadro.

Na verdade, há uma preocupação tão ampla que muitas leis e regulamentos foram promulgados sobre o assunto em todo o mundo, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia. Aqueles que desejam trabalhar eticamente com dados de consumidores extraídos podem achar útil procurar empresas que estejam em conformidade com o RGPD e/ou códigos semelhantes.

Viés de dados na IA

O impacto de dados tendenciosos em aplicativos como inteligência artificial nem sempre é teórico ou até mesmo sutil. Um exemplo famoso é a Tay da Microsoft. Tay foi um chatbot lançado pela Microsoft em 2016 que usou a tecnologia de IA para criar e publicar no Twitter. Logo depois de entrar no ar, Tay começou a tuitar conteúdo, grande parte de natureza discriminatória.

Após desativar Tay, a equipe da Microsoft lançou uma declaração sobre o incidente. Esta declaração indicou que os usuários do Twitter intencionalmente enviam spam para os tópicos de conversação de Tay com declarações inflamatórias como a fonte de seu comportamento. Tay usou esses threads como meio de mineração de dados para influenciar sua produção. Embora esse incidente tenha sido pelo menos parcialmente causado pela sabotagem intencional dos usuários, ele ilustra como a discriminação pode se formar nos dados que estão sendo cada vez mais colocados para trabalhar em nossas vidas diárias.

As empresas usam dados para tudo na era digital, portanto, os diferentes tipos de viés estatístico podem ter um grande impacto em seus negócios. Compreender o viés estatístico pode ajudar a evitar erros e obter o máximo dos dados que você coleta para sua empresa.

Ao fazer alterações em produtos, serviços ou esforços de marketing com base em dados, você precisa garantir que os dados sejam precisos. Procurar e trabalhar ativamente em torno dos tipos de viés estatístico pode ajudar com isso.

Tipos de vieses estatísticos: Perguntas frequentes

O que significa viés estatístico?

O viés estatístico é um termo usado para se referir a estatísticas que não são necessariamente precisas como resultado de algum tipo de problema com os dados. Essa pode ser uma variável que foi deixada de fora, viés do observador ou viés de financiamento onde uma empresa pagou pelo estudo. Como proprietário de uma pequena empresa, compreender e compensar o viés estatístico é uma parte importante do marketing de e-commerce.

Quais são exemplos de viés estatístico?

O viés variável omitido é um dos exemplos mais comuns de viés nas estatísticas. Você provavelmente pode pensar em alguns dados que viu que foram invalidados posteriormente porque “não levou nada em consideração”. Por exemplo, você não pode simplesmente analisar os tempos de carregamento e outras métricas de desempenho do site sem considerar as diferenças de hardware, localização e muito mais. O viés de financiamento também é comum, especialmente nos casos em que uma marca paga por uma comparação de produtos.

Que tipo de viés existem nas estatísticas?

Há vários tipos de viés nas estatísticas, incluindo viés de confirmação, viés de seleção, viés atípico, viés de financiamento, viés variável omitido e viés de sobrevivência. Você deve entender os diferentes tipos de vieses estatísticos e como eles podem afetar seus negócios.

Aproveite seus dados entendendo o viés estatístico

Compreender o viés estatístico ajuda você a aproveitar ao máximo os dados para que possa tomar melhores decisões para o seu negócio. Do viés atípico ao viés de sobrevivência, há uma variedade de tipos diferentes de viés estatístico que você precisa conhecer para o bem do seu negócio.

Você pode usar a Mailchimp para ajudar com tudo, desde a análise de dados até o gerenciamento de campanhas de marketing, para que possa ajudar sua empresa a ter sucesso, sem qualquer viés estatístico atrapalhando.