{"id":27542,"date":"2021-09-13T19:32:14","date_gmt":"2021-09-13T22:32:14","guid":{"rendered":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/?page_id=27542"},"modified":"2023-03-24T16:29:41","modified_gmt":"2023-03-24T19:29:41","slug":"vies-de-hipotese","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/index.php\/vies-de-hipotese\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de hip\u00f3tese"},"content":{"rendered":"

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[vc_row bg_type=”bg_color” css=”.vc_custom_1572747881603{padding-top: 10px !important;padding-bottom: 10px !important;}” bg_color_value=”#f7f7f7″][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Nome original do vi\u00e9s: <\/b>Hypothetical bias[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Tradutores: <\/strong>Patricia Logullo<\/p>\n

Primeiro revisor:<\/strong> Luis Eduardo Fontes<\/p>\n

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<\/div>\n<\/div>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]

<\/div>[vc_separator]
<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]LEGENDA ORIGINAL<\/strong><\/p>\n

A distortion that arises when an individual\u2019s stated behaviour or valuation differs to that of their real behaviour or valuation.<\/p>\n

LEGENDA TRADUZIDA<\/strong><\/p>\n

Uma distor\u00e7\u00e3o que surge quando o comportamento ou valores declarados de um indiv\u00edduo diferem dos reais comportamentos ou valores.<\/p>\n

TEXTO COMPLETO<\/strong><\/p>\n

Contexto<\/p>\n

O vi\u00e9s de hip\u00f3tese ocorre quando indiv\u00edduos relatam a pesquisadores, em estudos observacionais ou experimentais, comportamentos ou valores que n\u00e3o s\u00e3o realistas. Em outras palavras, o que os indiv\u00edduos dizem que fariam hipoteticamente n\u00e3o \u00e9 necessariamente o que fariam na realidade. [1] Este vi\u00e9s ocorre em estudos de prefer\u00eancia declarada (escolhas \/ avalia\u00e7\u00f5es declaradas de bens \/ servi\u00e7os pelos indiv\u00edduos), por exemplo, experi\u00eancias de escolha discreta (DCEs), que s\u00e3o amplamente usados nas ci\u00eancias da sa\u00fade. O vi\u00e9s de hip\u00f3tese tem impacto na validade dos resultados de um estudo. \u00c9 considerado particularmente prevalente na \u00e1rea da sa\u00fade porque existem muitos tratamentos e servi\u00e7os que os indiv\u00edduos podem experimentar no futuro ou simplesmente n\u00e3o vivenciar.<\/p>\n

Considera-se que o vi\u00e9s de hip\u00f3tese esteja ligado a diversos fatores, como por exemplo o fato de as respostas, nas configura\u00e7\u00f5es de prefer\u00eancia, n\u00e3o serem mandat\u00f3rias legalmente. Assim, as implica\u00e7\u00f5es das respostas s\u00e3o irrelevantes para o indiv\u00edduo (e os respondentes podem, de fato, n\u00e3o concordar com as implica\u00e7\u00f5es oficiais de suas pr\u00f3prias escolhas; ver esta refer\u00eancia [2]). Al\u00e9m disso, os ambientes em que os experimentos ou pesquisas s\u00e3o realizadas (por exemplo, pesquisas online) podem estar muito distantes daqueles em que os comportamentos do mundo real ocorrem (por exemplo, tomar decis\u00f5es sobre op\u00e7\u00f5es de tratamento em ambientes cl\u00ednicos). Finalmente, os entrevistados podem responder estrategicamente \u00e0s pesquisas por uma variedade de raz\u00f5es: por exemplo, relatar que usariam os servi\u00e7os de aten\u00e7\u00e3o prim\u00e1ria mais frequentemente do que realmente fariam se acreditarem que um novo servi\u00e7o seria aberto mais perto deles com base nesta resposta [estrat\u00e9gica] a uma pesquisa.<\/p>\n

Embora o vi\u00e9s de hip\u00f3tese possa surgir em qualquer estudo de declara\u00e7\u00e3o de prefer\u00eancias, sua presen\u00e7a \u00e9 dif\u00edcil de detectar. \u00c9 um problema negligenciado em ambientes de cuidados em sa\u00fade por uma variedade de motivos, como por exemplo a inexist\u00eancia de dados de mundo real para detectar ou corrigir o vi\u00e9s de hip\u00f3tese.<\/p>\n

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Exemplo<\/p>\n

Buckell e Hess (2019) usaram uma experi\u00eancia de escolha discreta (DCE) online sobre tabaco nos Estados Unidos e dados do mercado de tabaco norte-americano para mostrar a presen\u00e7a de (e corrigir) vi\u00e9s de hip\u00f3tese. [5] Os resultados do estudo sugerem que o vi\u00e9s de hip\u00f3tese pode afetar as quotas de mercado previstas para os produtos de tabaco; ou seja, a propor\u00e7\u00e3o prevista de fumantes que compram cigarros ou cigarros eletr\u00f4nicos parece estar distorcida por um vi\u00e9s de hip\u00f3tese. Al\u00e9m disso, tanto a dire\u00e7\u00e3o quanto a magnitude das previs\u00f5es das mudan\u00e7as na pol\u00edtica de tabaco parecem sofrer distor\u00e7\u00e3o devido a vi\u00e9s de hip\u00f3tese.<\/p>\n

 <\/p>\n

Impacto<\/p>\n

Evid\u00eancias emp\u00edricas mostram como o vi\u00e9s de hip\u00f3tese pode impactar os resultados de estudos de prefer\u00eancia em sa\u00fade:<\/p>\n

Ozdemir et al. (2009) mostram que as estimativas da disposi\u00e7\u00e3o pessoal de pagar pelo tratamento da artrite reumatoide s\u00e3o infladas por um vi\u00e9s de hip\u00f3tese. Os entrevistados no bra\u00e7o de \u201cconversa barata\u201d[1]<\/a> (versus o bra\u00e7o de controle) relataram uma disposi\u00e7\u00e3o de pagar muito menor para o in\u00edcio de um tratamento de quatro semanas: $ 35 vs $ 255. [6]<\/p>\n

Mark e Swait (2004) relatam diferen\u00e7as entre as estimativas de prefer\u00eancia, comparando ambiente experimental com mundo real, para a prescri\u00e7\u00e3o m\u00e9dica de tratamentos contra o alcoolismo, onde “as estimativas de prefer\u00eancias declarada e revelada n\u00e3o s\u00e3o id\u00eanticas”. Por exemplo, as estimativas de efic\u00e1cia foram significativamente menores para a prefer\u00eancia revelada (par\u00e2metro estimado = 0,22; raz\u00e3o de t = 2,00) do que para a prefer\u00eancia declarada (par\u00e2metro estimado 0,46; raz\u00e3o de t = 3,10). [7]<\/p>\n

Quaife et al. (2018) demonstram algumas discrep\u00e2ncias entre os comportamentos de sa\u00fade previstos (incluindo tratamentos para apneia do sono, tratamentos para tuberculose, triagem para clam\u00eddia e prefer\u00eancias para exames de sa\u00fade baseados em farm\u00e1cias) de DCEs e comportamentos correspondentes de sa\u00fade reais no mundo real, \u201cEstimativas agrupadas sugerem que a sensibilidade das previs\u00f5es de DCE foi relativamente alta (0,88, intervalo de confian\u00e7a, IC, de 95% 0,81, 0,92), enquanto a especificidade foi substancialmente menor (0,34, IC 95% 0,23, 0,46). Esses resultados sugerem que as DCEs podem ser moderadamente informativos para predizer o comportamento futuro. \u201d[8]<\/p>\n

 <\/p>\n

Passos para a preven\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Muitas alternativas est\u00e3o dispon\u00edveis para mitigar o impacto do vi\u00e9s de hip\u00f3tese. Estas s\u00e3o normalmente categorizadas como abordagens ex-ante<\/em> (ou seja, implementadas antes do relato) ou abordagens ex-post<\/em> (ou seja, implementadas ap\u00f3s o relato) e s\u00e3o detalhadas abaixo. \u00c9 importante notar que \u201c\u00e9 prov\u00e1vel que uma s\u00e9rie de fatores afete o vi\u00e9s de hip\u00f3tese e, portanto, nenhuma t\u00e9cnica ser\u00e1 a solu\u00e7\u00e3o m\u00e1gica que elimina esse vi\u00e9s\u201d. [9]<\/p>\n

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Abordagens ex-ante<\/em>:<\/p>\n

Conversa barata [10]: instruir os entrevistados de que suas respostas est\u00e3o alimentando pesquisas importantes que podem impactar a pr\u00e1tica cl\u00ednica ou pol\u00edtica atual. Esta abordagem visa induzir comportamentos realistas ao vincular as respostas dos entrevistados \u00e0s consequ\u00eancias (termos como “roteiros de consequ\u00eancias” e “promessas de honestidade” tamb\u00e9m foram usados em abordagens semelhantes).<\/p>\n

Prepara\u00e7\u00e3o da honestidade [11]: uma t\u00e9cnica em psicologia em que se solicita aos respondentes, antes da tarefa experimental, que construam frases a partir de palavras embaralhadas, e as palavras s\u00e3o associadas a honestidade, veracidade etc. Os respondentes s\u00e3o ent\u00e3o considerados como \u201cpreparados\u201d, ou seja, s\u00e3o subliminarmente encorajados a darem respostas verdadeiras nas tarefas experimentais que se seguem.<\/p>\n

Avalia\u00e7\u00e3o inferida [12]: pedir aos entrevistados que estimem o valor que outras pessoas d\u00e3o a um bem ou servi\u00e7o, ao inv\u00e9s da sua pr\u00f3pria avalia\u00e7\u00e3o. Este m\u00e9todo remove do indiv\u00edduo o \u201csenso de ag\u00eancia\u201d, ou sensa\u00e7\u00e3o de que tem controle em sua avalia\u00e7\u00e3o e, como consequ\u00eancia, pode reduzir os vieses relacionados a si mesmo nas valora\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Compatibilidade de incentivos [13]: condicionar uma recompensa (geralmente financeira), ou a chance de uma recompensa, \u00e0s escolhas dos entrevistados. Neste caso, as escolhas dos entrevistados est\u00e3o vinculadas a uma recompensa e o vi\u00e9s de hip\u00f3tese \u00e9 considerado reduzido.<\/p>\n

Projetos de piv\u00f4 [1]: incorporar informa\u00e7\u00f5es \u00e0s escolhas dos respondentes no desenho das tarefas experimentais para tornar as tarefas mais realistas e, assim, reduzir o vi\u00e9s de hip\u00f3tese (ver tamb\u00e9m projetos “SP-off-RP” [14]).<\/p>\n

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Abordagens ex post<\/em>:<\/p>\n

Calibragem da certeza [15]: pedir aos respondentes que indiquem o qu\u00e3o certos eles est\u00e3o de que fariam suas escolhas experimentais em configura\u00e7\u00f5es do mundo real. Estas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o ent\u00e3o usadas para ajustar os modelos nas an\u00e1lises, o que se chama de calibragem, de modo a reduzir o vi\u00e9s de hip\u00f3tese.<\/p>\n

Calibragem de prefer\u00eancia revelada [10]: obter dados de mercado dispon\u00edveis (ou seja, do mundo real), nos quais os indiv\u00edduos realmente fizeram escolhas, e ajustar \u2014 ou calibrar \u2014 os modelos usando esses dados. Uma vez que os modelos n\u00e3o calibrados s\u00e3o baseados em dados experimentais, o uso do comportamento do mundo real para fazer ajustes reduz o vi\u00e9s de hip\u00f3tese.<\/p>\n

[1]<\/a> \u201cCheap talk<\/em>\u201d na teoria de jogos, ou \u201cconversa barata\u201d, \u201cconversa fiada\u201d ocorre quando os jogadores se expressam mas nem sempre acreditam (consideram) que o que foi dito \u00e9 verdade ou na palavra de quem fala.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]

<\/div>[vc_separator]
<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row bg_type=”bg_color” bg_color_value=”#f7f7f7″ css=”.vc_custom_1572747847655{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column][vc_column_text]Link para o original:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Deve ser citado como:<\/strong><\/p>\n

Colabora\u00e7\u00e3o Cat\u00e1logo de Vieses. Logullo P. Vi\u00e9s de hip\u00f3tese. Traduzido de: Brassey J; Mahtani KR; Spencer EA.\u00a0Hypothetical bias. In: Catalogue Of Bias 2019. https:\/\/catalogofbias.org\/biases\/hypothetical-bias\/<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Fontes:<\/strong><\/p>\n

Sources<\/p>\n

    \n
  1. Hensher, D. A., Rose, J. M., & Greene, W. (2015). Applied Choice Analysis. Cambridge: Cambridge University Press<\/li>\n
  2. Shah, K. K., Tsuchiya, A., & Wailoo, A. J. (2018). Valuing health at the end of life: A review of stated preference studies in the social sciences literature. Social Science & Medicine, 204, 39-50.<\/li>\n
  3. Carson, R. T. and T. Groves (2007). Incentive and informational properties of preference questions. Environmental and Resource Economics 37(1): 181-210.<\/li>\n
  4. Lancsar, E., & Burge, P. (2014). Choice modelling research in health economics. In S. Hess & A. Daly (Eds.), Handbook of Choice Modelling. Cheltenham: Edward Elgar Publishing.<\/li>\n
  5. Buckell, J. and J. L. Sindelar (2019). The impact of flavors, health risks, secondhand smoke and prices on young adults\u2019 cigarette and e-cigarette choices: a discrete choice experiment. Addiction 114(8): 1427-1435.<\/li>\n
  6. \u00d6zdemir, S., Johnson, F. R., & Hauber, A. B. (2009). Hypothetical bias, cheap talk, and stated willingness to pay for health care. Journal of Health Economics, 28(4), 894-901.<\/li>\n
  7. Mark, T. L. and J. Swait (2004). Using stated preference and revealed preference modeling to evaluate prescribing decisions. Health Economics 13(6): 563-573.<\/li>\n
  8. Quaife, M., Terris-Prestholt, F., Di Tanna, G. L., & Vickerman, P. (2018). How well do discrete choice experiments predict health choices? A systematic review and meta-analysis of external validity. The European Journal of Health Economics, 19(8), 1053-1066.<\/li>\n
  9. Murphy, J. J., Allen, P. G., Stevens, T. H., & Weatherhead, D. (2005). A Meta-analysis of Hypothetical Bias in Stated Preference Valuation. Environmental and Resource Economics, 30(3), 313-325.<\/li>\n
  10. Buckell, J. and S. Hess (2019). Stubbing out hypothetical bias: improving tobacco market predictions by combining stated and revealed preference data. Journal of Health Economics 65: 93-102.<\/li>\n
  11. De Magistris, T., Gracia, A., & Nayga, R. M., Jr. (2013). On the Use of Honesty Priming Tasks to Mitigate Hypothetical Bias in Choice Experiments. American Journal of Agricultural Economics, 95(5), 1136-1154.<\/li>\n
  12. Lusk, J. L. and F. B. Norwood (2009). An Inferred Valuation Method. Land Economics 85(3): 500-514.<\/li>\n
  13. Smith, Vernon L. Microeconomic systems as an experimental science. The American Economic Review 72.5 (1982): 923-955.<\/li>\n
  14. Train, K. E. and W. W. Wilson (2009). Monte Carlo analysis of SP-off-RP data. Journal of Choice Modelling 2(1): 101-117.<\/li>\n
  15. Beck, M. J., Fifer, S., & Rose, J. M. (2016). Can you ever be certain? Reducing hypothetical bias in stated choice experiments via respondent reported choice certainty. Transportation Research Part B: Methodological, 89, 149-167.<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    PubMed feed<\/strong><\/p>\n

    https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/clinical\/?term=%22hypothetical%20bias%22<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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