Interpretação de Resultados e Possibilidades de Erro

Na hora de interpretar os resultados, podemos classificar todas as possibilidades de erro da seguinte forma:

1- ERROS ALEATÓRIOS relacionados com o processo de selecção aleatória de amostragem e que as provas estatísticas medem quando nos informam da probabilidade de os nossos resultados representarem o que sucede realmente na população. Para diminuir estes erros será necessário aumentar a dimensão da amostra até um limite razoável, de acordo com os nossos recursos. No Anexo 3 explica-se uma forma fácil de calcular a dimensão da amostra, tendo em conta o máximo erro aleatório admissível.

2- ERROS SISTEMÁTICOS, ou viés, que podem ser classificados da seguinte forma: VIÉS DE SELECÇÃO.

Têm a ver com o facto de seleccionarmos uma amostra através de um método que não garante a sua representatividade:
a) viés de admissão, p.ex., quando a nossa amostra é seleccionada a partir de uma população especial, não representativa da realidade. É o caso se fizermos um estudo baseado na população de toxicodependentes que vão aos serviços de saúde: evidentemente as conclusões tiradas de um estudo como este não podem ser generalizadas para todos os toxicodependentes, por não incluir aqueles que não vão aos serviços de saúde. Relacionado com esta problemática está caracterizado o chamado viés de Berkson, que tem a ver com o facto de quando se estuda uma população de doentes de um serviço de urgência hospitalar, encontram-se frequentemente associações estatísticas entre doenças que não se encontram associadas, nem na população em geral, nem patogenicamente (p.ex., gota e bronquite, atendendo serem ambas doenças com o denominador comum de implicarem contactos frequentes com os serviços de urgência).
b) viés de amostragem, p.ex., quando aplicamos um questionário a uma amostra de conveniência que "apanhamos" na rua, esta poderá ser constituída só pelos cidadãos mais simpáticos e que mais saem à rua, o que poderá ser muito diferente dos cidadãos em geral! A única forma de