UNIDADE I. INTRODUÇÃO À METODOLOGIA RDS - RESPODENT DRIVEN SAMPLING ( Amostragem conduzida pelo entrevistado ) Lisa Johnston
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- Márcio Sanches Alcaide
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1 UNIDADE I INTRODUÇÃO À METODOLOGIA RDS - RESPODENT DRIVEN SAMPLING ( Amostragem conduzida pelo entrevistado ) Lisa Johnston
2 Ao final desta Unidade, você deverá estar apto a: Explicar como um estudo é conduzido usando-se o RDS Descrever outras metodologias de amostragem Explicar as desvantagens de outras metodologias de amostragem Fornecer exemplos de RDS e outras metodologias de amostragem
3 O que é amostragem? Amostragem é o campo da estatística prática que diz respeito à seleção de indivíduos de uma população-alvo, dos quais se espera que forneçam alguma informação sobre a população-alvo em sua totalidade, especialmente para fins de inferência estatística.
4 Tipos de amostragem Não probabilística: selecionam-se membros da população mediante procedimentos não aleatórios. Estes incluem amostragem por conveniência, amostragem por julgamento, amostragem por quota e amostragem bola-deneve. Probabilística: cada membro da população tem uma probabilidade conhecida, diferente de zero, de ser selecionado. Os métodos probabilísticos incluem amostragem randômica, amostragem sistemática e amostragem estratificada.
5 Amostragem probabilística (Simples, Sistemática, por Conglomerado) Os Gold Standard são os melhores métodos de amostragem, mas não atingem populações de difícil acesso, porque estas: - Não possuem quadro de amostragem - São estigmatizadas e de difícil acesso Estudos de amostragem baseados na probabilidade necessitariam de imensos tamanhos de amostra para atingir uma população oculta, o que seria muito dispendioso.
6 Populações de difícil acesso O que são populações de difícil acesso? Por que é difícil amostrar populações de difícil acesso? Como abordar epidemias concentradas de HIV? Como amostrar populações de difícil acesso?
7 Métodos de amostragem de populações de difícil acesso Time-Location (TLS), Venue-Based (Horário-local) - O pesquisador recruta indivíduos em locações específicas e em momentos específicos. Bola-de-neve - Um indivíduo recruta o maior número possível de participantes para o estudo. Amostragem institucional - São amostrados indivíduos de uma instituição, como os presídios. Amostragem estratificada - Amostragem baseada em um estrato da população.
8 Vieses dos métodos de amostragem de populações de difícil acesso Time-Location (TLS), Venue-Based (Horário-local) - Principal viés: atinge apenas os indivíduos que estão visíveis Bola-de-neve - Principal viés: não-representativa da população-alvo (tendência à lealdade de grupo, intencionalidade e dissimulação) Amostragem institucional - Principal viés: não-representativa da população-alvo Amostragem estratificada - Principal viés: não-representativa da população-alvo
9 O que é RDS? É uma variante da metodologia de chain-referral (cadeia de referência). Foi desenvolvida a para amostragem de populações de difícil acesso. As populações devem estar conectadas por meio de redes sociais. Os usuários de drogas injetáveis (UDI) têm excelentes redes sociais, uma vez que compram drogas de outros UDI, com quem muitas vezes as compartilham Os homens que fazem sexo com homens (HSH) formam sólidas redes sociais, uma vez que fazem sexo e interagem com outros HSH Os trabalhadores do sexo estão socialmente interligados por meio do trabalho e amizades
10 O que é RDS? (continuação) O recrutamento começa com a seleção de um conjunto de participantes não aleatórios (as sementes ). As sementes usam até três cupons para recrutar seus pares (pessoas semelhantes a elas) para o estudo estas pessoas constituem a primeira onda. Os recrutas da primeira onda a participar do estudo recebem até três cupons para recrutar seus pares estes recrutas constituem a segunda onda. Cada participante recebe um incentivo para completar o protocolo de estudo e um incentivo para cada recruta elegível que se alista no estudo. Isso ocorre em diversas ondas até que se tenha uma longa cadeia de participantes e se atinja o tamanho desejado da amostra.
11 A teoria por trás do RDS É melhor ter cadeias de referência mais longas (pelo menos cinco ondas) A amostra final será independente daquelas selecionadas como sementes A amostra final será semelhante à população da rede dentro da qual o recrutamento é feito Os recrutas são interligados por meio números de identificação nos cupons
12 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Semente
13 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Semente
14 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Processo de Markov
15 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Processo de Markov
16 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Processo de Markov
17 1ª onda 2ª onda 3ª onda 4ª onda 5ª onda Processo de Markov
18 Termos importantes do método RDS Sementes Ondas Cadeia Incentivo primário Incentivo secundário Recrutador Recruta
19 Pressupostos do RDS As proporções atingirão equilíbrio no final As conexões são recíprocas O recrutamento ocorre com a mesma eficiência através da população A população da qual se coleta a amostra é infinitamente grande A rede social dos participantes é suficientemente bem-conectada
20 Requisitos do RDS Os participantes devem estar conectados através de redes sociais O recrutamento deve ser não-preferencial Os recrutas são selecionados com probabilidade proporcional ao tamanho da rede a que pertencem (os recrutas que pertencem a grandes redes têm mais probabilidade de encontrar alguém para recrutar) Os recrutas devem informar de modo suficientemente preciso o tamanho da rede a que pertencem para fins da análise RDS
21 O RDS elimina estes vieses (comumente encontrados na amostragem bola-de-neve ) Seleção não aleatória dos participantes do estudo Tendência à lealdade de grupo Tendência à dissimulação e intencionalidade Diferencial nos tamanhos das redes recrutadas
22 Análise RDS Os dados do RDS devem ser analisados com o RDSAT ou com outro software estatístico similar Do contrário, o RDS não produzirá nada além de uma ótima amostragem bolade-neve
23 RDS: Vantagens Facilidade de trabalho de campo Pouca pesquisa formativa/mapeamento Os próprios membros-alvo efetuam o recrutamento Atinge segmentos menos visíveis da população Fornece dados teoricamente representativos Apenas um número mínimo de questões adcionais é necessário Software disponível Seu custo pode ser mais baixo
24 RDS: Limitações A população deve estar socialmente interligada Às vezes é difícil verificar o grau de associação entre os membros do grupo Precisa-se de papelada para controlar as ligações entre os recrutadores e recrutas: gestão dos cupons Utililiza incentivos Ainda não é possível realizar análises multivariadas com software RDS Dificuldade em lidar com o viés de não-resposta seletiva
25 Revisão do protocolo de amostra RDS
26 Revisão do manual de operação de RDS
27 Obrigado
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