Conclusões errôneas devidas a dados faltantes podem, às vezes, ser
corrigidas a posteriori –, o que, nesse caso, exigiria um grande esforço
para localização dos pacientes perdidos –, mas, muitas vezes, a medição
não pode ser reposta. Existem técnicas estatísticas para imputar
valores faltantes a partir de outras informações da linha de base ou das
visitas de seguimento ou a partir da média dos valores dos demais
participantes. Embora essas técnicas sejam úteis, particularmente para
análise multivariada em que o acúmulo de dados faltantes pode
inviabilizar o uso de uma grande fração dos sujeitos, elas não garantem
conclusões livres de vieses de não resposta caso o número de
observações faltantes seja grande.
A única solução adequada é delinear e conduzir o estudo de uma
forma que evite dados faltantes. Por exemplo, pode-se designar um
membro da equipe para avaliar a completude dos formulários antes de o
participante deixar a clínica, elaborar interfaces eletrônicas para entrada
de dados que não permitam pular entradas e programar o banco de
dados de modo a criar alertas para a equipe de pesquisa cada vez que
aparecer um dado faltante (Tabela 17.5). Medições clínicas faltantes
devem ser abordadas enquanto o participante ainda está na clínica,
quando ainda é relativamente fácil corrigir os erros.TABELA 17.5 Controle de qualidade do gerenciamento de dados: passos durante o estudo
Assinalar ou verificar omissões e erros importantes enquanto o participante ainda estiver na clínica. Assegurar-
se de que:
Não há erros ou problemas de transposição do número de identidade, código do nome, ou data em cada
página
Todos os formulários corretos para a visita especificada foram preenchidos
Não há nenhuma entrada faltante ou padrão incorreto de pulos
As entradas são legíveis
Os valores de variáveis importantes estão dentro da faixa permitida
Os valores de variáveis importantes são consistentes uns com os outros (p. ex., idade e data de nascimento
Realizar periodicamente distribuições de frequências e medidas de variância para identificar valores aberrantes
Criar outras tabulações periódicas para descobrir erros (ver Apêndice 17B)
- Dados inacurados e imprecisos. Este é um problema insidioso, que
muitas vezes permanece sem ser descoberto, especialmente quando
mais de uma pessoa está envolvida na realização das aferições. No pior
cenário, o investigador planeja o estudo e deixa a coleta de dados para