Em uma planilha do Excel contendo dados de uma pesquisa sobre saúde mental, observa-se que a taxa de resposta sobre a severidade da depressão é menor entre os homens em comparação com as mulheres. Considere que a primeira coluna da planilha representa o campo “sexo” e está completamente preenchida, mas há dados ausentes na segunda coluna – “severidade da depressão”. Sabendo que a ausência dessas respostas está relacionada ao sexo dos respondentes (uma variável observável), mas não à severidade em si, assinale a opção que indica como podemos classificar os valores não preenchidos na coluna B da planilha.
- A)MCAR – Missing Completely at Random.
Errada, porque MCAR exigiria que a ausência fosse totalmente independente de qualquer variável observável ou não observável.
- B)MNAR – Missing Not at Random.
Errada, porque MNAR ocorre quando a falta da resposta depende do próprio valor ausente, e não apenas de uma variável observável como o sexo.
- C)MAR – Missing at Random.
Certa, pois a ausência das respostas é explicada por uma variável observável na base, que é o sexo dos respondentes.
- D)NAR – Not at Random.
Errada, porque “NAR” não é a classificação padrão usada em estatística e tratamento de dados ausentes.
- E)NCNAR – Not Completely not at Random.
Errada, porque essa sigla não corresponde à terminologia consagrada para dados ausentes.
Gabarito: C
Em dados de pesquisa, valores ausentes nem sempre faltam pelo mesmo motivo. A classificação mais cobrada em concursos separa três casos: MCAR, quando a ausência é totalmente aleatória; MAR, quando a ausência depende de uma variável observável; e MNAR, quando a ausência depende do próprio valor que ficou faltando. Nesta questão, a coluna “sexo” está preenchida e a falta de resposta na severidade da depressão varia conforme o sexo. Ou seja, o dado ausente está ligado a uma variável que você consegue observar, e não diretamente ao nível de depressão em si. Isso é exatamente o cenário de MAR, ou Missing at Random. Perceba a sutileza: o nome pode confundir, porque “at random” não quer dizer que a falha seja pura loteria. Aqui, significa que a ausência pode ser explicada por outra informação disponível na base. Em prova, essa diferença costuma ser o detalhe que derruba quem lê correndo. Então, o gabarito C está correto porque a não resposta na severidade da depressão depende do sexo dos respondentes, que é uma variável observável na planilha. Não há indicação de que o próprio valor da severidade, escondidinho, esteja provocando a ausência, o que afastaria MNAR.