Что такое предвзятая выборка? (В том числе, как избежать)
6 декабря 2021 г.
Хотя существует несколько доступных методов исследования, важно использовать выборку, отражающую совокупность. Смещенная выборка означает, что выбранная выборка недостаточно представляет определенные группы населения, что может исказить результаты. Изучение того, что такое предвзятая выборка и как ее предотвратить, поможет вам проводить достоверные и инклюзивные исследования. В этой статье мы обсудим определение предвзятой выборки, различные типы, как избежать предвзятости в исследованиях и предоставим вам несколько примеров предвзятых выборок.
Что такое предвзятая выборка?
Смещенная выборка – это когда выборка исследования систематически более вероятно будет выбрана для исследования. Это относится к ситуации, в которой выборка исследования отдает предпочтение определенной группе людей. Предвзятая выборка ставит под угрозу достоверность исследования, поскольку не дает точного представления о генеральной совокупности. Предвзятые выборки приводят к искаженным результатам, потому что исследование недопредставляет определенные группы населения.
Типы необъективных выборок
Предвзятые выборки могут возникать из-за ошибки исследователя или непреднамеренных факторов, которые побуждают определенные типы людей участвовать в исследовании. Существует несколько типов смещенных выборок, в том числе:
Самостоятельный выбор: Самостоятельный выбор — это когда человек соглашается участвовать в исследовании. Это может привести к необъективной выборке, поскольку кто-то может утверждать, что определенные люди с большей вероятностью добровольно пойдут на участие в исследовании.
Неполный охват: Недостаточный охват имеет место, когда исследование не включает все группы населения. Это может произойти из-за ограниченного доступа к исследованиям, например, из-за исключения участников без подключения к Интернету или доступа к исследователям.
Отсутствие ответа: Отсутствие ответа происходит, когда определенная группа людей отказывается участвовать в исследовании. Это может привести к необъективной выборке, поскольку те, кто не отвечает на приглашение к исследованию, могут быть более занятыми или иметь меньший доступ к ресурсам, необходимым им для участия в исследовании.
Предварительный отбор. Предварительный отбор может происходить, когда исследователь предварительно проверяет или берет интервью у потенциальных участников, прежде чем включить их в исследование. Это может привести к необъективной выборке, потому что это может побудить исследователя выбрать участников, которые более склонны влиять на результаты исследования в том направлении, в котором они хотят.
Выживание: Выживание — это когда исследователь выбирает участников, которых он может назвать успешными. Это может привести к необъективной выборке, поскольку исследователь выбирает участников, которые с большей вероятностью приведут к благоприятным результатам.
Вероятностные и невероятностные смещенные выборки
Смещенные выборки также могут быть вероятностными или невероятностными. Вот несколько примеров каждого типа:
Выборки со смещением вероятности
Вероятностная выборка имеет место, когда все члены генеральной совокупности имеют равные шансы на выборку. Поскольку выборки выбираются случайным образом, это может снизить риск необъективной выборки, но не устраняет риск полностью. Смещенная выборка все еще может иметь место, если случайно выбранные выборки не отражают совокупность, которую исследует тест.
Невероятностно смещенные выборки
Невероятностно смещенная выборка – это когда выборка не рандомизирована. Это может включать исследование, состоящее из участников, которые заранее соглашаются участвовать в исследовании. Это часто приводит к необъективной выборке, поскольку маловероятно, что она будет включать точное представление населения.
Примеры необъективных выборок
Предвзятые выборки могут возникать в различных исследовательских ситуациях. Вот несколько примеров необъективных выборок:
Пример выборки со смещением вероятности
Исследователь хочет выяснить, как средний балл средней школы предсказывает успешность поступления в колледж. Они присваивают всем учащимся своего класса случайное число, а затем выбирают образец из этих чисел. Хотя выбор студентов для исследования был случайным, не все студенты колледжей имели возможность принять участие в исследовании.
В выборку входят только учащиеся одного класса. Студенты также должны были зарегистрироваться, чтобы принять участие в исследовании, что может указывать на то, что средний балл средней школы влияет на то, какие студенты хотят участвовать в исследовательских проектах кампуса.
Пример выборки с невероятностной погрешностью
Исследователь хочет изучить особенности сна студентов колледжа для проекта первокурсника. Они рассылают приглашение другим ученикам в своем классе, которые соглашаются принять участие в исследовании в обмен на то, что исследователь также участвует в их исследовании.
Эта выборка сделана для удобства и включает только учащихся, которые учатся в одном классе. Эта выборка вряд ли точно отражает то, как сон влияет на всех студентов колледжа, поскольку все участники исследования учатся на первом курсе колледжа и могут иметь общую область обучения.
Пример предвзятой выборки перед скринингом
Исследователь хочет измерить, как количество часов кардио в неделю влияет на уровень стресса. Они рассылают приглашения потенциальным участникам, а затем индивидуально встречаются с теми, кто соответствует определенным критериям, таким как готовность посещать еженедельные стресс-тесты. Для исследования отбираются только участники, у которых есть свободное время, что приводит к необъективной выборке, в которую входят только участники с большим количеством свободного времени, которые также могут быть менее подвержены высокому стрессу.
Пример выборки со смещением из-за недостаточного охвата
Студент планирует измерить, как социально-экономический уровень влияет на количество выпускников колледжей. Они приглашают всех студентов колледжа, в котором они учатся, принять участие в исследовании, где их просят сообщить о доходах своей семьи. Проблема с этой выборкой заключается в том, что она не точно отражает все группы населения, поскольку учитывает только студентов этого конкретного колледжа. Поскольку исследователь посещает колледж Лиги плюща с конкурентоспособными показателями приема, его выборка может не включать охват всех групп населения.
Как избежать смещения выборки
Вы можете избежать влияния систематической ошибки выборки на ваше исследование, выполнив следующие действия:
1. Установите периметр исследования
Прежде чем принять решение о наилучшем методе выбора выборочной совокупности, важно определить конкретные периметры исследования. Это включает в себя гипотезу, которую вы планируете проверить, а также информацию и ресурсы, которые вам потребуются для проведения проверки. Составьте список независимых и зависимых переменных для изучения, где независимые относятся к меняющимся переменным, а зависимые переменные относятся к тому, что вы изучаете.
2. Определите целевую аудиторию
Определите ваши целевые группы населения как можно более конкретно. Например, если вы изучаете, как количество часов сна влияет на оценки в колледже, вы захотите собрать выборку студентов из разных групп населения. Будьте осторожны с выборкой удобства на этом этапе. Удобная выборка происходит, когда вы выбираете наиболее удобную для вас выборку.
3. Определите, как лучше всего охватить целевую аудиторию
Определите, как лучше всего получить выборку студентов колледжей, отражающую широкий круг студентов всех полов, рас и культур. Передискретизация может быть эффективной для предотвращения смещенной выборки. Это включает в себя выбор участников из определенных недостаточно представленных групп, чтобы гарантировать, что каждый является частью исследования. Получив ответы от недопредставленного населения, вы можете скорректировать их, чтобы отразить процент населения.
4. Просмотрите вопросы опроса
В дополнение к редактированию и просмотру вопросов опроса и компонентов исследования также может быть полезно, чтобы коллега также просмотрел их. Это может помочь вам определить любые потенциальные предубеждения, которые вы, возможно, не узнаете сами. Важно продолжать переоценивать исследование по мере его продвижения, чтобы гарантировать, что выборка не станет предвзятой.