Výběrové zkreslení

Hodnocení | Biopsychology | Srovnávací |Kognitivním | Mentálním | Jazyk | Individuální rozdíly |Osobnost | Filozofie | Sociální |
Metody | Statistiky |Klinické | Vzdělávací | Technické |Odborné předměty |Svět psychologie |

Statistika:Vědecká metoda · metody Výzkumu · Experimentální design · Vysokoškolské statistiky kurzy · Statistické testy · teorie her · teorie Rozhodování

selection bias je statistická předpojatost, při které dochází k chybě při výběru jednotlivců nebo skupin k účasti ve vědecké studii. To je někdy označováno jako efekt výběru. Termín „výběrová zkreslení“ se nejčastěji týká zkreslení statistické analýzy, která je výsledkem metody sběru vzorků. Není-li výběrová zkreslení zohledněna, mohou být některé vyvozené závěry nesprávné.,

Druhy

Existuje mnoho typů možné výběrové zkreslení, včetně:

Sampling bias

Sampling bias je systematická chyba v důsledku non-náhodný vzorek populace, což někteří členové populace bude méně pravděpodobné, že budou zahrnuty než ostatní, což má za následek neobjektivní vzorek, který je definován jako statistický vzorek populace (nebo non-lidské faktory) ve kterém se všichni účastníci nejsou rovnoměrně vyvážené nebo objektivně zastoupeny., Je většinou klasifikován jako podtyp výběrového zkreslení, někdy specificky nazývaný výběrový výběr vzorku, ale někteří jej klasifikují jako samostatný typ zkreslení.

rozlišení, byť ne všeobecně, vzorkování zkreslení je, že to podkopává vnější validity testu (schopnost jeho výsledky zobecňovat pro zbytek populace), zatímco výběrové zkreslení se zabývá především interní platnost pro rozdíly nebo podobnosti zjištěných ve vzorku na dosah ruky., V tomto smyslu chyby vyskytující se v procesu shromažďování vzorku nebo kohorty způsobují zkreslení odběru vzorků, zatímco chyby v jakémkoli procesu poté způsobují zkreslení výběru.

Příklady vzorkování zkreslení patří self-výběr, pre-screening účastníků řízení, diskontování subjektům hodnocení/zkoušek, které neběžel k dokončení a migrační bias vyloučením jedinců, kteří se nedávno přestěhoval do nebo ze studované oblasti.

interval

• Předčasné ukončení procesu v době, kdy jeho výsledky podporují požadovaný závěr.,
• proces může být ukončen dříve na extrémní hodnoty (často z etických důvodů), ale extrémní hodnota je pravděpodobné, že bude dosaženo tím, že proměnná s největším rozptylem, i když všechny proměnné mají podobný průměr.

Expozice

• Citlivost zkreslení
  • Klinická citlivost zkreslení, kdy jedna nemoc předurčuje pro druhou nemoc, a léčba pro první nemoc chybně zdá předurčují k druhé onemocnění., Například, postmenopauzální syndrom dává vyšší pravděpodobnost, že také rakoviny endometria, takže estrogeny uvedeny pro postmenopauzální syndrom se může dostávat vyšší než skutečné vinu za způsobení rakoviny endometria.
  • Protopatická zaujatost, pokud se zdá, že léčba prvních příznaků onemocnění nebo jiného výsledku způsobuje výsledek. Jedná se o potenciální zkreslení, pokud je doba zpoždění od prvních příznaků a zahájení léčby před skutečnou diagnózou. To může být zmírněno zpožděním, to znamená vyloučení expozic, ke kterým došlo v určitém časovém období před diagnózou.,
  • Indikace bias, potenciál mix mezi příčinou a následkem, když expozice je závislá na indikaci, např. léčba je vzhledem k lidem ve vysoké riziko získání onemocnění, potenciálně způsobuje převahu léčených lidí mezi těmi, získání nemoci. To může způsobit chybný vzhled léčby, která je příčinou onemocnění.

Data

• rozdělení dat se znalostí obsahu oddílů a jejich analýza pomocí testů určených pro slepě vybrané oddíly.,
• odmítnutí „špatných“ dat z libovolných důvodů namísto podle dříve uvedených nebo obecně dohodnutých kritérií.
• odmítnutí “ odlehlých hodnot „ze statistických důvodů, které nezohledňují důležité informace, které by mohly být odvozeny z“ divokých “ pozorování.

studie

• výběr studií, které je třeba zahrnout do metaanalýzy (viz také kombinatorická metaanalýza).,
• Provedení opakované pokusy a podávání zpráv jen ty příznivé výsledky, snad přelepení laboratorní záznamy z dalších experimentů jako „kalibrační testy“, „instrumentation chyby“ nebo „předběžné průzkumy“.
• Prezentovat nejvýznamnější výsledek údaje vybagrovat, jako by to byl jeden experiment (což je logicky stejné jako předchozí položka, ale je vnímána jako mnohem méně nečestné).

Vyhlazovací

Oslabování předsudků je druh výběrového zkreslení způsobené opotřebení (úbytek účastníků), diskontování subjektům hodnocení/zkoušek, které neběžel k dokončení., Zahrnuje výpadek, nereagování (nižší rychlost odezvy), stažení a deviátory protokolu. Poskytuje zkreslené výsledky, pokud je nerovnoměrné, pokud jde o expozici a/nebo výsledek. Například v testu dietního programu může výzkumník jednoduše odmítnout každého, kdo vypadne ze soudního řízení, ale většina těch, kteří vypadnou, jsou ti, pro které to nefungovalo. Rozdílná ztráta subjektů v intervenční a srovnávací skupině může změnit charakteristiky těchto skupin a výsledků bez ohledu na studovanou intervenci.,

výběr pozorovatele

data jsou filtrována nejen studiem a měřením, ale nezbytným předpokladem, že musí být někdo, kdo dělá studii. V situacích, kdy existence pozorovatele nebo studie koreluje s účinky výběru pozorování dat, a je zapotřebí antropické uvažování.,

příklad je minulost dopad události záznam o Zemi: pokud velké dopady způsobit masové vymírání a ekologické narušení smyslu, že brání vývoji inteligentních pozorovatelů na dlouhou dobu, nikdo nebude dodržovat žádné důkazy o velké dopady v nedávné minulosti (protože oni by zabránila inteligentní pozorovatelé z vyvíjející se). Proto existuje potenciální zkreslení v záznamu dopadu země. Astronomická existenciální rizika mohou být podobně podceňována kvůli výběrovému zkreslení a musí být zavedena antropická korekce.,

Vyhýbání se

V obecném případě, výběr předsudky nelze překonat s pomocí statistické analýzy existujících dat sám, i když Heckman korekce může být použita ve zvláštních případech. Neformální posouzení stupně výběrového zkreslení lze provést zkoumáním korelací mezi exogenními (pozadí) proměnnými a indikátorem léčby., Nicméně, v regresní modely, je korelace mezi nepozorované determinanty výsledku a nepozorované determinanty výběru do vzorku, u nichž zkreslení odhadů a tato korelace mezi unobservables nelze přímo posoudit pozorované faktory léčby.,

Související otázky

Výběrové zkreslení je úzce spjat s:

• publikační bias nebo hlášení zkreslení, zkreslení vyrobené ve společenství, vnímání nebo meta-analýz tím, že nezveřejní nezajímavé (obvykle negativní) výsledky, nebo výsledky, které jdou proti experimentátor předsudky, sponzorské zájmy, nebo společenství očekávání.
• potvrzovací zkreslení, zkreslení vyvolané experimenty, které jsou navrženy tak, aby hledaly potvrzující důkazy namísto pokusu o vyvrácení hypotézy.,
• vyloučení zkreslení, vyplývá z použití různých kritérií pro případy a kontroly, pokud jde o účast způsobilost pro studium/různé proměnné sloužící jako základ pro vyloučení.,

Viz také

• Berkson je paradox
• Neobjektivní výběr vzorku
• Černá Labuť teorie
• Cherry picking (klam)
• Financování zaujatost
• Seznam poznávacích zaujatostí
• Sampling bias
• sebenaplňující se proroctví
• Účast zaujatost
• Survivorship bias

Poznámky