Szelekciós torzítás

Értékelése | Biopsychology | Összehasonlító |Kognitív | Fejlődési | Nyelv | Egyéni különbségek |Personality | Filozófia | Szociális |
Módszerek | Statisztika |Klinikai | Oktatási | Ipari |Szakmai cikkek |Világ pszichológia |

Statisztikák:Tudományos módszer · Kutatási módszerek · Kísérleti design · Egyetemi statisztika kurzusok · Statisztikai vizsgálatok · a Játék elmélete · a Határozatot az elmélet

kiválasztási torzítás egy statisztikai elfogultság, amelyben hiba van az egyének vagy csoportok kiválasztásában, hogy részt vegyenek egy tudományos vizsgálatban. Ezt néha kiválasztási hatásnak nevezik. A “kiválasztási torzítás” kifejezés leggyakrabban a statisztikai elemzés torzulására utal, amely a minták gyűjtésének módszeréből származik. Ha a kiválasztási torzítást nem veszik figyelembe, akkor bizonyos levont következtetések rosszak lehetnek.,

Típusok

sok fajta lehetséges szelekciós torzítás, beleértve a következőket:

Mintavételi torzítás

Mintavételi torzítás szisztematikus hiba miatt nem véletlen minta a lakosság, ami néhány tagja a lakosságot, hogy kevésbé valószínű, hogy tartalmazza, mint mások, ami egy elfogult minta meghatározása a statisztikai minta, a lakosság (vagy nem-emberi tényezők) amelyben minden résztvevő nem egyformán kiegyensúlyozott vagy objektív módon képviselte., Többnyire a kiválasztási torzítás altípusaként osztályozzák, néha kifejezetten mintaválasztási elfogultságnak nevezik, de egyesek külön típusú elfogultságnak tekintik.

a mintavételi torzítás megkülönböztetése, bár nem általánosan elfogadott, az, hogy aláássa a teszt külső érvényességét (eredményeinek általánosítható képessége a lakosság többi részére), míg a kiválasztási torzítás elsősorban a belső érvényességet érinti a szóban forgó mintában található különbségek vagy hasonlóságok tekintetében., Ebben az értelemben a minta vagy kohorsz összegyűjtésének folyamatában előforduló hibák mintavételi elfogultságot okoznak, míg az ezt követő bármely folyamat hibái kiválasztási elfogultságot okoznak.

a mintavételi elfogultság példái közé tartozik az önválasztás, a vizsgálati résztvevők előszűrése, a vizsgálati alanyok/tesztek diszkontálása, amelyek nem fejeződtek be, és a migrációs elfogultság kizárásával azok a személyek, akik a közelmúltban költöztek be a vizsgálati területre vagy ki.

időintervallum

• a vizsgálat korai befejezése olyan időpontban, amikor eredményei támogatják a kívánt következtetést.,
• a próbaverzió korai időpontban (gyakran etikai okokból) megszüntethető, de a szélsőséges értéket valószínűleg a legnagyobb varianciával rendelkező változó éri el, még akkor is, ha minden változónak hasonló átlaga van.

expozíció

• érzékenységi torzítás
  • klinikai érzékenységi elfogultság, amikor egy betegség egy második betegségre hajlamos, és az első betegség kezelése tévesen úgy tűnik, hogy hajlamos a második betegségre., Például a posztmenopauzális szindróma nagyobb valószínűséggel alakul ki endometriális rák is, így a posztmenopauzális szindrómára adott ösztrogének magasabb, mint az endometriális rák okozója.
  • protopátiás torzítás, amikor a betegség vagy más kimenetel első tüneteinek kezelése az eredményt okozza. Ez egy lehetséges torzítás, ha van egy lag idő az első tünetek és a kezelés megkezdése előtt a tényleges diagnózis. Enyhíthető a késleltetés, vagyis a diagnózis előtti bizonyos időszakban bekövetkezett expozíciók kizárása.,
  • Jelzés elfogultság, egy potenciális keverjük össze közötti ok-okozati, ha az expozíció függ jelzés, pl. egy kezelés tekintettel arra, hogy az emberek nagy a kockázata a megszerzése egy betegség, potenciálisan okoz egy erős kezelt emberek közül azok megszerzése a betegség. Ez azt okozhatja, hogy a kezelés téves megjelenése a betegség oka.

Data

• Az adatok particionálása a partíciók tartalmának ismeretében, majd a vakon kiválasztott partíciókhoz tervezett tesztekkel elemezve.,
• a “rossz” adatok elutasítása önkényes alapon, a korábban megadott vagy általánosan elfogadott kritériumok helyett.
• a “kiugró értékek” elutasítása statisztikai alapon, amelyek nem veszik figyelembe a “vad” megfigyelésekből származó fontos információkat.

tanulmányok

• kiválasztása, mely vizsgálatokat kell bevonni egy meta-analízisbe (Lásd még kombinatorikus meta-analízis).,
• Teljesítő ismételt kísérletek, az adatszolgáltatás csak a kedvező eredmény, talán relabelling labor rekordok más kísérletek, mint a “kalibrációs vizsgálatok”, “műszerek hibák”, illetve “az előzetes felmérések”.
• az adatkotró legfontosabb eredményét úgy mutatja be, mintha egyetlen kísérlet lenne (ami logikusan megegyezik az előző tételvel, de sokkal kevésbé tisztességtelennek tekintik).

lemorzsolódás

a lemorzsolódási torzítás egyfajta kiválasztási torzítás, amelyet a lemorzsolódás (a résztvevők elvesztése) okoz, a vizsgálati alanyok/tesztek diszkontálása, amelyek nem fejeződtek be., Ez magában foglalja a lemorzsolódást, a nem reagálást (alacsonyabb válaszadási arány), a visszavonást és a protokoll deviátorokat. Elfogult eredményeket ad, ha a kitettség és/vagy az eredmény tekintetében egyenlőtlen. Például egy fogyókúrás program tesztjében a kutató egyszerűen elutasíthat mindenkit, aki kiesik a tárgyalásból, de a legtöbb kieső azok, akiknek nem működött. Az intervenciós és összehasonlító csoport különböző alanyainak elvesztése a vizsgált beavatkozástól függetlenül megváltoztathatja e csoportok és eredmények jellemzőit.,

Observer selection

az adatokat nem csak tanulmánytervezéssel és méréssel szűrjük, hanem a szükséges előfeltétel, hogy legyen valaki, aki tanulmányt végez. Olyan helyzetekben, amikor a megfigyelő vagy a tanulmány létezése korrelál az adatmegfigyelési kiválasztási hatásokkal, antropikus érvelésre van szükség.,

Egy példa a múltban hatása feljegyzés, a Föld: ha nagy hatásokat okozhat tömeges fajok ökológiai zavarokat kizárná az evolúció, intelligens megfigyelők hosszú ideig, senki nem fog megfigyelni, minden bizonyíték a nagy hatásokat a közelmúltban (mivel megakadályozta volna intelligens megfigyelők fejlődik). Ezért van egy lehetséges torzítás a föld hatásrekordjában. A csillagászati egzisztenciális kockázatokat szintén alulbecsülhetik a szelekciós torzítás miatt, és antropikus korrekciót kell bevezetni.,

elkerülés

általános esetben a kiválasztási torzításokat nem lehet egyedül a meglévő adatok statisztikai elemzésével leküzdeni, bár a Heckman korrekció speciális esetekben alkalmazható. A szelekciós torzítás mértékének informális értékelését az exogén (háttér) változók és a kezelési mutató közötti korrelációk vizsgálatával lehet elvégezni., Azonban a regressziós modellek, az összefüggés észrevétlenül meghatározó, az eredmény pedig észrevétlenül meghatározó kiválasztási a minta, amely elfogultság becslések, de ez az összefüggés unobservables nem lehet közvetlenül értékeli a megfigyelt meghatározó a kezelés.,

Kapcsolatos kérdések

Selection bias szorosan kapcsolódó, hogy:

• közzététel elfogultság vagy jelentéstételi elfogultság, a torzítás előállított közösségi felfogás vagy meta-elemzések, ha nem teszi közzé érdektelen (általában negatív) eredményei, illetve eredmények, amelyek ellen a kísérletező az előítéletek, a megbízó érdekeit, vagy a közösségi elvárásoknak.
• megerősítő elfogultság, a kísérletek által előállított torzítás, amelyeket megerősítő bizonyítékok keresésére terveztek, ahelyett, hogy megpróbálnák megcáfolni a hipotézist.,
• kizárási elfogultság, abból ered, hogy különböző kritériumokat alkalmaznak az esetekre és az ellenőrzésekre a részvételre való jogosultság tekintetében egy tanulmányra/a kizárás alapjául szolgáló különböző változókra.,

Lásd még:

• Berkson paradoxona
• elfogult mintavétel
• Fekete hattyú elmélet
• cseresznye szedés (tévedés)
• finanszírozási elfogultság
• kognitív torzítások listája

mintavételi elfogultság

• önbeteljesítő prófécia
• részvételi elfogultság

megjegyzések