Selection bias (Norsk)

Vurdering | Biopsychology | Komparativ |Kognitiv | Utviklingsmessige | Språk | Individuelle forskjeller |Personlighet | Filosofi | Social |
Metoder | Statistikk |Klinisk | Pedagogisk | Industri |Faglige elementer |Verden psykologi |

Statistikken:Vitenskapelig metode · forskningsmetode · Eksperimentell design · Lavere statistikk kurs · Statistiske tester · spillteori · Vedtak teori

Selection bias er en statistisk bias der det er en feil i å velge individer eller grupper til å ta del i en vitenskapelig studie. Det er noen ganger referert til som utvalget effekt. Begrepet «selection bias» som oftest refererer til forvrengning av en statistisk analyse, som følge av metode for å samle inn prøver. Hvis utvalget bias er ikke tatt hensyn til da visse konklusjoner som trekkes kan være feil.,

Typer

Det er mange typer mulige utvalg bias, blant annet:

Prøvetaking bias

Prøvetaking bias er systematiske feil på grunn av en ikke-tilfeldig utvalg av en populasjon, forårsaker noen medlemmer av befolkningen til å være mindre sannsynlig å bli inkludert enn andre, noe som resulterer i et skjevt utvalg, definert som et statistisk utvalg av en populasjon (eller ikke-menneskelige faktorer) hvor alle deltakere er like balansert eller objektivt representert., Det er hovedsakelig klassifisert som en undertype av selection bias, noen ganger spesielt betegnet eksempel selection bias, men noen klassifisere det som en egen type bias.

En forskjell, om enn ikke universelt akseptert, for prøvetaking bias er at det undergraver den eksterne gyldigheten av en test (evne til resultatene til å bli generalisert til resten av befolkningen), mens utvalget skjevhet i hovedsak adresser interne gyldigheten for forskjeller eller likheter som finnes i prøven på hånden., I denne forstand, feil som oppstår i prosessen med å samle prøven eller kohort føre til prøvetaking bias, mens feil i noen prosess for deretter å føre utvalg bias.

Eksempler på prøvetaking bias inkluderer self-utvalget, pre-screening av rettssaken deltakere, diskontering rettssaken fag/tester som ikke går til ferdigstillelse og migrasjon bias ved å ekskludere personer som nylig har flyttet inn i eller ut av studieområdet.

tidsintervall

• Tidlig avslutning av en rettssak i en tid da resultatene støtter en ønsket konklusjon.,
• En studie kan sies opp tidlig på en ekstrem verdi (ofte av etiske grunner), men den ekstreme verdien er sannsynlig å bli nådd av variabelen med størst avvik, selv om alle variablene har en lignende bety.

Eksponering

• Mottakelighet bias
  • Kliniske mottakelighet bias, når en sykdom predisposes for en annen sykdom og behandling for den første sykdommen feilaktig ser ut til å disponere for den andre sykdommen., For eksempel, postmenopausal syndrom gir en høyere sannsynlighet for også å utvikle livmorkreft, så estrogens som er gitt for postmenopausale syndrom kan få en høyere enn faktiske skylden for forårsaker livmorkreft.
  • Protopathic bias, når en behandling for de første symptomene på en sykdom eller andre utfall synes å føre til at utfallet. Det er en potensiell skjevhet når det er et lag tid fra de første symptomene og start av behandling før selve diagnosen. Det kan gjøres ved å ligge, det er, utelukkelse av eksponeringer som skjedde i en viss tid før diagnose.,
  • Indikasjon bias, en potensiell blanding mellom årsak og virkning når eksponeringen er avhengig av indikasjon, f.eks. en behandling er gitt til personer som har høy risiko for å få en sykdom, som potensielt kan forårsake en overvekt av behandlede personer blant de å få sykdommen. Dette kan føre til en feilaktig utseende av behandling være en årsak til sykdommen.

Data

• Partisjonering data med kunnskap om innholdet av partisjoner, og deretter å analysere dem med tester som er designet for blindt valgt partisjoner.,
• Avvisning av «dårlig» data på vilkårlig grunnlag, i stedet for i henhold til tidligere uttalt eller enighet om kriteriene.
• Avvisning av «utenforliggende» på statistisk grunnlag som ikke klarer å ta hensyn til viktig informasjon som kan være avledet fra «wild» observasjoner.

Studier

• Utvalget av hvilke studier som skal inkluderes i en meta-analyse (se også kombinatoriske meta-analyse).,
• Utføre gjentatte eksperimenter og rapportering bare de mest gunstige resultatene, kanskje relabelling lab-poster i andre eksperimenter som «kalibrering tester», «instrumentering feil» eller «foreløpige undersøkelser».
• Presentere de mest betydningsfulle resultat av en data mudre som om det var et enkelt eksperiment (som er logisk samme som det forrige elementet, men er sett på som mye mindre uærlig).

Avgang

Attrition bias er en slags utvalg bias forårsaket av naturlig avgang (tap av deltakerne), diskontering rettssaken fag/tester som ikke går til ferdigstillelse., Det inkluderer frafall, nonresponse (lavere svarprosent), uttak og protokoll deviators. Det gir partisk resultater hvor det er ulik i forhold til eksponering og/eller utfallet. For eksempel, i en test av en diett program, forsker kan bare avvise alle som dropper ut av rettssaken, men de fleste av de som faller ut er de for hvem det var ikke fungerer. Ulike tap av fag i intervensjon og sammenligning gruppe kan endre egenskapene til disse gruppene og resultater uavhengig av det studerte intervensjon.,

Observatør utvalget

Data som er filtrert ikke bare ved studium, design og måling, men med den nødvendig forutsetning at det må være noen til å gjøre en undersøkelse. I situasjoner der eksistensen av observatør eller studiet er korrelert med data observasjon utvalget bivirkninger oppstår, og anthropic resonnement er nødvendig.,

Et eksempel er de siste impact event ta opp av Jorden: hvis store konsekvenser skape masse extinctions og økologiske forstyrrelser er til hinder for utviklingen av intelligent observatører i lange perioder, ingen vil observere noen bevis for store konsekvenser i den siste tiden (siden de ville ha forhindret intelligent observatører fra utvikling). Det er derfor en potensiell skjevhet i sammenstøtet ta opp av Jorden. Astronomiske eksistensiell risiko kan på samme måte være undervurdert på grunn av selection bias, og en anthropic korreksjon har til å bli introdusert.,

Unngå

I det generelle tilfellet, utvalg skjevheter kan ikke overvinnes med statistisk analyse av eksisterende data alene, selv om Heckman korreksjon kan brukes i spesielle tilfeller. En uformell vurdering av grad av utvalget bias kan gjøres ved å undersøke sammenhenger mellom eksogene (bakgrunn) variabler og en behandling indikator., Imidlertid, i regresjonsmodellene, det er korrelasjon mellom uobserverte faktorene for utfallet og uobserverte faktorer av utvalget i prøven som bias estimater, og dette korrelasjon mellom unobservables kan ikke direkte vurdert av den observerte påvirkningsfaktorer for behandling.,

– Relaterte problemer

Selection bias er nært knyttet til:

• publikasjonsskjevhet eller reporting bias, forvrengning produsert i fellesskapet oppfatning eller meta-analyser ved ikke å offentliggjøre uinteressant (vanligvis negativ) resultater, eller resultater som går mot eksperimentator fordommer, en sponsor interesser, eller samfunnet forventer.
• confirmation bias, forvrengning produsert av eksperimenter som er designet til å søke bekreftende bevis i stedet for å forsøke å motbevise hypotesen.,
• utelukkelse bias, resultater fra å bruke ulike kriterier til tilfeller og kontroller i forhold til deltakelse kvalifikasjon for en studie/ulike variabler tjene som grunnlag for eksklusjon.,

Se også:

• Berkson paradoks
• haryana
• Black Swan teori
• Cherry plukke (villfarelse)
• Finansiering bias
• Liste av kognitive skjevheter
• Prøvetaking bias
• selvoppfyllende profeti
• Deltakelse bias
• Survivorship bias

Notater

– >