Problém zvaný zkreslení výběru vzorku

Bez ohledu na použitou metodiku nebo studovaný obor musí výzkumní pracovníci zajistit, aby používali reprezentativní vzorky, které odrážejí charakteristiky studované populace. Tento článek se bude zabývat konceptem výběrového zkreslení, jeho různými typy a způsoby uplatnění a osvědčenými postupy pro zmírnění jeho účinků.

Co je to výběrové zkreslení?

Výběrové zkreslení označuje situaci, kdy jsou někteří jedinci nebo skupiny v populaci zařazeni do vzorku s větší pravděpodobností než ostatní, což vede ke zkreslení nebo nereprezentativnosti vzorku. K tomu může dojít z různých důvodů, např. v důsledku nenáhodných metod výběru vzorku, zkreslení vlastního výběru nebo zkreslení výzkumníka.

Jinými slovy, výběrové zkreslení může ohrozit platnost a zobecnitelnost výsledků výzkumu tím, že vzorek je zkreslen ve prospěch určitých charakteristik nebo hledisek, které nemusí být reprezentativní pro širší populaci.

V ideálním případě musíte všechny účastníky průzkumu vybrat náhodným způsobem. V praxi však může být obtížné provést náhodný výběr účastníků kvůli omezením, jako jsou náklady a dostupnost respondentů. I v případě, že neprovedete náhodný sběr dat, je nezbytné si uvědomit potenciální zkreslení, které by se mohlo v datech vyskytnout.

Mezi příklady zkreslení výběru patří:

Dobrovolnická zaujatost: Účastníci, kteří se dobrovolně zúčastní studie, mohou mít jiné charakteristiky než ti, kteří se dobrovolně nezúčastní, což vede k nereprezentativnímu vzorku.
Výběr vzorků bez náhodného výběru: Pokud výzkumník vybírá účastníky pouze z určitých míst nebo pouze účastníky s určitými charakteristikami, může to vést ke zkreslení vzorku.
Zkreslení přežití: K tomu dochází, když vzorek zahrnuje pouze jedince, kteří přežili nebo uspěli v určité situaci, a vynechává ty, kteří nepřežili nebo neuspěli.
Výhodný odběr vzorků: Tento typ výběru zahrnuje výběr snadno dostupných účastníků, například těch, kteří jsou náhodou poblíž, nebo těch, kteří odpovídají na online průzkum, což nemusí reprezentovat širší populaci.
Potvrzovací zkreslení: Výzkumníci mohou nevědomky nebo záměrně vybírat účastníky, kteří podporují jejich hypotézu nebo výzkumnou otázku, což vede ke zkreslení výsledků.
Hawthornský efekt: Účastníci mohou změnit své chování nebo odpovědi, když vědí, že jsou zkoumáni nebo pozorováni, což vede k nereprezentativním výsledkům.

Pokud jste si těchto zkreslení vědomi, můžete je při analýze zohlednit a provést korekci zkreslení a lépe porozumět populaci, kterou vaše data reprezentují.

Typy zkreslení výběru vzorku

Výběrové zkreslení: nastane, když vzorek není reprezentativní pro populaci.
Zkreslení měření: nastane, když jsou shromážděné údaje nepřesné nebo neúplné.
Zkreslení při podávání zpráv: nastane, když respondenti poskytnou nepřesné nebo neúplné informace.
Neodpovídající zkreslení: nastane, když někteří členové populace na průzkum neodpoví, což vede k nereprezentativnímu vzorku.

Příčiny zkreslení výběru vzorku

Výhodný odběr vzorků: výběr vzorku na základě výhodnosti, nikoli na základě vědecké metody.
Zkreslení vlastního výběru: do průzkumu jsou zahrnuti pouze ti, kteří se ho dobrovolně zúčastní, což nemusí být reprezentativní pro celou populaci.
Zkreslení výběrového souboru: když výběrový soubor použitý pro výběr vzorku není reprezentativní pro populaci.
Zkreslení přežití: když se výzkumu účastní pouze někteří členové populace, což vede k nereprezentativnímu vzorku. Například pokud výzkumníci provádějí průzkum pouze u žijících osob, nemusí získat informace od osob, které zemřely před provedením studie.
Zkreslení výběru vzorku v důsledku nedostatečných znalostí: nerozpoznání zdrojů variability, které mohou vést ke zkresleným odhadům.
Zkreslení výběru vzorku způsobené chybami při správě vzorku: nepoužití vhodného nebo dobře fungujícího výběrového souboru nebo odmítnutí účasti ve studii, což vede k neobjektivnímu výběru vzorku.

Zkreslení výběru vzorků v klinických studiích

Klinické studie slouží k testování účinnosti nové léčby nebo léků na určité populaci. Jsou nezbytnou součástí procesu vývoje léků a zjišťují, zda je léčba bezpečná a účinná před jejím uvolněním pro širokou veřejnost. Klinické studie jsou však také náchylné k výběrovému zkreslení.

K výběrovému zkreslení dochází, když vzorek použitý pro studii není reprezentativní pro populaci, kterou má reprezentovat. V případě klinických studií může k výběrovému zkreslení dojít, pokud jsou účastníci k účasti vybráni selektivně nebo jsou vybráni sami.

Řekněme, že farmaceutická společnost provádí klinickou studii s cílem ověřit účinnost nového léku proti rakovině. Rozhodne se získat účastníky studie prostřednictvím inzerátů v nemocnicích, na klinikách a v podpůrných skupinách pro léčbu rakoviny a také prostřednictvím online přihlášek. Vzorek, který shromáždí, však může být zkreslený směrem k těm, kteří jsou více motivováni k účasti ve studii nebo kteří mají určitý typ rakoviny. To může ztížit zobecnění výsledků studie na širší populaci.

Aby se minimalizovalo zkreslení výběru v klinických studiích, musí výzkumní pracovníci uplatňovat přísná kritéria pro zařazení a vyloučení a postupy náhodného výběru. Tím se zajistí, že vzorek účastníků vybraných pro studii je reprezentativní pro širší populaci, což minimalizuje jakékoli zkreslení shromážděných údajů.

Problémy způsobené zkreslením výběru vzorku

Výběrové zkreslení je problematické, protože je možné, že statistika vypočtená z výběrového souboru je systematicky chybná. To může vést k systematickému nadhodnocení nebo podhodnocení příslušného parametru v populaci. Vyskytuje se v praxi, protože prakticky není možné zajistit dokonalou náhodnost při výběru vzorku.

Pokud je míra zkreslení malá, lze vzorek považovat za přiměřenou aproximaci náhodného vzorku. Pokud se navíc vzorek výrazně neliší v měřené veličině, může být zkreslený vzorek stále rozumným odhadem.

Zatímco někteří jedinci mohou záměrně použít neobjektivní vzorek, aby dosáhli zavádějících výsledků, častěji je neobjektivní vzorek pouze odrazem obtíží při získávání skutečně reprezentativního vzorku nebo neznalosti zkreslení v jejich procesu měření nebo analýzy.

Extrapolace: mimo rozsah

Vyvozování závěrů o něčem, co přesahuje rozsah dat, se ve statistice nazývá extrapolace. Jednou z forem extrapolace je vyvozování závěrů z neobjektivního vzorku: protože metoda výběru systematicky vylučuje určité části zkoumané populace, závěry se vztahují pouze na vybranou subpopulaci.

K extrapolaci dochází také tehdy, když se například závěr založený na vzorku vysokoškoláků aplikuje na starší dospělé nebo na dospělé s pouze osmiletým vzděláním. Extrapolace je častou chybou při používání nebo interpretaci statistiky. Někdy je extrapolace z důvodu obtížnosti nebo nemožnosti získat kvalitní údaje to nejlepší, co můžeme udělat, ale vždy je třeba ji brát přinejmenším s rezervou - a často s velkou dávkou nejistoty.

Od vědy k pseudovědě

Jak je uvedeno na Wikipedii, příkladem toho, jak může existovat neznalost zkreslení, je rozšířené používání poměru (tzv. fold change) jako míry rozdílu v biologii. Protože je snazší dosáhnout velkého poměru u dvou malých čísel s daným rozdílem a relativně obtížnější dosáhnout velkého poměru u dvou velkých čísel s větším rozdílem, mohou být při porovnávání relativně velkých číselných měření přehlédnuty velké významné rozdíly.

Někteří to nazývají "demarkačním zkreslením", protože použití poměru (dělení) namísto rozdílu (odečítání) posouvá výsledky analýzy z vědy do pseudovědy.

Některé vzorky používají zkreslený statistický design, který však umožňuje odhadnout parametry. Například americké Národní centrum pro zdravotní statistiku v mnoha svých celostátních průzkumech záměrně provádí nadměrné výběry u menšin, aby dosáhlo dostatečné přesnosti odhadů v rámci těchto skupin.

Tato šetření vyžadují použití výběrových vah, aby bylo možné získat správné odhady pro všechny etnické skupiny. Pokud jsou splněny určité podmínky (především správný výpočet a použití vah), umožňují tyto výběry přesný odhad populačních parametrů.

Osvědčené postupy pro zmírnění zkreslení při výběru vzorku

Je nezbytné zvolit vhodnou metodu výběru vzorku, aby výsledné údaje přesně odrážely zkoumanou populaci.

Techniky náhodného výběru vzorků: Použití technik náhodného výběru zvyšuje pravděpodobnost, že vzorek je reprezentativní pro populaci. Tato technika pomáhá zajistit, aby byl vzorek co nejreprezentativnější pro danou populaci, a tudíž méně pravděpodobné, že bude obsahovat zkreslení.
Výpočet velikosti vzorku: Výpočet velikosti vzorku by měl být proveden tak, aby byla k dispozici dostatečná síla pro testování statisticky významných hypotéz. Čím větší je velikost vzorku, tím lepší je reprezentace populace.
Analýza trendů: Hledání alternativních zdrojů dat a analýza všech pozorovaných trendů v datech, které mohou být nevybrané.
Kontrola zaujatosti: Výskyt zkreslení by měl být monitorován, aby se zjistilo systematické vylučování nebo nadměrné zahrnutí konkrétních datových bodů.

Pozor na vzorky

Zkreslení výběru vzorku je při provádění výzkumu významným faktorem. Bez ohledu na použitou metodiku nebo studovaný obor musí výzkumní pracovníci zajistit, aby používali reprezentativní vzorky, které odrážejí charakteristiky zkoumané populace.

Při vytváření výzkumných studií je nezbytné věnovat velkou pozornost procesu výběru vzorku a také metodice použité ke sběru dat ze vzorku. Měly by se používat osvědčené postupy, jako jsou techniky náhodného výběru vzorků, výpočet velikosti vzorku, analýza trendů a kontrola zkreslení, aby se zajistilo, že výsledky výzkumu budou platné a spolehlivé, a tím se zvýší pravděpodobnost, že ovlivní politiku a praxi.

Poutavé vědecké infografiky během několika minut

Mind the Graph je výkonný online nástroj pro vědce, kteří potřebují vytvářet vysoce kvalitní vědeckou grafiku a ilustrace. Platforma je uživatelsky přívětivá a přístupná vědcům s různou úrovní technických znalostí, takže je ideálním řešením pro vědce, kteří potřebují vytvářet grafiku pro své publikace, prezentace a další vědecké komunikační materiály.

Ať už jste výzkumný pracovník v oblasti přírodních, fyzikálních nebo technických věd, Mind the Graph nabízí širokou škálu zdrojů, které vám pomohou srozumitelně a vizuálně přesvědčivě sdělit výsledky vašeho výzkumu.