Et problem kaldet Sampling bias

Uanset hvilken metode der anvendes, eller hvilken disciplin der studeres, skal forskere sikre sig, at de bruger repræsentative stikprøver, der afspejler karakteristika ved den population, de studerer. Denne artikel vil udforske begrebet sampling bias, dets forskellige typer og måder at blive anvendt på, og bedste praksis for at afbøde dets effekter.

Hvad er sampling bias?

Stikprøvebias refererer til en situation, hvor visse individer eller grupper i en population er mere tilbøjelige til at blive inkluderet i en stikprøve end andre, hvilket fører til en skæv eller ikke-repræsentativ stikprøve. Det kan ske af mange forskellige årsager, f.eks. ikke-tilfældige stikprøvemetoder, selvudvælgelsesbias eller forskerbias.

Med andre ord kan stikprøvebias underminere validiteten og generaliserbarheden af forskningsresultater ved at skævvride stikprøven til fordel for visse karakteristika eller perspektiver, som måske ikke er repræsentative for den større population.

Ideelt set skal du udvælge alle deltagerne i din undersøgelse tilfældigt. Men i praksis kan det være svært at foretage en tilfældig udvælgelse af deltagere på grund af begrænsninger som omkostninger og respondenternes tilgængelighed. Selv hvis du ikke foretager en randomiseret dataindsamling, er det vigtigt at være opmærksom på de potentielle bias, der kan være i dine data.

Nogle eksempler på stikprøvebias omfatter:

Frivillighedens bias: Deltagere, der melder sig frivilligt til at deltage i en undersøgelse, kan have andre karakteristika end dem, der ikke melder sig frivilligt, hvilket kan føre til en ikke-repræsentativ stikprøve.
Ikke-tilfældig prøveudtagning: Hvis en forsker kun udvælger deltagere fra bestemte steder, eller kun udvælger deltagere med bestemte karakteristika, kan det føre til en skæv stikprøve.
Bias i forhold til overlevelse: Det sker, når en stikprøve kun omfatter personer, der har overlevet eller haft succes i en bestemt situation, og udelader dem, der ikke overlevede eller fejlede.
Praktisk prøveudtagning: Denne type prøveudtagning involverer udvælgelse af deltagere, der er let tilgængelige, såsom dem, der tilfældigvis er i nærheden, eller dem, der svarer på en onlineundersøgelse, som måske ikke repræsenterer den større population.
Bekræftelsesbias: Forskere kan - ubevidst eller bevidst - udvælge deltagere, der støtter deres hypotese eller forskningsspørgsmål, hvilket fører til skævvredne resultater.
Hawthorne-effekten: Deltagerne kan ændre deres adfærd eller svar, når de ved, at de bliver undersøgt eller observeret, hvilket kan føre til ikke-repræsentative resultater.

Hvis du er opmærksom på disse bias, kan du tage højde for dem i analysen for at korrigere bias og bedre forstå den population, som dine data repræsenterer.

Typer af bias ved stikprøveudtagning

Bias i udvælgelsen: opstår, når stikprøven ikke er repræsentativ for populationen.
Bias i målingerne: opstår, når de indsamlede data er unøjagtige eller ufuldstændige.
Skævhed i rapporteringen: opstår, når respondenterne giver unøjagtige eller ufuldstændige oplysninger.
Ikke-respons skævhed: opstår, når nogle medlemmer af befolkningen ikke svarer på undersøgelsen, hvilket fører til en ikke-repræsentativ stikprøve.

Årsager til skævheder i prøveudtagningen

Praktisk prøveudtagning: Udvælgelse af en stikprøve baseret på bekvemmelighed i stedet for at bruge en videnskabelig metode.
Selvudvælgelsesbias: kun dem, der frivilligt deltager i undersøgelsen, er medtaget, hvilket måske ikke er repræsentativt for befolkningen.
Skævhed i stikprøveramme: når den stikprøveramme, der bruges til at udvælge stikprøven, ikke er repræsentativ for populationen.
Skævhed i overlevelse: når kun visse medlemmer af befolkningen deltager, hvilket fører til en ikke-repræsentativ stikprøve. Hvis forskere f.eks. kun undersøger folk, der er i live, får de måske ikke input fra folk, der døde, før undersøgelsen blev gennemført.
Stikprøvebias på grund af manglende viden: ikke at anerkende de kilder til variabilitet, der kan resultere i skæve estimater.
Stikprøvebias på grund af fejl i administrationen af stikprøven: at undlade at bruge en passende eller velfungerende stikprøveramme eller at nægte at deltage i undersøgelsen, hvilket fører til en skæv udvælgelse af stikprøven.

Stikprøvebias i kliniske forsøg

Kliniske forsøg er ansvarlige for at teste effektiviteten af en ny behandling eller medicin på en bestemt population. De er en vigtig del af lægemiddeludviklingsprocessen og afgør, om en behandling er sikker og effektiv, før den frigives til offentligheden generelt. Men kliniske forsøg er også tilbøjelige til at være selektionsbias.

Selektionsbias opstår, når den stikprøve, der bruges til en undersøgelse, ikke er repræsentativ for den population, der skal repræsenteres. I forbindelse med kliniske forsøg kan der opstå selektionsbias, når deltagerne enten er selektivt udvalgt til at deltage eller er selvvalgte.

Lad os sige, at et medicinalfirma gennemfører et klinisk forsøg for at teste effekten af en ny kræftmedicin. De beslutter sig for at rekruttere deltagere til forsøget gennem reklamer på hospitaler, klinikker og kræftstøttegrupper samt gennem onlineansøgninger. Men den stikprøve, de indsamler, kan være partisk i forhold til dem, der er mere motiverede for at deltage i et forsøg, eller som har en bestemt type kræft. Det kan gøre det vanskeligt at generalisere undersøgelsens resultater til en større befolkning.

For at minimere selektionsbias i kliniske forsøg skal forskerne implementere strenge inklusions- og eksklusionskriterier og tilfældige udvælgelsesprocesser. Dette vil sikre, at den stikprøve af deltagere, der udvælges til undersøgelsen, er repræsentativ for den større population, hvilket minimerer enhver bias i de indsamlede data.

Problemer på grund af skævhed i stikprøven

Stikprøvebias er problematisk, fordi det er muligt, at en statistik beregnet af stikprøven er systematisk fejlagtig. Det kan føre til en systematisk over- eller undervurdering af den tilsvarende parameter i populationen. Det forekommer i praksis, da det er praktisk talt umuligt at sikre perfekt tilfældighed i stikprøver.

Hvis graden af misrepræsentation er lille, kan stikprøven behandles som en rimelig tilnærmelse til en tilfældig stikprøve. Hvis stikprøven desuden ikke afviger markant i den mængde, der måles, kan en skæv stikprøve stadig være et rimeligt estimat.

Mens nogle personer bevidst kan bruge en skæv stikprøve til at producere misvisende resultater, er en skæv stikprøve oftere bare en afspejling af vanskeligheden ved at opnå en virkelig repræsentativ stikprøve eller uvidenhed om skævheden i deres måle- eller analyseproces.

Ekstrapolation: ud over rækkevidden

I statistik kaldes det ekstrapolation at drage en konklusion om noget, der ligger uden for dataenes rækkevidde. At drage en konklusion ud fra en forudindtaget stikprøve er en form for ekstrapolering: fordi stikprøvemetoden systematisk udelukker visse dele af den population, der undersøges, gælder konklusionerne kun for den stikprøveudvalgte delpopulation.

Ekstrapolering sker også, hvis man f.eks. anvender en slutning baseret på en stikprøve af universitetsstuderende på ældre voksne eller på voksne, der kun har en 8. klasses uddannelse. Ekstrapolering er en almindelig fejl, når man anvender eller fortolker statistik. Nogle gange er ekstrapolering det bedste, vi kan gøre, fordi det er svært eller umuligt at få gode data, men det skal altid tages med mindst et gran salt - og ofte med en stor dosis usikkerhed.

Fra videnskab til pseudovidenskab

Som nævnt på WikipediaEt eksempel på, hvordan uvidenhed om en bias kan eksistere, er i den udbredte brug af et forhold (også kaldet fold change) som et mål for forskellen i biologi. Fordi det er lettere at opnå et stort forhold med to små tal med en given forskel, og relativt sværere at opnå et stort forhold med to store tal med en større forskel, kan man overse store signifikante forskelle, når man sammenligner relativt store numeriske målinger.

Nogle har kaldt dette en "afgrænsningsbias", fordi brugen af et forhold (division) i stedet for en forskel (subtraktion) fjerner resultaterne af analysen fra videnskab til pseudovidenskab.

Nogle stikprøver bruger et skævt statistisk design, som ikke desto mindre gør det muligt at estimere parametre. U.S. National Center for Health Statistics oversamplede f.eks. bevidst minoritetsbefolkninger i mange af deres landsdækkende undersøgelser for at opnå tilstrækkelig præcision til estimater inden for disse grupper.

Disse undersøgelser kræver brug af stikprøvevægte for at producere korrekte estimater på tværs af alle etniske grupper. Hvis visse betingelser er opfyldt (hovedsageligt at vægtene beregnes og bruges korrekt), tillader disse stikprøver nøjagtig estimering af populationsparametre.

Bedste fremgangsmåder til at afbøde stikprøvebias

Det er afgørende at vælge en passende prøveudtagningsmetode for at sikre, at de resulterende data nøjagtigt afspejler den undersøgte population.

Teknikker til tilfældig prøveudtagning: Brug af tilfældige stikprøveteknikker øger sandsynligheden for, at stikprøven er repræsentativ for populationen. Denne teknik er med til at sikre, at stikprøven er så repræsentativ som muligt for den pågældende population og dermed mindre tilbøjelig til at indeholde skævheder.
Beregning af stikprøvestørrelse: Stikprøvestørrelsen skal beregnes, så der er tilstrækkelig styrke til at teste statistisk meningsfulde hypoteser. Jo større stikprøven er, jo bedre er repræsentationen af populationen.
Trendanalyse: Søge alternative datakilder og analysere eventuelle observerede tendenser i de data, der måske ikke er valgt.
Tjek for bias: Forekomster af bias bør overvåges for at identificere systematisk udelukkelse eller overinklusion af specifikke datapunkter.

Pas på prøverne

Stikprøvebias er en vigtig overvejelse, når man udfører forskning. Uanset hvilken metode der anvendes, eller hvilken disciplin der studeres, skal forskerne sikre sig, at de bruger repræsentative stikprøver, der afspejler karakteristika ved den population, de studerer.

Når man laver forskningsundersøgelser, er det afgørende at være meget opmærksom på udvælgelsesprocessen og den metode, der bruges til at indsamle data fra stikprøven. Bedste praksis som f.eks. tilfældige stikprøveteknikker, beregning af stikprøvestørrelse, trendanalyse og kontrol for bias bør anvendes for at sikre, at forskningsresultaterne er gyldige og pålidelige, hvilket gør det mere sandsynligt, at de påvirker politik og praksis.

Iøjnefaldende videnskabelig infografik på få minutter

Mind the Graph er et stærkt onlineværktøj til forskere, der har brug for at skabe videnskabelig grafik og illustrationer af høj kvalitet. Platformen er brugervenlig og tilgængelig for forskere med forskellige niveauer af teknisk ekspertise, hvilket gør den til en ideel løsning for forskere, der har brug for at skabe grafik til deres publikationer, præsentationer og andet videnskabeligt kommunikationsmateriale.

Uanset om du er forsker inden for biovidenskab, naturvidenskab eller ingeniørvidenskab, tilbyder Mind the Graph en bred vifte af ressourcer, der kan hjælpe dig med at formidle dine forskningsresultater på en klar og visuelt overbevisende måde.