{"id":28012,"date":"2023-05-24T10:07:19","date_gmt":"2023-05-24T13:07:19","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?p=28012"},"modified":"2023-05-24T10:07:21","modified_gmt":"2023-05-24T13:07:21","slug":"sampling-bias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/sampling-bias\/","title":{"rendered":"Et problem kaldet Sampling bias"},"content":{"rendered":"<p>Uanset hvilken metode der anvendes, eller hvilken disciplin der studeres, skal forskere sikre sig, at de bruger repr\u00e6sentative stikpr\u00f8ver, der afspejler karakteristika ved den population, de studerer. Denne artikel vil udforske begrebet sampling bias, dets forskellige typer og m\u00e5der at blive anvendt p\u00e5, og bedste praksis for at afb\u00f8de dets effekter.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Hvad er sampling bias?<\/h2>\n\n\n\n<p>Stikpr\u00f8vebias refererer til en situation, hvor visse individer eller grupper i en population er mere tilb\u00f8jelige til at blive inkluderet i en stikpr\u00f8ve end andre, hvilket f\u00f8rer til en sk\u00e6v eller ikke-repr\u00e6sentativ stikpr\u00f8ve. Det kan ske af mange forskellige \u00e5rsager, f.eks. ikke-tilf\u00e6ldige stikpr\u00f8vemetoder, selvudv\u00e6lgelsesbias eller forskerbias.<\/p>\n\n\n\n<p>Med andre ord kan stikpr\u00f8vebias underminere validiteten og generaliserbarheden af forskningsresultater ved at sk\u00e6vvride stikpr\u00f8ven til fordel for visse karakteristika eller perspektiver, som m\u00e5ske ikke er repr\u00e6sentative for den st\u00f8rre population.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ideelt set skal du udv\u00e6lge alle deltagerne i din unders\u00f8gelse tilf\u00e6ldigt. Men i praksis kan det v\u00e6re sv\u00e6rt at foretage en tilf\u00e6ldig udv\u00e6lgelse af deltagere p\u00e5 grund af begr\u00e6nsninger som omkostninger og respondenternes tilg\u00e6ngelighed. Selv hvis du ikke foretager en randomiseret dataindsamling, er det vigtigt at v\u00e6re opm\u00e6rksom p\u00e5 de potentielle bias, der kan v\u00e6re i dine data.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Nogle eksempler p\u00e5 stikpr\u00f8vebias omfatter:<\/h3>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Frivillighedens bias<\/strong>: Deltagere, der melder sig frivilligt til at deltage i en unders\u00f8gelse, kan have andre karakteristika end dem, der ikke melder sig frivilligt, hvilket kan f\u00f8re til en ikke-repr\u00e6sentativ stikpr\u00f8ve.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ikke-tilf\u00e6ldig pr\u00f8veudtagning<\/strong>: Hvis en forsker kun udv\u00e6lger deltagere fra bestemte steder, eller kun udv\u00e6lger deltagere med bestemte karakteristika, kan det f\u00f8re til en sk\u00e6v stikpr\u00f8ve.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i forhold til overlevelse<\/strong>: Det sker, n\u00e5r en stikpr\u00f8ve kun omfatter personer, der har overlevet eller haft succes i en bestemt situation, og udelader dem, der ikke overlevede eller fejlede.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Praktisk pr\u00f8veudtagning<\/strong>: Denne type pr\u00f8veudtagning involverer udv\u00e6lgelse af deltagere, der er let tilg\u00e6ngelige, s\u00e5som dem, der tilf\u00e6ldigvis er i n\u00e6rheden, eller dem, der svarer p\u00e5 en onlineunders\u00f8gelse, som m\u00e5ske ikke repr\u00e6senterer den st\u00f8rre population.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bekr\u00e6ftelsesbias<\/strong>: Forskere kan - ubevidst eller bevidst - udv\u00e6lge deltagere, der st\u00f8tter deres hypotese eller forskningssp\u00f8rgsm\u00e5l, hvilket f\u00f8rer til sk\u00e6vvredne resultater.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hawthorne-effekten<\/strong>: Deltagerne kan \u00e6ndre deres adf\u00e6rd eller svar, n\u00e5r de ved, at de bliver unders\u00f8gt eller observeret, hvilket kan f\u00f8re til ikke-repr\u00e6sentative resultater.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>&nbsp;Hvis du er opm\u00e6rksom p\u00e5 disse bias, kan du tage h\u00f8jde for dem i analysen for at korrigere bias og bedre forst\u00e5 den population, som dine data repr\u00e6senterer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Typer af bias ved stikpr\u00f8veudtagning<\/h2>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Bias i udv\u00e6lgelsen<\/strong>: opst\u00e5r, n\u00e5r stikpr\u00f8ven ikke er repr\u00e6sentativ for populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i m\u00e5lingerne<\/strong>: opst\u00e5r, n\u00e5r de indsamlede data er un\u00f8jagtige eller ufuldst\u00e6ndige.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sk\u00e6vhed i rapporteringen<\/strong>: opst\u00e5r, n\u00e5r respondenterne giver un\u00f8jagtige eller ufuldst\u00e6ndige oplysninger.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ikke-respons sk\u00e6vhed<\/strong>: opst\u00e5r, n\u00e5r nogle medlemmer af befolkningen ikke svarer p\u00e5 unders\u00f8gelsen, hvilket f\u00f8rer til en ikke-repr\u00e6sentativ stikpr\u00f8ve.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00c5rsager til sk\u00e6vheder i pr\u00f8veudtagningen<\/h2>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Praktisk pr\u00f8veudtagning<\/strong>: Udv\u00e6lgelse af en stikpr\u00f8ve baseret p\u00e5 bekvemmelighed i stedet for at bruge en videnskabelig metode.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Selvudv\u00e6lgelsesbias<\/strong>: kun dem, der frivilligt deltager i unders\u00f8gelsen, er medtaget, hvilket m\u00e5ske ikke er repr\u00e6sentativt for befolkningen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sk\u00e6vhed i stikpr\u00f8veramme<\/strong>: n\u00e5r den stikpr\u00f8veramme, der bruges til at udv\u00e6lge stikpr\u00f8ven, ikke er repr\u00e6sentativ for populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sk\u00e6vhed i overlevelse<\/strong>: n\u00e5r kun visse medlemmer af befolkningen deltager, hvilket f\u00f8rer til en ikke-repr\u00e6sentativ stikpr\u00f8ve. Hvis forskere f.eks. kun unders\u00f8ger folk, der er i live, f\u00e5r de m\u00e5ske ikke input fra folk, der d\u00f8de, f\u00f8r unders\u00f8gelsen blev gennemf\u00f8rt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stikpr\u00f8vebias p\u00e5 grund af manglende viden<\/strong>: ikke at anerkende de kilder til variabilitet, der kan resultere i sk\u00e6ve estimater.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stikpr\u00f8vebias p\u00e5 grund af fejl i administrationen af stikpr\u00f8ven<\/strong>: at undlade at bruge en passende eller velfungerende stikpr\u00f8veramme eller at n\u00e6gte at deltage i unders\u00f8gelsen, hvilket f\u00f8rer til en sk\u00e6v udv\u00e6lgelse af stikpr\u00f8ven.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Stikpr\u00f8vebias i kliniske fors\u00f8g<\/h2>\n\n\n\n<p>Kliniske fors\u00f8g er ansvarlige for at teste effektiviteten af en ny behandling eller medicin p\u00e5 en bestemt population. De er en vigtig del af l\u00e6gemiddeludviklingsprocessen og afg\u00f8r, om en behandling er sikker og effektiv, f\u00f8r den frigives til offentligheden generelt. Men kliniske fors\u00f8g er ogs\u00e5 tilb\u00f8jelige til at v\u00e6re selektionsbias.<\/p>\n\n\n\n<p>Selektionsbias opst\u00e5r, n\u00e5r den stikpr\u00f8ve, der bruges til en unders\u00f8gelse, ikke er repr\u00e6sentativ for den population, der skal repr\u00e6senteres. I forbindelse med kliniske fors\u00f8g kan der opst\u00e5 selektionsbias, n\u00e5r deltagerne enten er selektivt udvalgt til at deltage eller er selvvalgte.<\/p>\n\n\n\n<p>Lad os sige, at et medicinalfirma gennemf\u00f8rer et klinisk fors\u00f8g for at teste effekten af en ny kr\u00e6ftmedicin. De beslutter sig for at rekruttere deltagere til fors\u00f8get gennem reklamer p\u00e5 hospitaler, klinikker og kr\u00e6ftst\u00f8ttegrupper samt gennem onlineans\u00f8gninger. Men den stikpr\u00f8ve, de indsamler, kan v\u00e6re partisk i forhold til dem, der er mere motiverede for at deltage i et fors\u00f8g, eller som har en bestemt type kr\u00e6ft. Det kan g\u00f8re det vanskeligt at generalisere unders\u00f8gelsens resultater til en st\u00f8rre befolkning.<\/p>\n\n\n\n<p>For at minimere selektionsbias i kliniske fors\u00f8g skal forskerne implementere strenge inklusions- og eksklusionskriterier og tilf\u00e6ldige udv\u00e6lgelsesprocesser. Dette vil sikre, at den stikpr\u00f8ve af deltagere, der udv\u00e6lges til unders\u00f8gelsen, er repr\u00e6sentativ for den st\u00f8rre population, hvilket minimerer enhver bias i de indsamlede data.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Problemer p\u00e5 grund af sk\u00e6vhed i stikpr\u00f8ven<\/h2>\n\n\n\n<p>Stikpr\u00f8vebias er problematisk, fordi det er muligt, at en statistik beregnet af stikpr\u00f8ven er systematisk fejlagtig. Det kan f\u00f8re 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 tilf\u00e6ldighed i stikpr\u00f8ver.<\/p>\n\n\n\n<p>Hvis graden af misrepr\u00e6sentation er lille, kan stikpr\u00f8ven behandles som en rimelig tiln\u00e6rmelse til en tilf\u00e6ldig stikpr\u00f8ve. Hvis stikpr\u00f8ven desuden ikke afviger markant i den m\u00e6ngde, der m\u00e5les, kan en sk\u00e6v stikpr\u00f8ve stadig v\u00e6re et rimeligt estimat.<\/p>\n\n\n\n<p>Mens nogle personer bevidst kan bruge en sk\u00e6v stikpr\u00f8ve til at producere misvisende resultater, er en sk\u00e6v stikpr\u00f8ve oftere bare en afspejling af vanskeligheden ved at opn\u00e5 en virkelig repr\u00e6sentativ stikpr\u00f8ve eller uvidenhed om sk\u00e6vheden i deres m\u00e5le- eller analyseproces.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ekstrapolation: ud over r\u00e6kkevidden<\/h2>\n\n\n\n<p>I statistik kaldes det ekstrapolation at drage en konklusion om noget, der ligger uden for dataenes r\u00e6kkevidde. At drage en konklusion ud fra en forudindtaget stikpr\u00f8ve er en form for ekstrapolering: fordi stikpr\u00f8vemetoden systematisk udelukker visse dele af den population, der unders\u00f8ges, g\u00e6lder konklusionerne kun for den stikpr\u00f8veudvalgte delpopulation.<\/p>\n\n\n\n<p>Ekstrapolering sker ogs\u00e5, hvis man f.eks. anvender en slutning baseret p\u00e5 en stikpr\u00f8ve af universitetsstuderende p\u00e5 \u00e6ldre voksne eller p\u00e5 voksne, der kun har en 8. klasses uddannelse. Ekstrapolering er en almindelig fejl, n\u00e5r man anvender eller fortolker statistik. Nogle gange er ekstrapolering det bedste, vi kan g\u00f8re, fordi det er sv\u00e6rt eller umuligt at f\u00e5 gode data, men det skal altid tages med mindst et gran salt - og ofte med en stor dosis usikkerhed.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fra videnskab til pseudovidenskab<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sampling_bias\">Som n\u00e6vnt p\u00e5 Wikipedia<\/a>Et eksempel p\u00e5, hvordan uvidenhed om en bias kan eksistere, er i den udbredte brug af et forhold (ogs\u00e5 kaldet fold change) som et m\u00e5l for forskellen i biologi. Fordi det er lettere at opn\u00e5 et stort forhold med to sm\u00e5 tal med en given forskel, og relativt sv\u00e6rere at opn\u00e5 et stort forhold med to store tal med en st\u00f8rre forskel, kan man overse store signifikante forskelle, n\u00e5r man sammenligner relativt store numeriske m\u00e5linger.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Nogle har kaldt dette en \"afgr\u00e6nsningsbias\", fordi brugen af et forhold (division) i stedet for en forskel (subtraktion) fjerner resultaterne af analysen fra videnskab til pseudovidenskab.<\/p>\n\n\n\n<p>Nogle stikpr\u00f8ver bruger et sk\u00e6vt statistisk design, som ikke desto mindre g\u00f8r det muligt at estimere parametre. U.S. National Center for Health Statistics oversamplede f.eks. bevidst minoritetsbefolkninger i mange af deres landsd\u00e6kkende unders\u00f8gelser for at opn\u00e5 tilstr\u00e6kkelig pr\u00e6cision til estimater inden for disse grupper.<\/p>\n\n\n\n<p>Disse unders\u00f8gelser kr\u00e6ver brug af stikpr\u00f8vev\u00e6gte for at producere korrekte estimater p\u00e5 tv\u00e6rs af alle etniske grupper. Hvis visse betingelser er opfyldt (hovedsageligt at v\u00e6gtene beregnes og bruges korrekt), tillader disse stikpr\u00f8ver n\u00f8jagtig estimering af populationsparametre.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Bedste fremgangsm\u00e5der til at afb\u00f8de stikpr\u00f8vebias<\/h2>\n\n\n\n<p>Det er afg\u00f8rende at v\u00e6lge en passende pr\u00f8veudtagningsmetode for at sikre, at de resulterende data n\u00f8jagtigt afspejler den unders\u00f8gte population.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Teknikker til tilf\u00e6ldig pr\u00f8veudtagning<\/strong>: Brug af tilf\u00e6ldige stikpr\u00f8veteknikker \u00f8ger sandsynligheden for, at stikpr\u00f8ven er repr\u00e6sentativ for populationen. Denne teknik er med til at sikre, at stikpr\u00f8ven er s\u00e5 repr\u00e6sentativ som muligt for den p\u00e5g\u00e6ldende population og dermed mindre tilb\u00f8jelig til at indeholde sk\u00e6vheder.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Beregning af stikpr\u00f8vest\u00f8rrelse<\/strong>: Stikpr\u00f8vest\u00f8rrelsen skal beregnes, s\u00e5 der er tilstr\u00e6kkelig styrke til at teste statistisk meningsfulde hypoteser. Jo st\u00f8rre stikpr\u00f8ven er, jo bedre er repr\u00e6sentationen af populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trendanalyse<\/strong>: S\u00f8ge alternative datakilder og analysere eventuelle observerede tendenser i de data, der m\u00e5ske ikke er valgt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tjek for bias<\/strong>: Forekomster af bias b\u00f8r overv\u00e5ges for at identificere systematisk udelukkelse eller overinklusion af specifikke datapunkter.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Pas p\u00e5 pr\u00f8verne<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Stikpr\u00f8vebias er en vigtig overvejelse, n\u00e5r man udf\u00f8rer forskning. Uanset hvilken metode der anvendes, eller hvilken disciplin der studeres, skal forskerne sikre sig, at de bruger repr\u00e6sentative stikpr\u00f8ver, der afspejler karakteristika ved den population, de studerer.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e5r man laver forskningsunders\u00f8gelser, er det afg\u00f8rende at v\u00e6re meget opm\u00e6rksom p\u00e5 udv\u00e6lgelsesprocessen og den metode, der bruges til at indsamle data fra stikpr\u00f8ven. Bedste praksis som f.eks. tilf\u00e6ldige stikpr\u00f8veteknikker, beregning af stikpr\u00f8vest\u00f8rrelse, trendanalyse og kontrol for bias b\u00f8r anvendes for at sikre, at forskningsresultaterne er gyldige og p\u00e5lidelige, hvilket g\u00f8r det mere sandsynligt, at de p\u00e5virker politik og praksis.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I\u00f8jnefaldende videnskabelig infografik p\u00e5 f\u00e5 minutter<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"http:\/\/mindthegraph.com\/\">Mind the Graph<\/a> er et st\u00e6rkt onlinev\u00e6rkt\u00f8j til forskere, der har brug for at skabe videnskabelig grafik og illustrationer af h\u00f8j kvalitet. Platformen er brugervenlig og tilg\u00e6ngelig for forskere med forskellige niveauer af teknisk ekspertise, hvilket g\u00f8r den til en ideel l\u00f8sning for forskere, der har brug for at skabe grafik til deres publikationer, pr\u00e6sentationer og andet videnskabeligt kommunikationsmateriale.<\/p>\n\n\n\n<p>Uanset om du er forsker inden for biovidenskab, naturvidenskab eller ingeni\u00f8rvidenskab, tilbyder Mind the Graph en bred vifte af ressourcer, der kan hj\u00e6lpe dig med at formidle dine forskningsresultater p\u00e5 en klar og visuelt overbevisende m\u00e5de.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"600\" height=\"338\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/r3qiu0qenda-3.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-25130\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flex wp-block-buttons\">\n<div class=\"wp-block-button aligncenter\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/app\/offer-trial\" style=\"border-radius:50px;background-color:#dc1866\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Begynd at lave infografik gratis<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Stikpr\u00f8vebias er en kritisk overvejelse, n\u00e5r man udf\u00f8rer forskning inden for discipliner som statistik, samfundsvidenskab og epidemiologi. <\/p>","protected":false},"author":38,"featured_media":28013,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>A problem called Sampling bias - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/sampling-bias\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"da_DK\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"A problem called Sampling bias\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/sampling-bias\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-05-24T13:07:19+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-05-24T13:07:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sampling-bias-blog.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1123\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"612\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Gilberto de Abreu\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"A problem called Sampling bias\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sampling-bias-blog.jpg\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Gilberto de Abreu\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"A problem called Sampling bias - Mind the Graph Blog","description":"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/sampling-bias\/","og_locale":"da_DK","og_type":"article","og_title":"A problem called Sampling bias","og_description":"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/sampling-bias\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-05-24T13:07:19+00:00","article_modified_time":"2023-05-24T13:07:21+00:00","og_image":[{"width":1123,"height":612,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sampling-bias-blog.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Gilberto de Abreu","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"A problem called Sampling bias","twitter_description":"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sampling-bias-blog.jpg","twitter_misc":{"Written by":"Gilberto de Abreu","Est. reading time":"8 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sampling-bias\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sampling-bias\/","name":"A problem called Sampling bias - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-05-24T13:07:19+00:00","dateModified":"2023-05-24T13:07:21+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321"},"description":"Sampling bias is a critical consideration when conducting research within disciplines such as statistics, social science, and epidemiology.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sampling-bias\/#breadcrumb"},"inLanguage":"da-DK","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sampling-bias\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sampling-bias\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"A problem called Sampling bias"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"da-DK"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321","name":"Gilberto de Abreu","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"da-DK","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/cc861028818e8a4fffa388f920fbdae9?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/cc861028818e8a4fffa388f920fbdae9?s=96&d=mm&r=g","caption":"Gilberto de Abreu"},"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/author\/giba\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28012"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28023,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions\/28023"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28013"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28012"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28012"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28012"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}