Ein Problem namens Stichprobenverzerrung

Unabhängig von der verwendeten Methodik oder der untersuchten Disziplin müssen Forscher sicherstellen, dass sie repräsentative Stichproben verwenden, die die Merkmale der untersuchten Population widerspiegeln. In diesem Artikel werden das Konzept der Stichprobenverzerrung, seine verschiedenen Arten und Anwendungsmöglichkeiten sowie bewährte Verfahren zur Abschwächung seiner Auswirkungen untersucht.

Was ist eine Stichprobenverzerrung?

Stichprobenverzerrung bezieht sich auf eine Situation, in der bestimmte Personen oder Gruppen in einer Population mit größerer Wahrscheinlichkeit in eine Stichprobe aufgenommen werden als andere, was zu einer verzerrten oder nicht repräsentativen Stichprobe führt. Dies kann aus einer Vielzahl von Gründen geschehen, z. B. durch nicht zufällige Stichprobenverfahren, Selbstselektion oder Voreingenommenheit des Forschers.

Mit anderen Worten: Stichprobenverzerrungen können die Gültigkeit und Verallgemeinerbarkeit von Forschungsergebnissen untergraben, indem die Stichprobe zugunsten bestimmter Merkmale oder Perspektiven verzerrt wird, die möglicherweise nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit sind.

Im Idealfall müssen Sie alle Teilnehmer Ihrer Umfrage nach dem Zufallsprinzip auswählen. In der Praxis kann es jedoch aufgrund von Einschränkungen wie Kosten und Verfügbarkeit der Befragten schwierig sein, eine zufällige Auswahl der Teilnehmer zu treffen. Selbst wenn Sie die Datenerhebung nicht nach dem Zufallsprinzip durchführen, ist es wichtig, sich der möglichen Verzerrungen in Ihren Daten bewusst zu sein.

Einige Beispiele für Stichprobenverzerrungen sind:

Voreingenommenheit von Freiwilligen: Teilnehmer, die freiwillig an einer Studie teilnehmen, können andere Merkmale aufweisen als diejenigen, die sich nicht freiwillig melden, was zu einer nicht repräsentativen Stichprobe führt.
Nicht zufällige Stichproben: Wenn ein Forscher nur Teilnehmer aus bestimmten Orten oder nur Teilnehmer mit bestimmten Merkmalen auswählt, kann dies zu einer verzerrten Stichprobe führen.
Verzerrung der Überlebensrate: Dies ist der Fall, wenn eine Stichprobe nur Personen umfasst, die in einer bestimmten Situation überlebt haben oder erfolgreich waren, und diejenigen ausschließt, die nicht überlebt haben oder gescheitert sind.
Bequemlichkeitsstichproben: Bei dieser Art von Stichproben werden Teilnehmer ausgewählt, die leicht zugänglich sind, z. B. diejenigen, die sich zufällig in der Nähe aufhalten, oder diejenigen, die auf eine Online-Umfrage antworten, die möglicherweise nicht die Grundgesamtheit repräsentiert.
Konfirmationsverzerrung: Forscher könnten - unbewusst oder absichtlich - Teilnehmer auswählen, die ihre Hypothese oder Forschungsfrage unterstützen, was zu verzerrten Ergebnissen führt.
Hawthorne-Effekt: Die Teilnehmer können ihr Verhalten oder ihre Antworten ändern, wenn sie wissen, dass sie untersucht oder beobachtet werden, was zu nicht repräsentativen Ergebnissen führt.

Wenn Sie sich dieser Verzerrungen bewusst sind, können Sie sie bei der Analyse berücksichtigen, um eine Korrektur der Verzerrungen vorzunehmen und die Population, die Ihre Daten repräsentieren, besser zu verstehen.

Arten von Stichprobenverzerrungen

Selektionsverzerrung: tritt auf, wenn die Stichprobe nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist.
Verzerrung der Messung: wenn die erhobenen Daten ungenau oder unvollständig sind.
Verzerrungen in der Berichterstattung: Dies ist der Fall, wenn die Befragten ungenaue oder unvollständige Angaben machen.
Verzerrung durch Nichtbeantwortung: Es kommt vor, dass einige Mitglieder der Bevölkerung nicht auf die Umfrage antworten, was zu einer nicht repräsentativen Stichprobe führt.

Ursachen für Stichprobenverzerrungen

Bequemlichkeitsstichproben: Auswahl einer Stichprobe nach dem Zufallsprinzip und nicht nach einer wissenschaftlichen Methode.
Verzerrung durch Selbstselektion: Nur diejenigen, die sich freiwillig zur Teilnahme an der Umfrage bereit erklären, werden berücksichtigt, was möglicherweise nicht repräsentativ für die Bevölkerung ist.
Verzerrung des Stichprobenrahmenswenn der für die Auswahl der Stichprobe verwendete Stichprobenrahmen nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit ist.
Überlebenswahrscheinlichkeitwenn nur bestimmte Mitglieder der Bevölkerung teilnehmen, was zu einer nicht repräsentativen Stichprobe führt. Wenn Forscher beispielsweise nur lebende Personen befragen, erhalten sie möglicherweise keine Beiträge von Personen, die vor der Durchführung der Studie gestorben sind.
Stichprobenverzerrung aufgrund mangelnder Kenntnisse: Die Quellen der Variabilität, die zu verzerrten Schätzungen führen können, werden nicht erkannt.
Stichprobenverzerrung aufgrund von Fehlern bei der Verwaltung der StichprobeDas Versäumnis, einen geeigneten oder gut funktionierenden Stichprobenrahmen zu verwenden, oder die Weigerung, an der Studie teilzunehmen, führt zu einer verzerrten Auswahl der Stichprobe.

Stichprobenverzerrungen in klinischen Studien

Klinische Prüfungen dienen dazu, die Wirksamkeit einer neuen Behandlung oder eines Medikaments in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe zu testen. Sie sind ein wesentlicher Bestandteil des Arzneimittelentwicklungsprozesses und dienen der Feststellung, ob eine Behandlung sicher und wirksam ist, bevor sie für die breite Öffentlichkeit freigegeben wird. Klinische Studien sind jedoch auch anfällig für Selektionsverzerrungen.

Selektionsverzerrungen treten auf, wenn die für eine Studie verwendete Stichprobe nicht repräsentativ für die zu repräsentierende Population ist. Bei klinischen Studien kann es zu Selektionsverzerrungen kommen, wenn die Teilnehmer entweder selektiv ausgewählt werden, um teilzunehmen, oder wenn sie selbst ausgewählt werden.

Nehmen wir an, ein Pharmaunternehmen führt eine klinische Studie durch, um die Wirksamkeit eines neuen Krebsmedikaments zu testen. Es beschließt, durch Anzeigen in Krankenhäusern, Kliniken und Krebshilfegruppen sowie durch Online-Bewerbungen Teilnehmer für die Studie zu rekrutieren. Die Stichprobe, die sie sammeln, könnte jedoch auf diejenigen ausgerichtet sein, die besonders motiviert sind, an einer Studie teilzunehmen, oder die an einer bestimmten Krebsart leiden. Dies kann die Verallgemeinerung der Studienergebnisse auf die Gesamtbevölkerung erschweren.

Um Auswahlverzerrungen in klinischen Studien zu minimieren, müssen die Forscher strenge Ein- und Ausschlusskriterien und Zufallsauswahlverfahren anwenden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die für die Studie ausgewählte Stichprobe repräsentativ für die Gesamtbevölkerung ist und die erhobenen Daten möglichst wenig verzerrt sind.

Probleme aufgrund von Stichprobenverzerrungen

Stichprobenverzerrungen sind problematisch, weil es möglich ist, dass eine aus der Stichprobe berechnete Statistik systematisch fehlerhaft ist. Dies kann zu einer systematischen Über- oder Unterschätzung des entsprechenden Parameters in der Grundgesamtheit führen. Er tritt in der Praxis auf, da es praktisch unmöglich ist, bei der Stichprobenziehung perfekte Zufälligkeit zu gewährleisten.

Ist der Grad der Verzerrung gering, kann die Stichprobe als angemessene Annäherung an eine Zufallsstichprobe behandelt werden. Weicht die Stichprobe in der gemessenen Menge nicht wesentlich ab, kann auch eine verzerrte Stichprobe eine angemessene Schätzung darstellen.

Während einige Personen absichtlich eine verzerrte Stichprobe verwenden, um irreführende Ergebnisse zu erzielen, spiegelt eine verzerrte Stichprobe in den meisten Fällen nur die Schwierigkeit wider, eine wirklich repräsentative Stichprobe zu erhalten, oder die Unkenntnis der Verzerrung in ihrem Mess- oder Analyseverfahren.

Extrapolation: über den Bereich hinaus

In der Statistik nennt man das Ziehen von Schlussfolgerungen über den Bereich der Daten hinaus Extrapolation. Das Ziehen einer Schlussfolgerung aus einer verzerrten Stichprobe ist eine Form der Extrapolation: Da die Stichprobenmethode systematisch bestimmte Teile der betrachteten Population ausschließt, gelten die Schlussfolgerungen nur für die Teilpopulation der Stichprobe.

Eine Extrapolation liegt auch dann vor, wenn eine Schlussfolgerung, die auf einer Stichprobe von Hochschulabsolventen beruht, auf ältere Erwachsene oder auf Erwachsene mit nur achtklassiger Schulbildung angewendet wird. Die Extrapolation ist ein häufiger Fehler bei der Anwendung oder Interpretation von Statistiken. Manchmal, wenn es schwierig oder unmöglich ist, gute Daten zu erhalten, ist die Extrapolation das Beste, was wir tun können, aber sie muss immer mit mindestens einem Körnchen Salz genommen werden - und oft mit einer großen Dosis Unsicherheit

Von der Wissenschaft zur Pseudowissenschaft

Wie auf Wikipedia erwähntEin Beispiel für die Unkenntnis einer Verzerrung ist die weit verbreitete Verwendung eines Verhältnisses (auch bekannt als "fold change") als Maß für den Unterschied in der Biologie. Da es einfacher ist, mit zwei kleinen Zahlen mit einer bestimmten Differenz ein großes Verhältnis zu erreichen, und es relativ schwieriger ist, mit zwei großen Zahlen mit einer größeren Differenz ein großes Verhältnis zu erreichen, können große signifikante Unterschiede beim Vergleich relativ großer numerischer Messungen übersehen werden.

Einige haben dies als "Abgrenzungsfehler" bezeichnet, weil die Verwendung eines Verhältnisses (Division) anstelle einer Differenz (Subtraktion) die Ergebnisse der Analyse von der Wissenschaft in die Pseudowissenschaft verschiebt.

Einige Stichproben verwenden ein verzerrtes statistisches Design, das dennoch die Schätzung von Parametern ermöglicht. Das Nationale Zentrum für Gesundheitsstatistiken der USA beispielsweise nimmt in vielen seiner landesweiten Erhebungen absichtlich eine Überstichprobe von Minderheiten vor, um eine ausreichende Genauigkeit für Schätzungen innerhalb dieser Gruppen zu erreichen.

Diese Erhebungen erfordern die Verwendung von Stichprobengewichten, um korrekte Schätzungen für alle ethnischen Gruppen zu erhalten. Wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (vor allem, dass die Gewichte korrekt berechnet und verwendet werden), ermöglichen diese Stichproben eine genaue Schätzung der Bevölkerungsparameter.

Bewährte Praktiken zur Abschwächung von Stichprobenverzerrungen

Es ist von entscheidender Bedeutung, ein geeignetes Stichprobenverfahren zu wählen, um sicherzustellen, dass die resultierenden Daten die untersuchte Population genau widerspiegeln.

Techniken der Zufallsstichprobe: Die Verwendung von Zufallsstichprobenverfahren erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Stichprobe repräsentativ für die Grundgesamtheit ist. Diese Technik trägt dazu bei, dass die Stichprobe so repräsentativ wie möglich für die betreffende Population ist und somit weniger wahrscheinlich Verzerrungen enthält.
Berechnung des Stichprobenumfangs: Die Stichprobengröße sollte so berechnet werden, dass eine ausreichende Aussagekraft vorhanden ist, um statistisch aussagekräftige Hypothesen zu testen. Je größer die Stichprobe ist, desto besser ist die Grundgesamtheit repräsentiert.
Trendanalyse: Suche nach alternativen Datenquellen und Analyse aller beobachteten Trends in den Daten, die nicht ausgewählt werden können.
Prüfung auf Verzerrungen: Das Auftreten von Verzerrungen sollte überwacht werden, um den systematischen Ausschluss oder die Übererfassung bestimmter Datenpunkte zu ermitteln.

Achten Sie auf die Proben

Stichprobenverzerrungen sind ein wichtiger Aspekt bei der Durchführung von Forschungsarbeiten. Unabhängig von der verwendeten Methodik oder der untersuchten Disziplin müssen Forscher sicherstellen, dass sie repräsentative Stichproben verwenden, die die Merkmale der untersuchten Population widerspiegeln.

Bei der Erstellung von Forschungsstudien ist es von entscheidender Bedeutung, der Auswahl der Stichprobe und der Methodik für die Datenerhebung aus der Stichprobe große Aufmerksamkeit zu widmen. Bewährte Verfahren wie Zufallsstichproben, die Berechnung des Stichprobenumfangs, Trendanalysen und die Überprüfung auf Verzerrungen sollten angewandt werden, um sicherzustellen, dass die Forschungsergebnisse gültig und zuverlässig sind und sich somit mit größerer Wahrscheinlichkeit auf Politik und Praxis auswirken.

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