Kindlaksmääramise kallutatus on tavaline uurimisprobleem, mis tekib siis, kui kogutud andmed ei kajasta kogu olukorda täpselt. Andmete usaldusväärsuse parandamisel ja täpsete uurimistulemuste tagamisel on otsustava tähtsusega, et aru saada, milline on tuvastamishälve. Kuigi mõnikord osutub see kasulikuks, ei ole see alati.
Kindlaksmääramishälve tekib siis, kui kogutud andmed ei kajasta kogu olukorda tõeselt, sest teatud tüüpi andmeid kogutakse suurema tõenäosusega kui teisi. See võib tulemusi moonutada, andes teile moonutatud arusaama sellest, mis tegelikult toimub.
See võib kõlada segadusttekitavana, kuid kõrvalekallete mõistmine aitab teil kriitilisemalt suhtuda andmetesse, millega töötate, muutes teie tulemused usaldusväärsemaks. Selles artiklis uuritakse seda eelarvamust põhjalikult ja selgitatakse kõike selle kohta. Niisiis, alustame viivitamatult!
Ascertainment Bias'i mõistmine teadusuuringutes
Kindlaksmääramise kallutatus tekib siis, kui andmete kogumise meetodid seavad teatud teabe esikohale, mis viib moonutatud ja ebatäielike järeldusteni. Tunnistades, kuidas tuvastamishälve mõjutab teie uuringut, saate võtta meetmeid selle mõju minimeerimiseks ja tulemuste kehtivuse parandamiseks. See juhtub siis, kui mõnda teavet kogutakse suurema tõenäosusega, samas kui teised olulised andmed jäetakse välja.
Selle tulemusena võite teha järeldusi, mis ei vasta tegelikkusele. Selle eelarvamuse mõistmine on oluline, et tagada oma järelduste või tähelepanekute täpsus ja usaldusväärsus.
Lihtsustatult öeldes tähendab tuvastamishälve seda, et see, mida te vaatate, ei anna teile täielikku teavet. Kujutage ette, et uurite optometristi kontoris prillikandjate arvu.
Te kohtate seal suurema tõenäosusega inimesi, kes vajavad nägemiskorrektsiooni, seega on teie andmed moonutatud, sest te ei arvesta neid inimesi, kes ei käi optometristi juures. See on näide tuvastamise kallutatuse kohta.
See eelarvamus võib esineda paljudes valdkondades, näiteks tervishoius, teadusuuringutes ja isegi igapäevases otsustusprotsessis. Kui keskendute ainult teatavat tüüpi andmetele või teabele, võite jätta tähelepanuta teised olulised tegurid.
Näiteks võib haiguse uuring olla erapoolik, kui haiglates vaadeldakse ainult kõige raskemaid juhtumeid, jättes tähelepanuta kergemad juhtumid, mis jäävad avastamata. Selle tulemusel võib haigus tunduda raskem või laiemalt levinud, kui see tegelikult on.
Kindlaksmääramise erapoolikuse üldised põhjused
Uuringu valikulise valiku põhjused ulatuvad valikulisest valimi võtmisest kuni aruandlushälveteni, mis kõik aitavad moonutada andmeid ainulaadsel viisil. Järgnevalt on esitatud mõned sagedased põhjused, miks selline kallutatus esineb:
Valikuline proovivõtmine
Kui valite uurimiseks ainult konkreetse inimrühma või andmed, siis on oht, et muud olulised andmed jäävad kõrvale. Näiteks kui uuringusse kaasatakse ainult nende inimeste vastused, kes kasutavad konkreetset toodet, ei kajasta see mittekasutajate arvamusi. See toob kaasa erapooliku järelduse, sest mittekasutajad jäävad andmekogumisprotsessist välja.
Avastamise meetodid
Ka andmete kogumiseks kasutatud vahendid või meetodid võivad põhjustada kõrvalekaldeid. Näiteks kui te uurite mingit haigust, kuid kasutate ainult teste, mis tuvastavad tõsiseid sümptomeid, siis jäävad vahele juhtumid, kus sümptomid on kerged või jäävad avastamata. See moonutab tulemusi, muutes haiguse tõsisemaks või laialdasemaks kui see tegelikult on.
Uuringu seadistus
Mõnikord võib uuringu läbiviimise koht põhjustada eelarvamusi. Näiteks kui te uurite avalikkuse käitumist, kuid jälgite inimesi ainult tiheda liiklusega linnapiirkonnas, ei kajasta teie andmed inimeste käitumist vaiksemates, maapiirkondades. See toob kaasa ebatäieliku ülevaate üldisest käitumisest, mida püüate mõista.
Aruandluse erapoolikus
Inimesed kalduvad teatama või jagama teavet, mis tundub asjakohasem või kiirem. Meditsiinilises uuringus võivad raskete sümptomitega patsiendid suurema tõenäosusega pöörduda ravi saamiseks, samas kui kergete sümptomitega patsiendid ei pruugi isegi arsti poole pöörduda. See tekitab andmetes kallutatuse, sest keskendutakse liiga palju rasketele juhtudele ja jäetakse tähelepanuta kerged juhtumid.
Üldised olukorrad, kus võib tekkida eelarvamusi
Kindlustushäireid võib esineda erinevates igapäevastes olukordades ja uurimiskeskkondades:
Tervishoiu uuringud
Kui uuring hõlmab ainult haiglat külastavate patsientide andmeid, võib see haiguse raskusastet või levimust üle hinnata, sest see jätab tähelepanuta need, kellel on kerged sümptomid ja kes ei otsi ravi.
Uuringud ja küsitlused
Kujutage ette, et teete küsitluse, et teada saada inimeste arvamusi toote kohta, kuid küsitlete ainult olemasolevaid kliente. Tagasiside on tõenäoliselt positiivne, kuid olete jätnud kõrvale nende inimeste arvamused, kes toodet ei kasuta. See võib viia erapooliku arusaamiseni sellest, kuidas üldsus toodet tajub.
Vaatlusuuringud
Kui te jälgite loomade käitumist, kuid uurite loomi ainult loomaaias, ei kajasta teie andmed seda, kuidas need loomad looduses käituvad. Loomaaia piiratud keskkond võib põhjustada teistsugust käitumist kui nende looduslikus elupaigas.
Kui tunnete ja mõistate neid põhjusi ja näiteid, mis põhjustavad kõrvalekaldeid, saate võtta meetmeid, et tagada andmete kogumise ja analüüsi täpsus. See aitab teil vältida eksitavate järelduste tegemist ja annab teile parema ülevaate tegelikust olukorrast.
Kuidas tuvastada andmetes esinevaid kindlushälbeid
Teabe kogumise kallutatuse tuvastamine hõlmab selliste andmeallikate või meetodite tuvastamist, mis võivad ebaproportsionaalselt soodustada teatud tulemusi teiste ees. Võimalus varakult tuvastada kõrvalekaldeid võimaldab teadlastel kohandada oma meetodeid ja tagada täpsemad tulemused.
See eelarvamus on sageli varjatud, mõjutades järeldusi ja otsuseid, ilma et see oleks kohe ilmne. Õppides seda avastama, saate parandada oma uuringute täpsust ja vältida eksitavate eelduste tegemist.
Märgid, mida otsida
On mitmeid näitajaid, mis aitavad teil tuvastada andmetes esinevaid kõrvalekaldeid. Nende märkide teadvustamine võimaldab teil võtta meetmeid ja kohandada oma andmete kogumise või analüüsi meetodeid, et vähendada nende mõju.
Valikulised andmeallikad
Üks selgemaid märke valikulisusest on see, kui andmed pärinevad piiratud või valikulisest allikast.
Puuduvad andmed
Teine näitaja, mis viitab kõrvalekaldumisele, on puuduvad või mittetäielikud andmed, eriti kui teatavad rühmad või tulemused on alaesindatud.
Teatavate rühmade üleesindatus
Eelarvamus võib tekkida ka siis, kui üks rühm on teie andmete kogumisel üleesindatud. Oletame, et te uurite tööharjumusi kontoris ja keskendute peamiselt kõrgelt töötavatele töötajatele. Teie kogutud andmed viitavad tõenäoliselt sellele, et pikad tööpäevad ja ületunnid viivad edule. Te aga jätate tähelepanuta teised töötajad, kellel võivad olla teistsugused tööharjumused, mis võib viia ebatäpsete järeldusteni selle kohta, mis tegelikult aitab kaasa edule töökohal.
Ebajärjekindlad tulemused eri uuringutes
Kui märkate, et teie uuringu tulemused erinevad oluliselt teistest sama teemat käsitlevatest uuringutest, võib see olla märk sellest, et tegemist on uuringus esinevate kõrvalekalletega.
Loe ka: Avaldamise erapoolik: kõik, mida pead teadma
Kindlustuse erapoolikuse mõju
Kindlustuse erapoolikusel võib olla märkimisväärne mõju teadusuuringute tulemustele, otsuste tegemisele ja poliitikale. Kui mõistate, kuidas see eelarvamus mõjutab tulemusi, saate paremini mõista, kui oluline on sellega tegelemine andmete kogumise või analüüsi protsessi alguses.
Kuidas eelarvamused mõjutavad uurimistulemusi
Kallutatud järeldused
Kõige ilmsem mõju on see, et see viib moonutatud järeldusteni. Kui teatavad andmepunktid on üle- või alaesindatud, ei kajasta saadud tulemused täpselt tegelikkust.
Ebatäpsed ennustused
Kui teadusuuringud on erapoolikud, on ka nende põhjal tehtud prognoosid ebatäpsed. Sellistes valdkondades nagu rahvatervishoid, võivad kallutatud andmed viia vigaste prognoosideni haiguste leviku, ravi tõhususe või rahvatervisealaste sekkumiste mõju kohta.
Väärad üldistused
Üks suurimaid ohte, mis on seotud andmete tuvastamise erapoolikusega, on see, et see võib viia ebaõigete üldistusteni. Teil võib tekkida kiusatus kohaldada oma uuringu tulemusi laiemale populatsioonile, kuid kui teie valim oli kallutatud, ei pea teie järeldused paika. See võib olla eriti kahjulik sellistes valdkondades nagu sotsiaalteadused või haridus, kus uurimistulemusi kasutatakse sageli poliitikate või sekkumiste väljatöötamiseks.
Võimalikud tagajärjed erinevates valdkondades
Sõltuvalt uurimis- või töövaldkonnast võivad ebakõlad olla kaugeleulatuvate tagajärgedega. Allpool on toodud mõned näited selle kohta, kuidas see eelarvamus võib mõjutada erinevaid valdkondi:
Tervishoid
Tervishoius võib kõrvalekalletel olla tõsiseid tagajärgi. Kui meditsiinilised uuringud keskenduvad ainult mõne haiguse rasketele juhtudele, võivad arstid ülehinnata, kui ohtlik on haigus. See võib viia liigse ravini või ebavajalike sekkumisteni kergete sümptomitega patsientide puhul. Teisalt, kui kergete haigusjuhtude kohta esitatakse liiga vähe andmeid, ei pruugi tervishoiuteenuse osutajad haigust piisavalt tõsiselt võtta, mis võib viia alaravile.
Avalik poliitika
Poliitikakujundajad tuginevad sageli andmetele, et teha otsuseid rahvatervise, hariduse ja muude oluliste valdkondade kohta. Kui nende kasutatavad andmed on erapoolikud, võib nende väljatöötatud poliitika olla ebaefektiivne või isegi kahjulik.
Äri
Ärimaailmas võib määramishälve viia vigaste turu-uuringute ja kehvade otsuste tegemiseni. Kui ettevõte uurib ainult oma kõige lojaalsemaid kliente, võib ta järeldada, et tema tooted on üldiselt armastatud, kuigi tegelikkuses võivad paljud potentsiaalsed kliendid olla negatiivselt meelestatud. See võib viia valede turundusstrateegiate või tootearendusotsusten tegemiseni, mis ei vasta laiema turu vajadustele.
Haridus
Hariduse valdkonnas võib fiktiivsus mõjutada õpilaste tulemusi, õpetamismeetodeid või õppevahendeid käsitlevaid uuringuid. Kui uuringutes keskendutakse ainult heade tulemustega õpilastele, võidakse jätta tähelepanuta probleemid, millega raskustes olevad õpilased silmitsi seisavad, mis viib järeldusteni, mis ei kehti kogu õpilaskonna kohta. Selle tulemuseks võib olla selliste haridusprogrammide või poliitikate väljatöötamine, mis ei toeta kõiki õpilasi.
Kindlaksmääramise kallutatuse tuvastamine on oluline, et tagada, et teie uurimus ja järeldused on täpsed ja esindavad kogu pilti. Otsides selliseid märke nagu valikulised andmeallikad, puuduv teave ja teatavate rühmade üleesindatus, saate tuvastada, kui erapoolikus mõjutab teie andmeid.
Loe ka: Vaatleja erapoolikuse ületamine teadusuuringutes: Kuidas seda minimeerida?
Strateegiad, et leevendada määramishäireid
Kui soovite tagada, et andmed, millega töötate, kajastaksid täpselt tegelikkust, mida püüate mõista, on oluline tegeleda kõrvalekalletega. Kindlaksmääramishälve võib teie uuringutesse hiilida, kui teatud tüüpi andmed on üle- või alaesindatud, mis viib moonutatud tulemusteni.
Siiski on mitmeid strateegiaid ja meetodeid, mida saate kasutada selle eelarvamuse vähendamiseks ning andmete kogumise ja analüüsi usaldusväärsuse suurendamiseks.
Eelarvamuste leevendamise strateegiad
Kui soovite oma uuringus või andmekogumises vähendada kõrvalekaldeid, on võimalik rakendada mitmeid praktilisi samme ja strateegiaid. Võimalikke eelarvamusi silmas pidades ja neid tehnikaid kasutades saate oma andmed muuta täpsemaks ja representatiivsemaks.
Kasutage juhuslikku valimit
Üks tõhusamaid viise, kuidas vähendada kõrvalekaldeid, on kasutada juhuslik väljavõtteline uuring. See tagab, et kõigil elanikkonna liikmetel on võrdsed võimalused uuringusse kaasamiseks, mis aitab vältida ühegi rühma üleesindatust.
Näiteks kui te korraldate uuringut toitumisharjumuste kohta, tähendab juhuslik valik, et osalejad valitakse juhuslikult, keskendumata mõnele konkreetsele rühmale, näiteks jõusaalis käijatele või inimestele, kes juba järgivad tervislikku toitumist. Nii saate kogu elanikkonna täpsema esindatuse.
Loe ka: Probleem, mida nimetatakse valimi erapoolikuks
Proovi mitmekesisuse suurendamine
Teine oluline samm on tagada, et teie valim oleks mitmekesine. See tähendab, et otsige aktiivselt osalejaid või andmeallikaid väga erineva tausta, kogemuste ja tingimuste hulgast. Näiteks kui te uurite uue ravimi mõju, veenduge, et kaasate eri vanuses, soost ja terviseseisundist inimesi, et vältida keskendumist ainult ühele rühmale. Mida mitmekesisem on teie valim, seda usaldusväärsemad on teie järeldused.
Pikaajaliste uuringute läbiviimine
Pikisuunaline uuring on uuring, milles osalejaid jälgitakse teatud aja jooksul, kogudes andmeid mitmes punktis. Selline lähenemisviis aitab teil tuvastada muutusi või suundumusi, mis võivad jääda ühe andmekogumise käigus tähelepanuta. Andmete jälgimisega aja jooksul saate täielikuma pildi ja vähendate eelarvamuste tõenäosust, sest see võimaldab teil näha, kuidas tegurid arenevad, mitte teha oletusi ühe hetkeseisu põhjal.
Pimedad või topeltpimedad uuringud
Mõnel juhul, eriti meditsiinilistes või psühholoogilistes uuringutes, on pimestamine tõhus viis eelarvamuste vähendamiseks. Üksikpime uuring tähendab, et osalejad ei tea, millisesse rühma nad kuuluvad (nt kas nad saavad ravi või platseebot).
Topeltpime uuring läheb veel ühe sammu võrra kaugemale, tagades, et nii osalejad kui ka uurijad ei tea, kes millises rühmas on. See aitab vältida nii teadlike kui ka ebateadlike eelarvamuste mõju tulemustele.
Kasutage kontrollrühmi
Kontrollirühma kaasamine uuringusse võimaldab teil võrrelda ravigrupi tulemusi nendega, kes ei ole sekkumisega kokku puutunud. Selline võrdlus aitab teil kindlaks teha, kas tulemused on tingitud sekkumisest endast või on neid mõjutanud muud tegurid. Kontrollrühmad pakuvad lähteolukorda, mis aitab vähendada eelarvamusi, andes selgema ülevaate sellest, mis juhtuks ilma sekkumismeetmeteta.
Pilootuuringud
Pilootuuringu läbiviimine enne täiemahulise uuringu alustamist võib aidata teil varakult tuvastada võimalikke kõrvalekaldeid.
Pilootuuring on teie uuringu väiksem, prooviversioon, mis võimaldab teil katsetada oma meetodeid ja näha, kas teie andmekogumisprotsessis on puudusi. See annab teile võimaluse teha kohandusi enne suurema uuringu läbiviimist, vähendades seega lõplike tulemuste moonutamise ohtu.
Läbipaistev aruandlus
Läbipaistvus on eelarvamuste vähendamisel võtmetähtsusega. Olge avatud oma andmekogumismeetodite, valimi võtmise meetodite ja võimalike piirangute suhtes. Kui te olete selgelt väljendanud ulatust ja piiranguid, võimaldate teistel oma tööd kriitiliselt hinnata ja mõista, kus võivad esineda eelarvamused. Selline ausus aitab luua usaldust ja võimaldab teistel teie uuringut täpsemate andmetega korrata või sellele tugineda.
Tehnoloogia roll
Tehnoloogia võib mängida olulist rolli, et aidata teil tuvastada ja vähendada kõrvalekaldeid. Kasutades täiustatud vahendeid ja meetodeid, saate oma andmeid tõhusamalt analüüsida, tuvastada võimalikke eelarvamusi ja korrigeerida neid enne, kui need mõjutavad teie järeldusi.
Andmeanalüüsi tarkvara
Üks võimsamaid vahendeid eelarvamuste vähendamiseks on andmeanalüüsi tarkvara. Need programmid suudavad kiiresti töödelda suuri andmehulki, aidates teil tuvastada mustreid või lahknevusi, mis võivad viidata eelarvamusele.
Masinõppe algoritmid
Masinõppe algoritmid võivad olla uskumatult kasulikud andmetes esinevate eelarvamuste tuvastamisel ja korrigeerimisel. Neid algoritme saab õpetada tuvastama, kui teatud rühmad on alaesindatud või kui andmepunktid on kallutatud teatud suunas. Kui algoritm tuvastab kallutatuse, saab ta vastavalt kohandada andmekogumis- või analüüsiprotsessi, tagades, et lõpptulemused on täpsemad.
Automatiseeritud andmekogumisvahendid
Automatiseeritud andmekogumisvahendid aitavad vähendada inimlikke vigu ja eelarvamusi andmete kogumise käigus. Näiteks kui te korraldate veebiküsitlust, saate kasutada tarkvara, mis valib osalejad juhuslikult või tagab automaatselt, et valimisse kuuluvad erinevad rühmad.
Statistilised korrigeerimistehnikad
Mõnel juhul saab statistilisi korrigeerimismeetodeid kasutada, et korrigeerida kõrvalekaldeid pärast seda, kui andmed on juba kogutud. Näiteks võivad teadlased kasutada selliseid meetodeid nagu kaalumine või imputeerimine, et korrigeerida andmetes alaesindatud rühmad. Kaalumine hõlmab alaesindatud rühmade andmetele suurema tähtsuse andmist, et tasakaalustada valimit.
Reaalajas jälgimisvahendid
Reaalajas jälgimisvahendid võimaldavad teil jälgida andmete kogumist selle toimumise ajal, andes teile võimaluse avastada eelarvamusi nende tekkimisel. Näiteks kui te korraldate suuremahulist uuringut, mille käigus kogutakse andmeid mitme kuu jooksul, võib reaalajas jälgimine hoiatada teid, kui teatud rühmad on alaesindatud või kui andmed hakkavad ühes suunas kallinema.
Uurimuse usaldusväärsuse ja täpsuse tagamiseks on väga oluline käsitleda kõrvalekaldeid, et tagada uuringu usaldusväärsus ja täpsus. Järgides praktilisi strateegiaid, nagu juhuslik valik, valimi mitmekesisuse suurendamine ja kontrollgruppide kasutamine, saate vähendada andmete kogumisel esineva erapoolikuse tõenäosust.
Kokkuvõtteks võib öelda, et andmete kogumise ja analüüsimise täpsuse ja usaldusväärsuse tagamisel on oluline käsitleda kõrvalekaldeid. Rakendades selliseid strateegiaid nagu juhuslik valim, valimi mitmekesisuse suurendamine, pikilõike- ja prooviuuringute läbiviimine ning kontrollrühmade kasutamine, saate oluliselt vähendada uuringutes esineva erapoolikuse tõenäosust.
Koos aitavad need meetodid luua täpsemaid ja representatiivsemaid tulemusi, parandades teie uurimistulemuste kvaliteeti ja valiidsust.
Seotud artikkel: Kuidas vältida eelarvamusi teadusuuringutes: Objektiivsus: navigeerimine teaduslikus objektiivsuses
Teaduse joonised, graafilised kokkuvõtted ja infograafikud teie uuringute jaoks
Kas otsite teaduslikke arvandmeid, graafilisi kokkuvõtteid ja infograafikat ühes kohas? Noh, siin on see! Mind the Graph toob teile visuaalsete materjalide kollektsiooni, mis sobib ideaalselt teie uurimistööks. Saate valida platvormi eelvalmistatud graafika hulgast ja kohandada seda vastavalt oma vajadustele. Võite isegi meie disaineridelt abi saada ja kureerida konkreetseid kokkuvõtteid, mis põhinevad teie uurimisteemal. Mis siis ootab? Registreeruge nüüd Mind the Graph-sse ja tehke oma uurimistöö ässa.
Tellige meie uudiskiri
Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.
Estonian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak