Probleem, mida nimetatakse proovivõtu erapoolikuks

Sõltumata kasutatavast metoodikast või uuritavast teadusharust peavad teadlased tagama, et nad kasutavad representatiivseid valimeid, mis peegeldavad uuritava populatsiooni omadusi. Käesolevas artiklis uuritakse valimi erapoolikuse mõistet, selle erinevaid liike ja rakendamisviise ning parimaid tavasid selle mõju leevendamiseks.

Mis on valimi valikuline kõrvalekalle?

Valimihälve viitab olukorrale, kus teatud üksikisikud või rühmad populatsioonis on tõenäolisemalt kaasatud valimisse kui teised, mis viib valimi kallutatud või ebarepresentatiivse valimini. See võib juhtuda mitmel põhjusel, näiteks mittejuhusliku valimi võtmise meetodite, enesevaliku või teadlaste erapoolikuse tõttu.

Teisisõnu võib valimi erapoolikus kahjustada uurimistulemuste kehtivust ja üldistatavust, sest valim on moonutatud teatud omaduste või vaatenurkade kasuks, mis ei pruugi olla representatiivsed suurema populatsiooni suhtes.

Ideaaljuhul peate valima kõik oma uuringus osalejad juhuslikult. Praktikas võib aga olla raske teha juhuslikku osalejate valikut selliste piirangute tõttu nagu kulud ja vastajate kättesaadavus. Isegi kui te ei tee juhuslikku andmekogumist, on väga oluline olla teadlik võimalikest eelarvamustest, mis võivad teie andmetes esineda.

Mõned näited valimi valikulisest kõrvalekaldest on järgmised:

Vabatahtlike eelarvamused: Uuringus vabatahtlikult osalevatel osalejatel võivad olla erinevad omadused kui neil, kes vabatahtlikult ei osale, mistõttu valim ei ole representatiivne.
Mittejuhuslik valikuuring: Kui uurija valib osalejaid ainult teatud kohtadest või valib ainult teatud omadustega osalejaid, võib see viia valimi kallutamiseni.
Ellujäämise eelarvamused: See juhtub siis, kui valimisse kuuluvad ainult need isikud, kes on mingis olukorras ellu jäänud või olnud edukad, jättes välja need, kes ei jäänud ellu või ei suutnud.
Mugavusproovide võtmine: Seda tüüpi valimi puhul valitakse osalejad, kes on kergesti kättesaadavad, näiteks need, kes juhtuvad olema lähedal, või need, kes vastavad veebiküsitlusele, mis ei pruugi esindada suuremat üldkogumit.
Kinnitamise eelarvamused (Confirmation bias): Teadlased võivad teadlikult või tahtlikult valida osalejaid, kes toetavad nende hüpoteesi või uurimisküsimust, mis viib erapoolikute tulemusteni.
Hawthorne'i efekt: Osalejad võivad muuta oma käitumist või vastuseid, kui nad teavad, et neid uuritakse või jälgitakse, mis viib ebarepresentatiivsete tulemusteni.

Kui te olete nendest eelarvamustest teadlik, saate neid analüüsis arvesse võtta, et teha eelarvamuste korrigeerimist ja mõista paremini populatsiooni, mida teie andmed esindavad.

Valimihälvete liigid

Valikukahjustus: esineb siis, kui valim ei ole üldkogumi suhtes representatiivne.
Mõõtmise kallutatus: tekib siis, kui kogutud andmed on ebatäpsed või ebatäielikud.
Aruandluse erapoolikkus: tekib siis, kui vastajad esitavad ebatäpseid või ebatäielikke andmeid.
Vastuse mittevastamise erapoolikus: tekib siis, kui osa elanikkonna liikmetest ei vasta uuringule, mis viib ebarepresentatiivse valimi moodustamiseni.

Valimihälbe põhjused

Mugavusproovide võtmine: valitakse valim pigem mugavuse kui teadusliku meetodi alusel.
Enesevaliku kallutatus: uuringusse on kaasatud ainult need, kes vabatahtlikult uuringus osalevad, mis ei pruugi olla elanikkonna suhtes representatiivne.
Valimisraami kõrvalekalle: kui valimi moodustamiseks kasutatud valim ei ole üldkogumi suhtes representatiivne.
Ellujäämise kallutatus: kui osalevad ainult teatud populatsiooni liikmed, mis viib ebarepresentatiivse valimini. Näiteks kui uurijad küsitlevad ainult elusolevaid inimesi, ei pruugi nad saada andmeid enne uuringu läbiviimist surnud inimestelt.
Teadmiste puudumisest tulenev valimi valiku kallutatus: ei tunnista varieeruvuse allikaid, mis võivad põhjustada kallutatud hinnanguid.
Valimi võtmise kõrvalekalded, mis tulenevad vigadest valimi manustamisel: sobiva või hästi toimiva valimi moodustamise raamistiku kasutamata jätmine või uuringus osalemisest keeldumine, mis viib valimi valiku kallutatud valimini.

Valimi valiku erisus kliinilistes uuringutes

Kliiniliste uuringute ülesanne on testida uue ravi või ravimi tõhusust konkreetsel elanikkonnarühmal. Need on oluline osa ravimi väljatöötamise protsessist ja määravad kindlaks, kas ravi on ohutu ja tõhus enne selle üldsusele kättesaadavaks tegemist. Kliinilised uuringud on siiski ka valiku suhtes kallutatud.

Valikukahjustus tekib siis, kui uuringus kasutatav valim ei ole esinduslik üldkogumi suhtes, mida soovitakse esindada. Kliiniliste uuringute puhul võib valikuline kallutatus esineda siis, kui osalejad valitakse valikuliselt osalema või kui nad valitakse ise välja.

Oletame, et farmaatsiaettevõte viib läbi kliinilist uuringut, et testida uue vähiravimi tõhusust. Nad otsustavad värvata uuringus osalejaid haiglates, kliinikutes ja vähi tugirühmades avaldatud reklaamide ning veebipõhiste avalduste kaudu. Siiski võib nende kogutud valim olla erapoolik nende suhtes, kes on rohkem motiveeritud uuringus osalema või kellel on teatud tüüpi vähktõbi. See võib raskendada uuringu tulemuste üldistamist suuremale elanikkonnale.

Valikukahjustuste minimeerimiseks kliinilistes uuringutes peavad teadlased rakendama rangeid kaasamis- ja välistamiskriteeriume ning juhuslikku valikuprotsessi. Sellega tagatakse, et uuringusse valitud osalejate valim esindab suuremat populatsiooni, minimeerides kogutud andmete moonutusi.

Probleemid seoses valimi valikulise erapoolikusega

Valimihälve on problemaatiline, sest on võimalik, et valimi põhjal arvutatud statistika on süstemaatiliselt vigane. See võib viia vastava parameetri süstemaatilise üle- või alahindamiseni üldkogumis. See esineb praktikas, sest praktiliselt on võimatu tagada valimi täiuslikku juhuslikkust.

Kui väärkajastamise määr on väike, võib valimit käsitleda kui juhusliku valimi mõistlikku lähendust. Lisaks sellele, kui valim ei erine oluliselt mõõdetava koguse osas, siis võib moonutatud valim olla siiski mõistlik hinnang.

Kuigi mõned isikud võivad tahtlikult kasutada kallutatud valimit, et saada eksitavaid tulemusi, peegeldab kallutatud valim sagedamini lihtsalt raskusi tõeliselt representatiivse valimi saamisel või teadmatust kallutatuse kohta oma mõõtmis- või analüüsiprotsessis.

Ekstrapoleerimine: väljapoole vahemikku

Statistikas nimetatakse ekstrapoleerimiseks järelduste tegemist millegi kohta, mis jääb väljapoole andmete ulatust. Üheks ekstrapoleerimise vormiks on järelduste tegemine kallutatud valimi põhjal: kuna valimi võtmise meetod jätab süstemaatiliselt välja teatavad osad vaadeldavast populatsioonist, kehtivad järeldused ainult valimisse kuuluva alampopulatsiooni kohta.

Ekstrapoleerimine toimub ka siis, kui näiteks ülikoolide üliõpilaste valimil põhinevat järeldust kohaldatakse vanemate täiskasvanute või ainult kaheksanda klassi haridusega täiskasvanute suhtes. Ekstrapoleerimine on tavaline viga statistika kohaldamisel või tõlgendamisel. Mõnikord on heade andmete hankimise raskuse või võimatuse tõttu ekstrapoleerimine parim, mida me saame teha, kuid seda tuleb alati võtta vähemalt soolatäiega - ja sageli suure annuse ebakindlusega.

Teadusest pseudoteaduseks

Nagu on mainitud Vikipeedias, näide sellest, kuidas teadmatus eelarvamusest võib esineda, on bioloogilise erinevuse mõõtjana laialt levinud suhtarvu (ehk kordse muutuse) kasutamine. Kuna kahe väikese arvu puhul on lihtsam saavutada suurt suhet, mille erinevus on antud, ja suhteliselt raskem saavutada suurt suhet kahe suure arvu puhul, mille erinevus on suurem, võivad suured olulised erinevused jääda tähelepanuta, kui võrreldakse suhteliselt suuri arvulisi mõõtmisi.

Mõned on nimetanud seda "demarkatsioonihälveks", sest suhte (jagamise) kasutamine erinevuse (lahutamise) asemel muudab analüüsi tulemused teadusest pseudoteaduseks.

Mõne valimi puhul kasutatakse kallutatud statistilist ülesehitust, mis siiski võimaldab parameetrite hindamist. Näiteks USA riiklik tervisestatistika keskus (National Center for Health Statistics) võtab paljudes oma üleriigilistes uuringutes teadlikult liiga suure valimi, et saavutada piisavat täpsust hinnangute tegemiseks nende rühmade piires.

Nende uuringute puhul on vaja kasutada valimi kaalusid, et saada õigeid hinnanguid kõigi rahvusrühmade kohta. Kui teatavad tingimused on täidetud (eelkõige kaalude õige arvutamine ja kasutamine), võimaldavad need valimid täpset hinnangut populatsiooni parameetrite kohta.

Parimad tavad valimi valiku moonutamise vähendamiseks

Väga oluline on valida sobiv valikumeetod, et saadud andmed peegeldaksid täpselt uuritavat üldkogumit.

Juhusliku valimi võtmise meetodid: Juhusliku valimi võtmise meetodite kasutamine suurendab tõenäosust, et valim on üldkogumit esindav. See tehnika aitab tagada, et valim on võimalikult representatiivne kõnealuse üldkogumi suhtes ja seega vähem tõenäoline, et see sisaldab eelarvamusi.
Valimi suuruse arvutamine: Valimi suurus tuleks arvutada nii, et oleks võimalik kontrollida statistiliselt olulisi hüpoteese. Mida suurem on valimi suurus, seda paremini on populatsioon esindatud.
Trendianalüüs: Alternatiivsete andmeallikate otsimine ja analüüsida kõiki täheldatud suundumusi andmetes, mis võivad olla valimata.
Eelarvamuste kontrollimine: Tuleks jälgida erapoolikuse esinemist, et teha kindlaks konkreetsete andmepunktide süstemaatiline väljajätmine või liigne kaasamine.

Arvestage proovidega

Valimi erapoolikus on oluline kaalutlus teadusuuringute läbiviimisel. Sõltumata kasutatavast metoodikast või uuritavast teadusharust peavad teadlased tagama, et nad kasutavad representatiivseid valimeid, mis peegeldavad uuritava populatsiooni omadusi.

Uuringute koostamisel on väga oluline pöörata suurt tähelepanu valimi moodustamise protsessile ja valimi andmete kogumise metoodikale. Parimaid tavasid, nagu juhusliku valimi võtmise meetodid, valimi suuruse arvutamine, suundumuste analüüs ja erapoolikuse kontrollimine, tuleks kasutada, et tagada uurimistulemuste kehtivus ja usaldusväärsus, mis muudab nende mõju poliitikale ja praktikale tõenäolisemaks.

Pilkupüüdvad teaduslikud infograafiad minutitega

Mind the Graph on võimas veebipõhine tööriist teadlastele, kellel on vaja luua kvaliteetset teaduslikku graafikat ja illustratsioone. Platvorm on kasutajasõbralik ja kättesaadav erineva tehnilise pädevusega teadlastele, mistõttu on see ideaalne lahendus teadlastele, kellel on vaja luua graafikat oma publikatsioonide, esitluste ja muude teaduslike kommunikatsioonimaterjalide jaoks.

Olenemata sellest, kas olete bioteaduste, füüsikauuringute või inseneriteaduste uurija, pakub Mind the Graph mitmesuguseid vahendeid, mis aitavad teil oma uurimistulemusi selgelt ja visuaalselt veenvalt edastada.