{"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\/hu\/sampling-bias\/","title":{"rendered":"A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1snak nevezett probl\u00e9ma"},"content":{"rendered":"<p>F\u00fcggetlen\u00fcl az alkalmazott m\u00f3dszertant\u00f3l vagy a vizsg\u00e1lt tudom\u00e1ny\u00e1gt\u00f3l, a kutat\u00f3knak biztos\u00edtaniuk kell, hogy olyan reprezentat\u00edv mint\u00e1kat haszn\u00e1ljanak, amelyek t\u00fckr\u00f6zik az \u00e1ltaluk vizsg\u00e1lt popul\u00e1ci\u00f3 jellemz\u0151it. Ez a cikk a mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s fogalm\u00e1t, annak k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 t\u00edpusait \u00e9s alkalmaz\u00e1si m\u00f3djait, valamint a hat\u00e1sainak m\u00e9rs\u00e9kl\u00e9s\u00e9re szolg\u00e1l\u00f3 legjobb gyakorlatokat vizsg\u00e1lja.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mi a mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s?<\/h2>\n\n\n\n<p>A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s olyan helyzetre utal, amikor a popul\u00e1ci\u00f3 bizonyos egyedei vagy csoportjai nagyobb val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ggel ker\u00fclnek be a mint\u00e1ba, mint m\u00e1sok, ami torz\u00edtott vagy nem reprezentat\u00edv mint\u00e1hoz vezet. Ez sz\u00e1mos okb\u00f3l t\u00f6rt\u00e9nhet, p\u00e9ld\u00e1ul nem v\u00e9letlenszer\u0171 mintav\u00e9teli m\u00f3dszerek, \u00f6nv\u00e1laszt\u00e1si torz\u00edt\u00e1s vagy kutat\u00f3i torz\u00edt\u00e1s miatt.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00e1s sz\u00f3val, a mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s al\u00e1\u00e1shatja a kutat\u00e1si eredm\u00e9nyek \u00e9rv\u00e9nyess\u00e9g\u00e9t \u00e9s \u00e1ltal\u00e1nos\u00edthat\u00f3s\u00e1g\u00e1t az\u00e1ltal, hogy a minta bizonyos jellemz\u0151k vagy n\u00e9z\u0151pontok jav\u00e1ra torzul, amelyek nem felt\u00e9tlen\u00fcl reprezentat\u00edvak a nagyobb popul\u00e1ci\u00f3ra n\u00e9zve.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ide\u00e1lis esetben a felm\u00e9r\u00e9sben r\u00e9sztvev\u0151ket v\u00e9letlenszer\u0171en kell kiv\u00e1lasztania. A gyakorlatban azonban neh\u00e9z lehet a r\u00e9sztvev\u0151k v\u00e9letlenszer\u0171 kiv\u00e1laszt\u00e1sa olyan korl\u00e1tok miatt, mint a k\u00f6lts\u00e9gek \u00e9s a v\u00e1laszad\u00f3k el\u00e9rhet\u0151s\u00e9ge. M\u00e9g ha nem is v\u00e9gez v\u00e9letlenszer\u0171 adatgy\u0171jt\u00e9st, akkor is alapvet\u0151 fontoss\u00e1g\u00fa, hogy tiszt\u00e1ban legyen az adatokban esetlegesen jelenl\u00e9v\u0151 torz\u00edt\u00e1sokkal.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s n\u00e9h\u00e1ny p\u00e9ld\u00e1ja:<\/h3>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>\u00d6nk\u00e9ntes elfogults\u00e1g<\/strong>: A vizsg\u00e1latban \u00f6nk\u00e9ntesen r\u00e9szt vev\u0151 r\u00e9sztvev\u0151k elt\u00e9r\u0151 jellemz\u0151kkel rendelkezhetnek azokt\u00f3l, akik nem jelentkeznek \u00f6nk\u00e9nt, ami nem reprezentat\u00edv mint\u00e1hoz vezethet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nem v\u00e9letlenszer\u0171 mintav\u00e9tel<\/strong>: Ha egy kutat\u00f3 csak bizonyos helyekr\u0151l v\u00e1lasztja ki a r\u00e9sztvev\u0151ket, vagy csak bizonyos jellemz\u0151kkel rendelkez\u0151 r\u00e9sztvev\u0151ket v\u00e1laszt ki, az torz\u00edtott mint\u00e1hoz vezethet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00fal\u00e9l\u00e9si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: Ez akkor fordul el\u0151, amikor a minta csak olyan szem\u00e9lyeket tartalmaz, akik t\u00fal\u00e9ltek vagy sikeresek voltak egy adott helyzetben, \u00e9s kihagyj\u00e1k azokat, akik nem \u00e9ltek t\u00fal vagy elbuktak.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>K\u00e9nyelmi mintav\u00e9tel<\/strong>: Ez a fajta mintav\u00e9tel mag\u00e1ban foglalja a k\u00f6nnyen el\u00e9rhet\u0151 r\u00e9sztvev\u0151k kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1t, p\u00e9ld\u00e1ul azok\u00e9t, akik v\u00e9letlen\u00fcl a k\u00f6zelben tart\u00f3zkodnak, vagy azok\u00e9t, akik egy online felm\u00e9r\u00e9sre v\u00e1laszolnak, ami nem felt\u00e9tlen\u00fcl reprezent\u00e1lja a nagyobb popul\u00e1ci\u00f3t.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Meger\u0151s\u00edt\u00e9si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: A kutat\u00f3k - tudat alatt vagy sz\u00e1nd\u00e9kosan - olyan r\u00e9sztvev\u0151ket v\u00e1laszthatnak ki, akik t\u00e1mogatj\u00e1k a hipot\u00e9zis\u00fcket vagy a kutat\u00e1si k\u00e9rd\u00e9s\u00fcket, ami torz\u00edtott eredm\u00e9nyekhez vezethet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hawthorne-hat\u00e1s<\/strong>: A r\u00e9sztvev\u0151k megv\u00e1ltoztathatj\u00e1k viselked\u00e9s\u00fcket vagy v\u00e1laszaikat, ha tudj\u00e1k, hogy tanulm\u00e1nyozz\u00e1k vagy megfigyelik \u0151ket, ami nem reprezentat\u00edv eredm\u00e9nyekhez vezethet.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>&nbsp;Ha tiszt\u00e1ban van ezekkel a torz\u00edt\u00e1sokkal, akkor figyelembe veheti \u0151ket az elemz\u00e9s sor\u00e1n, hogy elv\u00e9gezze a torz\u00edt\u00e1skorrekci\u00f3t, \u00e9s jobban meg\u00e9rtse a n\u00e9pess\u00e9get, amelyet az adatai k\u00e9pviselnek.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s t\u00edpusai<\/h2>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Szelekci\u00f3s torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: akkor fordul el\u0151, ha a minta nem reprezentat\u00edv a popul\u00e1ci\u00f3ra n\u00e9zve.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M\u00e9r\u00e9si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: akkor fordul el\u0151, ha az \u00f6sszegy\u0171jt\u00f6tt adatok pontatlanok vagy hi\u00e1nyosak.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Elfogults\u00e1g a jelent\u00e9st\u00e9telben<\/strong>: akkor fordul el\u0151, ha a v\u00e1laszad\u00f3k pontatlan vagy hi\u00e1nyos inform\u00e1ci\u00f3kat adnak meg.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nem-v\u00e1laszol\u00e1si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: akkor fordul el\u0151, ha a popul\u00e1ci\u00f3 egyes tagjai nem v\u00e1laszolnak a felm\u00e9r\u00e9sre, ami nem reprezentat\u00edv mint\u00e1hoz vezet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s okai<\/h2>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>K\u00e9nyelmi mintav\u00e9tel<\/strong>: a minta kiv\u00e1laszt\u00e1sa k\u00e9nyelmi szempontok alapj\u00e1n, nem pedig tudom\u00e1nyos m\u00f3dszerrel.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00d6nkiv\u00e1laszt\u00e1si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: csak azok vesznek r\u00e9szt a felm\u00e9r\u00e9sben, akik \u00f6nk\u00e9nt jelentkeztek, ami nem biztos, hogy reprezentat\u00edv a lakoss\u00e1gra n\u00e9zve.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Mintav\u00e9teli keret torz\u00edt\u00e1sa<\/strong>: ha a minta kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1hoz haszn\u00e1lt mintav\u00e9teli keret nem reprezentat\u00edv a sokas\u00e1gra n\u00e9zve.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00fal\u00e9l\u00e9si torz\u00edt\u00e1s<\/strong>: amikor a popul\u00e1ci\u00f3nak csak bizonyos tagjai vesznek r\u00e9szt, ami nem reprezentat\u00edv mint\u00e1hoz vezet. P\u00e9ld\u00e1ul, ha a kutat\u00f3k csak az \u00e9l\u0151 embereket k\u00e9rdezik meg, el\u0151fordulhat, hogy nem kapnak inform\u00e1ci\u00f3t azokt\u00f3l az emberekt\u0151l, akik a vizsg\u00e1lat elv\u00e9gz\u00e9se el\u0151tt meghaltak.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s az ismeretek hi\u00e1nya miatt<\/strong>: nem ismeri fel a v\u00e1ltoz\u00e9konys\u00e1g forr\u00e1sait, amelyek torz\u00edtott becsl\u00e9seket eredm\u00e9nyezhetnek.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>A mintav\u00e9telez\u00e9s torz\u00edt\u00e1sa a minta adminisztr\u00e1ci\u00f3j\u00e1nak hib\u00e1i miatt<\/strong>: a megfelel\u0151 vagy j\u00f3l m\u0171k\u00f6d\u0151 mintav\u00e9teli keret haszn\u00e1lat\u00e1nak elmulaszt\u00e1sa vagy a vizsg\u00e1latban val\u00f3 r\u00e9szv\u00e9tel megtagad\u00e1sa, ami a minta torz\u00edtott kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1hoz vezet.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s a klinikai vizsg\u00e1latokban<\/h2>\n\n\n\n<p>A klinikai vizsg\u00e1latok feladata egy \u00faj kezel\u00e9s vagy gy\u00f3gyszer hat\u00e9konys\u00e1g\u00e1nak vizsg\u00e1lata egy adott popul\u00e1ci\u00f3n. Ezek a gy\u00f3gyszerfejleszt\u00e9si folyamat l\u00e9nyeges r\u00e9sz\u00e9t k\u00e9pezik, \u00e9s meghat\u00e1rozz\u00e1k, hogy egy kezel\u00e9s biztons\u00e1gos \u00e9s hat\u00e9kony-e, miel\u0151tt a nyilv\u00e1noss\u00e1g sz\u00e1m\u00e1ra forgalomba hozn\u00e1k. A klinikai vizsg\u00e1latok azonban hajlamosak a szelekci\u00f3s torz\u00edt\u00e1sra is.<\/p>\n\n\n\n<p>A kiv\u00e1laszt\u00e1si torz\u00edt\u00e1s akkor fordul el\u0151, ha a vizsg\u00e1lathoz haszn\u00e1lt minta nem reprezentat\u00edv a reprezent\u00e1lni k\u00edv\u00e1nt popul\u00e1ci\u00f3ra n\u00e9zve. A klinikai vizsg\u00e1latok eset\u00e9ben a szelekci\u00f3s torz\u00edt\u00e1s akkor fordulhat el\u0151, ha a r\u00e9sztvev\u0151ket vagy szelekt\u00edven v\u00e1lasztj\u00e1k ki a r\u00e9szv\u00e9telre, vagy \u00f6nmaga v\u00e1lasztja ki \u0151ket.<\/p>\n\n\n\n<p>Tegy\u00fck fel, hogy egy gy\u00f3gyszeripari v\u00e1llalat klinikai vizsg\u00e1latot v\u00e9gez egy \u00faj r\u00e1kgy\u00f3gyszer hat\u00e9konys\u00e1g\u00e1nak tesztel\u00e9s\u00e9re. \u00dagy d\u00f6ntenek, hogy k\u00f3rh\u00e1zakban, klinik\u00e1kon \u00e9s r\u00e1kos betegeket t\u00e1mogat\u00f3 csoportokban elhelyezett hirdet\u00e9seken, valamint online jelentkez\u00e9seken kereszt\u00fcl toboroznak r\u00e9sztvev\u0151ket a vizsg\u00e1latba. Az \u00e1ltaluk gy\u0171jt\u00f6tt minta azonban torz\u00edthat azok fel\u00e9, akik motiv\u00e1ltabbak a vizsg\u00e1latban val\u00f3 r\u00e9szv\u00e9telre, vagy akiknek egy bizonyos t\u00edpus\u00fa r\u00e1kbetegs\u00e9g\u00fck van. Ez megnehez\u00edtheti a vizsg\u00e1lat eredm\u00e9nyeinek a nagyobb popul\u00e1ci\u00f3ra val\u00f3 \u00e1ltal\u00e1nos\u00edt\u00e1s\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n<p>A klinikai vizsg\u00e1latokban a szelekci\u00f3s torz\u00edt\u00e1s minimaliz\u00e1l\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben a kutat\u00f3knak szigor\u00fa felv\u00e9teli \u00e9s kiz\u00e1r\u00e1si krit\u00e9riumokat \u00e9s v\u00e9letlenszer\u0171 kiv\u00e1laszt\u00e1si folyamatokat kell v\u00e9grehajtaniuk. Ez biztos\u00edtja, hogy a vizsg\u00e1lathoz kiv\u00e1lasztott r\u00e9sztvev\u0151k mint\u00e1ja reprezentat\u00edv legyen a nagyobb popul\u00e1ci\u00f3ra n\u00e9zve, \u00edgy minim\u00e1lisra cs\u00f6kkentve a begy\u0171jt\u00f6tt adatok torz\u00edt\u00e1s\u00e1t.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1sb\u00f3l ered\u0151 probl\u00e9m\u00e1k<\/h2>\n\n\n\n<p>A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s az\u00e9rt problematikus, mert lehets\u00e9ges, hogy a mint\u00e1b\u00f3l sz\u00e1m\u00edtott statisztika szisztematikusan hib\u00e1s. Ez a popul\u00e1ci\u00f3 megfelel\u0151 param\u00e9ter\u00e9nek szisztematikus t\u00fal- vagy alulbecsl\u00e9s\u00e9hez vezethet. A gyakorlatban el\u0151fordul, mivel a mintav\u00e9tel sor\u00e1n gyakorlatilag lehetetlen t\u00f6k\u00e9letes v\u00e9letlenszer\u0171s\u00e9get biztos\u00edtani.<\/p>\n\n\n\n<p>Ha a hamis reprezent\u00e1ci\u00f3 m\u00e9rt\u00e9ke kicsi, akkor a minta a v\u00e9letlenszer\u0171 minta \u00e9sszer\u0171 k\u00f6zel\u00edt\u00e9sek\u00e9nt kezelhet\u0151. Tov\u00e1bb\u00e1, ha a minta nem t\u00e9r el jelent\u0151sen a m\u00e9rt mennyis\u00e9gben, akkor a torz\u00edtott minta m\u00e9g mindig \u00e9sszer\u0171 becsl\u00e9s lehet.<\/p>\n\n\n\n<p>M\u00edg egyesek sz\u00e1nd\u00e9kosan haszn\u00e1lhatnak torz\u00edtott mint\u00e1t, hogy f\u00e9lrevezet\u0151 eredm\u00e9nyeket \u00e9rjenek el, gyakrabban el\u0151fordul, hogy a torz\u00edtott minta csak a val\u00f3ban reprezentat\u00edv minta megszerz\u00e9s\u00e9nek neh\u00e9zs\u00e9g\u00e9t t\u00fckr\u00f6zi, vagy a m\u00e9r\u00e9si vagy elemz\u00e9si elj\u00e1r\u00e1sukban l\u00e9v\u0151 torz\u00edt\u00e1ssal kapcsolatos tudatlans\u00e1got.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Extrapol\u00e1ci\u00f3: a tartom\u00e1nyon t\u00fal<\/h2>\n\n\n\n<p>A statisztik\u00e1ban extrapol\u00e1ci\u00f3nak nevezik azt a k\u00f6vetkeztet\u00e9st, amely az adatok tartom\u00e1ny\u00e1n t\u00fali dolgokra vonatkozik. Az extrapol\u00e1ci\u00f3 egyik form\u00e1ja a torz\u00edtott mint\u00e1b\u00f3l val\u00f3 k\u00f6vetkeztet\u00e9s levon\u00e1sa: mivel a mintav\u00e9teli m\u00f3dszer szisztematikusan kiz\u00e1rja a vizsg\u00e1lt popul\u00e1ci\u00f3 bizonyos r\u00e9szeit, a k\u00f6vetkeztet\u00e9sek csak a mintav\u00e9telezett r\u00e9szsokas\u00e1gra vonatkoznak.<\/p>\n\n\n\n<p>Extrapol\u00e1ci\u00f3ra akkor is sor ker\u00fcl, ha p\u00e9ld\u00e1ul egy egyetemi hallgat\u00f3kb\u00f3l \u00e1ll\u00f3 mint\u00e1n alapul\u00f3 k\u00f6vetkeztet\u00e9st id\u0151sebb feln\u0151ttekre vagy csak nyolcoszt\u00e1lyos v\u00e9gzetts\u00e9g\u0171 feln\u0151ttekre alkalmazunk. Az extrapol\u00e1ci\u00f3 gyakori hiba a statisztik\u00e1k alkalmaz\u00e1sa vagy \u00e9rtelmez\u00e9se sor\u00e1n. N\u00e9ha a j\u00f3 adatok beszerz\u00e9s\u00e9nek neh\u00e9zs\u00e9ge vagy lehetetlens\u00e9ge miatt az extrapol\u00e1ci\u00f3 a legjobb, amit tehet\u00fcnk, de mindig legal\u00e1bb egy szemernyi s\u00f3val kell kezelni - \u00e9s gyakran egy nagy adag bizonytalans\u00e1ggal is.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">A tudom\u00e1nyb\u00f3l \u00e1ltudom\u00e1ny<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sampling_bias\">Ahogy a Wikip\u00e9dia is eml\u00edti<\/a>, egy p\u00e9lda arra, hogy az el\u0151\u00edt\u00e9let tudatlans\u00e1ga hogyan l\u00e9tezhet, az ar\u00e1ny (m\u00e1s n\u00e9ven a hajt\u00e1sv\u00e1ltoz\u00e1s) sz\u00e9les k\u00f6rben elterjedt haszn\u00e1lata a biol\u00f3giai k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g m\u00e9r\u00e9s\u00e9re. Mivel k\u00e9t kis sz\u00e1mmal, adott k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9ggel k\u00f6nnyebb nagy ar\u00e1nyt el\u00e9rni, \u00e9s viszonylag nehezebb k\u00e9t nagy sz\u00e1mmal, nagyobb k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9ggel nagy ar\u00e1nyt el\u00e9rni, nagy szignifik\u00e1ns k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9gek kimaradhatnak a viszonylag nagy sz\u00e1mszer\u0171 m\u00e9r\u00e9sek \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1sakor.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Egyesek ezt \"elhat\u00e1rol\u00e1si torz\u00edt\u00e1snak\" nevezik, mivel a k\u00fcl\u00f6nbs\u00e9g (kivon\u00e1s) helyett az ar\u00e1ny (oszt\u00e1s) haszn\u00e1lata az elemz\u00e9s eredm\u00e9nyeit a tudom\u00e1nyb\u00f3l \u00e1ltudom\u00e1nny\u00e1 v\u00e1ltoztatja.<\/p>\n\n\n\n<p>Egyes mint\u00e1k torz\u00edtott statisztikai tervet haszn\u00e1lnak, amely azonban lehet\u0151v\u00e9 teszi a param\u00e9terek becsl\u00e9s\u00e9t. Az Egyes\u00fclt \u00c1llamok Nemzeti Eg\u00e9szs\u00e9g\u00fcgyi Statisztikai K\u00f6zpontja p\u00e9ld\u00e1ul sz\u00e1mos orsz\u00e1gos felm\u00e9r\u00e9s\u00e9ben sz\u00e1nd\u00e9kosan t\u00falmint\u00e1zza a kisebbs\u00e9gi lakoss\u00e1got, hogy megfelel\u0151 pontoss\u00e1got \u00e9rjen el az e csoportokon bel\u00fcli becsl\u00e9sekhez.<\/p>\n\n\n\n<p>Ezek a felm\u00e9r\u00e9sek mintav\u00e9teli s\u00falyok haszn\u00e1lat\u00e1t ig\u00e9nylik ahhoz, hogy minden etnikai csoportra vonatkoz\u00f3an megfelel\u0151 becsl\u00e9seket lehessen k\u00e9sz\u00edteni. Bizonyos felt\u00e9telek teljes\u00fcl\u00e9se eset\u00e9n (els\u0151sorban a s\u00falyok helyes kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa \u00e9s haszn\u00e1lata) ezek a mint\u00e1k lehet\u0151v\u00e9 teszik a popul\u00e1ci\u00f3s param\u00e9terek pontos becsl\u00e9s\u00e9t.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Legjobb gyakorlatok a mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s m\u00e9rs\u00e9kl\u00e9s\u00e9re<\/h2>\n\n\n\n<p>Alapvet\u0151 fontoss\u00e1g\u00fa a megfelel\u0151 mintav\u00e9teli m\u00f3dszer kiv\u00e1laszt\u00e1sa annak biztos\u00edt\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben, hogy a kapott adatok pontosan t\u00fckr\u00f6zz\u00e9k a vizsg\u00e1lt popul\u00e1ci\u00f3t.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>V\u00e9letlenszer\u0171 mintav\u00e9teli technik\u00e1k<\/strong>: A v\u00e9letlenszer\u0171 mintav\u00e9teli technik\u00e1k alkalmaz\u00e1sa n\u00f6veli annak val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9g\u00e9t, hogy a minta reprezentat\u00edv a sokas\u00e1gra n\u00e9zve. Ez a technika seg\u00edt biztos\u00edtani, hogy a minta a lehet\u0151 legjobban reprezent\u00e1lja a sz\u00f3ban forg\u00f3 popul\u00e1ci\u00f3t, \u00e9s \u00edgy kev\u00e9sb\u00e9 val\u00f3sz\u00edn\u0171, hogy torz\u00edt\u00e1sokat tartalmaz.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>A minta m\u00e9ret\u00e9nek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa<\/strong>: A minta m\u00e9ret\u00e9t \u00fagy kell kisz\u00e1m\u00edtani, hogy megfelel\u0151 teljes\u00edtm\u00e9ny \u00e1lljon rendelkez\u00e9sre a statisztikailag \u00e9rtelmes hipot\u00e9zisek tesztel\u00e9s\u00e9hez. Min\u00e9l nagyobb a minta m\u00e9rete, ann\u00e1l jobban reprezent\u00e1lja a popul\u00e1ci\u00f3t.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trendelemz\u00e9s<\/strong>: Alternat\u00edv adatforr\u00e1sok keres\u00e9se \u00e9s az adatokban megfigyelt, esetleg nem kiv\u00e1lasztott tendenci\u00e1k elemz\u00e9se.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Az elfogults\u00e1g ellen\u0151rz\u00e9se<\/strong>: A torz\u00edt\u00e1sok el\u0151fordul\u00e1s\u00e1t nyomon kell k\u00f6vetni, hogy azonos\u00edtani lehessen egyes adatpontok szisztematikus kiz\u00e1r\u00e1s\u00e1t vagy t\u00falzott bevon\u00e1s\u00e1t.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Vigy\u00e1zzon a mint\u00e1kra<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s jelent\u0151s szempont a kutat\u00e1s sor\u00e1n. Az alkalmazott m\u00f3dszertant\u00f3l vagy a vizsg\u00e1lt tudom\u00e1ny\u00e1gt\u00f3l f\u00fcggetlen\u00fcl a kutat\u00f3knak biztos\u00edtaniuk kell, hogy olyan reprezentat\u00edv mint\u00e1kat haszn\u00e1ljanak, amelyek t\u00fckr\u00f6zik az \u00e1ltaluk vizsg\u00e1lt popul\u00e1ci\u00f3 jellemz\u0151it.<\/p>\n\n\n\n<p>Kutat\u00e1si tanulm\u00e1nyok k\u00e9sz\u00edt\u00e9sekor alapvet\u0151 fontoss\u00e1g\u00fa, hogy nagy figyelmet ford\u00edtsunk a minta kiv\u00e1laszt\u00e1s\u00e1nak folyamat\u00e1ra, valamint a mint\u00e1b\u00f3l t\u00f6rt\u00e9n\u0151 adatgy\u0171jt\u00e9s m\u00f3dszertan\u00e1ra. Az olyan legjobb gyakorlatokat, mint a v\u00e9letlenszer\u0171 mintav\u00e9teli technik\u00e1k, a minta m\u00e9ret\u00e9nek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sa, a tendenciaelemz\u00e9s \u00e9s az elfogults\u00e1g ellen\u0151rz\u00e9se, alkalmazni kell annak biztos\u00edt\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben, hogy a kutat\u00e1si eredm\u00e9nyek \u00e9rv\u00e9nyesek \u00e9s megb\u00edzhat\u00f3ak legyenek, \u00e9s ez\u00e1ltal nagyobb val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ggel befoly\u00e1solj\u00e1k a szakpolitik\u00e1t \u00e9s a gyakorlatot.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Szemet gy\u00f6ny\u00f6rk\u00f6dtet\u0151 tudom\u00e1nyos infografik\u00e1k percek alatt<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"http:\/\/mindthegraph.com\/\">Mind the Graph<\/a> egy hat\u00e9kony online eszk\u00f6z a tud\u00f3sok sz\u00e1m\u00e1ra, akiknek kiv\u00e1l\u00f3 min\u0151s\u00e9g\u0171 tudom\u00e1nyos grafik\u00e1kat \u00e9s illusztr\u00e1ci\u00f3kat kell k\u00e9sz\u00edteni\u00fck. A platform felhaszn\u00e1l\u00f3bar\u00e1t \u00e9s k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 szint\u0171 technikai szak\u00e9rtelemmel rendelkez\u0151 tud\u00f3sok sz\u00e1m\u00e1ra is el\u00e9rhet\u0151, \u00edgy ide\u00e1lis megold\u00e1s azon kutat\u00f3k sz\u00e1m\u00e1ra, akiknek publik\u00e1ci\u00f3ikhoz, prezent\u00e1ci\u00f3ikhoz \u00e9s egy\u00e9b tudom\u00e1nyos kommunik\u00e1ci\u00f3s anyagaikhoz grafik\u00e1kat kell k\u00e9sz\u00edteni\u00fck.<\/p>\n\n\n\n<p>Ak\u00e1r az \u00e9lettudom\u00e1nyok, ak\u00e1r a fizikai tudom\u00e1nyok vagy a m\u00e9rn\u00f6ki tudom\u00e1nyok ter\u00fclet\u00e9n kutat, az Mind the Graph forr\u00e1sok sz\u00e9les sk\u00e1l\u00e1j\u00e1t k\u00edn\u00e1lja, hogy seg\u00edtse \u00d6nt kutat\u00e1si eredm\u00e9nyeinek vil\u00e1gos \u00e9s vizu\u00e1lisan meggy\u0151z\u0151 m\u00f3don t\u00f6rt\u00e9n\u0151 k\u00f6zl\u00e9s\u00e9ben.<\/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\">Infografik\u00e1k k\u00e9sz\u00edt\u00e9se ingyenesen<\/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>A mintav\u00e9teli torz\u00edt\u00e1s kritikus szempont az olyan tudom\u00e1ny\u00e1gakban v\u00e9gzett kutat\u00e1sok sor\u00e1n, mint a statisztika, a t\u00e1rsadalomtudom\u00e1nyok \u00e9s a j\u00e1rv\u00e1nytan. <\/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\/hu\/sampling-bias\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"hu_HU\" \/>\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\/hu\/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\/hu\/sampling-bias\/","og_locale":"hu_HU","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\/hu\/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":"hu-HU","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":"hu-HU"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321","name":"Gilberto de Abreu","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"hu-HU","@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\/hu\/author\/giba\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28012"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28023,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions\/28023"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28013"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28012"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28012"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28012"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}