Masalah yang disebut Bias pengambilan sampel

Terlepas dari metodologi yang digunakan atau disiplin ilmu yang diteliti, peneliti perlu memastikan bahwa mereka menggunakan sampel yang representatif yang mencerminkan karakteristik populasi yang mereka teliti. Artikel ini akan mengeksplorasi konsep bias pengambilan sampel, berbagai jenis dan cara penerapannya, serta praktik terbaik untuk mengurangi dampaknya.

Apa yang dimaksud dengan bias pengambilan sampel?

Bias pengambilan sampel mengacu pada situasi di mana individu atau kelompok tertentu dalam suatu populasi lebih mungkin dimasukkan dalam sampel daripada yang lain, yang mengarah ke sampel yang bias atau tidak representatif. Hal ini dapat terjadi karena berbagai alasan, seperti metode pengambilan sampel non-acak, bias pemilihan sendiri, atau bias peneliti.

Dengan kata lain, bias pengambilan sampel dapat merusak validitas dan generalisasi temuan penelitian dengan mencondongkan sampel ke arah karakteristik atau perspektif tertentu yang mungkin tidak mewakili populasi yang lebih besar.

Idealnya, Anda harus memilih semua peserta survei secara acak. Namun, dalam praktiknya, sulit untuk melakukan pemilihan peserta secara acak karena kendala seperti biaya dan ketersediaan responden. Bahkan jika Anda tidak melakukan pengumpulan data secara acak, sangat penting untuk menyadari potensi bias yang mungkin ada dalam data Anda.

Beberapa contoh bias pengambilan sampel meliputi:

Bias sukarelawan: Peserta yang secara sukarela berpartisipasi dalam sebuah penelitian mungkin memiliki karakteristik yang berbeda dari mereka yang tidak menjadi sukarelawan, yang mengarah ke sampel yang tidak representatif.
Pengambilan sampel tidak acak: Jika seorang peneliti hanya memilih partisipan dari lokasi tertentu, atau hanya memilih partisipan dengan karakteristik tertentu, maka hal ini dapat menyebabkan sampel yang bias.
Bias yang bertahan hidup: Hal ini terjadi ketika sampel hanya mencakup individu yang telah bertahan atau berhasil dalam situasi tertentu, dan mengabaikan mereka yang tidak bertahan atau gagal.
Pengambilan sampel yang nyaman: Jenis pengambilan sampel ini melibatkan pemilihan partisipan yang mudah diakses, seperti mereka yang berada di dekatnya, atau mereka yang merespons survei online, yang mungkin tidak mewakili populasi yang lebih besar.
Bias konfirmasi: Peneliti mungkin memilih - secara tidak sadar atau sengaja - partisipan yang mendukung hipotesis atau pertanyaan penelitian mereka, yang mengarah pada hasil yang bias.
Efek Hawthorne: Peserta dapat mengubah perilaku atau respons mereka ketika mereka tahu bahwa mereka sedang diteliti atau diamati, yang menyebabkan hasil yang tidak representatif.

Jika Anda menyadari adanya bias-bias ini, Anda dapat mempertimbangkannya dalam analisis untuk melakukan koreksi bias dan lebih memahami populasi yang diwakili oleh data Anda.

Jenis-jenis bias pengambilan sampel

Bias seleksiterjadi ketika sampel tidak mewakili populasi.
Bias pengukuranterjadi ketika data yang dikumpulkan tidak akurat atau tidak lengkap.
Bias pelaporanterjadi ketika responden memberikan informasi yang tidak akurat atau tidak lengkap.
Bias non-responsterjadi ketika beberapa anggota populasi tidak menanggapi survei, sehingga sampel tidak representatif.

Penyebab bias pengambilan sampel

Pengambilan sampel yang nyamanmemilih sampel berdasarkan kenyamanan daripada menggunakan metode ilmiah.
Bias pemilihan sendirihanya mereka yang secara sukarela berpartisipasi dalam survei yang disertakan, yang mungkin tidak mewakili populasi.
Bias kerangka sampelketika kerangka sampling yang digunakan untuk memilih sampel tidak mewakili populasi.
Bias kelangsungan hidupketika hanya anggota populasi tertentu yang berpartisipasi, yang menyebabkan sampel tidak representatif. Sebagai contoh, jika peneliti hanya mensurvei orang-orang yang masih hidup, mereka mungkin tidak menerima masukan dari orang-orang yang telah meninggal sebelum penelitian dilakukan.
Bias pengambilan sampel karena kurangnya pengetahuangagal mengenali sumber variabilitas yang dapat menghasilkan estimasi yang bias.
Bias pengambilan sampel karena kesalahan dalam administrasi sampelgagal menggunakan kerangka sampling yang sesuai atau berfungsi dengan baik atau menolak untuk berpartisipasi dalam penelitian yang menyebabkan pemilihan sampel yang bias.

Bias Pengambilan Sampel dalam uji klinis

Uji klinis bertanggung jawab untuk menguji efektivitas pengobatan atau perawatan baru pada populasi tertentu. Uji klinis merupakan bagian penting dari proses pengembangan obat dan menentukan apakah suatu pengobatan aman dan efektif sebelum dilepaskan ke publik secara umum. Namun, uji klinis juga rentan terhadap bias seleksi.

Bias seleksi terjadi ketika sampel yang digunakan untuk penelitian tidak mewakili populasi yang akan diwakili. Dalam kasus uji klinis, bias seleksi dapat terjadi ketika partisipan dipilih secara selektif untuk berpartisipasi atau dipilih sendiri.

Katakanlah sebuah perusahaan farmasi sedang melakukan uji klinis untuk menguji keampuhan obat kanker baru. Mereka memutuskan untuk merekrut peserta untuk penelitian ini melalui iklan di rumah sakit, klinik, dan kelompok pendukung kanker, serta melalui aplikasi online. Namun, sampel yang mereka kumpulkan mungkin bias terhadap mereka yang lebih termotivasi untuk berpartisipasi dalam uji coba atau yang memiliki jenis kanker tertentu. Hal ini dapat menyulitkan untuk menggeneralisasi hasil penelitian ke populasi yang lebih besar.

Untuk meminimalkan bias seleksi dalam uji klinis, peneliti harus menerapkan kriteria inklusi dan eksklusi yang ketat dan proses seleksi acak. Hal ini akan memastikan bahwa sampel peserta yang dipilih untuk penelitian ini mewakili populasi yang lebih besar, sehingga meminimalkan bias dalam data yang dikumpulkan.

Masalah karena bias pengambilan sampel

Bias pengambilan sampel merupakan masalah karena ada kemungkinan statistik yang dihitung dari sampel secara sistematis salah. Hal ini dapat menyebabkan estimasi yang berlebihan atau kurang secara sistematis dari parameter yang sesuai dalam populasi. Hal ini terjadi dalam praktiknya, karena secara praktis tidak mungkin untuk memastikan keacakan yang sempurna dalam pengambilan sampel.

Jika tingkat misrepresentasi kecil, maka sampel dapat diperlakukan sebagai perkiraan yang wajar untuk sampel acak. Selain itu, jika sampel tidak berbeda secara nyata dalam kuantitas yang diukur, maka sampel yang bias masih dapat menjadi perkiraan yang masuk akal.

Meskipun beberapa orang mungkin sengaja menggunakan sampel yang bias untuk menghasilkan hasil yang menyesatkan, namun lebih seringnya, sampel yang bias hanyalah cerminan dari kesulitan untuk mendapatkan sampel yang benar-benar representatif atau ketidaktahuan akan adanya bias dalam proses pengukuran atau analisis.

Ekstrapolasi: di luar jangkauan

Dalam statistik, menarik kesimpulan tentang sesuatu di luar jangkauan data disebut ekstrapolasi. Menarik kesimpulan dari sampel yang bias adalah salah satu bentuk ekstrapolasi: karena metode pengambilan sampel secara sistematis mengecualikan bagian tertentu dari populasi yang sedang dipertimbangkan, kesimpulan hanya berlaku untuk subpopulasi yang disampel.

Ekstrapolasi juga terjadi jika, misalnya, kesimpulan yang didasarkan pada sampel mahasiswa universitas diterapkan pada orang dewasa yang lebih tua atau orang dewasa yang hanya berpendidikan kelas delapan. Ekstrapolasi adalah kesalahan umum dalam menerapkan atau menafsirkan statistik. Terkadang, karena kesulitan atau ketidakmungkinan untuk mendapatkan data yang baik, ekstrapolasi adalah yang terbaik yang dapat kita lakukan, tetapi selalu perlu dilakukan dengan setidaknya sebutir garam - dan sering kali dengan ketidakpastian yang besar

Dari sains menjadi pseudosains

Seperti yang disebutkan di WikipediaContoh bagaimana ketidaktahuan akan adanya bias dapat terjadi adalah dalam penggunaan rasio (alias perubahan lipatan) secara luas sebagai ukuran perbedaan dalam biologi. Karena lebih mudah untuk mencapai rasio yang besar dengan dua angka kecil dengan perbedaan tertentu, dan relatif lebih sulit untuk mencapai rasio yang besar dengan dua angka besar dengan perbedaan yang lebih besar, perbedaan yang besar dan signifikan dapat terlewatkan ketika membandingkan pengukuran numerik yang relatif besar.

Beberapa orang menyebutnya sebagai 'bias demarkasi' karena penggunaan rasio (pembagian) dan bukan perbedaan (pengurangan) membuat hasil analisis dari sains menjadi pseudosains.

Beberapa sampel menggunakan desain statistik yang bias, yang tetap memungkinkan estimasi parameter. Pusat Statistik Kesehatan Nasional AS, misalnya, dengan sengaja mengambil sampel yang terlalu banyak dari populasi minoritas dalam banyak survei nasionalnya untuk mendapatkan presisi yang memadai untuk estimasi dalam kelompok-kelompok ini.

Survei-survei ini membutuhkan penggunaan bobot sampel untuk menghasilkan estimasi yang tepat di semua kelompok etnis. Jika syarat-syarat tertentu dipenuhi (terutama bobot dihitung dan digunakan dengan benar), sampel-sampel ini memungkinkan estimasi parameter populasi yang akurat.

Praktik Terbaik untuk Mengurangi Bias Pengambilan Sampel

Sangat penting untuk memilih metode pengambilan sampel yang tepat untuk memastikan data yang dihasilkan secara akurat mencerminkan populasi yang diteliti.

Teknik Pengambilan Sampel Acak: Menggunakan teknik pengambilan sampel secara acak meningkatkan probabilitas bahwa sampel mewakili populasi. Teknik ini membantu memastikan bahwa sampel yang diambil serepresentatif mungkin dari populasi yang bersangkutan, dan dengan demikian, kecil kemungkinannya mengandung bias.
Perhitungan Ukuran Sampel: Perhitungan ukuran sampel harus dilakukan agar tersedia kekuatan yang memadai untuk menguji hipotesis yang bermakna secara statistik. Semakin besar ukuran sampel, semakin baik representasi populasi.
Analisis Tren: Mencari sumber data alternatif dan menganalisis tren yang diamati dalam data yang mungkin tidak dipilih.
Memeriksa Bias: Kejadian bias harus dipantau untuk mengidentifikasi pengecualian sistematis atau inklusi berlebihan dari titik data tertentu.

Perhatikan sampelnya

Bias pengambilan sampel merupakan pertimbangan yang signifikan ketika melakukan penelitian. Terlepas dari metodologi yang digunakan atau disiplin ilmu yang diteliti, peneliti perlu memastikan bahwa mereka menggunakan sampel yang representatif yang mencerminkan karakteristik populasi yang mereka teliti.

Ketika membuat studi penelitian, sangat penting untuk memperhatikan proses pemilihan sampel, serta metodologi yang digunakan untuk mengumpulkan data dari sampel. Praktik-praktik terbaik seperti teknik pengambilan sampel secara acak, penghitungan ukuran sampel, analisis tren, dan pengecekan bias harus digunakan untuk memastikan bahwa hasil penelitian valid dan dapat diandalkan, sehingga dapat mempengaruhi kebijakan dan praktik.

Infografis ilmiah yang menarik dalam hitungan menit

Mind the Graph adalah alat bantu online yang ampuh bagi para ilmuwan yang perlu membuat grafik dan ilustrasi ilmiah berkualitas tinggi. Platform ini mudah digunakan dan dapat diakses oleh para ilmuwan dengan berbagai tingkat keahlian teknis, sehingga menjadi solusi ideal bagi para peneliti yang perlu membuat grafik untuk publikasi, presentasi, dan materi komunikasi ilmiah lainnya.

Apakah Anda seorang peneliti dalam ilmu hayati, ilmu fisika, atau teknik, Mind the Graph menawarkan berbagai sumber daya untuk membantu Anda mengkomunikasikan temuan penelitian Anda dengan cara yang jelas dan menarik secara visual.