Problēma, ko sauc par izlases novirzi

Neatkarīgi no izmantotās metodoloģijas vai pētāmās disciplīnas pētniekiem ir jānodrošina, ka viņi izmanto reprezentatīvas izlases, kas atspoguļo pētāmās populācijas īpašības. Šajā rakstā tiks aplūkots izlases novirzes jēdziens, tās dažādie veidi un piemērošanas veidi, kā arī labākā prakse, lai mazinātu tās ietekmi.

Kas ir izlases novirze?

Paraugu atlases novirze ir situācija, kad daži indivīdi vai grupas populācijā ir biežāk iekļauti izlasē nekā citi, tādējādi veidojot neobjektīvu vai nereprezentatīvu izlasi. Tas var notikt dažādu iemeslu dēļ, piemēram, nejaušas izlases metodes, pašizvēles novirze vai pētnieka novirze.

Citiem vārdiem sakot, izlases novirze var mazināt pētījuma rezultātu derīgumu un vispārināmību, jo izlase tiek izkropļota par labu noteiktām īpašībām vai perspektīvām, kas var nebūt reprezentatīvas attiecībā uz lielāku populāciju.

Ideālā gadījumā visi aptaujas dalībnieki ir jāizvēlas nejaušā veidā. Tomēr praksē var būt grūti veikt nejaušu dalībnieku atlasi tādu ierobežojumu dēļ kā izmaksas un respondentu pieejamība. Pat tad, ja neveicat nejaušu datu vākšanu, ir ļoti svarīgi apzināties iespējamās novirzes, kas varētu būt sastopamas jūsu datos.

Daži piemēri, kas liecina par izlases novirzi, ir šādi:

Brīvprātīgo aizspriedumi: Dalībniekiem, kuri brīvprātīgi piedalās pētījumā, var būt atšķirīgas īpašības nekā tiem, kuri brīvprātīgi nepiedalās, tādējādi veidojot nereprezentatīvu izlasi.
Neizlases izlases veida atlase: Ja pētnieks atlasa dalībniekus tikai no noteiktām vietām vai atlasa dalībniekus ar noteiktām īpašībām, tas var radīt neobjektīvu izlasi.
Izdzīvošanas tendence: Tas notiek tad, ja izlasē ir tikai tie indivīdi, kuri ir izdzīvojuši vai guvuši panākumus konkrētā situācijā, bet nav iekļauti tie, kuri nav izdzīvojuši vai nav guvuši panākumus.
Ērta paraugu ņemšana: Šis izlases veids ietver tādu dalībnieku atlasi, kuri ir viegli pieejami, piemēram, tie, kuri atrodas tuvumā, vai tie, kuri atbild uz tiešsaistes aptaujas jautājumiem, kas var neatspoguļot lielāku populāciju.
Apstiprinājuma neobjektivitāte: Pētnieki neapzināti vai apzināti var izvēlēties dalībniekus, kas atbalsta viņu hipotēzi vai pētījuma jautājumu, tādējādi iegūstot neobjektīvus rezultātus.
Hovortna efekts: Dalībnieki var mainīt savu uzvedību vai atbildes, ja viņi zina, ka tiek pētīti vai novēroti, un tādējādi iegūtie rezultāti nav reprezentatīvi.

Ja apzināties šos novirzes veidus, varat tos ņemt vērā analīzē, lai veiktu noviržu korekciju un labāk izprastu, kādu populāciju jūsu dati reprezentē.

Paraugu atlases neobjektivitātes veidi

Atlases neobjektivitāte: rodas, ja izlase nav reprezentatīva attiecībā pret populāciju.
Mērījumu novirze: rodas, ja savāktie dati ir neprecīzi vai nepilnīgi.
Ziņošanas neobjektivitāte: rodas, ja respondenti sniedz neprecīzu vai nepilnīgu informāciju.
Neatbildes novirze: rodas tad, ja daži iedzīvotāju grupas locekļi neatbild uz aptaujas jautājumiem, tādējādi veidojot nereprezentatīvu izlasi.

Paraugu atlases neobjektivitātes cēloņi

Ērta paraugu ņemšana: izlases izvēle, pamatojoties uz ērtībām, nevis izmantojot zinātnisku metodi.
Pašizvēles tendence: aptaujā ir iekļauti tikai tie, kas brīvprātīgi piedalās aptaujā, kas var nebūt reprezentatīvs iedzīvotāju īpatsvars.
Paraugu atlases rāmja novirze: ja izlases parauga atlasei izmantotais izlases kopums nav reprezentatīvs attiecībā pret populāciju.
Izdzīvošanas novirze: ja piedalās tikai daži iedzīvotāju grupas locekļi, kā rezultātā veidojas nereprezentatīva izlase. Piemēram, ja pētnieki aptaujā tikai dzīvus cilvēkus, viņi var nesaņemt informāciju no cilvēkiem, kas miruši pirms pētījuma veikšanas.
Izlases neobjektivitāte zināšanu trūkuma dēļ: neatzīstot mainīguma avotus, kas var radīt neobjektīvus novērtējumus.
Paraugu atlases novirze, ko rada kļūdas parauga administrēšanā: neizmanto atbilstošu vai labi funkcionējošu izlases sistēmu vai atsakās piedalīties pētījumā, kā rezultātā izlase tiek atlasīta neobjektīvi.

Paraugu atlases neobjektivitāte klīniskajos pētījumos

Klīniskie pētījumi tiek veikti, lai pārbaudītu jaunas ārstēšanas vai medikamentu efektivitāti konkrētā populācijā. Tie ir būtiska zāļu izstrādes procesa daļa un nosaka, vai ārstēšana ir droša un efektīva, pirms tā nonāk plašākā sabiedrībā. Tomēr arī klīniskie pētījumi ir pakļauti atlases tendencēm.

Atlases novirze rodas tad, ja pētījumā izmantotā izlase nav reprezentatīva attiecībā pret reprezentējamo populāciju. Klīniskajos pētījumos atlases novirze var rasties, ja dalībnieki tiek selektīvi izraudzīti dalībai pētījumā vai tiek atlasīti paši.

Pieņemsim, ka farmācijas uzņēmums veic klīnisku pētījumu, lai pārbaudītu jauna vēža ārstēšanas līdzekļa efektivitāti. Uzņēmums nolemj veikt pētījuma dalībnieku atlasi, izmantojot sludinājumus slimnīcās, klīnikās un vēža atbalsta grupās, kā arī tiešsaistes pieteikumus. Tomēr izlase, ko viņi vāc, var būt tendencioza attiecībā uz tiem, kuri ir vairāk motivēti piedalīties pētījumā vai kuriem ir noteikta veida vēzis. Tas var apgrūtināt pētījuma rezultātu attiecināšanu uz plašāku populāciju.

Lai klīniskajos pētījumos samazinātu atlases neobjektivitāti, pētniekiem jāievieš stingri iekļaušanas un izslēgšanas kritēriji un nejaušas atlases procesi. Tas nodrošinās, ka pētījumam atlasītā dalībnieku izlase ir reprezentatīva attiecībā pret lielāku populāciju, līdz minimumam samazinot jebkādu savākto datu neobjektivitāti.

Problēmas, ko rada izlases novirze

Izlases novirze ir problemātiska, jo ir iespējams, ka izlasē aprēķinātā statistika ir sistemātiski kļūdaina. Tas var novest pie sistemātiska attiecīgā populācijas parametra pārvērtējuma vai nepietiekama novērtējuma. Tā rodas praksē, jo praktiski nav iespējams nodrošināt pilnīgu nejaušību izlases veidošanā.

Ja nepareizas reprezentācijas pakāpe ir neliela, tad izlasi var uzskatīt par pamatotu tuvinājumu nejaušajai izlasei. Turklāt, ja izlase ievērojami neatšķiras mērāmajā daudzumā, tad neobjektīva izlase joprojām var būt pamatots novērtējums.

Lai gan dažas personas var apzināti izmantot neobjektīvu izlasi, lai iegūtu maldinošus rezultātus, biežāk neobjektīva izlase ir vienkārši atspoguļojums grūtībām iegūt patiesi reprezentatīvu izlasi vai arī neobjektivitātes nezināšanai mērīšanas vai analīzes procesā.

Ekstrapolācija: ārpus diapazona

Statistikā par ekstrapolāciju sauc secinājumu izdarīšanu par kaut ko, kas ir ārpus datu diapazona. Viens no ekstrapolācijas veidiem ir secinājumu izdarīšana no neobjektīvas izlases: tā kā izlases metode sistemātiski izslēdz noteiktas aplūkojamās populācijas daļas, secinājumi attiecas tikai uz izlasē iekļauto apakšpopulāciju.

Ekstrapolācija notiek arī tad, ja, piemēram, secinājums, kas balstīts uz universitātes studentu izlasi, tiek attiecināts uz gados vecākiem pieaugušajiem vai pieaugušajiem ar tikai astoņu klašu izglītību. Ekstrapolācija ir bieži sastopama kļūda, piemērojot vai interpretējot statistiku. Dažreiz, ņemot vērā grūtības vai neiespējamību iegūt labus datus, ekstrapolācija ir labākais, ko mēs varam darīt, bet tā vienmēr ir jāuztver ar vismaz nelielu sāls graudu - un bieži vien ar lielu nenoteiktības devu.

No zinātnes par pseidozinātni

Kā minēts Wikipedia, piemērs tam, kā var pastāvēt aizspriedumainība, ir plaši izplatītā koeficienta (pazīstama arī kā reizes izmaiņas) kā bioloģiskās atšķirības mērvienības izmantošana. Tā kā ir vieglāk panākt lielu attiecību ar diviem maziem skaitļiem ar noteiktu starpību un salīdzinoši grūtāk panākt lielu attiecību ar diviem lieliem skaitļiem ar lielāku starpību, salīdzinot salīdzinoši lielus skaitliskos mērījumus, var tikt nepamanītas lielas būtiskas atšķirības.

Daži to dēvē par "demarkācijas novirzi", jo, izmantojot attiecību (dalīšanu), nevis starpību (atņemšanu), analīzes rezultāti no zinātnes kļūst par pseidozinātni.

Dažās izlasēs izmanto neobjektīvu statistisko plānojumu, kas tomēr ļauj novērtēt parametrus. Piemēram, ASV Nacionālais veselības statistikas centrs daudzos valsts mēroga apsekojumos apzināti veido pārāk lielas minoritāšu iedzīvotāju izlases, lai iegūtu pietiekamu precizitāti šo grupu aplēsēm.

Šajos apsekojumos ir jāizmanto izlases svērumi, lai iegūtu pareizus novērtējumus visās etniskajās grupās. Ja tiek ievēroti konkrēti nosacījumi (galvenokārt, ka svari ir pareizi aprēķināti un izmantoti), šīs izlases ļauj precīzi novērtēt populācijas parametrus.

paraugprakses parauga atlases neobjektivitātes mazināšanai

Lai nodrošinātu, ka iegūtie dati precīzi atspoguļo pētāmo populāciju, ir būtiski izvēlēties piemērotu izlases metodi.

Nejaušās izlases metodes: Izmantojot nejaušas izlases metodes, palielinās varbūtība, ka izlase ir reprezentatīva attiecībā pret populāciju. Šis paņēmiens palīdz nodrošināt, ka izlase ir pēc iespējas reprezentatīvāka par attiecīgo populāciju, un tādējādi ir mazāka varbūtība, ka tajā būs neobjektivitāte.
Parauga lieluma aprēķināšana: Izlases lielums jāaprēķina tā, lai būtu pieejama pietiekama jauda statistiski nozīmīgu hipotēžu pārbaudei. Jo lielāka ir izlase, jo labāka ir populācijas reprezentativitāte.
Tendenču analīze: Alternatīvu datu avotu meklēšana un novēroto tendenču analīze datos, kas var būt neizvēlēti.
Neobjektivitātes pārbaude: Jāuzrauga neobjektivitātes gadījumi, lai identificētu sistemātisku konkrētu datu punktu izslēgšanu vai pārmērīgu iekļaušanu.

Ņemiet vērā paraugus

Veicot pētījumu, būtisks apsvērums ir izlases novirze. Neatkarīgi no izmantotās metodoloģijas vai pētāmās disciplīnas pētniekiem ir jānodrošina, ka viņi izmanto reprezentatīvas izlases, kas atspoguļo pētāmās populācijas īpašības.

Veidojot pētījumus, ir ļoti svarīgi pievērst lielu uzmanību izlases atlases procesam, kā arī metodoloģijai, kas izmantota, lai savāktu izlases datus. Lai nodrošinātu, ka pētījumu rezultāti ir derīgi un uzticami, tādējādi palielinot to ietekmi uz politiku un praksi, jāizmanto tāda paraugprakse kā nejaušas izlases metodes, izlases lieluma aprēķināšana, tendenču analīze un neobjektivitātes pārbaude.

Pievilcīgas zinātniskās infografikas dažu minūšu laikā

Mind the Graph ir jaudīgs tiešsaistes rīks zinātniekiem, kuriem nepieciešams izveidot augstas kvalitātes zinātnisko grafiku un ilustrācijas. Šī platforma ir lietotājam draudzīga un pieejama zinātniekiem ar dažāda līmeņa tehniskajām zināšanām, tāpēc tā ir ideāls risinājums pētniekiem, kuriem nepieciešams izveidot grafikas savām publikācijām, prezentācijām un citiem zinātniskās komunikācijas materiāliem.

Neatkarīgi no tā, vai esat pētnieks dzīvības zinātnēs, fizikas zinātnēs vai inženierzinātnēs, Mind the Graph piedāvā plašu resursu klāstu, lai palīdzētu jums skaidri un vizuāli pārliecinoši paziņot savus pētījumu rezultātus.