Ascertainment bias is a common challenge in research that occurs when collected data does not accurately represent the whole situation. Understanding ascertainment bias is critical for improving data reliability and ensuring accurate research outcomes. Though sometimes it proves to be useful, it isn’t always.
Det oppstår skjevheter når dataene du samler inn, ikke gjenspeiler hele situasjonen, fordi det er mer sannsynlig at visse typer data blir samlet inn enn andre. Dette kan forvrenge resultatene og gi deg en skjev forståelse av hva som egentlig foregår.
Det høres kanskje forvirrende ut, men ved å forstå skjevheter i datagrunnlaget blir du mer kritisk til dataene du jobber med, og resultatene dine blir mer pålitelige. Denne artikkelen vil gå i dybden på denne skjevheten og forklare alt om den. Så la oss komme i gang uten forsinkelser!
Forståelse av usikkerhet i forskning
Informasjonsskjevhet oppstår når datainnsamlingsmetoder prioriterer visse typer informasjon, noe som fører til skjeve og ufullstendige konklusjoner. Ved å være klar over hvordan skjevheter i datainnsamlingen påvirker forskningen din, kan du iverksette tiltak for å minimere effekten og forbedre gyldigheten av funnene dine. Dette skjer når det er mer sannsynlig at noe informasjon blir samlet inn, mens andre viktige data utelates.
As a result, you may end up drawing conclusions that don’t truly reflect reality. Understanding this bias is essential for ensuring your findings or observations are accurate and reliable.
In simple terms, ascertainment bias means that what you’re looking at is not giving you the complete story. Imagine you’re studying the number of people who wear glasses by surveying an optometrist’s office.
You’re more likely to encounter people who need vision correction there, so your data would be skewed because you’re not accounting for people who don’t visit the optometrist. This is an example of ascertainment bias.
Denne skjevheten kan forekomme på mange områder, for eksempel i helsevesenet, i forskning og til og med i dagligdagse beslutningsprosesser. Hvis du bare fokuserer på visse typer data eller informasjon, kan du gå glipp av andre viktige faktorer.
En studie av en sykdom kan for eksempel bli skjev hvis bare de alvorligste tilfellene blir observert på sykehusene, mens de mildere tilfellene som ikke blir oppdaget, ikke blir tatt hensyn til. Resultatet kan bli at sykdommen fremstår som mer alvorlig eller mer utbredt enn den faktisk er.
Vanlige årsaker til usikkerhetsskjevhet
Årsakene til skjevheter i datainnsamlingen kan være alt fra selektivt utvalg til rapporteringsskjevheter, og hver av dem bidrar til å forvrenge dataene på sin egen måte. Nedenfor beskrives noen av de vanligste årsakene til at denne skjevheten oppstår:
Selektiv prøvetaking
When you only choose a specific group of people or data to study, you risk excluding other important information. For example, if a survey only includes responses from people who use a particular product, it won’t represent the opinions of non-users. This leads to a biased conclusion because the non-users are left out of the data collection process.
Deteksjonsmetoder
The tools or methods used to gather data can also cause ascertainment bias. For example, if you’re researching a medical condition but only use tests that detect severe symptoms, you’ll miss cases where the symptoms are mild or undetected. This will skew the results, making the condition seem more serious or widespread than it is.
Studieinnstilling
Sometimes, where you conduct the study can lead to bias. For example, if you are studying public behavior but only observe people in a busy urban area, your data won’t reflect the behavior of people in quieter, rural settings. This leads to an incomplete view of the overall behavior you’re trying to understand.
Rapporteringsskjevhet
Folk har en tendens til å rapportere eller dele informasjon som virker mer relevant eller presserende. I en medisinsk studie kan pasienter med alvorlige symptomer være mer tilbøyelige til å søke behandling, mens de med milde symptomer kanskje ikke engang oppsøker lege. Dette skaper en skjevhet i dataene fordi de fokuserer for mye på de alvorlige tilfellene og overser de milde.
Vanlige situasjoner der fordommer kan oppstå
Det kan oppstå skjevheter i ulike hverdagssituasjoner og forskningssammenhenger:
Studier i helsevesenet
If a study only includes data from patients who visit a hospital, it could overestimate the severity or prevalence of a disease because it overlooks those with mild symptoms who don’t seek treatment.
Spørreundersøkelser og meningsmålinger
Imagine conducting a survey to find out people’s opinions on a product, but you only survey existing customers. The feedback will likely be positive, but you’ve missed out on the opinions of people who don’t use the product. This can lead to a biased understanding of how the product is perceived by the general public.
Observasjonsforskning
If you’re observing animal behavior but only study animals in a zoo, your data won’t reflect how those animals behave in the wild. The restricted environment of the zoo may cause different behaviors than those observed in their natural habitat.
Ved å gjenkjenne og forstå disse årsakene til og eksemplene på skjevheter i datainnsamlingen og -analysen, kan du iverksette tiltak for å sikre at datainnsamlingen og -analysen blir mer nøyaktig. På den måten unngår du å trekke misvisende konklusjoner, og du får en bedre forståelse av den virkelige situasjonen.
Hvordan identifisere usikkerhetsskjevheter i data
Å gjenkjenne skjevheter i datatilfanget innebærer å identifisere datakilder eller metoder som kan favorisere visse utfall på en uforholdsmessig stor måte. Ved å oppdage skjevheter tidlig kan forskere justere metodene sine og sikre mer nøyaktige resultater.
Denne skjevheten skjuler seg ofte i det åpne, og påvirker konklusjoner og beslutninger uten at det er umiddelbart åpenbart. Ved å lære hvordan du kan oppdage dem, kan du forbedre nøyaktigheten i forskningen din og unngå å gjøre misvisende antakelser.
Tegn du bør se etter
Det finnes flere indikatorer som kan hjelpe deg med å identifisere skjevheter i data. Hvis du er oppmerksom på disse tegnene, kan du iverksette tiltak og justere datainnsamlings- eller analysemetodene dine for å redusere effekten av skjevheter.
Selektive datakilder
Et av de tydeligste tegnene på skjevheter i datainnsamlingen er når data kommer fra en begrenset eller selektiv kilde.
Manglende data
En annen indikator på skjevheter i datainnsamlingen er manglende eller ufullstendige data, særlig når visse grupper eller utfall er underrepresentert.
Overrepresentasjon av visse grupper
Bias can also occur when one group is overrepresented in your data collection. Let’s say you’re studying work habits in an office setting and you focus mostly on high-performing employees. The data you collect would likely suggest that long hours and overtime lead to success. However, you’re ignoring other employees who might have different work habits, which could lead to inaccurate conclusions about what really contributes to success in the workplace.
Inkonsistente resultater på tvers av studier
Hvis du oppdager at resultatene av studien din skiller seg betydelig fra andre studier om samme tema, kan det være et tegn på at det er en skjevhet i undersøkelsen.
Les også: Publikasjonsskjevhet: Alt du trenger å vite
Virkningen av usikkerhetsskjevhet
Usikkerhetsskjevhet kan ha en betydelig innvirkning på resultatene av forskning, beslutningstaking og politikk. Ved å forstå hvordan denne skjevheten påvirker resultatene, kan du bedre forstå hvor viktig det er å ta tak i den tidlig i datainnsamlings- eller analyseprosessen.
Hvordan skjevheter påvirker forskningsresultatene
Skjeve konklusjoner
Den mest åpenbare effekten av skjevheter i datatilfanget er at det fører til skjeve konklusjoner. Hvis enkelte datapunkter er overrepresentert eller underrepresentert, vil resultatene du får, ikke gjenspeile virkeligheten på en nøyaktig måte.
Unøyaktige spådommer
Når forskningen er skjev, vil også prediksjonene som gjøres på grunnlag av den, være unøyaktige. På områder som folkehelse kan skjeve data føre til feilaktige prediksjoner om spredning av sykdommer, effektiviteten av behandlinger eller effekten av folkehelsetiltak.
Ugyldige generaliseringer
One of the biggest dangers of ascertainment bias is that it can lead to invalid generalizations. You might be tempted to apply the findings of your study to a broader population, but if your sample was biased, your conclusions won’t hold up. This can be particularly harmful in fields like social science or education, where research findings are often used to develop policies or interventions.
Mulige konsekvenser på ulike områder
Forventningsskjevhet kan ha vidtrekkende konsekvenser, avhengig av hvilket fagfelt man studerer eller arbeider innenfor. Nedenfor følger noen eksempler på hvordan denne skjevheten kan påvirke ulike områder:
Helsetjenester
I helsevesenet kan skjevheter i pasientgrunnlaget få alvorlige konsekvenser. Hvis medisinske studier bare fokuserer på alvorlige tilfeller av en sykdom, kan det føre til at legene overvurderer hvor farlig sykdommen er. Dette kan føre til overbehandling eller unødvendige inngrep hos pasienter med milde symptomer. På den annen side, hvis milde tilfeller underrapporteres, kan det føre til at helsepersonell ikke tar sykdommen alvorlig nok, noe som igjen kan føre til underbehandling.
Offentlig politikk
Politiske beslutningstakere er ofte avhengige av data for å ta beslutninger om folkehelse, utdanning og andre viktige områder. Hvis dataene de bruker, er partiske, kan politikken de utvikler, være ineffektiv eller til og med skadelig.
Virksomhet
In the business world, ascertainment bias can lead to flawed market research and poor decision-making. If a company only surveys its most loyal customers, it might conclude that its products are universally loved, when in reality, many potential customers may have negative opinions. This could lead to misguided marketing strategies or product development decisions that don’t align with the broader market’s needs.
Utdanning
In education, ascertainment bias can affect research on student performance, teaching methods, or educational tools. If studies only focus on high-achieving students, they may overlook the challenges faced by students who struggle, leading to conclusions that don’t apply to the entire student body. This could result in the development of educational programs or policies that fail to support all students.
Å identifisere skjevheter i datainnsamlingen er avgjørende for å sikre at forskningen og konklusjonene dine er nøyaktige og representative for hele bildet. Ved å se etter tegn som selektive datakilder, manglende informasjon og overrepresentasjon av visse grupper, kan du gjenkjenne når skjevheter påvirker dataene dine.
Les også: Overvinne observatørskjevhet i forskning: Hvordan minimere den?
Strategier for å redusere usikkerhetsskjevheter
Addressing ascertainment bias is essential if you want to ensure that the data you’re working with accurately represents the reality you’re trying to understand. Ascertainment bias can creep into your research when certain types of data are overrepresented or underrepresented, leading to skewed results.
Det finnes imidlertid flere strategier og teknikker du kan bruke for å redusere denne skjevheten og øke påliteligheten i datainnsamlingen og -analysen.
Strategier for å motvirke skjevheter
Hvis du ønsker å minimere skjevheter i forskningen eller datainnsamlingen din, finnes det flere praktiske tiltak og strategier du kan ta i bruk. Ved å være oppmerksom på potensielle skjevheter og bruke disse teknikkene kan du gjøre dataene dine mer nøyaktige og representative.
Bruk tilfeldig prøvetaking
En av de mest effektive måtene å redusere skjevheter i datainnsamlingen på er å bruke tilfeldig utvalg. Dette sikrer at alle i populasjonen har like stor sjanse til å bli inkludert i studien, noe som bidrar til å forhindre at en gruppe blir overrepresentert.
For example, if you’re conducting a survey about eating habits, random sampling would involve selecting participants randomly, without focusing on any specific group, such as gym-goers or people who already follow a healthy diet. This way, you can get a more accurate representation of the entire population.
Les også: Et problem som kalles utvalgsskjevhet
Øke mangfoldet i utvalget
Et annet viktig trinn er å sørge for at utvalget ditt er mangfoldig. Det betyr at du aktivt må oppsøke deltakere eller datakilder med ulike bakgrunner, erfaringer og tilstander. Hvis du for eksempel studerer effekten av en ny medisin, bør du sørge for å inkludere personer i ulike aldre, av ulikt kjønn og med ulike helsetilstander, slik at du unngår å fokusere kun på én gruppe. Jo mer mangfoldig utvalget ditt er, desto mer pålitelige blir konklusjonene dine.
Gjennomføre longitudinelle studier
En longitudinell studie er en studie som følger deltakerne over en viss tidsperiode og samler inn data på flere tidspunkter. Denne tilnærmingen kan hjelpe deg med å identifisere eventuelle endringer eller trender som kanskje ikke blir fanget opp ved en enkelt datainnsamling. Ved å spore data over tid kan du få et mer fullstendig bilde og redusere sjansene for skjevheter, ettersom det gir deg mulighet til å se hvordan faktorer utvikler seg i stedet for å gjøre antakelser basert på ett enkelt øyeblikksbilde.
Blind- eller dobbeltblindstudier
I noen tilfeller, særlig innen medisinsk eller psykologisk forskning, er blinding en effektiv måte å redusere skjevheter på. En enkeltblindet studie innebærer at deltakerne ikke vet hvilken gruppe de tilhører (f.eks. om de får behandling eller placebo).
En dobbeltblindet studie går et skritt videre ved å sikre at både deltakerne og forskerne ikke vet hvem som er i hvilken gruppe. Dette kan bidra til å forhindre at både bevisste og ubevisste skjevheter påvirker resultatene.
Bruk kontrollgrupper
Ved å inkludere en kontrollgruppe i studien din kan du sammenligne resultatene for behandlingsgruppen med resultatene for de som ikke er eksponert for intervensjonen. Denne sammenligningen kan hjelpe deg med å identifisere om resultatene skyldes selve tiltaket eller om de er påvirket av andre faktorer. Kontrollgrupper gir et utgangspunkt som bidrar til å redusere skjevheter ved å gi en klarere forståelse av hva som ville skjedd uten intervensjonen.
Pilotstudier
Ved å gjennomføre en pilotstudie før du starter en fullskalaundersøkelse, kan du identifisere potensielle kilder til skjevheter i undersøkelsen på et tidlig stadium.
En pilotstudie er en mindre prøveversjon av forskningen din som lar deg teste metodene dine og se om det er noen feil i datainnsamlingsprosessen. Dette gir deg muligheten til å gjøre justeringer før du går i gang med en større studie, noe som reduserer risikoen for skjevheter i de endelige resultatene.
Åpen rapportering
Åpenhet er nøkkelen til å redusere skjevheter. Vær åpen om datainnsamlingsmetoder, utvalgsteknikker og eventuelle begrensninger i studien. Ved å være tydelig om studiens omfang og begrensninger gjør du det mulig for andre å vurdere arbeidet ditt kritisk og forstå hvor det kan finnes skjevheter. Denne ærligheten bidrar til å bygge tillit og gjør det mulig for andre å gjenskape eller bygge videre på forskningen din med mer nøyaktige data.
Teknologiens rolle
Teknologi kan spille en viktig rolle når det gjelder å identifisere og redusere skjevheter i datainnsamlingen. Ved å bruke avanserte verktøy og metoder kan du analysere dataene dine mer effektivt, oppdage potensielle skjevheter og korrigere dem før de påvirker konklusjonene dine.
Programvare for dataanalyse
Et av de kraftigste verktøyene for å redusere skjevheter er programvare for dataanalyse. Disse programmene kan behandle store datamengder raskt og hjelpe deg med å identifisere mønstre eller avvik som kan tyde på skjevheter.
Algoritmer for maskinlæring
Maskinlæringsalgoritmer kan være utrolig nyttige når det gjelder å oppdage og korrigere skjevheter i data. Disse algoritmene kan trenes opp til å gjenkjenne når visse grupper er underrepresentert, eller når datapunkter er skjevt fordelt i en bestemt retning. Når algoritmen har identifisert skjevheten, kan den justere datainnsamlingen eller analyseprosessen deretter, slik at de endelige resultatene blir mer nøyaktige.
Automatiserte verktøy for datainnsamling
Automated data collection tools can help reduce human error and bias during the data collection process. For instance, if you’re conducting an online survey, you can use software that randomly selects participants or automatically ensures that diverse groups are included in the sample.
Statistiske justeringsteknikker
I noen tilfeller kan statistiske justeringsmetoder brukes til å korrigere for skjevheter etter at dataene allerede er samlet inn. Forskere kan for eksempel bruke teknikker som vekting eller imputering for å justere for underrepresenterte grupper i dataene sine. Vekting innebærer at data fra underrepresenterte grupper tillegges større vekt for å balansere utvalget.
Verktøy for sanntidsovervåking
Real-time monitoring tools allow you to track your data collection as it happens, giving you the ability to spot bias as it emerges. For instance, if you’re running a large-scale study that collects data over several months, real-time monitoring can alert you if certain groups are being underrepresented or if the data starts to skew in one direction.
Det er avgjørende å håndtere skjevheter i datainnsamlingen for å sikre at forskningen din er pålitelig og nøyaktig. Ved å følge praktiske strategier som tilfeldig utvalg, økt utvalgsmangfold og bruk av kontrollgrupper kan du redusere sannsynligheten for skjevheter i datainnsamlingen.
For å oppsummere er det viktig å håndtere skjevheter i utvalget for å sikre at dataene du samler inn og analyserer, er nøyaktige og pålitelige. Ved å implementere strategier som tilfeldig utvalg, øke mangfoldet i utvalget, gjennomføre longitudinelle studier og pilotstudier og bruke kontrollgrupper, kan du redusere sannsynligheten for skjevheter i forskningen din betydelig.
Til sammen bidrar disse metodene til å skape mer nøyaktige og representative funn, noe som forbedrer kvaliteten og gyldigheten av forskningsresultatene dine.
Relatert artikkel: Hvordan unngå forutinntatthet i forskning: Å navigere i vitenskapelig objektivitet
Vitenskapelige figurer, grafiske sammendrag og infografikk for forskningen din
Leter du etter vitenskapelige figurer, grafiske sammendrag og infografikk på ett og samme sted? Vel, her er det! Mind the Graph brings you a collection of visuals that are perfect for your research. You can select from premade graphics in the platform and customize one based on your needs. You can even get help from our designers and curate specific abstracts based on your research topic. So what’s the wait? Sign up to Mind the Graph now and ace your research.
Abonner på nyhetsbrevet vårt
Eksklusivt innhold av høy kvalitet om effektiv visuell
kommunikasjon innen vitenskap.
Norwegian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak