Problem zwany błędem próbkowania

Niezależnie od zastosowanej metodologii lub badanej dyscypliny, badacze muszą upewnić się, że korzystają z reprezentatywnych prób, które odzwierciedlają cechy badanej populacji. W tym artykule zbadamy koncepcję stronniczości próbkowania, jej różne rodzaje i sposoby zastosowania oraz najlepsze praktyki w celu złagodzenia jej skutków.

Czym jest błąd próbkowania?

Stronniczość doboru próby odnosi się do sytuacji, w której niektóre osoby lub grupy w populacji mają większe szanse na włączenie do próby niż inne, co prowadzi do stronniczej lub niereprezentatywnej próby. Może się to zdarzyć z różnych powodów, takich jak nielosowe metody doboru próby, tendencyjność samoselekcji lub tendencyjność badacza.

Innymi słowy, stronniczość doboru próby może podważyć ważność i uogólnienie wyników badań poprzez wypaczenie próby na korzyść pewnych cech lub perspektyw, które mogą nie być reprezentatywne dla większej populacji.

Idealnie byłoby wybrać wszystkich uczestników ankiety w sposób losowy. Jednak w praktyce losowy wybór uczestników może być trudny ze względu na ograniczenia, takie jak koszty i dostępność respondentów. Nawet jeśli nie przeprowadzasz losowego zbierania danych, ważne jest, aby zdawać sobie sprawę z potencjalnych uprzedzeń, które mogą być obecne w danych.

Niektóre przykłady błędu próbkowania obejmują:

Stronniczość wolontariuszy: Uczestnicy, którzy dobrowolnie zgłosili się do udziału w badaniu, mogą mieć inne cechy niż ci, którzy nie zgłosili się dobrowolnie, co prowadzi do niereprezentatywnej próby.
Nielosowy dobór próby: Jeśli badacz wybiera tylko uczestników z określonych lokalizacji lub tylko uczestników o określonych cechach, może to prowadzić do tendencyjnej próby.
Tendencyjność przeżycia: Dzieje się tak, gdy próba obejmuje tylko osoby, które przeżyły lub odniosły sukces w określonej sytuacji, pomijając osoby, które nie przeżyły lub nie odniosły sukcesu.
Wygodne pobieranie próbek: Ten rodzaj doboru próby obejmuje wybór uczestników, którzy są łatwo dostępni, na przykład tych, którzy znajdują się w pobliżu, lub tych, którzy odpowiadają na ankietę online, co może nie reprezentować większej populacji.
Błąd potwierdzenia: Badacze mogą wybierać - nieświadomie lub celowo - uczestników, którzy wspierają ich hipotezę lub pytanie badawcze, co prowadzi do stronniczych wyników.
Efekt Hawthorne'a: Uczestnicy mogą zmieniać swoje zachowanie lub reakcje, gdy wiedzą, że są badani lub obserwowani, co prowadzi do niereprezentatywnych wyników.

Jeśli jesteś świadomy tych uprzedzeń, możesz wziąć je pod uwagę w analizie, aby dokonać korekty uprzedzeń i lepiej zrozumieć populację, którą reprezentują Twoje dane.

Rodzaje błędów próbkowania

Błąd selekcjiWystępuje, gdy próba nie jest reprezentatywna dla populacji.
Błąd pomiaruWystępuje, gdy zebrane dane są niedokładne lub niekompletne.
Stronniczość w raportowaniuWystępuje, gdy respondenci podają niedokładne lub niekompletne informacje.
Błąd braku odpowiedziWystępuje, gdy niektórzy członkowie populacji nie odpowiadają na ankietę, co prowadzi do niereprezentatywnej próby.

Przyczyny błędu próbkowania

Wygodne pobieranie próbekWybór próby na podstawie wygody, a nie przy użyciu metody naukowej.
Błąd samoselekcjiUwzględniono tylko osoby, które dobrowolnie zgłosiły się do udziału w ankiecie, co może nie być reprezentatywne dla populacji.
Błąd ramki próbkowaniagdy operat losowania użyty do wyboru próby nie jest reprezentatywny dla populacji.
Tendencyjność przetrwaniaGdy w badaniu biorą udział tylko niektórzy członkowie populacji, co prowadzi do niereprezentatywnej próby. Na przykład, jeśli badacze ankietują tylko osoby żyjące, mogą nie otrzymać informacji od osób, które zmarły przed przeprowadzeniem badania.
Stronniczość doboru próby wynikająca z braku wiedzyNierozpoznanie źródeł zmienności, które mogą skutkować tendencyjnymi szacunkami.
Błąd systematyczny wynikający z błędów w zarządzaniu próbąniewykorzystanie odpowiedniego lub dobrze funkcjonującego operatu losowania lub odmowa udziału w badaniu prowadząca do stronniczego doboru próby.

Stronniczość doboru próby w badaniach klinicznych

Badania kliniczne mają na celu przetestowanie skuteczności nowego leczenia lub leku na określonej populacji. Są one istotną częścią procesu opracowywania leków i określają, czy leczenie jest bezpieczne i skuteczne przed jego dopuszczeniem do powszechnego użytku. Badania kliniczne są jednak również podatne na błędy selekcji.

Błąd selekcji występuje, gdy próba użyta do badania nie jest reprezentatywna dla populacji, którą ma reprezentować. W przypadku badań klinicznych błąd selekcji może wystąpić, gdy uczestnicy są selektywnie wybierani do udziału lub są wybierani samodzielnie.

Załóżmy, że firma farmaceutyczna prowadzi badanie kliniczne w celu przetestowania skuteczności nowego leku na raka. Decyduje się na rekrutację uczestników do badania poprzez ogłoszenia w szpitalach, klinikach i grupach wsparcia dla chorych na raka, a także poprzez aplikacje internetowe. Jednak próba, którą zbierają, może być stronnicza w stosunku do osób, które są bardziej zmotywowane do udziału w badaniu lub które mają określony typ raka. Może to utrudnić uogólnienie wyników badania na większą populację.

Aby zminimalizować błąd selekcji w badaniach klinicznych, badacze muszą wdrożyć ścisłe kryteria włączenia i wykluczenia oraz losowe procesy selekcji. Zapewni to, że próba uczestników wybranych do badania jest reprezentatywna dla większej populacji, minimalizując wszelkie uprzedzenia w zebranych danych.

Problemy wynikające z tendencyjności doboru próby

Błędne dobranie próby jest problematyczne, ponieważ możliwe jest, że statystyka obliczona dla próby jest systematycznie błędna. Może to prowadzić do systematycznego przeszacowania lub niedoszacowania odpowiedniego parametru w populacji. Występuje w praktyce, ponieważ praktycznie niemożliwe jest zapewnienie doskonałej losowości podczas pobierania próbek.

Jeśli stopień błędnej reprezentacji jest niewielki, wówczas próba może być traktowana jako rozsądne przybliżenie do próby losowej. Ponadto, jeśli próba nie różni się znacząco pod względem mierzonej wielkości, wówczas tendencyjna próba może nadal stanowić rozsądne oszacowanie.

Podczas gdy niektóre osoby mogą celowo wykorzystywać stronniczą próbę, aby uzyskać mylące wyniki, częściej stronnicza próba jest po prostu odzwierciedleniem trudności w uzyskaniu prawdziwie reprezentatywnej próby lub niewiedzy o stronniczości w procesie pomiaru lub analizy.

Ekstrapolacja: poza zakresem

W statystyce wyciąganie wniosków na temat czegoś wykraczającego poza zakres danych nazywa się ekstrapolacją. Wyciąganie wniosków z tendencyjnej próby jest jedną z form ekstrapolacji: ponieważ metoda próbkowania systematycznie wyklucza pewne części badanej populacji, wnioski mają zastosowanie tylko do próbkowanej subpopulacji.

Ekstrapolacja występuje również, gdy na przykład wnioskowanie oparte na próbie studentów uniwersyteckich jest stosowane do osób starszych lub dorosłych z wykształceniem zaledwie ósmej klasy. Ekstrapolacja jest częstym błędem w stosowaniu lub interpretacji statystyk. Czasami, z powodu trudności lub niemożności uzyskania dobrych danych, ekstrapolacja jest najlepszym, co możemy zrobić, ale zawsze należy ją traktować co najmniej z przymrużeniem oka - a często z dużą dawką niepewności

Od nauki do pseudonauki

Jak wspomniano w WikipediiPrzykładem tego, w jaki sposób może istnieć niewiedza na temat uprzedzeń, jest powszechne stosowanie współczynnika (zwanego też zmianą krotną) jako miary różnicy w biologii. Ponieważ łatwiej jest osiągnąć duży stosunek z dwiema małymi liczbami z daną różnicą, a stosunkowo trudniej jest osiągnąć duży stosunek z dwiema dużymi liczbami z większą różnicą, duże znaczące różnice mogą zostać pominięte przy porównywaniu stosunkowo dużych pomiarów liczbowych.

Niektórzy nazywają to "błędem demarkacyjnym", ponieważ użycie stosunku (dzielenia) zamiast różnicy (odejmowania) przenosi wyniki analizy z nauki do pseudonauki.

Niektóre próby wykorzystują tendencyjny projekt statystyczny, który jednak pozwala na oszacowanie parametrów. Na przykład amerykańskie Narodowe Centrum Statystyki Zdrowia (National Center for Health Statistics) w wielu swoich ogólnokrajowych ankietach celowo pobiera zbyt dużą liczbę próbek wśród mniejszości, aby uzyskać wystarczającą precyzję szacunków w tych grupach.

Badania te wymagają zastosowania wag dla próby w celu uzyskania prawidłowych szacunków dla wszystkich grup etnicznych. Jeśli spełnione są pewne warunki (głównie to, że wagi są obliczane i używane prawidłowo), próby te pozwalają na dokładne oszacowanie parametrów populacji.

Najlepsze praktyki w zakresie łagodzenia błędów próbkowania

Kluczowe znaczenie ma wybór odpowiedniej metody doboru próby, aby zapewnić, że uzyskane dane dokładnie odzwierciedlają badaną populację.

Techniki losowego pobierania próbek: Korzystanie z technik losowego doboru próby zwiększa prawdopodobieństwo, że próba jest reprezentatywna dla populacji. Technika ta pomaga zapewnić, że próba jest jak najbardziej reprezentatywna dla danej populacji, a tym samym mniej prawdopodobne jest, że będzie zawierać uprzedzenia.
Obliczanie wielkości próby: Wielkość próby należy obliczyć tak, aby zapewnić odpowiednią moc do testowania statystycznie istotnych hipotez. Im większa wielkość próby, tym lepsza reprezentacja populacji.
Analiza trendów: Poszukiwanie alternatywnych źródeł danych i analizowanie wszelkich zaobserwowanych trendów w danych, które mogą być niewybrane.
Sprawdzanie stronniczości: Przypadki stronniczości powinny być monitorowane w celu zidentyfikowania systematycznego wykluczania lub nadmiernego włączania określonych punktów danych.

Uwaga na próbki

Stronniczość doboru próby jest istotnym czynnikiem podczas prowadzenia badań. Niezależnie od zastosowanej metodologii lub badanej dyscypliny, badacze muszą upewnić się, że korzystają z reprezentatywnych prób, które odzwierciedlają cechy badanej populacji.

Podczas tworzenia badań naukowych należy zwrócić szczególną uwagę na proces doboru próby, a także metodologię stosowaną do zbierania danych z próby. Najlepsze praktyki, takie jak techniki losowego doboru próby, obliczanie wielkości próby, analiza trendów i sprawdzanie stronniczości, powinny być stosowane w celu zapewnienia, że wyniki badań są ważne i wiarygodne, co zwiększa prawdopodobieństwo ich wpływu na politykę i praktykę.

Przyciągające wzrok infografiki naukowe w kilka minut

Mind the Graph to potężne narzędzie online dla naukowców, którzy potrzebują tworzyć wysokiej jakości grafiki naukowe i ilustracje. Platforma jest przyjazna dla użytkownika i dostępna dla naukowców o różnym poziomie wiedzy technicznej, co czyni ją idealnym rozwiązaniem dla badaczy, którzy muszą tworzyć grafiki do swoich publikacji, prezentacji i innych materiałów komunikacji naukowej.

Niezależnie od tego, czy jesteś badaczem w dziedzinie nauk przyrodniczych, fizycznych czy inżynieryjnych, Mind the Graph oferuje szeroką gamę zasobów, które pomogą Ci przekazać wyniki badań w jasny i atrakcyjny wizualnie sposób.