{"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\/pl\/sampling-bias\/","title":{"rendered":"Problem zwany b\u0142\u0119dem pr\u00f3bkowania"},"content":{"rendered":"<p>Niezale\u017cnie od zastosowanej metodologii lub badanej dyscypliny, badacze musz\u0105 upewni\u0107 si\u0119, \u017ce korzystaj\u0105 z reprezentatywnych pr\u00f3b, kt\u00f3re odzwierciedlaj\u0105 cechy badanej populacji. W tym artykule zbadamy koncepcj\u0119 stronniczo\u015bci pr\u00f3bkowania, jej r\u00f3\u017cne rodzaje i sposoby zastosowania oraz najlepsze praktyki w celu z\u0142agodzenia jej skutk\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Czym jest b\u0142\u0105d pr\u00f3bkowania?<\/h2>\n\n\n\n<p>Stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by odnosi si\u0119 do sytuacji, w kt\u00f3rej niekt\u00f3re osoby lub grupy w populacji maj\u0105 wi\u0119ksze szanse na w\u0142\u0105czenie do pr\u00f3by ni\u017c inne, co prowadzi do stronniczej lub niereprezentatywnej pr\u00f3by. Mo\u017ce si\u0119 to zdarzy\u0107 z r\u00f3\u017cnych powod\u00f3w, takich jak nielosowe metody doboru pr\u00f3by, tendencyjno\u015b\u0107 samoselekcji lub tendencyjno\u015b\u0107 badacza.<\/p>\n\n\n\n<p>Innymi s\u0142owy, stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by mo\u017ce podwa\u017cy\u0107 wa\u017cno\u015b\u0107 i uog\u00f3lnienie wynik\u00f3w bada\u0144 poprzez wypaczenie pr\u00f3by na korzy\u015b\u0107 pewnych cech lub perspektyw, kt\u00f3re mog\u0105 nie by\u0107 reprezentatywne dla wi\u0119kszej populacji.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Idealnie by\u0142oby wybra\u0107 wszystkich uczestnik\u00f3w ankiety w spos\u00f3b losowy. Jednak w praktyce losowy wyb\u00f3r uczestnik\u00f3w mo\u017ce by\u0107 trudny ze wzgl\u0119du na ograniczenia, takie jak koszty i dost\u0119pno\u015b\u0107 respondent\u00f3w. Nawet je\u015bli nie przeprowadzasz losowego zbierania danych, wa\u017cne jest, aby zdawa\u0107 sobie spraw\u0119 z potencjalnych uprzedze\u0144, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 obecne w danych.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Niekt\u00f3re przyk\u0142ady b\u0142\u0119du pr\u00f3bkowania obejmuj\u0105:<\/h3>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Stronniczo\u015b\u0107 wolontariuszy<\/strong>: Uczestnicy, kt\u00f3rzy dobrowolnie zg\u0142osili si\u0119 do udzia\u0142u w badaniu, mog\u0105 mie\u0107 inne cechy ni\u017c ci, kt\u00f3rzy nie zg\u0142osili si\u0119 dobrowolnie, co prowadzi do niereprezentatywnej pr\u00f3by.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nielosowy dob\u00f3r pr\u00f3by<\/strong>: Je\u015bli badacz wybiera tylko uczestnik\u00f3w z okre\u015blonych lokalizacji lub tylko uczestnik\u00f3w o okre\u015blonych cechach, mo\u017ce to prowadzi\u0107 do tendencyjnej pr\u00f3by.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tendencyjno\u015b\u0107 prze\u017cycia<\/strong>: Dzieje si\u0119 tak, gdy pr\u00f3ba obejmuje tylko osoby, kt\u00f3re prze\u017cy\u0142y lub odnios\u0142y sukces w okre\u015blonej sytuacji, pomijaj\u0105c osoby, kt\u00f3re nie prze\u017cy\u0142y lub nie odnios\u0142y sukcesu.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wygodne pobieranie pr\u00f3bek<\/strong>: Ten rodzaj doboru pr\u00f3by obejmuje wyb\u00f3r uczestnik\u00f3w, kt\u00f3rzy s\u0105 \u0142atwo dost\u0119pni, na przyk\u0142ad tych, kt\u00f3rzy znajduj\u0105 si\u0119 w pobli\u017cu, lub tych, kt\u00f3rzy odpowiadaj\u0105 na ankiet\u0119 online, co mo\u017ce nie reprezentowa\u0107 wi\u0119kszej populacji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d potwierdzenia<\/strong>: Badacze mog\u0105 wybiera\u0107 - nie\u015bwiadomie lub celowo - uczestnik\u00f3w, kt\u00f3rzy wspieraj\u0105 ich hipotez\u0119 lub pytanie badawcze, co prowadzi do stronniczych wynik\u00f3w.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Efekt Hawthorne'a<\/strong>: Uczestnicy mog\u0105 zmienia\u0107 swoje zachowanie lub reakcje, gdy wiedz\u0105, \u017ce s\u0105 badani lub obserwowani, co prowadzi do niereprezentatywnych wynik\u00f3w.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>&nbsp;Je\u015bli jeste\u015b \u015bwiadomy tych uprzedze\u0144, mo\u017cesz wzi\u0105\u0107 je pod uwag\u0119 w analizie, aby dokona\u0107 korekty uprzedze\u0144 i lepiej zrozumie\u0107 populacj\u0119, kt\u00f3r\u0105 reprezentuj\u0105 Twoje dane.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Rodzaje b\u0142\u0119d\u00f3w pr\u00f3bkowania<\/h2>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>B\u0142\u0105d selekcji<\/strong>Wyst\u0119puje, gdy pr\u00f3ba nie jest reprezentatywna dla populacji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d pomiaru<\/strong>Wyst\u0119puje, gdy zebrane dane s\u0105 niedok\u0142adne lub niekompletne.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stronniczo\u015b\u0107 w raportowaniu<\/strong>Wyst\u0119puje, gdy respondenci podaj\u0105 niedok\u0142adne lub niekompletne informacje.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d braku odpowiedzi<\/strong>Wyst\u0119puje, gdy niekt\u00f3rzy cz\u0142onkowie populacji nie odpowiadaj\u0105 na ankiet\u0119, co prowadzi do niereprezentatywnej pr\u00f3by.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Przyczyny b\u0142\u0119du pr\u00f3bkowania<\/h2>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Wygodne pobieranie pr\u00f3bek<\/strong>Wyb\u00f3r pr\u00f3by na podstawie wygody, a nie przy u\u017cyciu metody naukowej.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d samoselekcji<\/strong>Uwzgl\u0119dniono tylko osoby, kt\u00f3re dobrowolnie zg\u0142osi\u0142y si\u0119 do udzia\u0142u w ankiecie, co mo\u017ce nie by\u0107 reprezentatywne dla populacji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d ramki pr\u00f3bkowania<\/strong>gdy operat losowania u\u017cyty do wyboru pr\u00f3by nie jest reprezentatywny dla populacji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tendencyjno\u015b\u0107 przetrwania<\/strong>Gdy w badaniu bior\u0105 udzia\u0142 tylko niekt\u00f3rzy cz\u0142onkowie populacji, co prowadzi do niereprezentatywnej pr\u00f3by. Na przyk\u0142ad, je\u015bli badacze ankietuj\u0105 tylko osoby \u017cyj\u0105ce, mog\u0105 nie otrzyma\u0107 informacji od os\u00f3b, kt\u00f3re zmar\u0142y przed przeprowadzeniem badania.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by wynikaj\u0105ca z braku wiedzy<\/strong>Nierozpoznanie \u017ar\u00f3de\u0142 zmienno\u015bci, kt\u00f3re mog\u0105 skutkowa\u0107 tendencyjnymi szacunkami.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>B\u0142\u0105d systematyczny wynikaj\u0105cy z b\u0142\u0119d\u00f3w w zarz\u0105dzaniu pr\u00f3b\u0105<\/strong>niewykorzystanie odpowiedniego lub dobrze funkcjonuj\u0105cego operatu losowania lub odmowa udzia\u0142u w badaniu prowadz\u0105ca do stronniczego doboru pr\u00f3by.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by w badaniach klinicznych<\/h2>\n\n\n\n<p>Badania kliniczne maj\u0105 na celu przetestowanie skuteczno\u015bci nowego leczenia lub leku na okre\u015blonej populacji. S\u0105 one istotn\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 procesu opracowywania lek\u00f3w i okre\u015blaj\u0105, czy leczenie jest bezpieczne i skuteczne przed jego dopuszczeniem do powszechnego u\u017cytku. Badania kliniczne s\u0105 jednak r\u00f3wnie\u017c podatne na b\u0142\u0119dy selekcji.<\/p>\n\n\n\n<p>B\u0142\u0105d selekcji wyst\u0119puje, gdy pr\u00f3ba u\u017cyta do badania nie jest reprezentatywna dla populacji, kt\u00f3r\u0105 ma reprezentowa\u0107. W przypadku bada\u0144 klinicznych b\u0142\u0105d selekcji mo\u017ce wyst\u0105pi\u0107, gdy uczestnicy s\u0105 selektywnie wybierani do udzia\u0142u lub s\u0105 wybierani samodzielnie.<\/p>\n\n\n\n<p>Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce firma farmaceutyczna prowadzi badanie kliniczne w celu przetestowania skuteczno\u015bci nowego leku na raka. Decyduje si\u0119 na rekrutacj\u0119 uczestnik\u00f3w do badania poprzez og\u0142oszenia w szpitalach, klinikach i grupach wsparcia dla chorych na raka, a tak\u017ce poprzez aplikacje internetowe. Jednak pr\u00f3ba, kt\u00f3r\u0105 zbieraj\u0105, mo\u017ce by\u0107 stronnicza w stosunku do os\u00f3b, kt\u00f3re s\u0105 bardziej zmotywowane do udzia\u0142u w badaniu lub kt\u00f3re maj\u0105 okre\u015blony typ raka. Mo\u017ce to utrudni\u0107 uog\u00f3lnienie wynik\u00f3w badania na wi\u0119ksz\u0105 populacj\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p>Aby zminimalizowa\u0107 b\u0142\u0105d selekcji w badaniach klinicznych, badacze musz\u0105 wdro\u017cy\u0107 \u015bcis\u0142e kryteria w\u0142\u0105czenia i wykluczenia oraz losowe procesy selekcji. Zapewni to, \u017ce pr\u00f3ba uczestnik\u00f3w wybranych do badania jest reprezentatywna dla wi\u0119kszej populacji, minimalizuj\u0105c wszelkie uprzedzenia w zebranych danych.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Problemy wynikaj\u0105ce z tendencyjno\u015bci doboru pr\u00f3by<\/h2>\n\n\n\n<p>B\u0142\u0119dne dobranie pr\u00f3by jest problematyczne, poniewa\u017c mo\u017cliwe jest, \u017ce statystyka obliczona dla pr\u00f3by jest systematycznie b\u0142\u0119dna. Mo\u017ce to prowadzi\u0107 do systematycznego przeszacowania lub niedoszacowania odpowiedniego parametru w populacji. Wyst\u0119puje w praktyce, poniewa\u017c praktycznie niemo\u017cliwe jest zapewnienie doskona\u0142ej losowo\u015bci podczas pobierania pr\u00f3bek.<\/p>\n\n\n\n<p>Je\u015bli stopie\u0144 b\u0142\u0119dnej reprezentacji jest niewielki, w\u00f3wczas pr\u00f3ba mo\u017ce by\u0107 traktowana jako rozs\u0105dne przybli\u017cenie do pr\u00f3by losowej. Ponadto, je\u015bli pr\u00f3ba nie r\u00f3\u017cni si\u0119 znacz\u0105co pod wzgl\u0119dem mierzonej wielko\u015bci, w\u00f3wczas tendencyjna pr\u00f3ba mo\u017ce nadal stanowi\u0107 rozs\u0105dne oszacowanie.<\/p>\n\n\n\n<p>Podczas gdy niekt\u00f3re osoby mog\u0105 celowo wykorzystywa\u0107 stronnicz\u0105 pr\u00f3b\u0119, aby uzyska\u0107 myl\u0105ce wyniki, cz\u0119\u015bciej stronnicza pr\u00f3ba jest po prostu odzwierciedleniem trudno\u015bci w uzyskaniu prawdziwie reprezentatywnej pr\u00f3by lub niewiedzy o stronniczo\u015bci w procesie pomiaru lub analizy.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ekstrapolacja: poza zakresem<\/h2>\n\n\n\n<p>W statystyce wyci\u0105ganie wniosk\u00f3w na temat czego\u015b wykraczaj\u0105cego poza zakres danych nazywa si\u0119 ekstrapolacj\u0105. Wyci\u0105ganie wniosk\u00f3w z tendencyjnej pr\u00f3by jest jedn\u0105 z form ekstrapolacji: poniewa\u017c metoda pr\u00f3bkowania systematycznie wyklucza pewne cz\u0119\u015bci badanej populacji, wnioski maj\u0105 zastosowanie tylko do pr\u00f3bkowanej subpopulacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Ekstrapolacja wyst\u0119puje r\u00f3wnie\u017c, gdy na przyk\u0142ad wnioskowanie oparte na pr\u00f3bie student\u00f3w uniwersyteckich jest stosowane do os\u00f3b starszych lub doros\u0142ych z wykszta\u0142ceniem zaledwie \u00f3smej klasy. Ekstrapolacja jest cz\u0119stym b\u0142\u0119dem w stosowaniu lub interpretacji statystyk. Czasami, z powodu trudno\u015bci lub niemo\u017cno\u015bci uzyskania dobrych danych, ekstrapolacja jest najlepszym, co mo\u017cemy zrobi\u0107, ale zawsze nale\u017cy j\u0105 traktowa\u0107 co najmniej z przymru\u017ceniem oka - a cz\u0119sto z du\u017c\u0105 dawk\u0105 niepewno\u015bci<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Od nauki do pseudonauki<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sampling_bias\">Jak wspomniano w Wikipedii<\/a>Przyk\u0142adem tego, w jaki spos\u00f3b mo\u017ce istnie\u0107 niewiedza na temat uprzedze\u0144, jest powszechne stosowanie wsp\u00f3\u0142czynnika (zwanego te\u017c zmian\u0105 krotn\u0105) jako miary r\u00f3\u017cnicy w biologii. Poniewa\u017c \u0142atwiej jest osi\u0105gn\u0105\u0107 du\u017cy stosunek z dwiema ma\u0142ymi liczbami z dan\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0105, a stosunkowo trudniej jest osi\u0105gn\u0105\u0107 du\u017cy stosunek z dwiema du\u017cymi liczbami z wi\u0119ksz\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0105, du\u017ce znacz\u0105ce r\u00f3\u017cnice mog\u0105 zosta\u0107 pomini\u0119te przy por\u00f3wnywaniu stosunkowo du\u017cych pomiar\u00f3w liczbowych.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Niekt\u00f3rzy nazywaj\u0105 to \"b\u0142\u0119dem demarkacyjnym\", poniewa\u017c u\u017cycie stosunku (dzielenia) zamiast r\u00f3\u017cnicy (odejmowania) przenosi wyniki analizy z nauki do pseudonauki.<\/p>\n\n\n\n<p>Niekt\u00f3re pr\u00f3by wykorzystuj\u0105 tendencyjny projekt statystyczny, kt\u00f3ry jednak pozwala na oszacowanie parametr\u00f3w. Na przyk\u0142ad ameryka\u0144skie Narodowe Centrum Statystyki Zdrowia (National Center for Health Statistics) w wielu swoich og\u00f3lnokrajowych ankietach celowo pobiera zbyt du\u017c\u0105 liczb\u0119 pr\u00f3bek w\u015br\u00f3d mniejszo\u015bci, aby uzyska\u0107 wystarczaj\u0105c\u0105 precyzj\u0119 szacunk\u00f3w w tych grupach.<\/p>\n\n\n\n<p>Badania te wymagaj\u0105 zastosowania wag dla pr\u00f3by w celu uzyskania prawid\u0142owych szacunk\u00f3w dla wszystkich grup etnicznych. Je\u015bli spe\u0142nione s\u0105 pewne warunki (g\u0142\u00f3wnie to, \u017ce wagi s\u0105 obliczane i u\u017cywane prawid\u0142owo), pr\u00f3by te pozwalaj\u0105 na dok\u0142adne oszacowanie parametr\u00f3w populacji.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Najlepsze praktyki w zakresie \u0142agodzenia b\u0142\u0119d\u00f3w pr\u00f3bkowania<\/h2>\n\n\n\n<p>Kluczowe znaczenie ma wyb\u00f3r odpowiedniej metody doboru pr\u00f3by, aby zapewni\u0107, \u017ce uzyskane dane dok\u0142adnie odzwierciedlaj\u0105 badan\u0105 populacj\u0119.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Techniki losowego pobierania pr\u00f3bek<\/strong>: Korzystanie z technik losowego doboru pr\u00f3by zwi\u0119ksza prawdopodobie\u0144stwo, \u017ce pr\u00f3ba jest reprezentatywna dla populacji. Technika ta pomaga zapewni\u0107, \u017ce pr\u00f3ba jest jak najbardziej reprezentatywna dla danej populacji, a tym samym mniej prawdopodobne jest, \u017ce b\u0119dzie zawiera\u0107 uprzedzenia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Obliczanie wielko\u015bci pr\u00f3by<\/strong>: Wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by nale\u017cy obliczy\u0107 tak, aby zapewni\u0107 odpowiedni\u0105 moc do testowania statystycznie istotnych hipotez. Im wi\u0119ksza wielko\u015b\u0107 pr\u00f3by, tym lepsza reprezentacja populacji.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Analiza trend\u00f3w<\/strong>: Poszukiwanie alternatywnych \u017ar\u00f3de\u0142 danych i analizowanie wszelkich zaobserwowanych trend\u00f3w w danych, kt\u00f3re mog\u0105 by\u0107 niewybrane.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sprawdzanie stronniczo\u015bci<\/strong>: Przypadki stronniczo\u015bci powinny by\u0107 monitorowane w celu zidentyfikowania systematycznego wykluczania lub nadmiernego w\u0142\u0105czania okre\u015blonych punkt\u00f3w danych.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Uwaga na pr\u00f3bki<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by jest istotnym czynnikiem podczas prowadzenia bada\u0144. Niezale\u017cnie od zastosowanej metodologii lub badanej dyscypliny, badacze musz\u0105 upewni\u0107 si\u0119, \u017ce korzystaj\u0105 z reprezentatywnych pr\u00f3b, kt\u00f3re odzwierciedlaj\u0105 cechy badanej populacji.<\/p>\n\n\n\n<p>Podczas tworzenia bada\u0144 naukowych nale\u017cy zwr\u00f3ci\u0107 szczeg\u00f3ln\u0105 uwag\u0119 na proces doboru pr\u00f3by, a tak\u017ce metodologi\u0119 stosowan\u0105 do zbierania danych z pr\u00f3by. Najlepsze praktyki, takie jak techniki losowego doboru pr\u00f3by, obliczanie wielko\u015bci pr\u00f3by, analiza trend\u00f3w i sprawdzanie stronniczo\u015bci, powinny by\u0107 stosowane w celu zapewnienia, \u017ce wyniki bada\u0144 s\u0105 wa\u017cne i wiarygodne, co zwi\u0119ksza prawdopodobie\u0144stwo ich wp\u0142ywu na polityk\u0119 i praktyk\u0119.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Przyci\u0105gaj\u0105ce wzrok infografiki naukowe w kilka minut<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"http:\/\/mindthegraph.com\/\">Mind the Graph<\/a> to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie online dla naukowc\u00f3w, kt\u00f3rzy potrzebuj\u0105 tworzy\u0107 wysokiej jako\u015bci grafiki naukowe i ilustracje. Platforma jest przyjazna dla u\u017cytkownika i dost\u0119pna dla naukowc\u00f3w o r\u00f3\u017cnym poziomie wiedzy technicznej, co czyni j\u0105 idealnym rozwi\u0105zaniem dla badaczy, kt\u00f3rzy musz\u0105 tworzy\u0107 grafiki do swoich publikacji, prezentacji i innych materia\u0142\u00f3w komunikacji naukowej.<\/p>\n\n\n\n<p>Niezale\u017cnie od tego, czy jeste\u015b badaczem w dziedzinie nauk przyrodniczych, fizycznych czy in\u017cynieryjnych, Mind the Graph oferuje szerok\u0105 gam\u0119 zasob\u00f3w, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci przekaza\u0107 wyniki bada\u0144 w jasny i atrakcyjny wizualnie spos\u00f3b.<\/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\">Zacznij tworzy\u0107 infografiki za darmo<\/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>Stronniczo\u015b\u0107 doboru pr\u00f3by jest kluczow\u0105 kwesti\u0105 podczas prowadzenia bada\u0144 w takich dyscyplinach jak statystyka, nauki spo\u0142eczne i epidemiologia. <\/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\/pl\/sampling-bias\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\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\/pl\/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\/pl\/sampling-bias\/","og_locale":"pl_PL","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\/pl\/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":"pl-PL","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":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321","name":"Gilberto de Abreu","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@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\/pl\/author\/giba\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28012"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28023,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions\/28023"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28013"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28012"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28012"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28012"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}