O problemă numită prejudecată de eșantionare

Indiferent de metodologia utilizată sau de disciplina studiată, cercetătorii trebuie să se asigure că utilizează eșantioane reprezentative care reflectă caracteristicile populației pe care o studiază. Acest articol va explora conceptul de părtinire a eșantionării, diferitele sale tipuri și modalități de aplicare, precum și cele mai bune practici pentru a atenua efectele sale.

Ce este prejudecata de eșantionare?

Prejudiciul de eșantionare se referă la o situație în care anumite persoane sau grupuri dintr-o populație au o probabilitate mai mare de a fi incluse într-un eșantion decât altele, ceea ce duce la un eșantion părtinitor sau nereprezentativ. Acest lucru se poate întâmpla dintr-o varietate de motive, cum ar fi metodele de eșantionare nealeatoare, prejudecata de auto-selecție sau prejudecata cercetătorului.

Cu alte cuvinte, prejudecata de eșantionare poate submina validitatea și generalizabilitatea rezultatelor cercetării prin distorsionarea eșantionului în favoarea anumitor caracteristici sau perspective care ar putea să nu fie reprezentative pentru populația mai mare.

În mod ideal, trebuie să selectați toți participanții la sondaj în mod aleatoriu. Cu toate acestea, în practică, poate fi dificil să se facă o selecție aleatorie a participanților din cauza unor constrângeri precum costurile și disponibilitatea respondenților. Chiar dacă nu faceți o colectare aleatorie a datelor, este esențial să fiți conștient de potențialele prejudecăți care ar putea fi prezente în datele dumneavoastră.

Câteva exemple de prejudecăți de eșantionare includ:

Prejudiciu de voluntariat: Participanții care se oferă voluntar să participe la un studiu ar putea avea caracteristici diferite față de cei care nu se oferă voluntar, ceea ce ar putea duce la un eșantion nereprezentativ.
Eșantionare nealeatorie: În cazul în care un cercetător selectează participanții numai din anumite locații sau selectează numai participanți cu anumite caracteristici, se poate ajunge la un eșantion tendențios.
Prejudiciul de supraviețuire: Acest lucru se întâmplă atunci când un eșantion include doar persoane care au supraviețuit sau au reușit într-o anumită situație, lăsându-i în afara celor care nu au supraviețuit sau au eșuat.
Eșantionare de conveniență: Acest tip de eșantionare implică selectarea participanților care sunt ușor de accesat, cum ar fi cei care se întâmplă să fie în apropiere sau cei care răspund la un sondaj online, care ar putea să nu reprezinte populația mai mare.
Prejudecata de confirmare: Cercetătorii ar putea selecta - în mod inconștient sau deliberat - participanți care să le susțină ipoteza sau întrebarea de cercetare, ceea ce duce la rezultate părtinitoare.
Efectul Hawthorne: Participanții își pot modifica comportamentul sau răspunsurile atunci când știu că sunt studiați sau observați, ceea ce poate duce la rezultate nereprezentative.

Dacă sunteți conștienți de aceste prejudecăți, le puteți lua în considerare în analiză pentru a corecta prejudecățile și pentru a înțelege mai bine populația pe care o reprezintă datele dumneavoastră.

Tipuri de prejudecăți de eșantionare

Bias de selecție: apare atunci când eșantionul nu este reprezentativ pentru populație.
Prejudiciu de măsurare: apare atunci când datele colectate sunt inexacte sau incomplete.
Prejudiciul de raportare: apare atunci când respondenții furnizează informații inexacte sau incomplete.
Biasarea non-răspunsului: apare atunci când unii membri ai populației nu răspund la sondaj, ceea ce duce la un eșantion nereprezentativ.

Cauzele prejudecăților de eșantionare

Eșantionare de conveniență: selectarea unui eșantion bazat pe comoditate, mai degrabă decât pe utilizarea unei metode științifice.
Bias de auto-selecție: sunt incluși doar cei care se oferă voluntar să participe la sondaj, ceea ce poate să nu fie reprezentativ pentru populație.
Prejudiciul cadrului de eșantionare: atunci când cadrul de eșantionare utilizat pentru a selecta eșantionul nu este reprezentativ pentru populație.
Înclinația de supraviețuire: atunci când doar anumiți membri ai populației participă, ceea ce duce la un eșantion nereprezentativ. De exemplu, dacă cercetătorii intervievează doar persoanele care sunt în viață, este posibil să nu primească informații de la persoanele care au murit înainte de efectuarea studiului.
Prejudiciu de eșantionare datorat lipsei de cunoștințe: nerecunoașterea surselor de variabilitate care pot duce la estimări distorsionate.
Prejudiciu de eșantionare datorat erorilor în administrarea eșantionului: neutilizarea unui cadru de eșantionare adecvat sau care funcționează bine sau refuzul de a participa la studiu, ceea ce duce la o selecție părtinitoare a eșantionului.

Biasul de eșantionare în studiile clinice

Studiile clinice au rolul de a testa eficacitatea unui nou tratament sau medicament pe o anumită populație. Acestea reprezintă o parte esențială a procesului de dezvoltare a medicamentelor și determină dacă un tratament este sigur și eficient înainte de a fi lansat pentru publicul larg. Cu toate acestea, studiile clinice sunt, de asemenea, predispuse la prejudecăți de selecție.

Biasul de selecție apare atunci când eșantionul utilizat pentru un studiu nu este reprezentativ pentru populația pe care trebuie să o reprezinte. În cazul studiilor clinice, tendința de selecție poate apărea atunci când participanții sunt fie aleși în mod selectiv pentru a participa, fie sunt auto-selectați.

Să spunem că o companie farmaceutică desfășoară un studiu clinic pentru a testa eficacitatea unui nou medicament împotriva cancerului. Aceasta decide să recruteze participanți pentru studiu prin anunțuri în spitale, clinici și grupuri de sprijin pentru bolnavii de cancer, precum și prin aplicații online. Cu toate acestea, este posibil ca eșantionul pe care îl colectează să fie înclinat către cei care sunt mai motivați să participe la un studiu sau care au un anumit tip de cancer. Acest lucru poate face dificilă generalizarea rezultatelor studiului la o populație mai mare.

Pentru a minimiza prejudecățile de selecție în studiile clinice, cercetătorii trebuie să implementeze criterii stricte de includere și excludere și procese de selecție aleatorie. Acest lucru va asigura faptul că eșantionul de participanți selectat pentru studiu este reprezentativ pentru populația mai mare, minimizând orice prejudecată în datele colectate.

Probleme datorate prejudecăților de eșantionare

Prejudiciul de eșantionare este problematic deoarece este posibil ca o statistică calculată pe eșantion să fie sistematic eronată. Aceasta poate duce la o supraestimare sau subestimare sistematică a parametrului corespunzător în populație. Acest fenomen apare în practică, deoarece este practic imposibil să se asigure o aleatorizare perfectă în eșantionare.

În cazul în care gradul de denaturare este mic, atunci eșantionul poate fi tratat ca o aproximare rezonabilă a unui eșantion aleatoriu. În plus, în cazul în care eșantionul nu diferă în mod semnificativ în ceea ce privește cantitatea măsurată, atunci un eșantion distorsionat poate fi în continuare o estimare rezonabilă.

În timp ce unele persoane ar putea folosi în mod deliberat un eșantion tendențios pentru a produce rezultate înșelătoare, cel mai adesea, un eșantion tendențios este doar o reflectare a dificultății de a obține un eșantion cu adevărat reprezentativ sau a ignorării tendențiozității în procesul lor de măsurare sau analiză.

Extrapolare: dincolo de interval

În statistică, extragerea unei concluzii despre ceva care depășește limitele datelor se numește extrapolare. Tragerea unei concluzii dintr-un eșantion tendențios este o formă de extrapolare: deoarece metoda de eșantionare exclude în mod sistematic anumite părți din populația luată în considerare, concluziile se aplică doar subpopulației eșantionate.

Extrapolarea are loc, de asemenea, dacă, de exemplu, o inferență bazată pe un eșantion de studenți universitari este aplicată adulților mai în vârstă sau adulților cu o educație de doar clasa a opta. Extrapolarea este o eroare frecventă în aplicarea sau interpretarea statisticilor. Uneori, din cauza dificultății sau a imposibilității de a obține date bune, extrapolarea este tot ce putem face mai bine, dar întotdeauna trebuie luată cu cel puțin un grăunte de sare - și adesea cu o doză mare de incertitudine

De la știință la pseudoștiință

După cum se menționează pe Wikipedia, un exemplu al modului în care poate exista ignorarea unei prejudecăți este utilizarea pe scară largă a unui raport (cunoscut și sub numele de "fold change") ca o măsură a diferenței în biologie. Deoarece este mai ușor să se obțină un raport mare cu două numere mici cu o anumită diferență și relativ mai dificil să se obțină un raport mare cu două numere mari cu o diferență mai mare, diferențele semnificative mari pot fi omise atunci când se compară măsurători numerice relativ mari.

Unii au numit acest lucru "prejudecată de demarcație", deoarece utilizarea unui raport (împărțire) în loc de o diferență (scădere) transformă rezultatele analizei din știință în pseudoștiință.

Unele eșantioane utilizează un plan statistic distorsionat, care permite totuși estimarea parametrilor. De exemplu, Centrul Național de Statistică în domeniul Sănătății din SUA supraeșantionează în mod deliberat populațiile minoritare în multe dintre anchetele sale la nivel național, pentru a obține o precizie suficientă pentru estimările în cadrul acestor grupuri.

Aceste anchete necesită utilizarea unor ponderări ale eșantionului pentru a produce estimări adecvate pentru toate grupurile etnice. În cazul în care sunt îndeplinite anumite condiții (în principal, dacă ponderile sunt calculate și utilizate corect), aceste eșantioane permit o estimare precisă a parametrilor populației.

Cele mai bune practici pentru atenuarea prejudecăților de eșantionare

Este esențial să se selecteze o metodă de eșantionare adecvată pentru a se asigura că datele rezultate reflectă cu exactitate populația studiată.

Tehnici de eșantionare aleatorie: Utilizarea tehnicilor de eșantionare aleatorie crește probabilitatea ca eșantionul să fie reprezentativ pentru populație. Această tehnică ajută la asigurarea faptului că eșantionul este cât mai reprezentativ posibil pentru populația în cauză și, astfel, este mai puțin probabil să conțină prejudecăți.
Calcularea mărimii eșantionului: Calcularea dimensiunii eșantionului trebuie să se facă astfel încât să existe o putere adecvată pentru a testa ipoteze semnificative din punct de vedere statistic. Cu cât dimensiunea eșantionului este mai mare, cu atât este mai bine reprezentată populația.
Analiza tendințelor: Căutarea unor surse de date alternative și analiza oricăror tendințe observate în datele care pot fi neselectate.
Verificarea prejudecăților: Ar trebui monitorizate aparițiile de părtinire pentru a identifica excluderea sau supraincluderea sistematică a unor puncte de date specifice.

Atenție la eșantioane

Prejudiciul de eșantionare este un aspect important atunci când se efectuează cercetări. Indiferent de metodologia utilizată sau de disciplina studiată, cercetătorii trebuie să se asigure că utilizează eșantioane reprezentative care reflectă caracteristicile populației pe care o studiază.

Atunci când se creează studii de cercetare, este esențial să se acorde o atenție deosebită procesului de selecție a eșantionului, precum și metodologiei utilizate pentru a colecta date din eșantion. Ar trebui utilizate cele mai bune practici, cum ar fi tehnicile de eșantionare aleatorie, calcularea dimensiunii eșantionului, analiza tendințelor și verificarea tendințelor de părtinire, pentru a se asigura că rezultatele cercetării sunt valide și fiabile, ceea ce le face mai susceptibile de a influența politicile și practicile.

Infografice științifice atrăgătoare în câteva minute

Mind the Graph este un instrument online puternic pentru oamenii de știință care au nevoie să creeze grafice și ilustrații științifice de înaltă calitate. Platforma este ușor de utilizat și este accesibilă oamenilor de știință cu diferite niveluri de expertiză tehnică, ceea ce o face o soluție ideală pentru cercetătorii care trebuie să creeze grafică pentru publicațiile, prezentările și alte materiale de comunicare științifică.

Indiferent dacă sunteți cercetător în domeniul științelor vieții, al științelor fizice sau al ingineriei, Mind the Graph oferă o gamă largă de resurse pentru a vă ajuta să vă comunicați rezultatele cercetării într-un mod clar și convingător din punct de vedere vizual.