Проблема под названием "смещение выборки"

Независимо от используемой методологии или изучаемой дисциплины, исследователи должны убедиться, что они используют репрезентативные выборки, которые отражают характеристики изучаемого населения. В этой статье мы рассмотрим понятие предвзятости выборки, ее различные виды и способы применения, а также лучшие практики по смягчению ее последствий.

Что такое смещение выборки?

Предвзятость выборки относится к ситуации, когда определенные лица или группы населения с большей вероятностью будут включены в выборку, чем другие, что приводит к необъективной или нерепрезентативной выборке. Это может произойти по разным причинам, таким как неслучайные методы выборки, предвзятость самоотбора или предвзятость исследователя.

Другими словами, смещение выборки может подорвать достоверность и обобщаемость результатов исследования за счет перекоса выборки в пользу определенных характеристик или взглядов, которые могут быть нерепрезентативны для более широкой популяции.

В идеале вы должны выбрать всех участников опроса случайным образом. Однако на практике бывает трудно провести случайный отбор участников из-за таких ограничений, как стоимость и доступность респондентов. Даже если вы не проводите случайный сбор данных, очень важно знать о потенциальных погрешностях, которые могут присутствовать в ваших данных.

Некоторые примеры предвзятости выборки включают:

Предвзятое отношение к добровольцам: Участники, добровольно согласившиеся принять участие в исследовании, могут иметь иные характеристики, чем те, кто не согласился, что приведет к нерепрезентативной выборке.
Неслучайная выборка: Если исследователь отбирает участников только из определенных мест или только участников с определенными характеристиками, это может привести к необъективной выборке.
Предвзятое отношение к выживаемости: Это происходит, когда в выборку попадают только те люди, которые выжили или преуспели в определенной ситуации, отбрасывая тех, кто не выжил или потерпел неудачу.
Удобная выборка: Этот тип выборки предполагает отбор легкодоступных участников, например, тех, кто случайно оказался поблизости, или тех, кто ответил на онлайн-опрос, что может не представлять более широкую популяцию.
Предвзятость подтверждения: Исследователи могут выбрать - бессознательно или преднамеренно - участников, которые поддерживают их гипотезу или вопрос исследования, что приведет к необъективным результатам.
Хоторнский эффект: Участники могут изменить свое поведение или ответы, когда они знают, что их изучают или наблюдают, что приведет к нерепрезентативным результатам.

Если вы знаете об этих смещениях, вы можете учесть их в анализе, чтобы провести коррекцию смещения и лучше понять население, которое представляют ваши данные.

Виды смещения выборки

Предвзятость отбора: возникает, когда выборка не является репрезентативной для населения.
Ошибка измерения: возникает, когда собранные данные являются неточными или неполными.
Предвзятость отчетности: возникает, когда респонденты предоставляют неточную или неполную информацию.
Непредвзятость при ответе: происходит, когда некоторые члены населения не отвечают на опрос, что приводит к нерепрезентативной выборке.

Причины смещения выборки

Удобная выборка: выборка, основанная на удобстве, а не на использовании научного метода.
Предвзятость самоотбора: в опрос включены только те, кто добровольно согласился принять участие в опросе, что может быть нерепрезентативным для населения.
Смещение выборочной совокупности: когда выборочная совокупность, используемая для отбора выборки, не является репрезентативной для населения.
Предвзятое отношение к выживанию: когда в исследовании участвуют только определенные члены населения, что приводит к нерепрезентативной выборке. Например, если исследователи опрашивают только живых людей, они могут не получить данные от людей, умерших до проведения исследования.
Предвзятость выборки из-за отсутствия знаний: неспособность признать источники изменчивости, которые могут привести к необъективным оценкам.
Смещение выборки из-за ошибок в проведении выборки: неиспользование соответствующей или хорошо функционирующей рамки выборки или отказ от участия в исследовании, что приводит к необъективному отбору выборки.

Предвзятость выборки в клинических исследованиях

Клинические испытания проводятся с целью проверки эффективности нового лечения или лекарства на определенной популяции. Они являются важной частью процесса разработки лекарств и определяют, является ли лечение безопасным и эффективным до того, как оно будет представлено широкой публике. Однако клинические испытания также подвержены предвзятости отбора.

Предвзятость отбора возникает, когда выборка, используемая для исследования, не является репрезентативной для представляемого населения. В случае клинических исследований смещение отбора может произойти, когда участники либо избирательно выбираются для участия, либо проходят самоотбор.

Предположим, что фармацевтическая компания проводит клиническое исследование для проверки эффективности нового лекарства от рака. Они решили набрать участников исследования через объявления в больницах, клиниках и группах поддержки больных раком, а также через онлайн-заявки. Однако собранная ими выборка может оказаться предвзятой по отношению к тем, кто более мотивирован на участие в исследовании или имеет определенный тип рака. Это может затруднить обобщение результатов исследования на более широкую популяцию.

Для минимизации смещения отбора в клинических исследованиях исследователи должны применять строгие критерии включения и исключения и процессы случайного отбора. Это гарантирует, что выборка участников, отобранных для исследования, является репрезентативной для более широкой популяции, сводя к минимуму любую предвзятость в собранных данных.

Проблемы из-за смещения выборки

Смещение выборки является проблематичным, поскольку существует вероятность того, что статистика, вычисленная по выборке, систематически ошибочна. Это может привести к систематической завышенной или заниженной оценке соответствующего параметра в популяции. Это происходит на практике, так как практически невозможно обеспечить совершенную случайность выборки.

Если степень искажения мала, то выборку можно рассматривать как разумное приближение к случайной выборке. Кроме того, если выборка не сильно отличается по измеряемой величине, то смещенная выборка все равно может быть разумной оценкой.

Хотя некоторые люди могут намеренно использовать необъективную выборку, чтобы получить недостоверные результаты, чаще необъективная выборка является лишь отражением трудности получения действительно репрезентативной выборки или незнания необъективности в процессе измерения или анализа.

Экстраполяция: выход за пределы диапазона

В статистике вывод о чем-то, выходящем за пределы диапазона данных, называется экстраполяцией. Вывод на основе смещенной выборки является одной из форм экстраполяции: поскольку метод выборки систематически исключает определенные части рассматриваемого населения, выводы применимы только к выборочной подгруппе.

Экстраполяция также имеет место, если, например, вывод, основанный на выборке студентов старших курсов университета, применяется к пожилым людям или к людям с образованием всего восемь классов. Экстраполяция является распространенной ошибкой при применении или интерпретации статистических данных. Иногда, из-за сложности или невозможности получения хороших данных, экстраполяция - это лучшее, что мы можем сделать, но ее всегда нужно воспринимать как минимум с крупицей соли, а часто и с большой дозой неопределенности.

От науки к псевдонауке

Как указано в ВикипедииПримером того, как может существовать незнание о предвзятости, является широко распространенное использование отношения (также известного как fold change) в качестве меры различий в биологии. Поскольку легче добиться большого отношения двух малых чисел с заданной разницей и относительно труднее добиться большого отношения двух больших чисел с большей разницей, при сравнении относительно больших числовых измерений могут быть упущены значительные различия.

Некоторые называют это "смещением демаркации", поскольку использование соотношения (деления) вместо разницы (вычитания) превращает результаты анализа из науки в псевдонауку.

В некоторых выборках используется необъективный статистический дизайн, который, тем не менее, позволяет оценить параметры. Например, Национальный центр статистики здравоохранения США во многих своих общенациональных исследованиях намеренно завышает выборки для представителей меньшинств, чтобы добиться достаточной точности оценок внутри этих групп.

Эти исследования требуют использования весовых коэффициентов выборки для получения правильных оценок по всем этническим группам. При соблюдении определенных условий (главным образом, правильного расчета и использования весов) эти выборки позволяют точно оценить параметры населения.

Лучшие практики по снижению погрешности выборки

Очень важно выбрать подходящий метод выборки, чтобы полученные данные точно отражали исследуемую совокупность.

Методы случайной выборки: Использование техники случайной выборки повышает вероятность того, что выборка является репрезентативной для населения. Эта техника помогает обеспечить максимальную репрезентативность выборки по отношению к рассматриваемому населению и, следовательно, меньшую вероятность наличия предвзятости.
Расчет размера выборки: Расчет объема выборки должен быть выполнен таким образом, чтобы обеспечить достаточную мощность для проверки статистически значимых гипотез. Чем больше размер выборки, тем лучше представлено население.
Анализ тенденций: Поиск альтернативных источников данных и анализ любых наблюдаемых тенденций в данных, которые могут быть невыбранными.
Проверка на предвзятость: Необходимо отслеживать случаи предвзятости для выявления систематического исключения или чрезмерного включения конкретных точек данных.

Обратите внимание на образцы

Предвзятость выборки является важным моментом при проведении исследований. Независимо от используемой методологии или изучаемой дисциплины, исследователи должны убедиться, что они используют репрезентативные выборки, которые отражают характеристики изучаемого населения.

При создании научных исследований крайне важно уделять пристальное внимание процессу отбора выборки, а также методологии, используемой для сбора данных из выборки. Лучшие практики, такие как методы случайной выборки, расчет размера выборки, анализ тенденций и проверка на предвзятость, должны использоваться для обеспечения валидности и надежности результатов исследования, что повышает вероятность их влияния на политику и практику.

Привлекательные научные инфографики за считанные минуты

Mind the Graph это мощный онлайн-инструмент для ученых, которым необходимо создавать высококачественную научную графику и иллюстрации. Платформа удобна в использовании и доступна для ученых с разным уровнем технической подготовки, что делает ее идеальным решением для исследователей, которым необходимо создавать графику для своих публикаций, презентаций и других материалов для научного общения.

Если вы занимаетесь исследованиями в области наук о жизни, физических или инженерных наук, Mind the Graph предлагает широкий спектр ресурсов, которые помогут вам донести результаты ваших исследований в ясной и наглядной форме.