Ett problem som kallas Sampling bias

Oavsett vilken metod som används eller vilken disciplin som studeras måste forskarna säkerställa att de använder representativa urval som återspeglar egenskaperna hos den population de studerar. I den här artikeln undersöks begreppet urvalsbias, dess olika typer och tillämpningssätt samt bästa praxis för att mildra dess effekter.

Vad är urvalsbias?

Med urvalsbias avses en situation där vissa individer eller grupper i en population är mer benägna att ingå i ett urval än andra, vilket leder till ett partiskt eller icke-representativt urval. Detta kan ske av en rad olika skäl, t.ex. icke-slumpmässiga urvalsmetoder, självselektionsbias eller forskarbias.

Med andra ord kan urvalsbias undergräva giltigheten och generaliserbarheten hos forskningsresultat genom att snedvrida urvalet till förmån för vissa egenskaper eller perspektiv som kanske inte är representativa för den större populationen.

I idealfallet måste du välja alla dina undersökningsdeltagare på ett slumpmässigt sätt. I praktiken kan det dock vara svårt att göra ett slumpmässigt urval av deltagare på grund av begränsningar som kostnad och respondenternas tillgänglighet. Även om du inte gör en randomiserad datainsamling är det viktigt att vara medveten om de potentiella snedvridningar som kan finnas i dina data.

Några exempel på urvalsbias är:

Frivillighetsbias: Deltagare som frivilligt ställer upp i en studie kan ha andra egenskaper än de som inte ställer upp, vilket kan leda till ett icke-representativt urval.
Icke slumpmässigt urval: Om en forskare bara väljer ut deltagare från vissa platser eller bara väljer ut deltagare med vissa egenskaper kan det leda till ett snedvridet urval.
Överlevnadsbias: Detta inträffar när ett urval endast omfattar individer som har överlevt eller lyckats i en viss situation och utelämnar dem som inte har överlevt eller misslyckats.
Bekvämlighetsurval: Denna typ av urval innebär att man väljer deltagare som är lättillgängliga, till exempel de som råkar vara i närheten, eller de som svarar på en online-enkät, vilket kanske inte representerar den större populationen.
Bekräftelsebias: Forskare kan - omedvetet eller medvetet - välja ut deltagare som stöder deras hypotes eller forskningsfråga, vilket kan leda till snedvridna resultat.
Hawthorne-effekten: Deltagarna kan ändra sitt beteende eller sina svar när de vet att de studeras eller observeras, vilket kan leda till icke-representativa resultat.

Om du är medveten om dessa fördomar kan du ta hänsyn till dem i analysen för att korrigera fördomar och bättre förstå den population som dina data representerar.

Typer av urvalsbias

Bias vid urval: uppstår när urvalet inte är representativt för populationen.
Bias vid mätning: uppstår när de insamlade uppgifterna är felaktiga eller ofullständiga.
Bias i rapporteringen: uppstår när de svarande lämnar felaktig eller ofullständig information.
Icke-svarsbias: inträffar när vissa medlemmar av populationen inte svarar på enkäten, vilket leder till ett icke-representativt urval.

Orsaker till skevhet i urvalet

Bekvämlighetsurval: Att välja ett urval baserat på bekvämlighet snarare än att använda en vetenskaplig metod.
Bias vid självselektion: endast de som frivilligt deltar i undersökningen inkluderas, vilket kanske inte är representativt för befolkningen.
Bias i urvalsramen: När den urvalsram som används för att göra urvalet inte är representativ för populationen.
Bias avseende överlevnad: När endast vissa medlemmar av befolkningen deltar, vilket leder till ett icke-representativt urval. Om forskare till exempel bara undersöker personer som är vid liv, kanske de inte får in synpunkter från personer som dog innan studien genomfördes.
Bias i urvalet på grund av bristande kunskap: Att inte erkänna de källor till variabilitet som kan leda till snedvridna uppskattningar.
Bias i urvalet på grund av fel i administrationen av urvalet: Att inte använda en lämplig eller välfungerande urvalsram eller att vägra delta i studien, vilket leder till ett snedvridet urval av stickprovet.

Samplingsbias i kliniska prövningar

Kliniska prövningar ansvarar för att testa effekten av en ny behandling eller ett nytt läkemedel på en viss population. De är en viktig del av läkemedelsutvecklingsprocessen och avgör om en behandling är säker och effektiv innan den släpps till allmänheten i allmänhet. Kliniska prövningar är dock också utsatta för urvalsbias.

Urvalsbias uppstår när det urval som används för en studie inte är representativt för den population som ska representeras. När det gäller kliniska prövningar kan urvalsbias uppstå när deltagarna antingen är selektivt utvalda att delta eller är självselekterade.

Låt oss säga att ett läkemedelsföretag genomför en klinisk prövning för att testa effekten av ett nytt cancerläkemedel. De beslutar att rekrytera deltagare till studien genom annonser på sjukhus, kliniker och stödgrupper för cancerpatienter, samt genom online-ansökningar. Det urval som de samlar in kan dock vara partiskt mot dem som är mer motiverade att delta i en studie eller som har en viss typ av cancer. Detta kan göra det svårt att generalisera resultaten av studien till en större population.

För att minimera urvalsbias i kliniska prövningar måste forskarna tillämpa strikta inklusions- och exklusionskriterier samt slumpmässiga urvalsprocesser. Detta säkerställer att urvalet av deltagare som väljs ut för studien är representativt för den större populationen, vilket minimerar eventuella avvikelser i de insamlade uppgifterna.

Problem på grund av snedvridet urval

Urvalsbias är problematiskt eftersom det är möjligt att en statistik som beräknats för urvalet är systematiskt felaktig. Det kan leda till en systematisk över- eller underskattning av motsvarande parameter i populationen. Det förekommer i praktiken, eftersom det är praktiskt taget omöjligt att säkerställa perfekt slumpmässighet vid urval.

Om graden av förvrängning är liten, kan urvalet behandlas som en rimlig approximation av ett slumpmässigt urval. Dessutom, om urvalet inte skiljer sig markant i den kvantitet som mäts, kan ett partiskt urval fortfarande vara en rimlig uppskattning.

Även om vissa personer medvetet kan använda ett snedvridet urval för att få fram missvisande resultat, beror ett snedvridet urval oftast bara på att det är svårt att få ett verkligt representativt urval eller på att man inte känner till snedvridningen i mät- eller analysprocessen.

Extrapolering: bortom intervallet

Inom statistiken kallas det extrapolering att dra en slutsats om något som ligger utanför dataområdet. Att dra slutsatser från ett snedvridet urval är en form av extrapolering: eftersom urvalsmetoden systematiskt utesluter vissa delar av den population som undersöks, gäller slutsatserna endast för den delpopulation som ingår i urvalet.

Extrapolering sker också om till exempel en slutsats som baseras på ett urval av universitetsstudenter tillämpas på äldre vuxna eller på vuxna med endast en åttondeklassutbildning. Extrapolering är ett vanligt fel vid tillämpning eller tolkning av statistik. Ibland är extrapolering det bästa vi kan göra på grund av svårigheten eller omöjligheten att få fram bra data, men det måste alltid tas med åtminstone en gnutta salt - och ofta med en stor dos osäkerhet

Från vetenskap till pseudovetenskap

Som nämns på WikipediaEtt exempel på hur okunskap om en bias kan förekomma är den utbredda användningen av en kvot (även kallad fold change) som ett mått på skillnaden i biologi. Eftersom det är lättare att uppnå en stor kvot med två små tal med en given skillnad, och relativt svårare att uppnå en stor kvot med två stora tal med en större skillnad, kan man missa stora signifikanta skillnader när man jämför relativt stora numeriska mätningar.

Vissa har kallat detta för en "demarcation bias" eftersom användningen av en kvot (division) istället för en skillnad (subtraktion) gör att analysresultaten förvandlas från vetenskap till pseudovetenskap.

Vissa urval använder en snedvriden statistisk design, som ändå gör det möjligt att uppskatta parametrar. U.S. National Center for Health Statistics, till exempel, översamplar medvetet minoritetsgrupper i många av sina rikstäckande undersökningar för att få tillräcklig precision för skattningar inom dessa grupper.

Dessa undersökningar kräver att man använder urvalsvikter för att få fram korrekta uppskattningar för alla etniska grupper. Om vissa villkor är uppfyllda (främst att vikterna beräknas och används korrekt) möjliggör dessa urval en korrekt uppskattning av populationsparametrar.

Bästa praxis för att minska bias i urvalet

Det är viktigt att välja en lämplig urvalsmetod för att säkerställa att de resulterande uppgifterna på ett korrekt sätt återspeglar den studerade populationen.

Teknik för slumpmässigt urval: Genom att använda slumpmässiga urvalsmetoder ökar sannolikheten för att urvalet är representativt för populationen. Denna teknik bidrar till att säkerställa att urvalet är så representativt som möjligt för populationen i fråga, och därmed mindre sannolikt att innehålla fördomar.
Beräkning av stickprovsstorlek: Beräkning av urvalsstorlek bör göras så att tillräcklig styrka finns för att testa statistiskt meningsfulla hypoteser. Ju större urvalsstorlek, desto bättre representation av populationen.
Trendanalys: Söka alternativa datakällor och analysera eventuella observerade trender i de data som kan vara oselekterade.
Kontroll av partiskhet: Förekomst av bias bör övervakas för att identifiera systematisk uteslutning eller överinkludering av specifika datapunkter.

Tänk på proverna

Urvalsbias är ett viktigt övervägande när man bedriver forskning. Oavsett vilken metod som används eller vilken disciplin som studeras måste forskarna se till att de använder representativa urval som återspeglar egenskaperna hos den population som de studerar.

När man skapar forskningsstudier är det viktigt att ägna stor uppmärksamhet åt urvalsprocessen och den metod som används för att samla in data från urvalet. Bästa praxis som slumpmässiga urvalstekniker, beräkning av urvalsstorlek, trendanalys och kontroll av partiskhet bör användas för att säkerställa att forskningsresultaten är giltiga och tillförlitliga, vilket gör det mer sannolikt att de påverkar politik och praxis.

Iögonfallande vetenskaplig infografik på några minuter

Mind the Graph är ett kraftfullt onlineverktyg för forskare som behöver skapa högkvalitativ vetenskaplig grafik och illustrationer. Plattformen är användarvänlig och tillgänglig för forskare med olika nivåer av teknisk expertis, vilket gör den till en idealisk lösning för forskare som behöver skapa grafik för sina publikationer, presentationer och annat vetenskapligt kommunikationsmaterial.

Oavsett om du forskar inom biovetenskap, naturvetenskap eller teknik erbjuder Mind the Graph ett brett utbud av resurser som hjälper dig att kommunicera dina forskningsresultat på ett tydligt och visuellt övertygande sätt.