En vanlig utmaning inom forskningen är att insamlade data inte ger en rättvisande bild av hela situationen. För att kunna förbättra datatillförlitligheten och säkerställa korrekta forskningsresultat är det viktigt att förstå vad som ligger bakom förvrängningen. Även om det ibland visar sig vara användbart, är det inte alltid det.
Ascertainment bias inträffar när de uppgifter du samlar in inte är en sann återspegling av hela situationen, eftersom vissa typer av uppgifter är mer sannolika att samlas in än andra. Detta kan snedvrida resultaten och ge dig en skev bild av vad som verkligen händer.
Det kan låta förvirrande, men genom att förstå ascertainment bias kan du bli mer kritisk till de data du arbetar med, vilket gör dina resultat mer tillförlitliga. I den här artikeln går vi på djupet med denna bias och förklarar allt om den. Så låt oss komma igång utan dröjsmål!
Förståelse för osäkerhetsfaktorer i forskning
Ascertainment bias uppstår när datainsamlingsmetoder prioriterar viss information, vilket leder till skeva och ofullständiga slutsatser. Genom att inse hur "ascertainment bias" påverkar din forskning kan du vidta åtgärder för att minimera dess inverkan och förbättra validiteten i dina resultat. Detta händer när det är mer sannolikt att viss information samlas in, medan andra viktiga uppgifter utelämnas.
Följden kan bli att du drar slutsatser som inte riktigt speglar verkligheten. Att förstå denna partiskhet är viktigt för att säkerställa att dina resultat eller observationer är korrekta och tillförlitliga.
Enkelt uttryckt innebär "ascertainment bias" att det du tittar på inte ger dig hela sanningen. Tänk dig att du studerar antalet personer som bär glasögon genom att undersöka en optikermottagning.
Det är mer sannolikt att du träffar på personer som behöver synkorrigering där, så dina uppgifter skulle bli skeva eftersom du inte tar hänsyn till personer som inte besöker optikern. Detta är ett exempel på förvrängning vid fastställande.
Denna partiskhet kan förekomma inom många områden, t.ex. hälso- och sjukvård, forskning och till och med i det dagliga beslutsfattandet. Om du bara fokuserar på vissa typer av data eller information kan du missa andra viktiga faktorer.
En studie av en sjukdom kan t.ex. bli snedvriden om endast de allvarligaste fallen observeras på sjukhusen och de lindrigare fallen som inte upptäcks inte uppmärksammas. Följden kan bli att sjukdomen framstår som allvarligare eller mer utbredd än den i själva verket är.
Vanliga orsaker till osäkerhet i bedömningen
Orsakerna till snedvridningar vid verifiering sträcker sig från selektivt urval till rapporteringsbias, och var och en bidrar till snedvridna data på unika sätt. Nedan beskrivs några av de vanligaste orsakerna till att denna snedvridning uppstår:
Selektiv provtagning
När du bara väljer en viss grupp människor eller data att studera riskerar du att utesluta annan viktig information. Om en undersökning till exempel bara omfattar svar från personer som använder en viss produkt, kommer den inte att representera åsikterna hos icke-användare. Detta leder till en partisk slutsats eftersom icke-användarna inte är med i datainsamlingsprocessen.
Metoder för detektering
De verktyg eller metoder som används för att samla in data kan också orsaka så kallad ascertainment bias. Om du till exempel undersöker ett medicinskt tillstånd men bara använder tester som upptäcker allvarliga symtom, kommer du att missa fall där symtomen är milda eller inte upptäcks. Detta snedvrider resultaten och får tillståndet att verka allvarligare eller mer utbrett än vad det är.
Studiemiljö
Ibland kan platsen där du genomför studien leda till partiskhet. Om du till exempel studerar allmänhetens beteende men bara observerar människor i ett livligt stadsområde kommer dina data inte att återspegla beteendet hos människor i lugnare miljöer på landsbygden. Detta leder till en ofullständig bild av det övergripande beteende som du försöker förstå.
Rapportering av partiskhet
Människor tenderar att rapportera eller dela information som verkar mer relevant eller brådskande. I en medicinsk studie kan patienter med allvarliga symtom vara mer benägna att söka vård, medan de med lindriga symtom kanske inte ens går till läkaren. Detta skapar en skevhet i data eftersom den fokuserar för mycket på de allvarliga fallen och förbiser de lindriga.
Vanliga situationer där partiskhet kan uppstå
Ascertainment bias kan förekomma i olika vardagliga situationer och i forskningssammanhang:
Studier inom hälso- och sjukvård
Om en studie endast omfattar data från patienter som besöker ett sjukhus kan den överskatta svårighetsgraden eller utbredningen av en sjukdom eftersom den förbiser dem med milda symtom som inte söker vård.
Enkäter och opinionsundersökningar
Tänk dig att du genomför en undersökning för att ta reda på vad folk tycker om en produkt, men att du bara frågar befintliga kunder. Återkopplingen kommer sannolikt att vara positiv, men du har missat åsikterna från personer som inte använder produkten. Detta kan leda till en snedvriden bild av hur produkten uppfattas av allmänheten.
Observationsforskning
Om du observerar djurs beteende men bara studerar djur i en djurpark kommer dina data inte att återspegla hur dessa djur beter sig i naturen. Den begränsade miljön i djurparken kan orsaka andra beteenden än de som observeras i deras naturliga livsmiljö.
Genom att känna igen och förstå dessa orsaker till och exempel på snedvridningar i fastställandet kan du vidta åtgärder för att säkerställa att din datainsamling och analys blir mer korrekt. Detta hjälper dig att undvika att dra missvisande slutsatser och ger dig en bättre förståelse av den verkliga situationen.
Hur man identifierar Ascertainment Bias i data
Att känna igen snedvridning i urvalet innebär att man identifierar datakällor eller metoder som på ett oproportionerligt sätt kan gynna vissa resultat framför andra. Om man tidigt kan upptäcka snedvridna urval kan forskarna anpassa sina metoder och säkerställa mer exakta resultat.
Denna partiskhet döljer sig ofta i öppen dager och påverkar slutsatser och beslut utan att vara omedelbart uppenbar. Genom att lära dig att upptäcka dem kan du förbättra noggrannheten i din forskning och undvika att göra missvisande antaganden.
Tecken att hålla utkik efter
Det finns flera indikatorer som kan hjälpa dig att identifiera verifieringsbias i data. Om du är medveten om dessa tecken kan du vidta åtgärder och justera dina datainsamlings- eller analysmetoder för att minska dess inverkan.
Selektiva datakällor
Ett av de tydligaste tecknen på "ascertainment bias" är när data kommer från en begränsad eller selektiv källa.
Saknade uppgifter
En annan indikator på snedvridning av fastställandet är saknade eller ofullständiga uppgifter, särskilt när vissa grupper eller utfall är underrepresenterade.
Överrepresentation av vissa grupper
Partiskhet kan också uppstå när en grupp är överrepresenterad i din datainsamling. Låt oss säga att du studerar arbetsvanor i en kontorsmiljö och att du främst fokuserar på högpresterande anställda. De data du samlar in skulle sannolikt tyda på att långa arbetsdagar och övertid leder till framgång. Du ignorerar dock andra anställda som kan ha andra arbetsvanor, vilket kan leda till felaktiga slutsatser om vad som verkligen bidrar till framgång på arbetsplatsen.
Inkonsekventa resultat i olika studier
Om du märker att resultaten av din studie skiljer sig avsevärt från andra studier i samma ämne kan det vara ett tecken på att det finns en "ascertainment bias".
Läs också: Publikationsbias: Allt du behöver veta
Inverkan av osäkerheter
Visshetsbias kan ha en betydande inverkan på resultaten av forskning, beslutsfattande och policyer. Genom att förstå hur denna bias påverkar resultaten kan du bättre förstå vikten av att ta itu med den tidigt i datainsamlingen eller analysprocessen.
Hur partiskhet påverkar forskningsresultat
Snedvridna slutsatser
Den mest uppenbara effekten av "ascertainment bias" är att den leder till snedvridna slutsatser. Om vissa datapunkter är överrepresenterade eller underrepresenterade kommer de resultat du får inte att återspegla verkligheten på ett korrekt sätt.
Felaktiga förutsägelser
När forskningen är partisk blir också de förutsägelser som görs utifrån den felaktiga. Inom områden som folkhälsa kan vinklade data leda till felaktiga förutsägelser om spridningen av sjukdomar, behandlingars effektivitet eller effekterna av folkhälsoinsatser.
Ogiltiga generaliseringar
En av de största farorna med urvalsbias är att det kan leda till ogiltiga generaliseringar. Du kanske frestas att tillämpa resultaten av din studie på en bredare population, men om ditt urval var partiskt kommer dina slutsatser inte att hålla. Detta kan vara särskilt skadligt inom områden som samhällsvetenskap eller utbildning, där forskningsresultat ofta används för att utveckla policyer eller interventioner.
Potentiella konsekvenser inom olika områden
Ascertainment bias kan få långtgående konsekvenser, beroende på vilket område man studerar eller arbetar inom. Nedan följer några exempel på hur denna partiskhet kan påverka olika områden:
Hälso- och sjukvård
Inom sjukvården kan så kallad "ascertainment bias" få allvarliga konsekvenser. Om medicinska studier endast fokuserar på allvarliga fall av en sjukdom kan läkarna överskatta hur farlig sjukdomen är. Detta kan leda till överbehandling eller onödiga ingrepp för patienter med lindriga symtom. Om å andra sidan lindriga fall underrapporteras kan det hända att vårdpersonalen inte tar sjukdomen på tillräckligt stort allvar, vilket kan leda till underbehandling.
Allmän ordning
Beslutsfattare förlitar sig ofta på data för att fatta beslut om folkhälsa, utbildning och andra viktiga områden. Om de data de använder är partiska kan den politik de utvecklar vara ineffektiv eller till och med skadlig.
Företag
I affärsvärlden kan "ascertainment bias" leda till bristfälliga marknadsundersökningar och dåligt beslutsfattande. Om ett företag bara undersöker sina mest lojala kunder kan det dra slutsatsen att dess produkter är omtyckta av alla, medan många potentiella kunder i själva verket kan ha negativa åsikter. Detta kan leda till missriktade marknadsföringsstrategier eller produktutvecklingsbeslut som inte är anpassade till den bredare marknadens behov.
Utbildning
Inom utbildningsområdet kan "ascertainment bias" påverka forskning om elevers prestationer, undervisningsmetoder eller pedagogiska verktyg. Om studierna bara fokuserar på högpresterande elever kan de förbise de utmaningar som elever som kämpar står inför, vilket leder till slutsatser som inte gäller för hela elevgruppen. Detta kan leda till att man utvecklar utbildningsprogram eller policyer som inte stödjer alla elever.
Det är viktigt att kunna identifiera systematiska fel för att säkerställa att din forskning och dina slutsatser är korrekta och representativa för hela bilden. Genom att leta efter tecken som selektiva datakällor, saknad information och överrepresentation av vissa grupper kan du identifiera när partiskhet påverkar dina data.
Läs också: Att övervinna observatörsbias i forskning: Hur minimerar man det?
Strategier för att minska osäkerhetsfaktorer
Att hantera ascertainment bias är viktigt om du vill säkerställa att de data du arbetar med korrekt representerar den verklighet du försöker förstå. Ascertainment bias kan smyga sig in i din forskning när vissa typer av data är överrepresenterade eller underrepresenterade, vilket leder till skeva resultat.
Det finns dock flera strategier och tekniker som du kan använda för att mildra denna snedvridning och öka tillförlitligheten i din datainsamling och analys.
Strategier för att motverka fördomar
Om du vill minimera snedvridningen i din forskning eller datainsamling finns det flera praktiska steg och strategier som du kan använda dig av. Genom att vara uppmärksam på potentiella skevheter och använda dessa tekniker kan du göra dina data mer korrekta och representativa.
Använd slumpmässigt urval
Ett av de mest effektiva sätten att minska "ascertainment bias" är att använda slumpmässigt urval. Detta säkerställer att varje medlem av befolkningen har lika stor chans att ingå i studien, vilket bidrar till att förhindra att någon grupp blir överrepresenterad.
Om du till exempel genomför en undersökning om matvanor innebär slumpmässigt urval att du väljer ut deltagare slumpmässigt utan att fokusera på någon särskild grupp, till exempel personer som går på gym eller personer som redan följer en hälsosam diet. På så sätt kan du få en mer korrekt representation av hela befolkningen.
Läs också: Ett problem som kallas Sampling bias
Öka mångfalden i urvalet
Ett annat viktigt steg är att se till att urvalet är mångsidigt. Det innebär att aktivt söka efter deltagare eller datakällor med olika bakgrund, erfarenheter och tillstånd. Om du till exempel studerar effekterna av ett nytt läkemedel bör du se till att inkludera personer i olika åldrar, av olika kön och med olika hälsotillstånd för att undvika att fokusera på endast en grupp. Ju mer diversifierat urvalet är, desto mer tillförlitliga blir slutsatserna.
Genomföra longitudinella studier
En longitudinell studie är en studie som följer deltagarna under en tidsperiod och samlar in data vid flera tillfällen. Detta tillvägagångssätt kan hjälpa dig att identifiera eventuella förändringar eller trender som kan missas vid en enda datainsamling. Genom att spåra data över tid kan du få en mer fullständig bild och minska risken för partiskhet, eftersom det gör att du kan se hur faktorer utvecklas snarare än att göra antaganden baserade på en enda ögonblicksbild.
Blind- eller dubbelblindstudier
I vissa fall, särskilt inom medicinsk eller psykologisk forskning, är blindning ett effektivt sätt att minska partiskhet. En enkelblind studie innebär att deltagarna inte vet vilken grupp de tillhör (t.ex. om de får en behandling eller placebo).
En dubbelblind studie går ett steg längre genom att säkerställa att både deltagarna och forskarna inte vet vem som är i vilken grupp. Detta kan bidra till att förhindra att både medvetna och omedvetna fördomar påverkar resultaten.
Använd kontrollgrupper
Genom att inkludera en kontrollgrupp i din studie kan du jämföra resultaten för din behandlingsgrupp med dem som inte utsätts för interventionen. Denna jämförelse kan hjälpa dig att identifiera om resultaten beror på själva interventionen eller om de påverkas av andra faktorer. Kontrollgrupper ger en baslinje som bidrar till att minska partiskhet genom att ge en tydligare förståelse för vad som skulle hända utan interventionen.
Pilotstudier
Genom att genomföra en pilotstudie innan du påbörjar din fullskaliga forskning kan du identifiera potentiella källor till snedvridningar tidigt.
En pilotstudie är en mindre försöksversion av din forskning som låter dig testa dina metoder och se om det finns några brister i din datainsamlingsprocess. Det ger dig möjlighet att göra justeringar innan du går vidare till en större studie, vilket minskar risken för att de slutliga resultaten blir snedvridna.
Transparent rapportering
Öppenhet är nyckeln när det gäller att minska partiskhet. Var öppen med dina datainsamlingsmetoder, urvalstekniker och eventuella begränsningar i din studie. Genom att vara tydlig med omfattningen och begränsningarna gör du det möjligt för andra att kritiskt bedöma ditt arbete och förstå var det kan finnas fördomar. Denna ärlighet bidrar till att bygga upp förtroende och gör det möjligt för andra att replikera eller bygga vidare på din forskning med mer exakta data.
Teknikens roll
Tekniken kan spela en viktig roll när det gäller att hjälpa dig att identifiera och minska snedvridningar i urvalet. Genom att använda avancerade verktyg och metoder kan du analysera dina data mer effektivt, upptäcka potentiella felaktigheter och korrigera dem innan de påverkar dina slutsatser.
Programvara för dataanalys
Ett av de mest kraftfulla verktygen för att minska partiskhet är programvara för dataanalys. Dessa program kan snabbt bearbeta stora mängder data och hjälpa dig att identifiera mönster eller avvikelser som kan tyda på partiskhet.
Algoritmer för maskininlärning
Maskininlärningsalgoritmer kan vara oerhört användbara för att upptäcka och korrigera partiskhet i data. Dessa algoritmer kan tränas för att känna igen när vissa grupper är underrepresenterade eller när datapunkter är vinklade i en viss riktning. När algoritmen identifierar partiskheten kan den justera datainsamlingen eller analysprocessen i enlighet med detta, vilket säkerställer att slutresultaten blir mer korrekta.
Automatiserade verktyg för datainsamling
Automatiserade datainsamlingsverktyg kan bidra till att minska mänskliga fel och partiskhet under datainsamlingsprocessen. Om du till exempel genomför en onlineundersökning kan du använda programvara som slumpmässigt väljer ut deltagare eller automatiskt säkerställer att olika grupper ingår i urvalet.
Tekniker för statistisk justering
I vissa fall kan statistiska justeringsmetoder användas för att korrigera för skevheter efter att data redan har samlats in. Forskare kan till exempel använda tekniker som viktning eller imputering för att justera för underrepresenterade grupper i sina data. Viktning innebär att data från underrepresenterade grupper ges större betydelse för att balansera urvalet.
Verktyg för övervakning i realtid
Med verktyg för realtidsövervakning kan du spåra datainsamlingen medan den pågår, vilket ger dig möjlighet att upptäcka partiskhet när den uppstår. Om du t.ex. genomför en storskalig studie som samlar in data under flera månader kan realtidsövervakning varna dig om vissa grupper är underrepresenterade eller om data börjar skeva i en viss riktning.
Det är viktigt att ta itu med urvalsbias för att säkerställa tillförlitligheten och noggrannheten i din forskning. Genom att följa praktiska strategier som slumpmässigt urval, ökad mångfald i urvalet och användning av kontrollgrupper kan du minska sannolikheten för bias i din datainsamling.
Sammanfattningsvis är det viktigt att ta itu med skevhet i urvalet för att säkerställa att de uppgifter som samlas in och analyseras är korrekta och tillförlitliga. Genom att tillämpa strategier som slumpmässigt urval, öka mångfalden i urvalet, genomföra longitudinella studier och pilotstudier samt använda kontrollgrupper kan du avsevärt minska sannolikheten för systematiska fel i din forskning.
Tillsammans bidrar dessa metoder till att skapa mer exakta och representativa resultat, vilket förbättrar kvaliteten och giltigheten i dina forskningsresultat.
Relaterad artikel: Hur man undviker partiskhet i forskning: Att navigera i vetenskaplig objektivitet
Vetenskapliga figurer, grafiska sammanfattningar och infografik för din forskning
Letar du efter vetenskapliga figurer, grafiska sammanfattningar och infografik på ett och samma ställe? Ja, här är det! Mind the Graph ger dig en samling visuella bilder som är perfekta för din forskning. Du kan välja bland färdiga grafiker i plattformen och anpassa en utifrån dina behov. Du kan till och med få hjälp av våra designers och sammanställa specifika sammanfattningar baserat på ditt forskningsämne. Så vad är väntan? Registrera dig på Mind the Graph nu och bli bäst på din forskning.
Prenumerera på vårt nyhetsbrev
Exklusivt innehåll av hög kvalitet om effektiv visuell
kommunikation inom vetenskap.
Swedish 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak