{"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\/sv_se\/sampling-bias\/","title":{"rendered":"Ett problem som kallas Sampling bias"},"content":{"rendered":"<p>Oavsett vilken metod som anv\u00e4nds eller vilken disciplin som studeras m\u00e5ste forskarna s\u00e4kerst\u00e4lla att de anv\u00e4nder representativa urval som \u00e5terspeglar egenskaperna hos den population de studerar. I den h\u00e4r artikeln unders\u00f6ks begreppet urvalsbias, dess olika typer och till\u00e4mpningss\u00e4tt samt b\u00e4sta praxis f\u00f6r att mildra dess effekter.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vad \u00e4r urvalsbias?<\/h2>\n\n\n\n<p>Med urvalsbias avses en situation d\u00e4r vissa individer eller grupper i en population \u00e4r mer ben\u00e4gna att ing\u00e5 i ett urval \u00e4n andra, vilket leder till ett partiskt eller icke-representativt urval. Detta kan ske av en rad olika sk\u00e4l, t.ex. icke-slumpm\u00e4ssiga urvalsmetoder, sj\u00e4lvselektionsbias eller forskarbias.<\/p>\n\n\n\n<p>Med andra ord kan urvalsbias undergr\u00e4va giltigheten och generaliserbarheten hos forskningsresultat genom att snedvrida urvalet till f\u00f6rm\u00e5n f\u00f6r vissa egenskaper eller perspektiv som kanske inte \u00e4r representativa f\u00f6r den st\u00f6rre populationen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>I idealfallet m\u00e5ste du v\u00e4lja alla dina unders\u00f6kningsdeltagare p\u00e5 ett slumpm\u00e4ssigt s\u00e4tt. I praktiken kan det dock vara sv\u00e5rt att g\u00f6ra ett slumpm\u00e4ssigt urval av deltagare p\u00e5 grund av begr\u00e4nsningar som kostnad och respondenternas tillg\u00e4nglighet. \u00c4ven om du inte g\u00f6r en randomiserad datainsamling \u00e4r det viktigt att vara medveten om de potentiella snedvridningar som kan finnas i dina data.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">N\u00e5gra exempel p\u00e5 urvalsbias \u00e4r:<\/h3>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Frivillighetsbias<\/strong>: Deltagare som frivilligt st\u00e4ller upp i en studie kan ha andra egenskaper \u00e4n de som inte st\u00e4ller upp, vilket kan leda till ett icke-representativt urval.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Icke slumpm\u00e4ssigt urval<\/strong>: Om en forskare bara v\u00e4ljer ut deltagare fr\u00e5n vissa platser eller bara v\u00e4ljer ut deltagare med vissa egenskaper kan det leda till ett snedvridet urval.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u00d6verlevnadsbias<\/strong>: Detta intr\u00e4ffar n\u00e4r ett urval endast omfattar individer som har \u00f6verlevt eller lyckats i en viss situation och utel\u00e4mnar dem som inte har \u00f6verlevt eller misslyckats.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bekv\u00e4mlighetsurval<\/strong>: Denna typ av urval inneb\u00e4r att man v\u00e4ljer deltagare som \u00e4r l\u00e4ttillg\u00e4ngliga, till exempel de som r\u00e5kar vara i n\u00e4rheten, eller de som svarar p\u00e5 en online-enk\u00e4t, vilket kanske inte representerar den st\u00f6rre populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bekr\u00e4ftelsebias<\/strong>: Forskare kan - omedvetet eller medvetet - v\u00e4lja ut deltagare som st\u00f6der deras hypotes eller forskningsfr\u00e5ga, vilket kan leda till snedvridna resultat.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Hawthorne-effekten<\/strong>: Deltagarna kan \u00e4ndra sitt beteende eller sina svar n\u00e4r de vet att de studeras eller observeras, vilket kan leda till icke-representativa resultat.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>&nbsp;Om du \u00e4r medveten om dessa f\u00f6rdomar kan du ta h\u00e4nsyn till dem i analysen f\u00f6r att korrigera f\u00f6rdomar och b\u00e4ttre f\u00f6rst\u00e5 den population som dina data representerar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Typer av urvalsbias<\/h2>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Bias vid urval<\/strong>: uppst\u00e5r n\u00e4r urvalet inte \u00e4r representativt f\u00f6r populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias vid m\u00e4tning<\/strong>: uppst\u00e5r n\u00e4r de insamlade uppgifterna \u00e4r felaktiga eller ofullst\u00e4ndiga.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i rapporteringen<\/strong>: uppst\u00e5r n\u00e4r de svarande l\u00e4mnar felaktig eller ofullst\u00e4ndig information.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Icke-svarsbias<\/strong>: intr\u00e4ffar n\u00e4r vissa medlemmar av populationen inte svarar p\u00e5 enk\u00e4ten, vilket leder till ett icke-representativt urval.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Orsaker till skevhet i urvalet<\/h2>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Bekv\u00e4mlighetsurval<\/strong>: Att v\u00e4lja ett urval baserat p\u00e5 bekv\u00e4mlighet snarare \u00e4n att anv\u00e4nda en vetenskaplig metod.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias vid sj\u00e4lvselektion<\/strong>: endast de som frivilligt deltar i unders\u00f6kningen inkluderas, vilket kanske inte \u00e4r representativt f\u00f6r befolkningen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i urvalsramen<\/strong>: N\u00e4r den urvalsram som anv\u00e4nds f\u00f6r att g\u00f6ra urvalet inte \u00e4r representativ f\u00f6r populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias avseende \u00f6verlevnad<\/strong>: N\u00e4r endast vissa medlemmar av befolkningen deltar, vilket leder till ett icke-representativt urval. Om forskare till exempel bara unders\u00f6ker personer som \u00e4r vid liv, kanske de inte f\u00e5r in synpunkter fr\u00e5n personer som dog innan studien genomf\u00f6rdes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i urvalet p\u00e5 grund av bristande kunskap<\/strong>: Att inte erk\u00e4nna de k\u00e4llor till variabilitet som kan leda till snedvridna uppskattningar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bias i urvalet p\u00e5 grund av fel i administrationen av urvalet<\/strong>: Att inte anv\u00e4nda en l\u00e4mplig eller v\u00e4lfungerande urvalsram eller att v\u00e4gra delta i studien, vilket leder till ett snedvridet urval av stickprovet.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Samplingsbias i kliniska pr\u00f6vningar<\/h2>\n\n\n\n<p>Kliniska pr\u00f6vningar ansvarar f\u00f6r att testa effekten av en ny behandling eller ett nytt l\u00e4kemedel p\u00e5 en viss population. De \u00e4r en viktig del av l\u00e4kemedelsutvecklingsprocessen och avg\u00f6r om en behandling \u00e4r s\u00e4ker och effektiv innan den sl\u00e4pps till allm\u00e4nheten i allm\u00e4nhet. Kliniska pr\u00f6vningar \u00e4r dock ocks\u00e5 utsatta f\u00f6r urvalsbias.<\/p>\n\n\n\n<p>Urvalsbias uppst\u00e5r n\u00e4r det urval som anv\u00e4nds f\u00f6r en studie inte \u00e4r representativt f\u00f6r den population som ska representeras. N\u00e4r det g\u00e4ller kliniska pr\u00f6vningar kan urvalsbias uppst\u00e5 n\u00e4r deltagarna antingen \u00e4r selektivt utvalda att delta eller \u00e4r sj\u00e4lvselekterade.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u00e5t oss s\u00e4ga att ett l\u00e4kemedelsf\u00f6retag genomf\u00f6r en klinisk pr\u00f6vning f\u00f6r att testa effekten av ett nytt cancerl\u00e4kemedel. De beslutar att rekrytera deltagare till studien genom annonser p\u00e5 sjukhus, kliniker och st\u00f6dgrupper f\u00f6r cancerpatienter, samt genom online-ans\u00f6kningar. Det urval som de samlar in kan dock vara partiskt mot dem som \u00e4r mer motiverade att delta i en studie eller som har en viss typ av cancer. Detta kan g\u00f6ra det sv\u00e5rt att generalisera resultaten av studien till en st\u00f6rre population.<\/p>\n\n\n\n<p>F\u00f6r att minimera urvalsbias i kliniska pr\u00f6vningar m\u00e5ste forskarna till\u00e4mpa strikta inklusions- och exklusionskriterier samt slumpm\u00e4ssiga urvalsprocesser. Detta s\u00e4kerst\u00e4ller att urvalet av deltagare som v\u00e4ljs ut f\u00f6r studien \u00e4r representativt f\u00f6r den st\u00f6rre populationen, vilket minimerar eventuella avvikelser i de insamlade uppgifterna.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Problem p\u00e5 grund av snedvridet urval<\/h2>\n\n\n\n<p>Urvalsbias \u00e4r problematiskt eftersom det \u00e4r m\u00f6jligt att en statistik som ber\u00e4knats f\u00f6r urvalet \u00e4r systematiskt felaktig. Det kan leda till en systematisk \u00f6ver- eller underskattning av motsvarande parameter i populationen. Det f\u00f6rekommer i praktiken, eftersom det \u00e4r praktiskt taget om\u00f6jligt att s\u00e4kerst\u00e4lla perfekt slumpm\u00e4ssighet vid urval.<\/p>\n\n\n\n<p>Om graden av f\u00f6rvr\u00e4ngning \u00e4r liten, kan urvalet behandlas som en rimlig approximation av ett slumpm\u00e4ssigt urval. Dessutom, om urvalet inte skiljer sig markant i den kvantitet som m\u00e4ts, kan ett partiskt urval fortfarande vara en rimlig uppskattning.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c4ven om vissa personer medvetet kan anv\u00e4nda ett snedvridet urval f\u00f6r att f\u00e5 fram missvisande resultat, beror ett snedvridet urval oftast bara p\u00e5 att det \u00e4r sv\u00e5rt att f\u00e5 ett verkligt representativt urval eller p\u00e5 att man inte k\u00e4nner till snedvridningen i m\u00e4t- eller analysprocessen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Extrapolering: bortom intervallet<\/h2>\n\n\n\n<p>Inom statistiken kallas det extrapolering att dra en slutsats om n\u00e5got som ligger utanf\u00f6r dataomr\u00e5det. Att dra slutsatser fr\u00e5n ett snedvridet urval \u00e4r en form av extrapolering: eftersom urvalsmetoden systematiskt utesluter vissa delar av den population som unders\u00f6ks, g\u00e4ller slutsatserna endast f\u00f6r den delpopulation som ing\u00e5r i urvalet.<\/p>\n\n\n\n<p>Extrapolering sker ocks\u00e5 om till exempel en slutsats som baseras p\u00e5 ett urval av universitetsstudenter till\u00e4mpas p\u00e5 \u00e4ldre vuxna eller p\u00e5 vuxna med endast en \u00e5ttondeklassutbildning. Extrapolering \u00e4r ett vanligt fel vid till\u00e4mpning eller tolkning av statistik. Ibland \u00e4r extrapolering det b\u00e4sta vi kan g\u00f6ra p\u00e5 grund av sv\u00e5righeten eller om\u00f6jligheten att f\u00e5 fram bra data, men det m\u00e5ste alltid tas med \u00e5tminstone en gnutta salt - och ofta med en stor dos os\u00e4kerhet<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fr\u00e5n vetenskap till pseudovetenskap<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Sampling_bias\">Som n\u00e4mns p\u00e5 Wikipedia<\/a>Ett exempel p\u00e5 hur okunskap om en bias kan f\u00f6rekomma \u00e4r den utbredda anv\u00e4ndningen av en kvot (\u00e4ven kallad fold change) som ett m\u00e5tt p\u00e5 skillnaden i biologi. Eftersom det \u00e4r l\u00e4ttare att uppn\u00e5 en stor kvot med tv\u00e5 sm\u00e5 tal med en given skillnad, och relativt sv\u00e5rare att uppn\u00e5 en stor kvot med tv\u00e5 stora tal med en st\u00f6rre skillnad, kan man missa stora signifikanta skillnader n\u00e4r man j\u00e4mf\u00f6r relativt stora numeriska m\u00e4tningar.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Vissa har kallat detta f\u00f6r en \"demarcation bias\" eftersom anv\u00e4ndningen av en kvot (division) ist\u00e4llet f\u00f6r en skillnad (subtraktion) g\u00f6r att analysresultaten f\u00f6rvandlas fr\u00e5n vetenskap till pseudovetenskap.<\/p>\n\n\n\n<p>Vissa urval anv\u00e4nder en snedvriden statistisk design, som \u00e4nd\u00e5 g\u00f6r det m\u00f6jligt att uppskatta parametrar. U.S. National Center for Health Statistics, till exempel, \u00f6versamplar medvetet minoritetsgrupper i m\u00e5nga av sina rikst\u00e4ckande unders\u00f6kningar f\u00f6r att f\u00e5 tillr\u00e4cklig precision f\u00f6r skattningar inom dessa grupper.<\/p>\n\n\n\n<p>Dessa unders\u00f6kningar kr\u00e4ver att man anv\u00e4nder urvalsvikter f\u00f6r att f\u00e5 fram korrekta uppskattningar f\u00f6r alla etniska grupper. Om vissa villkor \u00e4r uppfyllda (fr\u00e4mst att vikterna ber\u00e4knas och anv\u00e4nds korrekt) m\u00f6jligg\u00f6r dessa urval en korrekt uppskattning av populationsparametrar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">B\u00e4sta praxis f\u00f6r att minska bias i urvalet<\/h2>\n\n\n\n<p>Det \u00e4r viktigt att v\u00e4lja en l\u00e4mplig urvalsmetod f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att de resulterande uppgifterna p\u00e5 ett korrekt s\u00e4tt \u00e5terspeglar den studerade populationen.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li><strong>Teknik f\u00f6r slumpm\u00e4ssigt urval<\/strong>: Genom att anv\u00e4nda slumpm\u00e4ssiga urvalsmetoder \u00f6kar sannolikheten f\u00f6r att urvalet \u00e4r representativt f\u00f6r populationen. Denna teknik bidrar till att s\u00e4kerst\u00e4lla att urvalet \u00e4r s\u00e5 representativt som m\u00f6jligt f\u00f6r populationen i fr\u00e5ga, och d\u00e4rmed mindre sannolikt att inneh\u00e5lla f\u00f6rdomar.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ber\u00e4kning av stickprovsstorlek<\/strong>: Ber\u00e4kning av urvalsstorlek b\u00f6r g\u00f6ras s\u00e5 att tillr\u00e4cklig styrka finns f\u00f6r att testa statistiskt meningsfulla hypoteser. Ju st\u00f6rre urvalsstorlek, desto b\u00e4ttre representation av populationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Trendanalys<\/strong>: S\u00f6ka alternativa datak\u00e4llor och analysera eventuella observerade trender i de data som kan vara oselekterade.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kontroll av partiskhet<\/strong>: F\u00f6rekomst av bias b\u00f6r \u00f6vervakas f\u00f6r att identifiera systematisk uteslutning eller \u00f6verinkludering av specifika datapunkter.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>T\u00e4nk p\u00e5 proverna<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Urvalsbias \u00e4r ett viktigt \u00f6verv\u00e4gande n\u00e4r man bedriver forskning. Oavsett vilken metod som anv\u00e4nds eller vilken disciplin som studeras m\u00e5ste forskarna se till att de anv\u00e4nder representativa urval som \u00e5terspeglar egenskaperna hos den population som de studerar.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e4r man skapar forskningsstudier \u00e4r det viktigt att \u00e4gna stor uppm\u00e4rksamhet \u00e5t urvalsprocessen och den metod som anv\u00e4nds f\u00f6r att samla in data fr\u00e5n urvalet. B\u00e4sta praxis som slumpm\u00e4ssiga urvalstekniker, ber\u00e4kning av urvalsstorlek, trendanalys och kontroll av partiskhet b\u00f6r anv\u00e4ndas f\u00f6r att s\u00e4kerst\u00e4lla att forskningsresultaten \u00e4r giltiga och tillf\u00f6rlitliga, vilket g\u00f6r det mer sannolikt att de p\u00e5verkar politik och praxis.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">I\u00f6gonfallande vetenskaplig infografik p\u00e5 n\u00e5gra minuter<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"http:\/\/mindthegraph.com\/\">Mind the Graph<\/a> \u00e4r ett kraftfullt onlineverktyg f\u00f6r forskare som beh\u00f6ver skapa h\u00f6gkvalitativ vetenskaplig grafik och illustrationer. Plattformen \u00e4r anv\u00e4ndarv\u00e4nlig och tillg\u00e4nglig f\u00f6r forskare med olika niv\u00e5er av teknisk expertis, vilket g\u00f6r den till en idealisk l\u00f6sning f\u00f6r forskare som beh\u00f6ver skapa grafik f\u00f6r sina publikationer, presentationer och annat vetenskapligt kommunikationsmaterial.<\/p>\n\n\n\n<p>Oavsett om du forskar inom biovetenskap, naturvetenskap eller teknik erbjuder Mind the Graph ett brett utbud av resurser som hj\u00e4lper dig att kommunicera dina forskningsresultat p\u00e5 ett tydligt och visuellt \u00f6vertygande s\u00e4tt.<\/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\">B\u00f6rja skapa infografik gratis<\/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>Urvalsbias \u00e4r en kritisk faktor n\u00e4r man bedriver forskning inom discipliner som statistik, samh\u00e4llsvetenskap och epidemiologi. <\/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\/sv_se\/sampling-bias\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"sv_SE\" \/>\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\/sv_se\/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\/sv_se\/sampling-bias\/","og_locale":"sv_SE","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\/sv_se\/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":"sv-SE","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":"sv-SE"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/b28781b05825270dad9cba59503a9321","name":"Gilberto de Abreu","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"sv-SE","@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\/sv_se\/author\/giba\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28012"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28023,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28012\/revisions\/28023"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28013"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28012"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28012"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/sv_se\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28012"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}