Örnekleme yanlılığı adı verilen bir sorun

Kullanılan metodoloji veya çalışılan disiplin ne olursa olsun, araştırmacıların çalıştıkları popülasyonun özelliklerini yansıtan temsili örneklemler kullandıklarından emin olmaları gerekir. Bu makalede örnekleme yanlılığı kavramı, farklı türleri ve uygulama yolları ile etkilerini azaltmaya yönelik en iyi uygulamalar ele alınacaktır.

Örnekleme yanlılığı nedir?

Örnekleme yanlılığı, bir popülasyondaki belirli bireylerin veya grupların bir örneğe dahil edilme olasılığının diğerlerine göre daha yüksek olduğu ve bunun da yanlı veya temsili olmayan bir örneğe yol açtığı bir durumu ifade eder. Bu durum, rastgele olmayan örnekleme yöntemleri, kendi kendini seçme yanlılığı veya araştırmacı yanlılığı gibi çeşitli nedenlerle ortaya çıkabilir.

Başka bir deyişle, örneklem yanlılığı, örneklemi daha büyük popülasyonu temsil etmeyebilecek belirli özellikler veya perspektifler lehine çarpıtarak araştırma bulgularının geçerliliğini ve genelleştirilebilirliğini zayıflatabilir.

İdeal olarak, tüm anket katılımcılarınızı rastgele bir şekilde seçmeniz gerekir. Ancak, pratikte, maliyet ve katılımcı mevcudiyeti gibi kısıtlamalar nedeniyle rastgele katılımcı seçimi yapmak zor olabilir. Rastgele bir veri toplama işlemi yapmasanız bile, verilerinizde mevcut olabilecek potansiyel önyargıların farkında olmanız çok önemlidir.

Örnekleme yanlılığının bazı örnekleri şunlardır:

Gönüllü önyargısı: Bir çalışmaya katılmak için gönüllü olan katılımcılar, gönüllü olmayanlardan farklı özelliklere sahip olabilir ve bu da temsili olmayan bir örnekleme yol açabilir.
Rastgele olmayan örnekleme: Bir araştırmacının katılımcıları yalnızca belirli yerlerden seçmesi ya da yalnızca belirli özelliklere sahip katılımcıları seçmesi yanlı bir örnekleme yol açabilir.
Hayatta kalma önyargısı: Bu durum, bir örneklem sadece belirli bir durumda hayatta kalan veya başarılı olan bireyleri içerdiğinde, hayatta kalamayan veya başarısız olanları dışarıda bıraktığında ortaya çıkar.
Uygunluk örneklemesi: Bu örnekleme türü, yakınlarda bulunanlar veya çevrimiçi bir ankete yanıt verenler gibi kolayca erişilebilen katılımcıların seçilmesini içerir, ancak bu katılımcılar daha büyük nüfusu temsil etmeyebilir.
Doğrulama önyargısı: Araştırmacılar, hipotezlerini veya araştırma sorularını destekleyen katılımcıları bilinçsizce veya kasıtlı olarak seçebilir ve bu da yanlı sonuçlara yol açabilir.
Hawthorne etkisi: Katılımcılar, çalışıldıklarını veya gözlemlendiklerini bildiklerinde davranışlarını veya tepkilerini değiştirebilir ve bu da temsili olmayan sonuçlara yol açabilir.

Bu önyargıların farkındaysanız, önyargı düzeltmesi yapmak ve verilerinizin temsil ettiği popülasyonu daha iyi anlamak için analizde bunları göz önünde bulundurabilirsiniz.

Örnekleme yanlılığı türleri

Seçim yanlılığıÖrneklem popülasyonu temsil etmediğinde ortaya çıkar.
Ölçüm yanlılığıToplanan veriler hatalı veya eksik olduğunda ortaya çıkar.
Raporlama önyargısıKatılımcılar yanlış veya eksik bilgi verdiğinde ortaya çıkar.
Yanıt vermeme yanlılığıNüfusun bazı üyeleri ankete yanıt vermediğinde ortaya çıkar ve temsili olmayan bir örnekleme yol açar.

Örnekleme yanlılığının nedenleri

Uygunluk örneklemesi: bilimsel bir yöntem kullanmak yerine uygunluğa dayalı bir örneklem seçmek.
Kendi kendini seçme önyargısı: sadece ankete katılmaya gönüllü olanlar dahil edilmiştir, bu da nüfusu temsil etmeyebilir.
Örnekleme çerçevesi yanlılığıÖrneklemi seçmek için kullanılan örnekleme çerçevesi popülasyonu temsil etmediğinde.
Hayatta kalma önyargısı: Nüfusun sadece belirli üyelerinin katılması, temsil edici olmayan bir örnekleme yol açtığında. Örneğin, araştırmacılar sadece hayatta olan kişilerle anket yaparlarsa, çalışma yapılmadan önce ölmüş olan kişilerden bilgi alamayabilirler.
Bilgi eksikliğinden kaynaklanan örnekleme yanlılığıYanlı tahminlere yol açabilecek değişkenlik kaynaklarını tanımamak.
Örneklem yönetimindeki hatalardan kaynaklanan örnekleme yanlılığıUygun veya iyi işleyen bir örnekleme çerçevesi kullanmamak veya çalışmaya katılmayı reddederek örneklemin yanlı seçilmesine yol açmak.

Klinik çalışmalarda örnekleme yanlılığı

Klinik deneyler, yeni bir tedavinin veya ilacın belirli bir popülasyon üzerindeki etkinliğini test etmekten sorumludur. Bunlar ilaç geliştirme sürecinin önemli bir parçasıdır ve bir tedavinin genel olarak halka sunulmadan önce güvenli ve etkili olup olmadığını belirler. Ancak, klinik deneyler aynı zamanda seçim yanlılığına da eğilimlidir.

Seçim yanlılığı, bir çalışma için kullanılan örneklemin temsil etmesi gereken popülasyonu temsil etmediği durumlarda ortaya çıkar. Klinik çalışmalar söz konusu olduğunda, katılımcılar seçilerek çalışmaya dahil edildiklerinde ya da kendi kendilerini seçtiklerinde seçim yanlılığı ortaya çıkabilir.

Diyelim ki bir ilaç şirketi yeni bir kanser ilacının etkinliğini test etmek için bir klinik araştırma yürütüyor. Çalışma için katılımcıları hastaneler, klinikler ve kanser destek gruplarındaki reklamların yanı sıra çevrimiçi başvurular yoluyla toplamaya karar verirler. Ancak topladıkları örneklem, bir araştırmaya katılmaya daha istekli olanlara veya belirli bir kanser türüne sahip olanlara karşı önyargılı olabilir. Bu da çalışmanın sonuçlarının daha geniş bir nüfusa genelleştirilmesini zorlaştırabilir.

Klinik çalışmalarda seçim yanlılığını en aza indirmek için araştırmacılar katı dahil etme ve hariç tutma kriterleri ve rastgele seçim süreçleri uygulamalıdır. Bu, çalışma için seçilen katılımcı örnekleminin daha büyük popülasyonu temsil etmesini sağlayacak ve toplanan verilerdeki herhangi bir yanlılığı en aza indirecektir.

Örnekleme yanlılığından kaynaklanan sorunlar

Örnekleme yanlılığı sorunludur çünkü örneklemden hesaplanan bir istatistiğin sistematik olarak hatalı olması mümkündür. Popülasyondaki ilgili parametrenin sistematik olarak fazla veya eksik tahmin edilmesine yol açabilir. Örneklemede mükemmel rastgeleliği sağlamak pratikte imkansız olduğu için uygulamada ortaya çıkar.

Yanlış temsilin derecesi küçükse, örneklem rastgele bir örnekleme makul bir yaklaşım olarak ele alınabilir. Buna ek olarak, örneklem ölçülen miktar bakımından belirgin bir farklılık göstermiyorsa, taraflı bir örneklem yine de makul bir tahmin olabilir.

Bazı kişiler yanıltıcı sonuçlar elde etmek için kasıtlı olarak taraflı bir örneklem kullanabilirken, daha sıklıkla taraflı bir örneklem, gerçekten temsili bir örneklem elde etmenin zorluğunun veya ölçüm veya analiz süreçlerindeki yanlılığın göz ardı edilmesinin bir yansımasıdır.

Ekstrapolasyon: aralığın ötesinde

İstatistikte, veri aralığının ötesinde bir şey hakkında sonuç çıkarmaya ekstrapolasyon denir. Önyargılı bir örneklemden bir sonuç çıkarmak, ekstrapolasyonun bir şeklidir: örnekleme yöntemi, incelenen popülasyonun belirli kısımlarını sistematik olarak hariç tuttuğu için, çıkarımlar yalnızca örneklenen alt popülasyon için geçerlidir.

Ekstrapolasyon, örneğin, üniversite öğrencilerinden oluşan bir örnekleme dayalı bir çıkarımın yaşlı yetişkinlere veya yalnızca sekizinci sınıf eğitimi almış yetişkinlere uygulanması durumunda da ortaya çıkar. Ekstrapolasyon, istatistiklerin uygulanması veya yorumlanmasında yaygın bir hatadır. Bazen, iyi veri elde etmenin zorluğu veya imkansızlığı nedeniyle, ekstrapolasyon yapabileceğimizin en iyisidir, ancak her zaman en azından bir tuz tanesi ile ve genellikle büyük bir belirsizlik dozu ile alınmalıdır

Bilimden sözde bilime

Wikipedia'da belirtildiği gibiBir önyargının nasıl göz ardı edilebileceğine dair bir örnek, biyolojideki farklılığın bir ölçüsü olarak bir oranın (diğer bir deyişle kat değişimi) yaygın olarak kullanılmasıdır. Belirli bir farka sahip iki küçük sayı ile büyük bir oran elde etmek daha kolay ve daha büyük bir farka sahip iki büyük sayı ile büyük bir oran elde etmek nispeten daha zor olduğundan, nispeten büyük sayısal ölçümler karşılaştırılırken büyük önemli farklar gözden kaçabilir.

Bazıları bunu 'sınırlandırma yanlılığı' olarak adlandırmaktadır çünkü fark (çıkarma) yerine oran (bölme) kullanılması analiz sonuçlarını bilimden sözde bilime dönüştürmektedir.

Bazı örneklemler, yine de parametrelerin tahmin edilmesine olanak tanıyan yanlı bir istatistiksel tasarım kullanmaktadır. Örneğin, ABD Ulusal Sağlık İstatistikleri Merkezi, bu gruplar içindeki tahminler için yeterli hassasiyet elde etmek amacıyla ülke çapındaki anketlerinin çoğunda azınlık nüfuslarını kasıtlı olarak fazla örneklemektedir.

Bu anketler, tüm etnik gruplarda uygun tahminler üretmek için örneklem ağırlıklarının kullanılmasını gerektirir. Belirli koşullar yerine getirilirse (özellikle ağırlıkların doğru hesaplanması ve kullanılması) bu örnekler nüfus parametrelerinin doğru tahmin edilmesini sağlar.

Örnekleme Önyargısını Azaltmak için En İyi Uygulamalar

Elde edilen verilerin çalışılan popülasyonu doğru bir şekilde yansıttığından emin olmak için uygun bir örnekleme yöntemi seçmek çok önemlidir.

Rastgele Örnekleme Teknikleri: Rastgele örnekleme tekniklerinin kullanılması, örneklemin popülasyonu temsil etme olasılığını artırır. Bu teknik, örneklemin söz konusu popülasyonu mümkün olduğunca temsil etmesini ve dolayısıyla önyargılar içermesinin daha az olası olmasını sağlamaya yardımcı olur.
Örneklem Büyüklüğü Hesaplama: Örneklem büyüklüğü hesaplaması, istatistiksel olarak anlamlı hipotezleri test etmek için yeterli güce sahip olacak şekilde yapılmalıdır. Örneklem büyüklüğü ne kadar büyük olursa, popülasyonu o kadar iyi temsil eder.
Trend Analizi: Alternatif veri kaynaklarının araştırılması ve seçilmemiş olabilecek verilerde gözlemlenen eğilimlerin analiz edilmesi.
Önyargı Kontrolü: Belirli veri noktalarının sistematik olarak hariç tutulması veya aşırı dahil edilmesini belirlemek için önyargı oluşumları izlenmelidir.

Örneklere dikkat edin

Örnekleme yanlılığı, araştırma yürütürken dikkate alınması gereken önemli bir husustur. Kullanılan metodoloji veya üzerinde çalışılan disiplin ne olursa olsun, araştırmacıların çalıştıkları popülasyonun özelliklerini yansıtan temsili örneklemler kullandıklarından emin olmaları gerekir.

Araştırma çalışmaları oluşturulurken, örneklem seçim sürecinin yanı sıra örneklemden veri toplamak için kullanılan metodolojiye de çok dikkat etmek gerekir. Araştırma sonuçlarının geçerli ve güvenilir olmasını sağlamak için rastgele örnekleme teknikleri, örneklem büyüklüğü hesaplaması, eğilim analizi ve önyargı kontrolü gibi en iyi uygulamalar kullanılmalıdır, böylece politika ve uygulamaları etkileme olasılıkları artar.

Dakikalar içinde göz alıcı bilimsel infografikler

Mind the Graph yüksek kaliteli bilimsel grafikler ve illüstrasyonlar oluşturması gereken bilim insanları için güçlü bir çevrimiçi araçtır. Kullanıcı dostu ve farklı teknik uzmanlık seviyelerine sahip bilim insanları için erişilebilir olan platform, yayınları, sunumları ve diğer bilimsel iletişim materyalleri için grafikler oluşturması gereken araştırmacılar için ideal bir çözümdür.

İster yaşam bilimleri, ister fiziksel bilimler veya mühendislik alanında bir araştırmacı olun, Mind the Graph araştırma bulgularınızı açık ve görsel olarak ilgi çekici bir şekilde iletmenize yardımcı olacak geniş bir kaynak yelpazesi sunar.