一个叫做抽样偏差的问题

无论使用什么方法或研究什么学科，研究人员都需要确保他们使用的是反映他们所研究人群特征的代表性样本。本文将探讨抽样偏见的概念，它的不同类型和应用方式，以及减轻其影响的最佳做法。

什么是取样偏差？

抽样偏见是指人口中的某些个人或群体比其他个人或群体更有可能被纳入样本，从而导致有偏见或不具代表性的样本。这种情况的发生有多种原因，如非随机抽样方法、自我选择偏差或研究人员偏差。

换句话说，抽样偏见会破坏研究结果的有效性和普遍性，因为它使样本偏向于某些可能不代表更大人口的特征或观点。

理想情况下，你必须以随机的方式选择所有的调查参与者。然而，在实践中，由于成本和受访者的可用性等限制，可能很难做到随机选择参与者。即使你不做随机的数据收集，意识到你的数据中可能存在的偏差也是至关重要的。

采样偏差的一些例子包括：

志愿者偏向:自愿参与研究的参与者可能与不自愿参与的参与者有不同的特征，导致样本的非代表性。
非随机抽样:如果研究者只从某些地方选择参与者，或只选择具有某些特征的参与者，就会导致样本的偏颇。
生存能力的偏差:当一个样本只包括在某一特定情况下生存或成功的个人，而不包括那些没有生存或失败的人，就会出现这种情况。
方便取样:这种类型的抽样涉及到选择那些容易接近的参与者，比如那些碰巧在附近的人，或者那些回复在线调查的人，这可能不代表更大的人群。
确认性偏见:研究人员可能会无意识地或有意地选择支持其假设或研究问题的参与者，从而导致有偏见的结果。
霍桑效应:参与者在知道自己被研究或观察时，可能会改变自己的行为或反应，导致结果不具有代表性。

如果你意识到这些偏差，你可以在分析中考虑它们，做偏差校正，更好地理解你的数据所代表的人群。

采样偏差的类型

选择偏差当样本不能代表人口时就会发生。
测量偏差当收集到的数据不准确或不完整时，就会发生。
报告偏差当受访者提供不准确或不完整的信息时，就会出现这种情况。
非应答偏差不具代表性的样本：当人口中的一些成员没有对调查作出回应，导致不具代表性的样本。

导致抽样偏差的原因

方便取样挑选样本：基于方便而不是使用科学方法。
自我选择的偏差：只包括那些自愿参加调查的人，这可能不代表人口。
采样框架的偏差当用于选择样本的抽样框架不能代表人口时。
存活率偏差当只有人口中的某些成员参与时，会导致样本的不代表性。例如，如果研究人员只对活着的人进行调查，他们可能不会收到在研究进行之前就已经死亡的人的意见。
由于缺乏知识而产生的抽样偏差：没有认识到可能导致有偏见的估计的变异性来源。
由于样本管理的错误导致的抽样偏差未能使用适当的或运作良好的抽样框架，或拒绝参与研究，导致对样本的选择有偏见。

临床试验中的取样偏差

临床试验负责测试一种新的治疗方法或药物对特定人群的有效性。它们是药物开发过程中的一个重要部分，在向公众发布之前确定一种治疗方法是否安全和有效。然而，临床试验也很容易出现选择偏差。

当用于研究的样本不能代表所要代表的人群时，就会出现选择偏差。就临床试验而言，当参与者被有选择地选择参与或自我选择时，就会出现选择偏差。

假设一家制药公司正在进行一项临床试验，测试一种新的癌症药物的疗效。他们决定通过在医院、诊所和癌症支持团体的广告，以及通过在线申请来招募研究参与者。然而，他们收集的样本可能偏向于那些更愿意参加试验的人或患有某种类型癌症的人。这可能会使研究结果难以推广到更大的人群。

为了尽量减少临床试验中的选择偏差，研究人员必须执行严格的纳入和排除标准以及随机选择程序。这将确保为研究选择的参与者样本能够代表更大的人群，最大限度地减少所收集的数据中的任何偏差。

由于抽样偏差而产生的问题

采样偏差是有问题的，因为对样本计算的统计数字有可能是系统性错误的。它可能导致对人口中相应参数的系统性高估或低估。这在实践中会发生，因为实际上不可能确保抽样的完全随机性。

如果失实程度较小，那么可以将样本作为一个合理的近似于随机样本。此外，如果样本在被测量的数量上没有明显的差异，那么有偏见的样本仍然可以是一个合理的估计。

虽然有些人可能故意使用有偏见的样本来产生误导性的结果，但更多时候，有偏见的样本只是反映了难以获得真正有代表性的样本，或者是对其测量或分析过程中的偏见一无所知。

外推法：超出范围

在统计学中，对超出数据范围的事物得出结论被称为外推法。从有偏见的样本中得出结论是外推的一种形式：因为抽样方法系统地排除了所考虑的人口的某些部分，所以推论只适用于抽样的子人口。

例如，如果将基于大学本科生样本的推断应用于老年人或仅受过八年级教育的成年人，也会出现外推现象。推断是应用或解释统计学的一个常见错误。有时，由于很难或不可能获得好的数据，推断是我们能做的最好的事情，但它总是需要至少带着一粒盐--而且常常带着大剂量的不确定性。

从科学到伪科学

正如维基百科上提到的，一个关于无知的偏见如何存在的例子是在广泛使用比值（又称折叠变化）作为生物学差异的衡量标准中。因为用两个有一定差异的小数字实现大比率比较容易，而用两个有较大差异的大数字实现大比率相对来说比较困难，所以在比较相对较大的数字测量时，可能会遗漏较大的显著差异。

有些人把这称为 "分界偏见"，因为使用比值（除法）而不是差值（减法）使分析结果从科学变为伪科学。

一些样本使用了有偏见的统计设计，但还是可以对参数进行估计。例如，美国国家卫生统计中心在其许多全国性调查中故意对少数民族人口进行超额采样，以便在这些群体中获得足够的估计精度。

这些调查需要使用样本加权，以产生所有民族群体的适当估计。如果满足某些条件（主要是加权的计算和使用正确），这些样本可以准确地估计人口参数。

减轻抽样偏见的最佳做法

选择适当的抽样方法以确保所得到的数据准确反映所研究的人群是至关重要的。

随机抽样技术:使用随机抽样技术可以提高样本代表人口的概率。这种技术有助于确保样本尽可能地代表相关人群，因此，不太可能包含偏见。
样本量的计算:应进行样本量计算，以便有足够的力量来检验有统计意义的假设。样本量越大，人口的代表性就越强。
趋势分析:寻求替代的数据来源，分析任何观察到的可能未被选择的数据趋势。
检查偏见:应监测偏见的发生，以确定系统地排除或过度纳入特定数据点。

注意样品

在进行研究时，抽样偏差是一个重要的考虑因素。无论使用什么方法或研究什么学科，研究人员都需要确保他们使用的是反映他们所研究人群特征的代表性样本。

在创建研究报告时，密切关注样本选择过程，以及用于收集样本数据的方法是至关重要的。应采用随机抽样技术、样本量计算、趋势分析和检查偏见等最佳做法，以确保研究结果的有效性和可靠性，从而使其更有可能影响政策和实践。

在几分钟内制作出引人注目的科学信息图表

Mind the Graph 是一个强大的在线工具，供需要创建高质量科学图形和插图的科学家使用。该平台对用户友好，具有不同技术水平的科学家都可以使用，使其成为需要为其出版物、报告和其他科学交流材料创建图形的研究人员的理想解决方案。

无论您是生命科学、物理科学还是工程领域的研究人员，Mind the Graph都能提供广泛的资源，帮助您以清晰和有视觉冲击力的方式交流您的研究成果。

开始免费创建信息图表