नमूना चयन पूर्वाग्रह

नमूना चयन पूर्वाग्रह क्या है?

नमूना चयन पूर्वाग्रह एक प्रकार का पूर्वाग्रह है जो सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए गैर-यादृच्छिक डेटा चुनने के कारण होता है। पूर्वाग्रह नमूना चयन प्रक्रिया में एक दोष के कारण मौजूद है, जहां डेटा का एक सबसेट एक विशेष विशेषता के कारण व्यवस्थित रूप से बाहर रखा गया है। उपसमुच्चय का बहिष्करण परीक्षण के सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित कर सकता है, और यह सांख्यिकीय मॉडल के मापदंडों के अनुमानों को पूर्वाग्रहित कर सकता है ।

नमूना चयन पूर्वाग्रह को समझना

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह एक सामान्य प्रकार का नमूना चयन पूर्वाग्रह है। इस प्रकार का पूर्वाग्रह उन विषयों की उपेक्षा करता है जो इसे चयन प्रक्रिया में एक निश्चित बिंदु से आगे नहीं बढ़ाते हैं और केवल उन विषयों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो "जीवित" रहते हैं। इससे गलत निष्कर्ष निकल सकते हैं।

उदाहरण के लिए, शेयरों के एक बड़े समूह पर निवेश की रणनीति का परीक्षण करते समय, उन प्रतिभूतियों की तलाश करना सुविधाजनक हो सकता है जिनमें संपूर्ण नमूना अवधि के लिए डेटा होता है। अगर हम 15 साल के स्टॉक डेटा के खिलाफ रणनीति का परीक्षण करने जा रहे थे, तो हम उन शेयरों की तलाश कर सकते हैं जिनके पास पूरे 15 साल की अवधि के लिए पूरी जानकारी है।

हालांकि, एक ऐसे स्टॉक को समाप्त करना जिसने व्यापार करना बंद कर दिया, या जल्द ही बाजार छोड़ दिया, हमारे डेटा नमूने में एक पूर्वाग्रह इनपुट करेगा। चूंकि हम केवल 15 साल की अवधि तक चलने वाले शेयरों को शामिल करते हैं, इसलिए हमारे अंतिम परिणाम त्रुटिपूर्ण होंगे, क्योंकि ये बाजार में जीवित रहने के लिए पर्याप्त प्रदर्शन करते थे।

नमूना चयन पूर्वाग्रह के प्रकार

उत्तरजीविता पूर्वाग्रह के अलावा, कई अन्य प्रकार के नमूना चयन पूर्वाग्रह भी हैं।

विज्ञापन या प्री-स्क्रीनिंग पूर्वाग्रह

ऐसा तब होता है जब किसी अध्ययन में प्रतिभागियों की पूर्व-जांच की जाती है, जिससे पूर्वाग्रह का परिचय मिलता है । उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों के लिए विज्ञापन करने के लिए शोधकर्ता जिस भाषा का उपयोग करते हैं, वह स्वयं स्वेच्छा से भाग लेने के लिए लोगों के कुछ समूहों को हतोत्साहित या प्रोत्साहित करके अध्ययन में पूर्वाग्रह का परिचय दे सकता है।

स्व-चयन पूर्वाग्रह

स्व-चयन पूर्वाग्रह - जिसे स्वयंसेवी प्रतिक्रिया पूर्वाग्रह के रूप में भी जाना जाता है - तब होता है जब अध्ययन आयोजक प्रतिभागियों को स्वयं-चयन या स्वयंसेवक को भाग लेने की अनुमति देते हैं। अध्ययन के आयोजक इस बात पर नियंत्रण छोड़ देते हैं कि कौन स्वयंसेवा करने का निर्णय लेने वालों में भाग लेता है। यह विशिष्ट विशेषताओं या राय वाले लोगों को एक अध्ययन के लिए स्वयंसेवक के पास ले जा सकता है और इस प्रकार परिणामों को तिरछा कर सकता है ।

बहिष्करण और अंडरकवरेज पूर्वाग्रह

बहिष्करण पूर्वाग्रह तब होता है जब किसी आबादी के विशिष्ट सदस्यों को एक अध्ययन में भाग लेने से बाहर रखा जाता है। अंडरकवरेज पूर्वाग्रह तब होता है जब अध्ययन के आयोजक एक ऐसा अध्ययन बनाते हैं जो आबादी के कुछ सदस्यों का पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व नहीं करता है।

नमूना चयन पूर्वाग्रह का उदाहरण

हेज फंड प्रदर्शन सूचकांक उत्तरजीविता पूर्वाग्रह के अधीन नमूना चयन पूर्वाग्रह का एक उदाहरण है। क्योंकि हेज फंड जो जीवित नहीं रहते हैं, वे इंडेक्स एग्रीगेटर्स को अपने प्रदर्शन की रिपोर्ट करना बंद कर देते हैं, जिसके परिणामस्वरूप इंडेक्स स्वाभाविक रूप से फंड और रणनीतियों की ओर झुक जाते हैं, इसलिए "जीवित" रहते हैं। यह लोकप्रिय म्यूचुअल फंड रिपोर्टिंग सेवाओं के साथ भी एक मुद्दा हो सकता है। विश्लेषक इन पूर्वाग्रहों को ध्यान में रखते हुए समायोजित कर सकते हैं लेकिन इस प्रक्रिया में नए पूर्वाग्रह पेश कर सकते हैं।

प्रेक्षक पूर्वाग्रह तब होता है जब शोधकर्ता अपने स्वयं के विश्वासों या अपेक्षाओं को एक अध्ययन के प्रतिभागियों के सामने पेश करते हैं, जिससे अध्ययन के परिणाम तिरछे हो जाते हैं। यह कभी-कभी चेरी-पिकिंग के संयोजन में होता है , जो तब होता है जब शोधकर्ता मुख्य रूप से उन आंकड़ों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो उनकी परिकल्पना का समर्थन करते हैं।

विशेष ध्यान

शोधकर्ताओं और अध्ययन आयोजकों की जिम्मेदारी है कि यह सुनिश्चित करें कि उनके अध्ययन के परिणाम सटीक, प्रासंगिक हैं, और किसी भी प्रकार के पूर्वाग्रह को शामिल नहीं करते हैं जिससे त्रुटिपूर्ण निष्कर्ष निकल सकते हैं। ऐसा करने का एक तरीका यादृच्छिक नमूना चयन प्रक्रिया का समर्थन करने वाली विधि के आधार पर अध्ययन की संरचना करना है।

सिद्धांत रूप में, यह काफी सरल लग सकता है, वास्तविकता यह है कि नमूना चयन पूर्वाग्रह को रोकने के लिए शोधकर्ता को अपने प्रयासों में सतर्क रहने की आवश्यकता होगी। इसके अतिरिक्त, अध्ययन आयोजक को उनके नियंत्रण से परे प्रतिबंधों का सामना करना पड़ सकता है जो यादृच्छिक नमूने को प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण बनाते हैं। उदाहरण के लिए, प्रतिभागियों की कमी या परियोजना के लिए अपर्याप्त धन हो सकता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि अध्ययन किया जा रहा नमूना यादृच्छिक है, शोधकर्ता को जनसंख्या के भीतर विभिन्न उपसमूहों की पहचान करनी चाहिए । फिर उन्हें यह निर्धारित करने के लिए नमूने का विश्लेषण करना चाहिए कि क्या इन उपसमूहों का अध्ययन में पर्याप्त रूप से प्रतिनिधित्व किया गया है।

कुछ मामलों में, शोधकर्ता यह पा सकता है कि कुछ उपसमूहों को उनके अध्ययन में या तो अधिक प्रतिनिधित्व दिया गया है या कम प्रतिनिधित्व किया गया है। इस बिंदु पर, शोधकर्ता पूर्वाग्रह सुधार विधियों को लागू कर सकता है। एक तरीका यह है कि पूर्वाग्रह को सांख्यिकीय रूप से सही करने के लिए गलत तरीके से प्रस्तुत किए गए उपसमूहों को वज़न दिया जाए। यह भारित औसत प्रत्येक उपसमूह की आनुपातिक प्रासंगिकता को ध्यान में रखता है और ऐसे परिणाम दे सकता है जो अध्ययन आबादी की वास्तविक जनसांख्यिकी को अधिक सटीक रूप से दर्शाते हैं।

हाइलाइट्स

• नमूना चयन प्रक्रिया में एक दोष के कारण, डेटा के एक सबसेट को अध्ययन से बाहर रखा जाता है, जिससे परीक्षण के सांख्यिकीय महत्व को प्रभावित या नकारा जाता है।

• उत्तरजीविता पूर्वाग्रह गलत निष्कर्ष की ओर ले जा सकता है क्योंकि यह केवल उन तत्वों, लोगों या चीजों पर ध्यान केंद्रित करता है जिन्होंने इसे चयन प्रक्रिया में एक निश्चित बिंदु से आगे बढ़ाया है, उन लोगों की अनदेखी करते हुए।

• प्री-स्क्रीनिंग पूर्वाग्रह, स्व-चयन पूर्वाग्रह, बहिष्करण पूर्वाग्रह और पर्यवेक्षक पूर्वाग्रह सहित कई प्रकार के नमूना चयन पूर्वाग्रह हैं।

• नमूना चयन पूर्वाग्रह को ठीक करने का एक तरीका यह है कि पूर्वाग्रह को सांख्यिकीय रूप से ठीक करने के लिए गलत तरीके से प्रस्तुत किए गए उपसमूहों को महत्व दिया जाए।

• एक शोध अध्ययन में नमूना चयन पूर्वाग्रह तब होता है जब सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए गैर-यादृच्छिक डेटा का चयन किया जाता है।