Bias di selezione del campione
Che cos'è il bias di selezione del campione?
Il bias di selezione del campione è un tipo di bias causato dalla scelta di dati non casuali per l'analisi statistica. La distorsione esiste a causa di un difetto nel processo di selezione del campione, in cui un sottoinsieme di dati viene sistematicamente escluso a causa di un particolare attributo. L'esclusione del sottoinsieme può influenzare la significatività statistica del test e può falsare le stime dei parametri del modello statistico.
Comprensione del bias di selezione del campione
Il bias di sopravvivenza è un tipo comune di bias di selezione del campione. Questo tipo di pregiudizio ignora quei soggetti che non hanno superato un certo punto del processo di selezione e si concentra solo sui soggetti che sono "sopravvissuti". Questo può portare a false conclusioni.
Ad esempio, quando si esegue il backtest di una strategia di investimento su un ampio gruppo di azioni, può essere conveniente cercare titoli che dispongano di dati per l'intero periodo di campionamento. Se dovessimo testare la strategia rispetto a 15 anni di dati azionari, potremmo essere inclini a cercare titoli che dispongano di informazioni complete per l'intero periodo di 15 anni.
Tuttavia, l'eliminazione di un titolo che ha smesso di essere scambiato, o che ha lasciato il mercato a breve, comporterebbe una distorsione nel nostro campione di dati. Dal momento che includiamo solo titoli che sono durati per un periodo di 15 anni, i nostri risultati finali sarebbero imperfetti, in quanto hanno avuto un rendimento sufficientemente buono da sopravvivere al mercato.
Tipi di bias di selezione del campione
Oltre al bias di sopravvivenza, ci sono molti altri tipi di bias di selezione del campione.
Pubblicità o pregiudizio pre-screening
Ciò si verifica quando il modo in cui i partecipanti vengono pre-selezionati in uno studio introduce pregiudizi. Ad esempio, il linguaggio utilizzato dai ricercatori per pubblicizzare i partecipanti può esso stesso introdurre pregiudizi nello studio semplicemente scoraggiando o incoraggiando determinati gruppi di persone dal volontariato a partecipare.
Bias di autoselezione
Il bias di autoselezione, noto anche come bias di risposta del volontario, si verifica quando gli organizzatori dello studio consentono ai partecipanti di autoselezionarsi o di partecipare volontariamente. Gli organizzatori dello studio rinunciano al controllo su chi partecipa a chi decide di fare volontariato. Ciò può indurre persone con caratteristiche o opinioni specifiche a fare volontariato per uno studio e quindi distorcere i risultati.
Esclusione e pregiudizio sotto copertura
Il bias di esclusione si verifica quando membri specifici di una popolazione sono esclusi dalla partecipazione a uno studio. Il pregiudizio da copertura si verifica quando gli organizzatori dello studio creano uno studio che non rappresenta adeguatamente alcuni membri della popolazione.
Esempio di bias di selezione del campione
hedge fund sono un esempio di bias di selezione del campione soggetto a bias di sopravvivenza. Poiché gli hedge fund che non sopravvivono smettono di segnalare la propria performance agli aggregatori di indici, gli indici risultanti sono naturalmente orientati a fondi e strategie che rimangono, quindi "sopravvivono". Questo può essere un problema anche con i popolari servizi di segnalazione dei fondi comuni. Gli analisti possono adeguarsi per tenere conto di questi pregiudizi, ma possono introdurre nuovi pregiudizi nel processo.
Il bias dell'osservatore si verifica quando i ricercatori proiettano le proprie convinzioni o aspettative sui partecipanti a uno studio, distorcendo così i risultati dello studio. Questo a volte si verifica in concomitanza con il cherry-picking,. che è quando i ricercatori si concentrano principalmente sulle statistiche che supportano la loro ipotesi.
Considerazioni speciali
I ricercatori e gli organizzatori di studi hanno la responsabilità di garantire che i risultati dei loro studi siano accurati, pertinenti e non incorporino alcun tipo di pregiudizio che potrebbe portare a conclusioni errate. Un modo per farlo è strutturare lo studio sulla base di un metodo che supporti un processo di selezione del campione casuale .
Mentre in teoria, questo può sembrare abbastanza semplice, la realtà è che il ricercatore dovrà essere vigile nei loro sforzi per prevenire errori di selezione del campione. Inoltre, l'organizzatore dello studio potrebbe trovarsi di fronte a restrizioni al di fuori del suo controllo che rendono difficile realizzare un campione casuale. Ad esempio, potrebbe esserci una mancanza di partecipanti o un finanziamento inadeguato per il progetto.
Per assicurarsi che il campione studiato sia casuale, il ricercatore dovrebbe identificare i vari sottogruppi all'interno della popolazione. Dovrebbero quindi analizzare il campione per determinare se questi sottogruppi sono adeguatamente rappresentati nello studio.
In alcuni casi, il ricercatore può scoprire che alcuni sottogruppi sono sovrarappresentati o sottorappresentati nel loro studio. A questo punto, il ricercatore può implementare metodi di correzione del bias. Un metodo consiste nell'assegnare pesi ai sottogruppi travisati per correggere statisticamente la distorsione. Questa media ponderata tiene conto della rilevanza proporzionale di ciascun sottogruppo e può portare a risultati che riflettono in modo più accurato i dati demografici effettivi della popolazione oggetto dello studio.
Mette in risalto
A causa di un difetto nel processo di selezione del campione, un sottoinsieme dei dati viene escluso dallo studio, impattando o negando così la significatività statistica del test.
Il pregiudizio di sopravvivenza può portare a false conclusioni perché si concentra solo su quegli elementi, persone o cose che hanno superato un certo punto del processo di selezione, ignorando quelli che non lo hanno fatto.
Esistono diversi tipi di bias di selezione del campione, inclusi bias di pre-screening, bias di autoselezione, bias di esclusione e bias dell'osservatore.
Un modo per correggere l'errore di selezione del campione consiste nell'assegnare pesi a sottogruppi rappresentati in modo errato al fine di correggere statisticamente l'errore.
Il bias di selezione del campione in uno studio di ricerca si verifica quando i dati non casuali vengono selezionati per l'analisi statistica.
