サンプル選択バイアス

##サンプル選択バイアスとは何ですか？

サンプル選択バイアスは、統計分析のために非ランダムデータを選択することによって引き起こされるバイアスの一種です。バイアスは、特定の属性のためにデータのサブセットが体系的に除外されるサンプル選択プロセスの欠陥が原因で存在します。サブセットの除外は、テストの統計的有意性に影響を与える可能性があり、統計モデルのパラメーターの推定にバイアスをかける可能性があります。

##サンプル選択バイアスを理解する

生存者バイアスは、サンプル選択バイアスの一般的なタイプです。このタイプのバイアスは、選択プロセスの特定のポイントを通過しなかったサブジェクトを無視し、「生き残った」サブジェクトのみに焦点を当てます。これは誤った結論につながる可能性があります。

たとえば、大規模な株式グループに対する投資戦略をバックテストする場合、サンプル期間全体のデータを持つ証券を探すと便利な場合があります。 15年分の株式データに対して戦略をテストする場合、15年の期間全体の完全な情報を持つ株式を探す傾向があるかもしれません。

ただし、取引を停止した、または間もなく市場を離れた株式を削除すると、データサンプルにバイアスが入力されます。 15年間の株式のみが含まれているため、市場を生き残るのに十分なパフォーマンスを示したため、最終的な結果には欠陥があります。

##サンプル選択バイアスの種類

生存者バイアスに加えて、他のいくつかのタイプのサンプル選択バイアスがあります。

###広告またはプレスクリーニングバイアス

これは、参加者が調査で事前に選別される方法がバイアスを導入する場合に発生します。たとえば、研究者が参加者を宣伝するために使用する言語は、特定のグループの人々がボランティアで参加することを思いとどまらせるか、または奨励するだけで、それ自体が研究にバイアスを導入する可能性があります。

###自己選択バイアス

自己選択バイアス（ボランティア応答バイアスとも呼ばれます）は、研究主催者が参加者に自己選択またはボランティア参加を許可した場合に発生します。研究の主催者は、ボランティアをすることを決定した人に誰が参加するかについての管理を放棄します。これにより、特定の特性や意見を持つ人々が研究に志願し、結果を歪める可能性があります。

###除外とカバレッジ不足のバイアス

除外バイアスは、母集団の特定のメンバーが調査への参加から除外された場合に発生します。調査の主催者が母集団の一部のメンバーを適切に表していない調査を作成すると、カバレッジ不足のバイアスが発生します。

##サンプル選択バイアスの例

ヘッジファンドのパフォーマンス指標は、生存者バイアスの対象となるサンプル選択バイアスの一例です。存続しないヘッジファンドは、インデックスアグリゲーターへのパフォーマンスの報告を停止するため、結果として得られるインデックスは、自然に残っているファンドと戦略に傾倒し、したがって「存続」します。これは、人気のある投資信託報告サービスでも問題になる可能性があります。アナリストはこれらのバイアスを考慮に入れるように調整できますが、プロセスに新しいバイアスを導入する可能性があります。

オブザーバーバイアスは、研究者が研究の参加者に自分の信念や期待を投影し、それによって研究の結果を歪めるときに発生します。これは、チェリーピッキングと関連して発生することがあります。チェリーピッキングは、研究者が主に仮説を裏付ける統計に焦点を当てている場合です。

##特別な考慮事項

研究者と研究主催者は、研究結果が正確で関連性があり、欠陥のある結論につながる可能性のあるいかなる種類のバイアスも組み込まないようにする責任があります。これを行う1つの方法は、ランダムなサンプル選択プロセスをサポートする方法に基づいて調査を構成することです。

理論的には、これは十分に単純に見えるかもしれませんが、現実には、研究者はサンプル選択の偏りを防ぐための努力に注意を払う必要があります。さらに、研究の主催者は、ランダムなサンプルを実現することを困難にする、彼らの制御を超えた制限に直面する可能性があります。たとえば、参加者が不足している、またはプロジェクトへの資金が不十分である可能性があります。

調査対象のサンプルがランダムであることを確認するために、研究者は母集団内のさまざまなサブグループを特定する必要があります。次に、サンプルを分析して、これらのサブグループが研究で適切に表現されているかどうかを判断する必要があります。

場合によっては、研究者は、特定のサブグループが彼らの研究で過小評価または過小評価されていることに気付くかもしれません。この時点で、研究者はバイアス補正方法を実装できます。 1つの方法は、バイアスを統計的に修正するために、誤って表現されたサブグループに重みを割り当てることです。この加重平均は、各サブグループの比例的な関連性を考慮に入れており、調査対象集団の実際の人口統計をより正確に反映する結果につながる可能性があります。

##ハイライト

-サンプル選択プロセスの欠陥により、データのサブセットが調査から除外され、それによってテストの統計的有意性に影響を与えるか、否定します。

-生存者バイアスは、選択プロセスの特定のポイントを通過した要素、人、または物にのみ焦点を当て、そうでないものを無視するため、誤った結論につながる可能性があります。

-サンプル選択バイアスには、事前スクリーニングバイアス、自己選択バイアス、除外バイアス、オブザーバーバイアスなど、いくつかの種類があります。

-サンプル選択バイアスを修正する1つの方法は、バイアスを統計的に修正するために、誤って表現されたサブグループに重みを割り当てることです。

-調査研究におけるサンプル選択バイアスは、統計分析のために非ランダムデータが選択された場合に発生します。