Bias Pemilihan Sampel

Apakah Bias Pemilihan Sampel?

Bias pemilihan sampel ialah sejenis bias yang disebabkan oleh memilih data bukan rawak untuk analisis statistik. Kecondongan wujud disebabkan oleh kecacatan dalam proses pemilihan sampel, di mana subset data dikecualikan secara sistematik disebabkan oleh atribut tertentu. Pengecualian subset boleh mempengaruhi kepentingan statistik ujian, dan ia boleh berat sebelah anggaran parameter model statistik.

Memahami Bias Pemilihan Sampel

Bias kemandirian ialah jenis bias pemilihan sampel yang biasa. Jenis berat sebelah ini mengabaikan subjek yang tidak melepasi titik tertentu dalam proses pemilihan dan hanya menumpukan pada subjek yang "bertahan". Ini boleh membawa kepada kesimpulan yang salah.

Sebagai contoh, apabila menguji balik strategi pelaburan pada kumpulan besar saham, mungkin mudah untuk mencari sekuriti yang mempunyai data untuk keseluruhan tempoh sampel. Jika kami akan menguji strategi terhadap data saham bernilai 15 tahun, kami mungkin cenderung untuk mencari saham yang mempunyai maklumat lengkap untuk keseluruhan tempoh 15 tahun.

Walau bagaimanapun, menghapuskan saham yang berhenti berdagang, atau tidak lama lagi meninggalkan pasaran, akan memasukkan bias dalam sampel data kami. Memandangkan kami hanya memasukkan saham yang bertahan dalam tempoh 15 tahun, keputusan akhir kami akan cacat, kerana ini menunjukkan prestasi yang cukup baik untuk bertahan dalam pasaran.

Jenis Bias Pemilihan Sampel

Selain berat sebelah survivorship, terdapat beberapa jenis bias pemilihan sampel yang lain.

Bias Pengiklanan atau Pra-Taringan

Ini berlaku apabila cara peserta pra-tayangan dalam kajian memperkenalkan bias. Sebagai contoh, bahasa yang digunakan penyelidik untuk mengiklankan untuk peserta sendiri boleh memperkenalkan kecenderungan ke dalam kajian hanya dengan tidak menggalakkan atau menggalakkan kumpulan orang tertentu daripada sukarela untuk mengambil bahagian.

Bias Pemilihan Kendiri

Bias pemilihan diri—juga dikenali sebagai bias tindak balas sukarelawan—berlaku apabila penganjur kajian membenarkan peserta memilih sendiri atau secara sukarela untuk mengambil bahagian. Penganjur kajian melepaskan kawalan ke atas siapa yang mengambil bahagian kepada mereka yang memutuskan untuk menjadi sukarelawan. Ini boleh menyebabkan orang yang mempunyai ciri atau pendapat khusus untuk menjadi sukarelawan untuk kajian dan dengan itu memesongkan keputusan.

Bias Pengecualian dan Kurang Liputan

Bias pengecualian berlaku apabila ahli tertentu populasi dikecualikan daripada mengambil bahagian dalam kajian. Kecondongan kurang liputan berlaku apabila penganjur kajian membuat kajian yang tidak mewakili sebilangan ahli populasi secukupnya.

Contoh Bias Pemilihan Sampel

dana lindung nilai ialah salah satu contoh bias pemilihan sampel tertakluk kepada kecenderungan survivorship. Oleh kerana dana lindung nilai yang tidak bertahan berhenti melaporkan prestasinya kepada pengagregat indeks, indeks yang terhasil secara semula jadi condong kepada dana dan strategi yang kekal, justeru "bertahan". Ini boleh menjadi isu dengan perkhidmatan pelaporan dana bersama yang popular juga. Penganalisis boleh menyesuaikan diri untuk mengambil kira berat sebelah ini tetapi mungkin memperkenalkan berat sebelah baharu dalam proses tersebut.

Bias pemerhati berlaku apabila penyelidik mengunjurkan kepercayaan atau jangkaan mereka sendiri kepada peserta kajian, dengan itu memesongkan hasil kajian. Ini kadangkala berlaku bersamaan dengan memetik ceri,. iaitu apabila penyelidik memberi tumpuan terutamanya pada statistik yang menyokong hipotesis mereka.

Pertimbangan Khas

Penyelidik dan penganjur kajian mempunyai tanggungjawab untuk memastikan keputusan kajian mereka adalah tepat, relevan, dan tidak memasukkan sebarang jenis berat sebelah yang boleh membawa kepada kesimpulan yang salah. Satu cara untuk melakukan ini adalah dengan menstruktur kajian berdasarkan kaedah yang menyokong proses pemilihan sampel rawak .

Walaupun dalam teori, ini mungkin kelihatan cukup mudah, realitinya ialah penyelidik perlu berwaspada dalam usaha mereka untuk mengelakkan bias pemilihan sampel. Selain itu, penganjur kajian mungkin berhadapan dengan sekatan di luar kawalan mereka yang menjadikannya mencabar untuk merealisasikan sampel rawak. Sebagai contoh, mungkin terdapat kekurangan peserta atau pembiayaan yang tidak mencukupi untuk projek tersebut.

Untuk memastikan sampel yang dikaji adalah rawak, penyelidik harus mengenal pasti pelbagai subkumpulan dalam populasi. Mereka kemudiannya harus menganalisis sampel untuk menentukan sama ada subkumpulan ini diwakili secukupnya dalam kajian.

Dalam sesetengah kes, penyelidik mungkin mendapati bahawa subkumpulan tertentu sama ada berlebihan atau kurang diwakili dalam kajian mereka. Pada ketika ini, pengkaji boleh melaksanakan kaedah pembetulan bias. Satu kaedah adalah dengan memberikan pemberat kepada subkumpulan yang salah nyata untuk membetulkan bias secara statistik. Purata wajaran ini mengambil kira perkaitan berkadar setiap subkumpulan dan boleh membawa kepada hasil yang lebih tepat menggambarkan demografi sebenar populasi kajian.

Sorotan

• Disebabkan oleh kecacatan dalam proses pemilihan sampel, subset data dikecualikan daripada kajian, dengan itu memberi kesan atau menafikan kepentingan statistik ujian.

• Kecondongan kemandirian boleh membawa kepada kesimpulan yang salah kerana ia hanya memfokuskan pada elemen, orang atau perkara yang telah melepasi tahap tertentu dalam proses pemilihan, mengabaikan yang tidak.

• Terdapat beberapa jenis berat sebelah pemilihan sampel, termasuk berat sebelah pra-penyaringan, berat sebelah pemilihan diri, berat sebelah pengecualian dan berat sebelah pemerhati.

• Satu cara untuk membetulkan bias pemilihan sampel adalah dengan memberikan pemberat kepada subkumpulan yang salah nyata untuk membetulkan bias secara statistik.

• Bias pemilihan sampel dalam kajian penyelidikan berlaku apabila data bukan rawak dipilih untuk analisis statistik.