Błąd wyboru próbki
Co to jest błąd selekcji próbek?
Błąd doboru próby jest rodzajem błędu spowodowanego wyborem nielosowych danych do analizy statystycznej. Błąd występuje z powodu błędu w procesie doboru próby, w którym podzbiór danych jest systematycznie wykluczany ze względu na konkretny atrybut. Wyłączenie podzbioru może wpłynąć na istotność statystyczną testu i może wpływać na oszacowania parametrów modelu statystycznego.
Zrozumienie błędu selekcji próbek
Błąd przeżywalności jest powszechnym rodzajem błędu doboru próby. Ten rodzaj uprzedzeń ignoruje te podmioty, które nie przekroczyły pewnego momentu w procesie selekcji i skupia się tylko na podmiotach, które „przeżyły”. Może to prowadzić do fałszywych wniosków.
Na przykład podczas testowania historycznego strategii inwestycyjnej na dużej grupie akcji wygodnie może być poszukanie papierów wartościowych, które mają dane z całego okresu próby. Gdybyśmy mieli przetestować strategię na danych giełdowych z 15 lat, moglibyśmy być skłonni szukać akcji, które mają pełne informacje z całego 15-letniego okresu.
Jednak wyeliminowanie akcji, które przestały handlować lub wkrótce opuściły rynek, wprowadziłoby błąd w naszej próbce danych. Ponieważ uwzględniamy tylko akcje, które przetrwały okres 15 lat, nasze ostateczne wyniki byłyby błędne, ponieważ były one wystarczająco dobre, aby przetrwać na rynku.
Rodzaje stronniczości doboru próbek
Oprócz błędu przeżywalności istnieje kilka innych rodzajów błędu doboru próby.
Nastawienie reklamowe lub wstępne
Dzieje się tak, gdy sposób, w jaki uczestnicy są wstępnie sprawdzani w badaniu, wprowadza stronniczość. Na przykład język, którego badacze używają do ogłaszania się uczestnikom, może sam wprowadzić stronniczość do badania, po prostu zniechęcając lub zachęcając określone grupy ludzi do wolontariatu do udziału.
Stronniczość samodzielnego wyboru
Błąd samoselekcji — znany również jako błąd odpowiedzi wolontariusza — pojawia się, gdy organizatorzy badania pozwalają uczestnikom na samodzielną selekcję lub zgłaszanie się na ochotnika do udziału. Organizatorzy badania rezygnują z kontroli nad tym, kto bierze w nich udział, na rzecz tych, którzy zdecydują się na wolontariat. Może to skłaniać osoby o określonych cechach lub opiniach do zgłaszania się na ochotnika do badania, a tym samym zniekształcać wyniki.
Wykluczenie i niedostateczne uprzedzenie
Błąd wykluczenia występuje, gdy konkretni członkowie populacji są wykluczeni z udziału w badaniu. Błąd niedostatecznego pokrycia występuje, gdy organizatorzy badania tworzą badanie, które nie reprezentuje odpowiednio niektórych członków populacji.
Przykład błędu wyboru próbki
funduszy hedgingowych są jednym z przykładów stronniczości doboru próby podlegającej stronniczości w zakresie przetrwania. Ponieważ fundusze hedgingowe, które nie przetrwają, przestają zgłaszać swoje wyniki agregatorom indeksów, wynikające z nich indeksy są naturalnie przechylane na fundusze i strategie, które pozostają, a więc „przetrwają”. Może to również stanowić problem z popularnymi usługami raportowania funduszy inwestycyjnych. Analitycy mogą dostosować się, aby uwzględnić te uprzedzenia, ale mogą wprowadzić w tym procesie nowe błędy.
Stronniczość obserwatora ma miejsce, gdy badacze projektują własne przekonania lub oczekiwania uczestnikom badania, wypaczając w ten sposób wyniki badania. Czasami dzieje się to w połączeniu z wyłapywaniem,. czyli wtedy, gdy badacze skupiają się przede wszystkim na statystykach, które wspierają ich hipotezę.
Uwagi specjalne
Badacze i organizatorzy badań są odpowiedzialni za zapewnienie, że wyniki ich badań są dokładne, istotne i nie zawierają żadnego rodzaju uprzedzeń, które mogłyby prowadzić do błędnych wniosków. Jednym ze sposobów, aby to zrobić, jest ustrukturalizowanie badania w oparciu o metodę, która wspiera proces losowego doboru próby.
Chociaż teoretycznie może się to wydawać dość proste, w rzeczywistości badacz będzie musiał zachować czujność w swoich wysiłkach, aby zapobiec błędom doboru próby. Ponadto organizator badania może napotkać ograniczenia pozostające poza jego kontrolą, które utrudniają wykonanie próby losowej. Na przykład może brakować uczestników lub niewystarczające finansowanie projektu.
Aby upewnić się, że badana próba jest losowa, badacz powinien zidentyfikować różne podgrupy w populacji. Powinni następnie przeanalizować próbkę, aby ustalić, czy te podgrupy są odpowiednio reprezentowane w badaniu.
W niektórych przypadkach badacz może stwierdzić, że pewne podgrupy są albo nadreprezentowane, albo niedostatecznie reprezentowane w swoim badaniu. W tym momencie badacz może wdrożyć metody korekcji błędu systematycznego. Jedną z metod jest przypisanie wag do błędnie przedstawionych podgrup w celu statystycznego skorygowania błędu systematycznego. Ta średnia ważona uwzględnia proporcjonalne znaczenie każdej podgrupy i może prowadzić do wyników, które dokładniej odzwierciedlają rzeczywistą demografię badanej populacji.
Przegląd najważniejszych wydarzeń
Z powodu błędu w procesie doboru próby podzbiór danych jest wykluczony z badania, co wpływa na lub neguje statystyczną istotność testu.
Tendencja do przetrwania może prowadzić do fałszywych wniosków, ponieważ skupia się tylko na tych elementach, ludziach lub rzeczach, które przekroczyły pewien punkt w procesie selekcji, ignorując te, które tego nie zrobiły.
Istnieje kilka rodzajów błędu doboru próby, w tym błąd preselekcji, błąd samoselekcji, błąd wykluczenia i błąd obserwatora.
Jednym ze sposobów skorygowania błędu doboru próby jest przypisanie wag do błędnie przedstawionych podgrup w celu statystycznego skorygowania błędu.
Błąd doboru próby w badaniu badawczym występuje, gdy do analizy statystycznej wybierane są dane nielosowe.
